概述
事情的起因要從最近的一個新產品說起，最近部門有一個新的大資料產品規劃，在考慮技術實作時，有一個動態表欄位擴展的需求，比如原來表結構里只有a、b欄位，需要不斷的往里新增c、d、e等等欄位，并且資料量也特別大，
于是就去尋找實作方案，針對這種資料模型無法確定的情況，非關系型資料庫是比較合適的，于是找到了MongoDB，雖然最后選擇了使用ES來實作，但是在這段時間也把MongoDB摸了一遍，今天就分享一下，
（一）MongoDB業務場景介紹
一般在技術選型時，我們會把資料庫的第一選擇給Mysql，但是關系型資料庫在某些場景下的效率和存盤能力會不及非關系型資料庫，比如：
對資料庫有高并發操作或者對海量資料的高效存盤和訪問，但是MongoDB就可以很好的應對這些場景，
在技術選型時，如果遇到下面的情況：
- 資料量大
- 讀寫操作頻繁
- 對事務等要求性不高
- 資料模型無法確定
- 需求中有大量的位置查詢，文本查詢
這個時候我們就可以選擇使用MongoDB，
（二）MongoDB介紹
MongoDB是一個開源、高性能、無模式的檔案型資料庫，屬于非關系型資料庫的一種，MongoDB中的資料結構類似于JSON，它可以存盤比較復雜的資料型別，MongoDB 將資料存盤為一個檔案，資料結構由鍵值(key=>value)對組成，MongoDB 檔案類似于 JSON 物件，欄位值可以包含其他檔案，陣列及檔案陣列，
（三）MongoDB基本增刪改查
3.1 資料庫操作
創建資料庫：
use 資料庫名
查看所有的資料庫：
show databases
展示當前正在使用的資料庫
db
洗掉資料庫：
db.dropDatabase()
3.2 集合操作
mongodb中的集合類似于關系型資料庫中的表，在關系型資料庫中，需要先創建表結構才能往里面寫入資料，在mongodb中既可以先創建集合，也可以不創建集合，直接插入資料后自動創建集合，
主動創建集合方式：
db.createCollection("test")
查看集合：
show collections
洗掉集合：
db.test.drop()
3.3 檔案操作
檔案就是關系型資料庫中的資料了，檔案的資料結構和JSON十分相似，在mongodb中被稱為BSON，在插入時，可以指定檔案的id：“_id:1”，如果不指定就會自動生成一個id
單個檔案插入：
db.test.insert(
{
"userName":"javayz",
"age":24
}
)
多個檔案插入：
db.test.insertMany(
[
{
"userName":"javayz",
"age":24
},
{
"userName":"javayz2",
"age":24
}
]
)
普通檔案查詢：
#查詢全部的檔案
db.test.find()
#按條件查詢檔案
db.test.find({"age":24})
#投影查詢，第一個JSON是查詢條件，第二個JSON是展示欄位，value為1表示展示，為0表示不展示
db.test.find({"age":24},{userName:1})
檔案更新：
#第一個query是查詢條件，第二個update是更新條件，第三個options是更新的一些引數
db.collection.update(query,update,options)
檔案更新分為覆寫更新和區域更新，所謂覆寫更新，就是指更新之后會把整條資料覆寫；區域更新是指就更新某個欄位，
覆寫更新：
通過下面的陳述句，會把test中對應id的檔案變成只有age:25一個欄位
db.test.update({_id:ObjectId("609419a54a3b1de79b6e4c5e")},{age:NumberInt(25)})
區域更新：
區域更新可以通過$set來實作，區域更新某一個欄位
db.test.update({_id:ObjectId("609419a54a3b1de79b6e4c5f")},{$set:{age:NumberInt(25)}})
批量更新：
批量更新需要添加第三個options引數：
db.test.update({age:25},{$set:{userName:'aabb'}},{multi:true})
options還可以選填以下幾個引數：
upsert 可選，這個引數的意思是，如果不存在update的記錄，是否插入objNew,true為插入，默認是false，不插入，
multi 可選，mongodb 默認是false,只更新找到的第一條記錄，如果這個引數為true,就把按條件查出來多條記錄全部更新，
writeConcern 可選，拋出例外的級別，
檔案洗掉：
洗掉符合記錄的檔案：
db.test.remove({age:24}})
洗掉所有檔案：
db.test.remove({})
檔案統計：
統計可以通過count方法進行數量統計，query中可添加查詢條件
db.test.count(query)
檔案分頁：
在需要展示的場景下就離不開分頁，mongoDB提供了skip+limit的方式實作分頁查詢，比如下面這段邏輯實作每頁十條進行分頁：
db.test.find().skip(0).limit(10)
db.test.find().skip(10).limit(10)
db.test.find().skip(20).limit(10)
檔案排序：
有分頁就會有排序，通過sort實作排序效果，下面的操作實作對a欄位升序，對b欄位降序：
db.test.find().sort({a:1,b:-1})
（四）檔案復雜查詢
前面介紹了基本的增刪改查操作，下面介紹一些相對復雜的查詢操作，
4.1 正則查詢
mongoDB支持正則運算式查詢，語法如下：
db.集合.find({欄位:/正則運算式/})
比如要查詢以aa開頭的用戶名：
db.test.find({userName:/^aa/})
4.2 比較查詢
比較查詢用來實作小于、小于等于、大于、大于等于、不等于的操作，語法如下：
db.集合.find({欄位:{$gt:value}}) 大于
db.集合.find({欄位:{$gte:value}}) 大于等于
db.集合.find({欄位:{$lt:value}}) 小于
db.集合.find({欄位:{$lte:value}}) 小于等于
db.集合.find({欄位:{$nt:value}}) 不等于
4.3 in查詢
in用于實作包含查詢：
db.test.find({userid:{$in:["001","002"]}})
不包含可以實用$nin實作，
4.4 條件查詢
條件查詢用來實作and和or查詢，在mongodb中通過 a n d 和 and和 and和or實作條件查詢，
比如我想實作where age>24 and (userName='aa' or userName='bb')，mongoDB實作如下：
db.test.find({$and:[{age:{$gt:24}},{$or:[{userName:"aa"},{userName:"bb"}]}]})
（五）MongoDB索引
在Mysql中，如果資料量大的時候加索引和不加索引查詢效率可能可以相差百倍，MongoDB也是，在沒有索引的情況下MongoDB必須執行全集合掃描，針對集合中的欄位適當添加索引可以極大地提高查詢效率，MongoDB中索引使用B樹結構，
MongoDB中提供了多種索引型別，常用的有單欄位索引和復合索引，另外還支持地理空間索引、文本索引、哈希索引，
5.1 索引操作
查看索引：
db.集合.getIndexes()
結果如下：
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.test"
}
]
其中key表示索引欄位為_id，是升序索引；name表示索引名稱是_id_；ns表示命名空間，是test這個庫下的test集合里，
5.2 創建索引
創建索引的語法如下：
db.集合.createIndex(keys, options)
比如創建一個復合索引，通過age升序，name降序：
db.test.createIndex({"age":1,"name":-1})
options為可選欄位：
5.3 洗掉索引
可以洗掉指定的索引或者所有索引，不指定index就是洗掉所有索引：
db.集合.dropIndex(index)
其中index中的內容可以索引的名稱也可以是索引的規范：
db.test.dropIndex({"age":1,"name":-1})
（五）總結
MongoDB曾經在國內火了一陣，但是隨著后來MySQL、ElasticSearch、Redis以及后來的大資料崛起，使用這款資料庫的公司越來越少，但是這款資料庫依舊有它的價值所在，我是魚仔，我們下期再見！
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