MongoDB快速上手

目标

理解MongoDB的业务场景、熟悉MongoDB的简介、特点和体系结构、数据类型等。
能够在Windows和Linux下安装和启动MongoDB、图形化管理界面Compass的安装用使
掌握MongoDB基本常用命令实现数据的CRUD
掌握MongoDB的索引类型、索引管理、执行计划。

1 MongoDB相关概念

1.1 业务应用场景

传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。

解释：“三高”需求：
• High performance - 对数据库高并发读写的需求。
• Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
• High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
而MongoDB可应对“三高”需求。

具体的应用场景如：

1）社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。

2）游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。

3）物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将
订单所有的变更读取出来。

4）物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。

5）视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。
这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：
（1）数据量大
（2）写入操作频繁（读写都很频繁）
（3）价值较低的数据，对事务性要求不高
对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。

什么时候选择MongoDB

在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：
应用不需要事务及复杂 join 支持
新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）
应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
应用发展迅速，需要能快速水平扩展
应用要求存储的数据不丢失
应用需要99.999%高可用
应用需要大量的地理位置查询、文本查询
如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。

思考：如果用MySQL呢？
答：相对MySQL，可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）

1.2 MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。

它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（ﬁeld:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

1.3 体系结构

MySQL和MongoDB对比
SQL术语/概念

1.4 数据模型

MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以
BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。
BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持
内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。
BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可
以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
Bson中，除了基本的JSON类型：string,integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括
date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详
细信息。

BSON数据类型参考列表：

1.5 MongoDB 的特点

MongoDB主要有如下特点：
（1）高性能：
MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是,
对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。
索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地
理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）
mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。
Gridfs解决文件存储的需求。
（2）高可用性：
MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。
（3）高扩展性：
MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。
分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）
从3.4开始，MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中，MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些
片。
（4）丰富的查询支持：
MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
（5）其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型、

2 单机部署

2.1 Windows 系统中的安装启动

第一步：下载安装包
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：
https://www.mongodb.com/download-center#community

根据上图所示下载 zip 包。
提示：版本的选择：
MongoDB的版本命名规范如：x.y.z；
y为奇数时表示当前版本为开发版，如：1.5.2、4.1.13；
y为偶数时表示当前版本为稳定版，如：1.6.3、4.0.10；
z是修正版本号，数字越大越好。
详情： http://docs.mongodb.org/manual/release-notes/#release-version-numbers
第二步：解压安装启动
将压缩包解压到一个目录中。
在解压目录中，手动建立一个目录用于存放数据文件，如 data/db
方式1：命令行参数方式启动服务
在 bin 目录中打开命令行提示符，输入如下命令：

mongod -dbpath=..\data\db

我们在启动信息中可以看到， mongoDB的默认端口是27017，如果我们想改变默认的启动端口，可以通过–port来指定端口。
为了方便我们每次启动，可以将安装目录的bin目录设置到环境变量的path中， bin 目录下是一些常用命令，比如 mongod 启动服务用的，
mongo 客户端连接服务用的。
方式2：配置文件方式启动服务
在解压目录中新建 config 文件夹，该文件夹中新建配置文件 mongod.conf ，内如参考如下：
详细配置项内容可以参考官方文档： https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/
【注意】
1）配置文件中如果使用双引号，比如路径地址，自动会将双引号的内容转义。如果不转义，则会报错：
解决：
a. 对 \ 换成 / 或 \
b. 如果路径中没有空格，则无需加引号。
2）配置文件中不能以Tab分割字段

error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d

storage:#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows.dbPath: D:\02_Server\DBServer\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1\data

解决：
将其转换成空格。
启动方式：
mongod -f ../config/mongod.conf 或 mongod --config ../config/mongod.conf
更多参数配置：

systemLog:destination: file#The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging informationpath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/log/mongod.log"logAppend: true
storage:journal:enabled: true#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".dbPath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data"
net:#bindIp: 127.0.0.1port: 27017
setParameter:enableLocalhostAuthBypass: false

2.2 Shell 连接(mongo命令)
在命令提示符输入以下shell命令即可完成登陆

mongo
或
mongo --host=127.0.0.1 --port=27017

查看已经有的数据库

show databases

退出 mongodb

exit

更多参数可以通过帮助查看：

mongo --help

提示：
MongoDB javascript shell是一个基于javascript的解释器，故是支持js程序的。

3 基本常用命令

3.1 案例需求

存放文章评论的数据存放到MongoDB中，数据结构参考如下：
数据库：articledb

3.2 数据库操作

3.2.1 选择和创建数据库

选择和创建数据库的语法格式：

use （数据库名称）

如果数据库不存在则自动创建，例如，以下语句创建 spitdb 数据库：
查看有权限查看的所有的数据库命令

show databases 或 show dbs

注意 : 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。
查看当前正在使用的数据库命令

db

MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。
另外：

数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。
不能是空字符串（ “”)。
不得含有 ’ '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
应全部小写。
最多 64字节。

有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。

admin ：从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config : 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

3.2.2 数据库的删除

MongoDB 删除数据库的语法格式如下：

db.dropDatabase()

提示：主要用来删除已经持久化的数据库

3.3 集合操作

集合，类似关系型数据库中的表。可以显示的创建，也可以隐式的创建。

3.3.1 集合的显式创建（了解）

基本语法格式：

db.createCollection (集合名字)

参数说明：
name: 要创建的集合名称
例如：创建一个名为 mycollection 的普通集合。

db.createCollecton(myCollection)

查看当前库中的表： show tables命令

show collections或者
show tables

集合的命名规范：

集合名不能是空字符串 “”。
集合名不能含有 \0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以 "system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除
非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。

3.3.2 集合的隐式创建

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。
详见文档的插入章节。
提示：通常我们使用隐式创建文档即可。

3.3.3 集合的删除

集合删除语法格式如下：

db.collection.drop()
或
db.集合.drop()

返回值
如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。
例如：要删除mycollection集合

db.mycollection.drop()

3.4 文档基本CRUD

文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。
所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

3.4.1 文档的插入

（1）单个文档插入
使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
writeConcern:<document>,
ordered: <boolean>
}
)

参数：

【示例】
要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：

db.comment.insert({“articleid”:“100000”,“content”:“今天天气真好，阳光明媚”,“userid”:“1001”,“nickname”:“Rose”,“createdatetime”:new Date(),“likenum”:NumberInt(10),“state”:null})

提示：

1）comment集合如果不存在，则会隐式创建
2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。
3）插入当前日期使用 new Date()
4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。

执行后，如下，说明插入一个数据成功了。

writeResulit({" nInserted" : 1})

注意：

文档中的键/值对是有序的。
文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
MongoDB区分类型和大小写。
MongoDB的文档不能有重复的键。
文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范：

键不能含有 \0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。 . 和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
以下划线 "_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

（2）批量插入
语法：

db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
writeConcern:<document>,
ordered: <boolean>
}
)

参数：

【示例】
批量插入多条文章评论：

db.comment.insertMany([
{"_id":“1”,“articleid”:“100001”,“content”:“我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。”,“userid”:“1002”,“nickname”:“相忘于江湖”,“createdatetime”:newDate(“2019-08-05T22:08:15.522Z”),“likenum”:NumberInt(1000),“state”:“1”},{"_id":“2”,“articleid”:“100001”,“content”:“我夏天空腹喝凉开水，冬天温开水”,“userid”:“1005”,“nickname”:“伊人憔悴”,“createdatetime”:new Date(“2019-08-05T23:58:51.485Z”),“likenum”:NumberInt(888),“state”:“1”},
{"_id":“3”,“articleid”:“100001”,“content”:“我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。”,“userid”:“1004”,“nickname”:“杰克船长”,“createdatetime”:newDate(“2019-08-06T01:05:06.321Z”),“likenum”:NumberInt(666),“state”:“1”}, {"_id":“4”,“articleid”:“100001”,“content”:“专家说不能空腹吃饭，影响健康。”,“userid”:“1003”,“nickname”:“凯赛撒”,“createdatetime”:newDate(“2019-08-06T08:18:35.288Z”),“likenum”:NumberInt(2000),“state”:“1”}, {"_id":“5”,“articleid”:“100001”,“content”:“研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。”,“userid”:“1003”,“nickname”:“凯撒”,“createdatetime”:new Date(“2019-08-06T11:01:02.521Z”),“likenum”:NumberInt(3000),“state”:“1”}
]);

提示：
插入时指定了 _id ，则主键就是该值。
如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。
因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如（了解）：

try {db.comment.insertMany([{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我
他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-
05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔
悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船
长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯
撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫
嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-
06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}]);
} catch (e) {print (e);
}

3.4.2文档的查询

查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(, [projection])

参数：

【示例】
（1）查询所有
如果我们要查询spit集合的所有文档，我们输入以下命令

db.comment.find() 或者db.comment.find({})

这里你会发现每条文档会有一个叫 _id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。

如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。
如果我想按一定条件来查询，比如我想查询userid为1003的记录，怎么办？很简单！只要在find()中添加参数即可，参数也是json格式，如下：

db.comment.find({userid:‘1003’})

如果你只需要返回符合条件的第一条数据，我们可以使用findOne命令来实现，语法和find一样。
如：查询用户编号是1003的记录，但只最多返回符合条件的第一条记录：

db.comment.findOne({userid:“1003”})

（2）投影查询（Projection Query）：
如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。
如：查询结果只显示 _id 、userid、nickname :

db.comment.find({userid:“1003”},{userid:1,nickname:1,_id:0})

结果
{ “userid” : “1003”, “nickname” : “凯撒” }
{ “userid” : “1003”, “nickname” : “凯撒” }
再例如：查询所有数据，但只显示 _id 、userid、nickname :

3.4.3 文档的更新

更新文档的语法：
参数：

db.collection.update(<query>,<update>,{upsert: <boolean>,multi: <boolean>,writeConcern: <document>,collation: <document>,arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],hint:  <document|string>     // Available starting in MongoDB 4.2}
)

参数：
提示：
主要关注前四个参数即可。
【示例】
（1）覆盖的修改
如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：
db.comment.update({_id:“1”},{likenum:NumberInt(1002)})
执行后，我们会发现，这条文档除了 likenum字段其它字段都不见了，
（2）局部修改
为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：
我们想修改_id为2的记录，浏览量为889，输入以下语句：

db.comment.update({_id:“2”},{$set:{likenum:NumberInt(1005)}})

这样就 OK啦。
（3）批量的修改
更新所有用户为 1003 的用户的昵称为凯撒大帝。
db.comment.update({userid:“1003”},{$set:{nikename:“凯撒2”}})这个只会修改一条

db.comment.update({userid:“1003”},{$set:{nikename:“凯撒大帝”}},{multi:true})

（3）列值增长的修改
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。
需求：对3号数据的点赞数，每次递增1

db.comment.update({_id:“3”},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

3.4.4 删除文档

删除文档的语法结构：

db.集合名.remove()

以下语句可以将数据全部删除，请慎用

db.集合名.remove(}{)

如果删除 _id=1的记录，输入以下语句

db.集合名.remove({_id:“1”})

3.5 文档的分页查询

3.5.1 统计查询

统计查询使用count()方法，语法如下：
db.collection.count(query,options)

参数：

提示：
可选项暂时不使用。
【示例】
（1）统计所有记录数：
统计comment集合的所有的记录数：

db.collection,count()

(2)按条件统计记录数
例如：统计userid为1003的记录数

db.comment.count({userid:“1003”})

默认情况下count（）方法返回符合条件的全部记录数

3.5.2 分页列表查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。
基本语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

如果你想返回指定条数的记录，可以在find方法后调用limit来返回结果(TopN)，默认值20，例如：

db.comment.find().limit(2)

skip 方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0

db.comment.find().limit().skip(3)

分页查询：需求：每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据

db.comment.find().limit(2)//第一页俩条数据
db.comment.find().limit(2).skip(2)//第二页的两条数据
db.comment.find().limit(2).skip(4)//第三页的两条数据

3.5.3 排序查询

sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。
语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
或
db.集合名称.find().sort(排序方式)

例如：
对userid降序排列，并对访问量进行升序排列

db.comment.find().sot({userid:-1,likenum:1})

提示：
skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。

3.6 文档的更多查询

3.6.1 正则的复杂条件查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：

db.collection.find({field:/正则表达式/})
或
db.集合.find({字段:/正则表达式/})

提示：正则表达式是 js的语法，直接量的写法。
例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：

db.comment.find({content:/开水/})

如果要查询评论的内容中以 “专家”开头的，代码如下：

db.comment.find({cotent:/^专家/})

3.6.2 比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ “field” : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ “field” : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ “field” : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ “field” : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ “field” : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

示例：查询评论点赞数量大于 700的记录
db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})

3.6.3 包含查询

包含使用$in操作符。示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档

db.comment.find({userid:{$in:[“1003”,“1004”]}})

不包含使用 $nin操作符。示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档

db.comment.find({userid:{$nin:[“1003”,“1004”]}})

3.6.4 条件连接查询

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相当于SQL的and）格式为：

$and:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中 likenum大于等于700 并且小于2000的文档：

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同格式为：

$or:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中 userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录
db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})

常用命令小结

选择切换数据库：use articledb
插入数据：db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据：db.comment.find();
条件查询数据：db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据：db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据}) 修改数据并自增某字段值：db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}}) 删除数据：db.comment.remove({条件})
统计查询：db.comment.count({条件})
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算：db.comment.find({字段名:{$gt:值}})
包含查询`：db.comment.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或db.comment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}})
条件连接查询：db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})

4 索引-Index

4.1 概述

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句
匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非
常致命的。
如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排
序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
官网文档： https://docs.mongodb.com/manual/indexes/
了解：
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）

4.2 索引的类型

4.2.1 单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

4.2.2 复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后
在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

4.2.3 其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。
地理空间索引（Geospatial Index）
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面
几何的二维球面索引。
文本索引（Text Indexes）
MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），
而将集合中的词作为词干，只存储根词。
哈希索引（Hashed Indexes）
为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支
持相等匹配，不支持基于范围的查询。

4.3 索引的管理操作

4.3.1 索引的查看

说明：
返回一个集合中的所有索引的数组。
语法：

db.collection.getIndexes()

提示：该语法命令运行要求是 MongoDB 3.0+
【示例】
查看comment集合中所有的索引情况
结果中显示的是默认 _id 索引。
默认_id索引：
MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，你不能在_id字段上删除此索引。
注意：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键。

4.3.2 索引的创建

说明：
在集合上创建索引。
语法：

db.collection.creatIndex(kyes,options)

参数：
options更多选择

【示例】
（1）单字段索引示例：对 userid 字段建立索引：

db.comment.createIndex({userid:1})
{
“createdCollectionAutomatically” : false,
“numIndexesBefore” : 1,
“numIndexesAfter” : 2,
“ok” : 1
}

（2）复合索引：对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：

db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})

查看一下索引：

4.3.3 索引的移除

说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引
一、指定索引的移除
语法：

db.collection.dropIndex(index)

参数：

【示例】
删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引：

db.comment.dropIndex({userid:1})
{ “nIndexesWas” : 3, “ok” : 1 }

二、所有索引的移除
语法：

db.collection.dropIndexes()

【示例】
删除 spit 集合中所有索引。

db.comment.dropIndexes()
{
“nIndexesWas” : 2,
“msg” : “non-_id indexes dropped for collection”,
“ok” : 1
}

提示： _id 的字段的索引是无法删除的，只能删除非 _id 字段的索引。

4.4 索引的使用

4.4.1 执行计划

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是
否基于索引查询等。
那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。
语法：

db.collection.find(query,options).explain(options)

【示例】
查看根据userid查询数据的情况：

db.comment.find({userid:“1003”}).explain()
{
“queryPlanner” : {
“plannerVersion” : 1,
“namespace” : “articledb.comment”,
“indexFilterSet” : false,
“parsedQuery” : {
“userid” : {
“KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 25: …03" }̲ }, …eq” : “1003”
}
},
“direction” : “forward”
},
“rejectedPlans” : [ ]
},
“serverInfo” : {
“host” : “9ef3740277ad”,
“port” : 27017,
“version” : “4.0.10”,
“gitVersion” : “c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766”
},
“ok” : 1
}

关键点看： “stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描

4.4.2 涵盖的查询

Covered Queries
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。这些覆盖的查询可以非常有效。

更多：https://docs.mongodb.com/manual/core/query-optimization/#read-operations-covered-query