一般来说，mongodb不应该用于复杂的多表查询、统计报表，主要用于简单的增删改查，例如各种日志和结构易变的管理信息。在oracle 12c称为主流、或使用了postgresql时，就没有太大必要使用mongodb了。

发行版

https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav下载对应OS的版本，tar -xzvf解压

对于最新版本比如3.4，windows 7下可能回报api-ms-win-crt-runtimel1-1-0.dll。

和其他采用选举的架构一样，生产应该使用奇数个节点，例如3、5个（采用类paxos算法的都是如此）。

注：推荐percona版本。

其核心程序包括：

mongod：核心服务器程序

mongos：用于分片集群的控制器和查询路由器

mongo：客户端shell

主要的配套工具：

mongodump

mongorestore

bsondump

mongoimport

mongoexport

mongostat

mongotop

mongosniff

mongodb 指定配置文件

mongod --config /etc/mongo.conf

或：nohup mongod -f mongodb.cnf &

典型配置（单机）
[root@dev logs]# cat /etc/mongo.conf
port = 27017
dbpath = /usr/local/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.3/db
logpath = /usr/local/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.3/logs/mongo.log
smallfiles = true
directoryperdb = true # 初始化后不能修改
storageEngine = wiredTiger # 3.0后增加，默认为mmap
fork = true
logappend = true
journal = true

bind_ip=0.0.0.0 # 否则远程无法访问。

后台模式启动，建议配置文件设置，不是命令行
mongod --fork
指定日志文件，建议配置文件设置，不是命令行
mongod --logpath /logs/mongo.log
每个db一个目录，建议配置文件设置，不是命令行
mongod --logpath

mongodb停止

> use admin;
switched to db admin
> db.shutdownServer()
server should be down...

导入csv数据

mongoimport --type csv -d test -c postalCodes --headerline --drop pincodes.csv

类SQL分页查询（重点参考https://docs.spring.io/spring-data/mongodb/docs/2.0.14.RELEASE/reference/html/#mongo.query）

mongodb增删改查以及java for mongodb driver、spring mongodb data完全指南参考：

https://docs.spring.io/spring-data/mongodb/docs/2.0.14.RELEASE/reference/html/

http://mongodb.github.io/mongo-java-driver-reactivestreams/1.11/

http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/3.10/driver/tutorials/bulk-writes/

http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/3.10/javadoc/overview-summary.html

use spider;

-- find中第一部分查询条件，第二部分映射

db.stat.find({state:'Gujarat'}/*条件*/,{_id:0, city:1, state:1,pincode:1}/*查询字段*/).sort({city:1}).skip(10).limit(10)

-- 查询name="xxxx" or id=1的记录，返回name字段，以_id降序，返回第11-20行
db.userx.find({$or:[{name:"xxxxx"},{"id":1}]},{"name":1}).sort({"_id":-1}).limit(10).skip(10)

-- 更新列

db.userx.update({“id”:123},{$set:{"name","name123"}})

--删除列

db.userx.update({},{$unset:{"desc",""}})

条件操作符

支持大于$gt、大于等于$gte、小于$lt、小于等于$lte、in $in、not in $nin、正则表达式（也可以满足like）

db.userx.find({"_id":{"$gt":90,"$lt":95}}) -- 操作符写在条件里面

db.userx.find({"name":/(zjh|yidu)*/}) -- 操作符写在条件里面，查询name以zjh或yidu开头的记录

mongod --shutdown

集合重命名
db.log1.renameCollection('log')
查看集合的统计信息
db.log.stats()
查看db的统计信息
db.stats()

增加、删除字段

TTL自动删除文档

查看执行计划（这执行计划输出够繁琐的）

db.userx.find({$or:[{name:"xxxxx"},{"id":1}]},{"name":1}).sort({"_id":-1}).limit(10).skip(10).explain("allPlansExecution")

{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "tabase.userx","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"$or" : [{"id" : {"$eq" : 1}},{"name" : {"$eq" : "xxxxx"}}]},"winningPlan" : {"stage" : "SUBPLAN","inputStage" : {"stage" : "LIMIT","limitAmount" : 10,"inputStage" : {"stage" : "PROJECTION","transformBy" : {"name" : 1},"inputStage" : {"stage" : "SKIP","skipAmount" : 0,"inputStage" : {"stage" : "FETCH","filter" : {"$or" : [{"id" : {"$eq" : 1}},{"name" : {"$eq" : "xxxxx"}}]},"inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"_id" : 1},"indexName" : "_id_","isMultiKey" : false,"multiKeyPaths" : {"_id" : [ ]},"isUnique" : true,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"indexVersion" : 2,"direction" : "backward","indexBounds" : {"_id" : ["[MaxKey, MinKey]"]}}}}}}},"rejectedPlans" : [ ]},"executionStats" : {"executionSuccess" : true,"nReturned" : 10,"executionTimeMillis" : 35,"totalKeysExamined" : 20,"totalDocsExamined" : 20,"executionStages" : {"stage" : "SUBPLAN","nReturned" : 10,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 21,"advanced" : 10,"needTime" : 10,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 1,"invalidates" : 0,"inputStage" : {"stage" : "LIMIT","nReturned" : 10,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 20,"advanced" : 10,"needTime" : 10,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 1,"invalidates" : 0,"limitAmount" : 10,"inputStage" : {"stage" : "PROJECTION","nReturned" : 10,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 20,"advanced" : 10,"needTime" : 10,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 0,"invalidates" : 0,"transformBy" : {"name" : 1},"inputStage" : {"stage" : "SKIP","nReturned" : 10,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 20,"advanced" : 10,"needTime" : 10,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 0,"invalidates" : 0,"skipAmount" : 0,"inputStage" : {"stage" : "FETCH","filter" : {"$or" : [{"id" : {"$eq" : 1}},{"name" : {"$eq" : "xxxxx"}}]},"nReturned" : 20,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 20,"advanced" : 20,"needTime" : 0,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 0,"invalidates" : 0,"docsExamined" : 20,"alreadyHasObj" : 0,"inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","nReturned" : 20,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 20,"advanced" : 20,"needTime" : 0,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 0,"invalidates" : 0,"keyPattern" : {"_id" : 1},"indexName" : "_id_","isMultiKey" : false,"multiKeyPaths" : {"_id" : [ ]},"isUnique" : true,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"indexVersion" : 2,"direction" : "backward","indexBounds" : {"_id" : ["[MaxKey, MinKey]"]},"keysExamined" : 20,"seeks" : 1,"dupsTested" : 0,"dupsDropped" : 0,"seenInvalidated" : 0,"indexDef" : {"indexName" : "_id_","isMultiKey" : false,"multiKeyPaths" : {"_id" : [ ]},"keyPattern" : {"_id" : 1},"isUnique" : true,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"direction" : "backward"}}}}}}},"allPlansExecution" : [ ]},"serverInfo" : {"host" : "localhost.localdomain","port" : 27017,"version" : "4.0.6-3","gitVersion" : "a64d7bd556ea66a10d1574885deefea32f71f842"},"ok" : 1
}

Hint

虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错，但是也可以使用hint()来强迫MongoDB使用一个特定的索引。在这种方法下某些情形下会提升性能。一个有索引的collection并且执行一个多字段的查询。传入一个制定的索引，强迫查询使用该索引。

db.userx.find({"name":"user1000", "age":30}).hint({"name":1})

注意：请确定你已经创建了相应的索引。

假设在users上有个{"a": 1, "b": 1}的索引，名称是"a_1_b_1"，则如下两种方式等价：

db.userx.find({"a": 4, "b": 5, "c": 6}).hint({"a": 1, "b": 1})
db.userx.find({"a": 4, "b": 5, "c": 6}).hint("a_1_b_1")

也可以强迫查询不适用索引，做表扫描：

db.users.find().hint({"$natural":1})

性能分析工具

mongotop
mongostat

当前正在执行的语句

db.currentOp().inprog

kill某操作

db.killOp(<operation id>)

capped collection

capped collections是性能出色的有着固定大小的集合（定容集合），以LRU(Least Recently Used最近最少使用)规则和插入顺序进行 age-out(老化移出)处理，自动维护集合中对象的插入顺序，在创 建时要预先指定大小。如果空间用完，新添加的对象将会取代集合中最旧的对象。
可以插入及更新，但更新不能超出 collection 的大小，否则更新失败。不允许删除，但是可 以调用 drop() 删除集合中的所有行，但是 drop 后需要显式地重建集合。在 32 位机上，一 个capped collection的最大值约为482.5M，64 位上只受系统文件大小的限制。

使用mongobooster访问。

索引

默认情况下，当添加文档到集合中时，默认情况下，mongodb会为_id字段创建索引，这有点像mysql的存储方式。在具有大量文档的集合中，如果没有恰当的索引，其性能是非常低下的，所以通常需要和在数据库中一样创建索引。

db.userx.ensureIndex({"name":1}) -- 在name字段上创建一个索引

除了单个字段上的索引，也支持复合索引

db.userx.ensureIndex({"name":1,"age":1}) -- 在name和age字段上创建一个复合索引

索引除了用于搜索外，还可以支持排序操作。

除了普通索引外，还支持唯一索引，只要增加unique:true属性即可

db.userx.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})

删除索引

db.userx.dropIndex({"name":1})

重构索引

db.userx.reIndex({"name":1})

从mongodb 2.6开始，mongodb还支持一个查询中使用多个索引，也就是索引连接操作。

MongoDB的一些限制：参考《MongoDB实战 架构、开发、管理》第11章。

参考资料：

MongoDB实战 架构、开发、管理

MongoDB权威指南

MongoDB实战

https://docs.spring.io/spring-data/mongodb/docs/2.0.14.RELEASE/reference/html/