我叫MongoDb，不懂我的看完我的故事您就入门啦！
这是mongo基础篇，后续会连续更新4篇
大家好我叫MongoDb，自从07年10月10gen团队把我带到这个世界来，我已经13岁多啦，现在越来越多的小伙伴在拥抱我，我很高兴。我是NoSQL大家族的一员，我是C++的亲儿子啦。为了大家更好的熟悉我，今天我先简单从简单的使用角度来介绍我自己。
首先还是先介绍一下我们的大家族NoSQL吧
NoSQL只是他简称，他的中文名叫 非关系型数据库，外文名叫Not Only SQL。他是对关系型数据库的一个补充（RDBMS）。RDBMS追求数据存储和查询的高度结构化、严格的数据一致性；NOSQL不在乎形式，重点关心效率，NOSQL是高性能、无模式、高可扩展的分布式数据库，NOSQL存储包括四种类型：键值对存储、列存储、文档存储、图形数据存储。NoSQL就简单介绍到这，这不是今天的重点，下面还是重点介绍一下我自己（MongoDb）,呵呵！
MongoDb自我介绍
MongoDb是一个面向文档存储的键值对NOSQL数据库，是一个最接近关系型数据库的非关系数据库。在数据存储结构和查询上使用BJOSN(类似于JSON)结构，BJOSN支持多层机构，在具体的使用过程中，更像是操作Javascript脚本。正因为MongoDb的无模式化，在实际应用中变得更加灵活，易于扩展。与RDBMS一样，支持主键、索引、检索等操作，由于非结构化所以不支持join查询。
MongoDb的基本概念
具体的数据库安装就不在介绍了，网上一搜一大推。MongoDb采用BJON化的文档存储，所以其基本结构概念可以结合JSON联想一下：字段、文档、集合、数据库，这和RDBMS的属性、列、表、数据库是一一对应关系。下面以一个表格来对比说明一下：
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RDBMS |
MongoDb |
||
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概念 |
说明 |
概念 |
说明 |
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database |
数据库 |
database |
数据库 |
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table |
表 |
collection |
集合 |
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row |
行 |
document |
文档：对应的一个BJSON |
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column |
列 |
field |
字段：BJSON中的具体某一个字段 |
简单的一个表格显示还不够直观，那我们在来一张形象的图片来说明一下吧！
用户权限管理
在生成环境数据库管理中，数据库权限是一个很重要的功能。在具体的权限上，需要针对全局的权限控制，需要精确到具体的数据的权限，在具体的权限分类上包括：读、读写、管理员等权限。下面列表介绍mongodb的内置权限：
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权限名称 |
权限说明 |
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read |
允许用户读取指定数据库 |
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readWrite |
允许用户读写指定数据库 |
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dbAdmin |
允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问system.profile |
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userAdmin |
允许用户向system.users集合写入，可以找指定数据库里创建、删除和管理用户 |
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clusterAdmin |
只在admin数据库中可用，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。 |
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readAnyDatabase |
只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读权限 |
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readWriteAnyDatabase |
只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读写权限 |
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userAdminAnyDatabase |
只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的userAdmin权限 |
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dbAdminAnyDatabase |
只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。 |
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root |
只在admin数据库中可用。超级账号，超级权限 |
通过上面的表，我们可以得出：根据权限的作用范围上来看，权限分为了两大类权限：针对每一库的权限、针对全部数据库的权限。根据不同的权限分类，在赋值格式上也有一定差异,在具体的用户权限分配上，一个用户可以同时分配多个权限。
新增用户时权限初始化格式为：
针对全部数据库权限初始化命令格式：
db.createUser({user:”用户名”,pwd:”密码”,roles:[“权限值”]})
针对指定数据库权限初始化命令格式：
db.createUser({user:”用户名”,pwd:”密码”,roles:[ {role:”权限值”,db:”对应的数据库”},{role:”权限值”,db:”对应的数据库”}….]})
这样说可能不怎么好理解，那么我们还是以实际工作的使用情况来举例说明。
条件假设：有3个数据库：testdb001、testdb002
需要给如用户分配对应的权限
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用户 |
需要分配的权限 |
具体的命令 |
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adminRoot |
超级账号，具有所有数据库的全部操作权限 |
use admin db.createUser({user:”adminRoot”,pwd:”123″,roles:[“root”]}) |
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adminWrite |
超级写账号，具有所有数据库的读写操作权限 |
use admin db.createUser({user:”adminWrite”,pwd:”123″,roles:[“readWriteAnyDatabase”]}) |
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adminRead |
超级写账号，具有所有数据库的读操作权限 |
use admin db.createUser({user:”adminRead”,pwd:”123″,roles:[“readAnyDatabase”]}) |
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001Write |
具有数据库testdb001的读写操作权限 |
use admin db.createUser({user:”001Write”,pwd:”123″,roles:[ {role:”readWrite”,db:” testdb001″}]}) |
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001Read |
具有数据库testdb001的读操作权限 |
use admin db.createUser({user:”001Read”,pwd:”123″,roles:[ {role:”read”,db:” testdb001″}]}) |
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012Write |
具有数据库testdb001、testdb002的读写操作权限 |
use admin db.createUser({user:”001Write”,pwd:”123″,roles:[ {role:”readWrite”,db:” testdb001″},{role:”readWrite”,db:” testdb002″}]}) |
通过实际举例，应该对权限的新增初始化操作命令有了理解，那么下面我们就来对权限的根据新操作命令简单聊聊，其实根系和初始化具体的权限格式是一至的，具体如下：
针对全部数据库权限更新命令格式：
db.updateUser(“被更新用户名”,{pwd:”更新后的密码”,roles:[“权限值”]})
针对指定数据库权限更新命令格式：
db.updateUser(“被更新用户名”,{pwd:”更新后的密码”,roles:[{role:”权限值”,db:”对应的数据库”},{role:”权限值”,db:”对应的数据库”}….]})
注意：updateUser的第二个参数有两个节点：pwd和roles。如果不需要更新某一节点的数据，那么直接不要该节点即可。
实例：继续上面的实例继续操作
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用户更新述求 |
具体的命令 |
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更新用户adminRoot的密码为111111 |
use admin db.updateUser(“adminRoot”,{pwd:”111111″}) |
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更新001Write的同时具有testdb001和testdb002的写权限 |
use admin db.updateUser(“adminWrite”,{roles:[ {role:”readWrite”,db:” testdb001″},{role:”readWrite”,db:” testdb002″}]}) |
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更新001Read的同时具有testdb001和testdb002的读权限，并且密码也更新为111111 |
use admin db.updateUser(“001Read”,{ pwd:”111111″,roles:[ {role:”read”,db:” testdb001″},{role:”read”,db:” testdb002″}]}) |
数据库（database）
具体的数据库概念和RDBMS一致，一个mongodb可以创建多个数据库，不同数据库也可以存储在不同的mongodb。系统的默认数据库包括：admin（存储用户权限相关）、config（配置信息）、local（日志信息）。针对数据库我们常用的操作包括：创建、删除。具体的实现如下：
创建：use 数据库名称
当数据库名称不存在时，系统自动创建（创建后不能显示，需要向里面插入数据才会显示），存在则切换。
删除：首先要切换到对于的数据库，然后在执行dropDatabase命令
use 被删除的数据库名称
db.dropDatabase()
集合（Collection）
集合是mongodb中对数据存储的一个分组，和关系数据库中的表是对应关系。集合中存储的文档数据的无固定格式，可以自由存储不同格式的bjson数据，但是在实际使用中，我们还是存储同一类型的bjson数据。集合的常见的操作命令如下：
创建集合：
db.createCollection(集合名称,集合规则)，其中第二次参数为一个json数据，非必填，具体的参数节点为：
集合规则:{ capped :选填bool类型：设置改集合是否为一个固定集合，
true:代表固定集合，集合中的数据不可修改，与size配对使用，代表当集合达到指定大小后，会自动覆盖历史数据（最先添加的数据）,
size:选填数字类型：指定集合的最大存储数据（字节数），当集合达到指定大小后，会自动覆盖历史数据（最先添加的数据） }
max: 选填数字类型：指定集合的最大存储的文档总个数，当文档个数大于max值时，会自动替换历史文档
}
collection删除：
db.集合名称.drop();
文档(Document)
文档就一组键值(key-value)对数据（一个BJON），具体的一个文档结构可以多层嵌套，不同文档间的数据结构可以不一样，并且相同节点的数据类型也可不一样，这是与RDBMS最大的区别所在，这也奠定了MongoDB的高可扩展性。其实简单的说就是一个一个的jon格式的数据。
文档常见的几个操作命令汇总：
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操作 |
命令格式 |
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插入数据 |
db.集合名称.insert(json对象) json可以是单个数据，也可以是一个集合列表 |
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更新数据 |
db. 集合名称.update(query , update,option) query ：被更新文档条件json update：更新后的文档json option：更新方式json，参数格式为{ upsert: boolean, multi : boolean } upsert:非必填参数，如果不存在是否新增，当值为true时，如果没有符合条件的数据，就插入数据, ，默认为false multi: 非必填参数，是否更新符合要求的所有数据，当值为true时，符合条件的数据全部更新，默认为false |
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删除数据 |
db.集合名称.remove(query , justOne ) query :（可选）删除的文档的条件。 justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。 |
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查询数据 |
db.集合名称.find(jison对象查询条件) |
字段
字段就很好理解了，就是文档中的json数据的每一个节点。
通过对mongodb的操作简单介绍，其实我们不难发现以下一些特性：
1.无论是对文档的增、删、改、查操作的参数一切皆json，在实际操作的时候，按照json方式来操作即可。
2.数据库和集合都可以在使用是自动创建：
2.1 use 切换数据库时，如果没有数据库自动创建；
2.2 db.集合.insert() 当集合不存在时，系统自动创建集合。
Mongodb的这一些特性用起来是不是很爽的感觉。下面从数据库的创建，到文档的整体操作流程写一些演示实例，来加深印象。
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操作 |
命令格式 |
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连接到mongdb |
mongo use admin db.auth(“用户名”,”用户密码”) |
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创建数据库 bd001和表user001 |
use bd001 db.createCollection(“user001”) |
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创建数据库 bd002和user002 |
use bd002 db.createCollection(“user002”) |
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查看所有数据库 |
show dbs 输出结果 admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB bd001 0.000GB bd002 0.000GB |
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删除集合user002 |
use db002 db.user002.drop() |
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删除数据库db002 |
use db002 db. dropDatabase() |
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向表user001插入一条数据 |
use db001 db.user001.insert({name:”程序员修炼之旅”,age:2}) |
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向表user001插入两条数据 |
use db001 db.user001.insert([ {name:”mongodb”,age:12,type:”database”}, {“name”:”.net”,from:”U.S.A”} ]) |
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向表user001插入三条数据 |
use db001 db.user001.insert([ {name:”zhangsan”,age:12,sex:”man”}, {name:”zhangsan”,age:18,sex:”woman”}, {name:”zhangsan”,age:22,sex:”man”} ]) |
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查询一下表中的数据情况 |
use db001 db.user001.find() 查询结果： { “_id” : ObjectId(“5fa0ab4195368a0bf20f38cd”), “name” : “程序员修炼之旅”, “age” : 2 } { “_id” : ObjectId(“5fa0abb495368a0bf20f38d0”), “name” : “.net”, “from” : “U.S.A” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d1”), “name” : “zhangsan”, “age” : 12, “sex” : “man” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d2”), “name” : “zhangsan”, “age” : 18, “sex” : “woman” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d3”), “name” : “zhangsan”, “age” : 22, “sex” : “man” } |
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查询表中name=”程序员修炼之旅”的数据 |
use db001 db.user001.find({name: “程序员修炼之旅”}) 查询结果： { “_id” : ObjectId(“5fa0ab4195368a0bf20f38cd”), “name” : “程序员修炼之旅”, “age” : 2 } |
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修改表中name=”程序员修炼之旅”的数据的age=66,并新增一个节点from节点 |
use db001 db.user001.update({name: “程序员修炼之旅”},{$set:{age:66,from: “CDU”}}) |
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查看修改后的数据 |
use db001 db.user001.find({name: “程序员修炼之旅”}) 查询结果： { “_id” : ObjectId(“5fa0ab4195368a0bf20f38cd”), “name” : “程序员修炼之旅”, “age” : 66,from: “CDU”} 数据已经是修改后的数据了 |
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修改表中name=” zhangsan”的数据的age=88,并且只修改一条符合要求的数据 |
use db001 db.user001.update({name: “zhangsan”},{$set:{age:88}},{ multi:false}) |
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查看name=” zhangsan”修改后的数据,是否只有一条数据的age被修改为88？ |
use db001 db.user001.find({name: “zhangsan”}) 查询结果： { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d1”), “name” : “zhangsan”, “age” : 88, “sex” : “man” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d2”), “name” : “zhangsan”, “age” : 18, “sex” : “woman” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d3”), “name” : “zhangsan”, “age” : 22, “sex” : “man” } 只有第一条的age被修改为了88 |
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修改表中name=” zhangsan”的数据的age=99,修改符合要求的所有数据 |
use db001 db.user001.update({name: “zhangsan”},{$set:{age:99}},{ multi:true}) |
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查看name=” zhangsan”修改后的数据,是否只所有数据的age被修改为99？ |
use db001 db.user001.find({name: “zhangsan”}) 查询结果： { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d1”), “name” : “zhangsan”, “age” : 99, “sex” : “man” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d2”), “name” : “zhangsan”, “age” : 99, “sex” : “woman” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d3”), “name” : “zhangsan”, “age” : 99, “sex” : “man” } name=”zhangsan”的所有数据age被修改为了99 |
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修改name=”lisi”的age=77 |
use db001 db.user001.update({name: “lisi”},{$set:{age:77}}) |
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查看数据修改结果 由于没有name=lisi的数据，所有查询不到数据 |
use db001 db.user001.find({name: “lisi”}) 查询结果： 无数据 |
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修改name=”lisi”的age=77，如果没有则新增 |
use db001 db.user001.update({name: “lisi”},{$set:{age:77}},{ upsert:true}) |
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查看数据修改结果 新增了一条name=”lisi”的数据 |
use db001 db.user001.find({name: “lisi”}) 查询结果： { “_id” : ObjectId(“5fa0b3731b875939723ffe26”), “name” : “lisi”, “age” : 77 } |
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删除一条name=”zhangsan”的数据 |
use db001 db.user001.rmove({name: “zhangsan”},1) |
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查看删除结果 |
use db001 db.user001.find({name:”zhangsan”}) 查询结果： { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d2”), “name” : “zhangsan”, “age” : 18, “sex” : “woman” } { “_id” : ObjectId(“5fa0ad3b95368a0bf20f38d3”), “name” : “zhangsan”, “age” : 22, “sex” : “man” } name=”zhangsan”的数据数据由原来的3条变为了2条，被删除了一条 |
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删除所有name=”zhangsan”的数据 |
use db001 db.user001.rmove({name: “zhangsan”}) |
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查看删除结果 |
use db001 db.user001.find({name:”zhangsan”}) 查询结果： 无数据 name=”zhangsan”的数据数据被全部删除了 |
通过上面的实际操作，我们发现所有新增文档都会自动生成一个节点”_id”（ ObjectId），该_id是mongodb系统自动生成的类似唯一主键，可以很快的去生成和排序，包含 12 bytes，含义是：
1.前 4 个字节表示创建 unix 时间戳,格林尼治时间 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时
2.接下来的 3 个字节是机器标识码
3.紧接的两个字节由进程 id 组成 PID
4.最后三个字节是随机数
当然_id也可以根据实际需要自定义赋值。
好了今天就先写到这，通过本篇文章对mongo有了一个初步的认识了解，下一篇文章，我们在一起详聊查询，mongo的查询还是有很多聊的。谢谢您的查看。
END
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