MongDB基本语句

文档 组成 集合；集合 组成 数据库。
文档 如同python中dict.
数据库操作是使用JavaScript shell进行操作

数据库操作

• 查看所有数据库
  show dbs
• use 切换数据操作,也是创建数据库命令
  use test
• 数据库删除
  db.dropDatabase()
• 查看集合
  show collections显示所有数据库中的集合，或者show tables
• insert 数据创建
  post = {"title":"My Blog Post","content":"Here's my blog post.","date":new Date()}
db.blog.insert(post)
  
  1. 批量插入
     batchInsert([{name:Jack,sex:male},{name:Bob,age:25},{name:Rose,age:23},{name:Dan,age:36}])
  2. save(),如果如果有相同id的，直接进行替代操作，而insert则会报错。
• find()/findOne() 数据读取
  db.blog.find()
db.test_collection.find().count() //查看数据条数
db.test_collection.find().skip(3).limit(2).sort({x:1})//跳过前三条，限制条数为2,并以x排序
• update() 数据更新
  至少接受两个参数（一个限定条件，一个新文档）
post.comments = [] //改值
db.blog.update({title:"My Blog Post"},post) //更新
db.blog.update({title:"My Blog Post"},{$set:{"content":"U R my boby!"}}) //用$set{}进行部分更新
db.blog.update({title:"My Blog Week"},{title:"My Blog Week","content":"My weekday very happy!"},true) //实现update insert操作，不存在的数据自动插入
  update 默认只更改查找到的第一条信息，更新查到的所有数据用：
  update({x:1},{$set:{x:2}},false,true)
db.blog.find() //查看
• remove() 数据删除
  在没有条件限定时，会将集合中的所有数据全部永久删除
db.blog.remove({title:"My Blog Post"})
  （数据库集合清空：db.collection.drop()和删除一个文档的时间差不多）

数据类型

与JavaScript中对象相近，类似于JSON。
1. null。用于表示空值或者不存在的字段：
{"x" : null}
2. 布尔型
{“x" : true}
3. 数值
默认64位浮点型数值;但可以用NumberInt（4字节整数）和NumberLong（8字符带符号整数）;
{"x": 3.14}
{"y":NumberInt("3")}
{"z":NumberLong("3")}
4. 字符串
{"x": "slie"}
4. 日期
{"t": new Date()}
5. 正则表达式
查询时使用正则表达式作为限定条件。
{"x": /foobar/i}
6. 数组
{"x": ["a", "b", "c"]}
7. 内嵌文档
{"x": {"y":"foober"}}
8. 对象id
一个12字节的ID,是文档的唯一标识。
{"x" :ObjectId()}

索引

数据量较大时，使用索引可以大大加快查询速度。

• 查看索引
  db.test_collection.getIndexes()
• 创建索引
  db.test_collection.ensureIndex({x:1})

索引种类

• _id 索引（自动创建）
• 单键索引（比较变通的索引，不会自动创建）
• 多键索引（与单。。区别在于字段的值是单一，还是数组）
  db.test_collection.ensureIndex({x:1})
db.test_collection.insert({x:[1,4,5,4]}) //就成了多键索引
• 复合索引（当查询条件不只一个时，就需要建立复合索引）
  db.collection.ensureIndex({x:1,y:1})
• 过期索引（一段时间会过期，相应数据也会被删除）
  比较适合登录信息和日志信息。
  db.collection.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:10})
  存储在过期索引的值必须是指定的时间类型，必须是ISODate或者ISODate数组，不能使用时间戳，否则不能被自动删除 ；如果ISODate是数组，则最小时间进行删除；不能是复合索引；删除时间是不精确的（每60s跑一次，删除也要一些时间）。
• 全文索引（对字符串与字符串数组创建全文可搜索的索引）
  适用情况：{author:”“,title:”“,article:”“}
  db.articles.ensureIndex({key:"text"}）
db.articles.ensureIndex({key1:"text",key2:"text"}）
db.articles.ensureIndex({key:"text"}）
  查询：
  db.articles.find({$text:{$search:"coffee"}})
db.articles.find({$text:{$search:"aa bb cc"}}) //或查询
db.articles.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}}) //不包含cc串
db.articles.find({$text:{$search:"\"aa\" \"bb\" \"cc\""}}) //与查询语句，用引号（这里要用斜线转义）
  与百度查询相同，相似度越大的在前面的查询(使用$meta)：
  {score:{$meta:"textScore"}}
db.articles.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}})查询数据中多了一个score字段，表示相似度
  进行排序：
  db.articles.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})
  使用限制：每次查询只能指定一个text查询；text查询不能出现在nor查询中；含有text，hint不再起作用（强制指定使用某索引进行性能测试）；不支持中文。

• 地理位置索引
  将一些点的位置存储在MongoDB中，创建索引后，可以按照位置来查找其他点。
  子分类：

  1. 2d索引，用于存储和查找平面上的点；
     查找方式：
     a. 查找距离某个点一定距离内的点。
     ensureIndex({w:"2d"}) //创建
     经度[-180,180]纬度[-90,90]
     insert({w:[1,1]}) //插入数据
find({w:{$near:[1,1]}}) //与[1,1]距离最近的点
find({w:{$near:[1,1],$maxDistance:10}}) // 设置最大距离范围
     b. 查找包含在某个区域内的点。
     find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}}) //在矩形中的点
find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],4]}}}) //在圆中的点
find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1]]}}}) //在多边形中的点
     geoNear查询：
     db.runCommand({geoNear:<collection>,near:[x,y],minDistance:d1,maxDistance:d2,num:n1(返回数目)})
db.runCommand({geoNear:"location",near:[1,2],maxDistance:10,num:2})

  2. 2dsphere索引，用于存储和查找球面上的点。
     ensureIndex({w:"2dsphere"})
{type:" ",coordinates:[<coodinates>]} //位置表示
查询与2d类似，并且支持$minDistance 与 $maxDistance,还支持交叉点

索引属性

• name
  一般索引 x_1 或x_-1//升序与降序 ；复合索引为x_1_y_-1;可能超125字节限制自定义索引名字：ensureIndex({x:1,y:1,z:1,m:1},{name:"normal_index
• 唯一性，unique指定：
  ensureIndex({},{unique:true/false})
• 稀疏性，sparse指定(在不包括索引数据中不必创建索引，节约空间，增大查询速度)：
  ensureIndex({},{sparse:true})
  但在$exists（用于查找一个字段存在与不存在的数据）中出现隐患
  find({m:{$exists:true}}) //只查找m存在的字段
  不能在稀疏索引上查找不存在的记录。
• 是否定期删除，expireAfterSeconds指定：
  TTL，过期索引

索引构建情况分析

• 好处：加快索引相关的查询。
• 劣势：增加磁盘空间消耗，降低写入性能。

评判当前索引构建情况

• mongostat工具
  mongostat -h 127.0.0.1:12345
其中 idx miss 较高，就说明创建了不合适的索引
  各指标含义：
  inserts/s 每秒插入次数
  query/s 每秒查询次数
  update/s 每秒更新次数
  delete/s 每秒删除次数
  getmore/s 每秒执行getmore次数
  command/s 每秒的命令数，比如count
  flushs/s 每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。
  mapped/s 所有的被mmap的数据量，单位是MB，
  vsize 虚拟内存使用量，单位MB
  res 物理内存使用量，单位MB
  faults/s 每秒访问失败数（只有Linux有），数据被交换出物理内存，放到swap。不要超过100，否则就是机器内存太小，造成频繁swap写入。此时要升级内存或者扩展
  locked % 被锁的时间百分比，尽量控制在50%以下吧
  idx miss % 索引不命中所占百分比。如果太高的话就要考虑索引是不是少了
  q t|r|w 当Mongodb接收到太多的命令而数据库被锁住无法执行完成，它会将命令加入队列。这一栏显示了总共、读、写3个队列的长度，都为0的话表示mongo毫无压力。高并发时，一般队列值会升高。
  conn 当前连接数
  time 时间戳
  Mongodb良好运行标示：
  insert query update delete 较稳定，这4列数据越大说明性能越高，如果运行一定时间后，指标骤减，说明程序处理存在问题。
  faults越小越好，越小说明操作失败率越低；
  idx miss越小越好，越小说明索引命中率越高，Mongodb索引非常重要；
  netin/netout 数据越大越好，越大说明进出数据交换越大。
• profile集合介绍
  db.getProfilingLevel() //有0关闭，2开启，1记录超过slowms值的操作
db.getProfilingStatus()// { "was" : 0, "slowms" : 100 }
  设置db.setProfilingLevel(2)//开启，会生成一个system.profile文档
  db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(1)
  开启后会影响到数据库的性能，只适用于系统的测试阶段和刚刚上线时观察阶段。
• 日志介绍
  在配置文件mongod.conf下verbose=vvvvvverbose值可以是一个v到五个v.详细程度逐渐提高
• explain分析
  find({x:1}).explain()可以查询你的查询是否用了索引和查询时间，以及扫描数量。

安全

• 开启
  
  1. auth开启
     在mongod.conf中加入auth = true
     查找mongod服务：ps -ef|grep mongod|grep 12345
     停止mongod服务：kill pid
     创建用户：createUser({user:"<name>",pwd:" ",customData:{"用户说明"},roles:[{role:"<role>",db:"<database>"}]})
     1.角色类型：read,readWrite,dbAdmin,dbOwner,userAdmin
     createUser({user:"testAdmin",pwd:"mongotest",customData:{"testAdmin"},roles:[{role:"userAdmin",db:"admin"},{role:"read",db:"test"}]})
     2.集群角色（clusterAdmin,clusterManager…）
     3.备份角色（backup,restore…）
     4.其他特殊权限（DBAdminAnyDatabase…)
     创建角色：creatRole()
     { _id: "myAPP.appUser,role:"appUser",db:"myApp",
privileges:[
{resource :{db:"myApp",collection:" "},actions:["find","createCollection","dbStats","collStats"]}
{resource :{db:"myApp",collection:"logs"},actions:["insert"]}
{resource :{db:"myApp",collection:"data"},actions:["insert","update","remove","compact"]}
{resource :{db:"myApp",collection:"system.indexes"},actions:["find"]}
{resource :{db:"myApp",collection:"system.namespaces"},actions:["find"]}
],roles:[]}
  2. keyfile开启
     “