我叫MongoDb，不懂個人看完個人故事您就入門啦！
這是mongo基礎篇，後續會連續更新4篇程序員
你們好我叫MongoDb，自從07年10月10gen團隊把我帶到這個世界來，我已經13歲多啦，如今愈來愈多的小夥伴在擁抱我，我很高興。我是NoSQL你們族的一員，我是C++的親兒子啦。爲了你們更好的熟悉我，今天我先簡單從簡單的使用角度來介紹我本身。mongodb
首先仍是先介紹一下咱們的你們族NoSQL吧數據庫
NoSQL只是他簡稱，他的中文名叫 非關係型數據庫，外文名叫Not Only SQL。他是對關係型數據庫的一個補充（RDBMS）。RDBMS追求數據存儲和查詢的高度結構化、嚴格的數據一致性；NOSQL不在意形式，重點關心效率，NOSQL是高性能、無模式、高可擴展的分佈式數據庫，NOSQL存儲包括四種類型：鍵值對存儲、列存儲、文檔存儲、圖形數據存儲。NoSQL就簡單介紹到這，這不是今天的重點，下面仍是重點介紹一下我本身（MongoDb）,呵呵！json
MongoDb自我介紹數據結構
MongoDb是一個面向文檔存儲的鍵值對NOSQL數據庫，是一個最接近關係型數據庫的非關係數據庫。在數據存儲結構和查詢上使用BJOSN(相似於JSON)結構，BJOSN支持多層機構，在具體的使用過程當中，更像是操做Javascript腳本。正由於MongoDb的無模式化，在實際應用中變得更加靈活，易於擴展。與RDBMS同樣，支持主鍵、索引、檢索等操做，因爲非結構化因此不支持join查詢。app
MongoDb的基本概念分佈式
具體的數據庫安裝就不在介紹了，網上一搜一大推。MongoDb採用BJON化的文檔存儲，因此其基本結構概念能夠結合JSON聯想一下：字段、文檔、集合、數據庫，這和RDBMS的屬性、列、表、數據庫是一一對應關係。下面以一個表格來對比說明一下：函數
| RDBMS性能 |
MongoDbspa |
||
| 概念 |
說明 |
概念 |
說明 |
| database |
數據庫 |
database |
數據庫 |
| table |
表 |
collection |
集合 |
| row |
行 |
document |
文檔：對應的一個BJSON |
| column |
列 |
field |
字段：BJSON中的具體某一個字段 |
簡單的一個表格顯示還不夠直觀，那咱們在來一張形象的圖片來講明一下吧！
用戶權限管理
在生成環境數據庫管理中，數據庫權限是一個很重要的功能。在具體的權限上，須要針對全局的權限控制，須要精確到具體的數據的權限，在具體的權限分類上包括：讀、讀寫、管理員等權限。下面列表介紹mongodb的內置權限：
| 權限名稱 |
權限說明 |
| read |
容許用戶讀取指定數據庫 |
| readWrite |
容許用戶讀寫指定數據庫 |
| dbAdmin |
容許用戶在指定數據庫中執行管理函數，如索引建立、刪除，查看統計或訪問system.profile |
| userAdmin |
容許用戶向system.users集合寫入，能夠找指定數據庫裏建立、刪除和管理用戶 |
| clusterAdmin |
只在admin數據庫中可用，賦予用戶全部分片和複製集相關函數的管理權限。 |
| readAnyDatabase |
只在admin數據庫中可用，賦予用戶全部數據庫的讀權限 |
| readWriteAnyDatabase |
只在admin數據庫中可用，賦予用戶全部數據庫的讀寫權限 |
| userAdminAnyDatabase |
只在admin數據庫中可用，賦予用戶全部數據庫的userAdmin權限 |
| dbAdminAnyDatabase |
只在admin數據庫中可用，賦予用戶全部數據庫的dbAdmin權限。 |
| root |
只在admin數據庫中可用。超級帳號，超級權限 |
經過上面的表，咱們能夠得出：根據權限的做用範圍上來看，權限分爲了兩大類權限：針對每一庫的權限、針對所有數據庫的權限。根據不一樣的權限分類，在賦值格式上也有必定差別,在具體的用戶權限分配上，一個用戶能夠同時分配多個權限。
新增用戶時權限初始化格式爲：
針對所有數據庫權限初始化命令格式：
db.createUser({user:"用戶名",pwd:"密碼",roles:["權限值"]})
針對指定數據庫權限初始化命令格式：
db.createUser({user:"用戶名",pwd:"密碼",roles:[ {role:"權限值",db:"對應的數據庫"},{role:"權限值",db:"對應的數據庫"}….]})
這樣說可能不怎麼好理解，那麼咱們仍是以實際工做的使用狀況來舉例說明。
條件假設：有3個數據庫：testdb00一、testdb002
須要給如用戶分配對應的權限
| 用戶 |
須要分配的權限 |
具體的命令 |
| adminRoot |
超級帳號，具備全部數據庫的所有操做權限 |
use admin db.createUser({user:"adminRoot",pwd:"123",roles:["root"]}) |
| adminWrite |
超級寫帳號，具備全部數據庫的讀寫操做權限 |
use admin db.createUser({user:"adminWrite",pwd:"123",roles:["readWriteAnyDatabase"]}) |
| adminRead |
超級寫帳號，具備全部數據庫的讀操做權限 |
use admin db.createUser({user:"adminRead",pwd:"123",roles:["readAnyDatabase"]}) |
| 001Write |
具備數據庫testdb001的讀寫操做權限 |
use admin db.createUser({user:"001Write",pwd:"123",roles:[ {role:"readWrite",db:" testdb001"}]}) |
| 001Read |
具備數據庫testdb001的讀操做權限 |
use admin db.createUser({user:"001Read",pwd:"123",roles:[ {role:"read",db:" testdb001"}]}) |
| 012Write |
具備數據庫testdb00一、testdb002的讀寫操做權限 |
use admin db.createUser({user:"001Write",pwd:"123",roles:[ {role:"readWrite",db:" testdb001"},{role:"readWrite",db:" testdb002"}]}) |
經過實際舉例，應該對權限的新增初始化操做命令有了理解，那麼下面咱們就來對權限的根據新操做命令簡單聊聊，其實根系和初始化具體的權限格式是一至的，具體以下：
針對所有數據庫權限更新命令格式：
db.updateUser("被更新用戶名",{pwd:"更新後的密碼",roles:["權限值"]})
針對指定數據庫權限更新命令格式：
db.updateUser("被更新用戶名",{pwd:"更新後的密碼",roles:[{role:"權限值",db:"對應的數據庫"},{role:"權限值",db:"對應的數據庫"}….]})
注意：updateUser的第二個參數有兩個節點：pwd和roles。若是不須要更新某一節點的數據，那麼直接不要該節點便可。
實例：繼續上面的實例繼續操做
| 用戶更新述求 |
具體的命令 |
| 更新用戶adminRoot的密碼爲111111 |
use admin db.updateUser("adminRoot",{pwd:"111111"}) |
| 更新001Write的同時具備testdb001和testdb002的寫權限 |
use admin db.updateUser("adminWrite",{roles:[ {role:"readWrite",db:" testdb001"},{role:"readWrite",db:" testdb002"}]}) |
| 更新001Read的同時具備testdb001和testdb002的讀權限，而且密碼也更新爲111111 |
use admin db.updateUser("001Read",{ pwd:"111111",roles:[ {role:"read",db:" testdb001"},{role:"read",db:" testdb002"}]}) |
數據庫（database）
具體的數據庫概念和RDBMS一致，一個mongodb能夠建立多個數據庫，不一樣數據庫也能夠存儲在不一樣的mongodb。系統的默認數據庫包括：admin（存儲用戶權限相關）、config（配置信息）、local（日誌信息）。針對數據庫咱們經常使用的操做包括：建立、刪除。具體的實現以下：
建立：use 數據庫名稱
當數據庫名稱不存在時，系統自動建立（建立後不能顯示，須要向裏面插入數據纔會顯示），存在則切換。
刪除：首先要切換到對於的數據庫，而後在執行dropDatabase命令
use 被刪除的數據庫名稱
db.dropDatabase()
集合（Collection）
集合是mongodb中對數據存儲的一個分組，和關係數據庫中的表是對應關係。集合中存儲的文檔數據的無固定格式，能夠自由存儲不一樣格式的bjson數據，可是在實際使用中，咱們仍是存儲同一類型的bjson數據。集合的常見的操做命令以下：
建立集合：
db.createCollection(集合名稱,集合規則)，其中第二次參數爲一個json數據，非必填，具體的參數節點爲：
集合規則:{ capped :選填bool類型：設置改集合是否爲一個固定集合，
true:表明固定集合，集合中的數據不可修改，與size配對使用，表明當集合達到指定大小後，會自動覆蓋歷史數據（最早添加的數據）,
size:選填數字類型：指定集合的最大存儲數據（字節數），當集合達到指定大小後，會自動覆蓋歷史數據（最早添加的數據） }
max: 選填數字類型：指定集合的最大存儲的文檔總個數，當文檔個數大於max值時，會自動替換歷史文檔
}
collection刪除：
db.集合名稱.drop();
文檔(Document)
文檔就一組鍵值(key-value)對數據（一個BJON），具體的一個文檔結構能夠多層嵌套，不一樣文檔間的數據結構能夠不同，而且相同節點的數據類型也可不同，這是與RDBMS最大的區別所在，這也奠基了MongoDB的高可擴展性。其實簡單的說就是一個一個的jon格式的數據。
文檔常見的幾個操做命令彙總：
| 操做 |
命令格式 |
| 插入數據 |
db.集合名稱.insert(json對象) json能夠是單個數據，也能夠是一個集合列表 |
| 更新數據 |
db. 集合名稱.update(query , update,option) query ：被更新文檔條件json update：更新後的文檔json option：更新方式json，參數格式爲{ upsert: boolean, multi : boolean } upsert:非必填參數，若是不存在是否新增，當值爲true時，若是沒有符合條件的數據，就插入數據, ，默認爲false multi: 非必填參數，是否更新符合要求的全部數據，當值爲true時，符合條件的數據所有更新，默認爲false |
| 刪除數據 |
db.集合名稱.remove(query , justOne ) query :（可選）刪除的文檔的條件。 justOne : （可選）若是設爲 true 或 1，則只刪除一個文檔，若是不設置該參數，或使用默認值 false，則刪除全部匹配條件的文檔。 |
| 查詢數據 |
db.集合名稱.find(jison對象查詢條件) |
字段
字段就很好理解了，就是文檔中的json數據的每個節點。
經過對mongodb的操做簡單介紹，其實咱們不難發現如下一些特性：
1.不管是對文檔的增、刪、改、查操做的參數一切皆json，在實際操做的時候，按照json方式來操做便可。
2.數據庫和集合均可以在使用是自動建立：
2.1 use 切換數據庫時，若是沒有數據庫自動建立；
2.2 db.集合.insert() 當集合不存在時，系統自動建立集合。
Mongodb的這一些特性用起來是否是很爽的感受。下面從數據庫的建立，到文檔的總體操做流程寫一些演示實例，來加深印象。
| 操做 |
命令格式 |
| 鏈接到mongdb |
mongo use admin db.auth("用戶名","用戶密碼") |
| 建立數據庫 bd001和表user001 |
use bd001 db.createCollection("user001") |
| 建立數據庫 bd002和user002 |
use bd002 db.createCollection("user002") |
| 查看全部數據庫 |
show dbs 輸出結果 admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB bd001 0.000GB bd002 0.000GB |
| 刪除集合user002 |
use db002 db.user002.drop() |
| 刪除數據庫db002 |
use db002 db. dropDatabase() |
| 向表user001插入一條數據 |
use db001 db.user001.insert({name:」程序員修煉之旅」,age:2}) |
| 向表user001插入兩條數據 |
use db001 db.user001.insert([ {name:"mongodb",age:12,type:"database"}, {"name":".net",from:"U.S.A"} ]) |
| 向表user001插入三條數據 |
use db001 db.user001.insert([ {name:"zhangsan",age:12,sex:"man"}, {name:"zhangsan",age:18,sex:"woman"}, {name:"zhangsan",age:22,sex:"man"} ]) |
| 查詢一下表中的數據狀況 |
use db001 db.user001.find() 查詢結果： { "_id" : ObjectId("5fa0ab4195368a0bf20f38cd"), "name" : "程序員修煉之旅", "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" } |
| 查詢表中name="程序員修煉之旅"的數據 |
use db001 db.user001.find({name: "程序員修煉之旅"}) 查詢結果： { "_id" : ObjectId("5fa0ab4195368a0bf20f38cd"), "name" : "程序員修煉之旅", "age" : 2 } |
| 修改表中name="程序員修煉之旅"的數據的age=66,並新增一個節點from節點 |
use db001 db.user001.update({name: "程序員修煉之旅"},{$set:{age:66,from: "CDU"}}) |
| 查看修改後的數據 |
use db001 db.user001.find({name: "程序員修煉之旅"}) 查詢結果： { "_id" : ObjectId("5fa0ab4195368a0bf20f38cd"), "name" : "程序員修煉之旅", "age" : 66,from: "CDU"} 數據已是修改後的數據了 |
| 修改表中name=" zhangsan"的數據的age=88,而且只修改一條符合要求的數據 |
use db001 db.user001.update({name: "zhangsan"},{$set:{age:88}},{ multi:false}) |
| 查看name=" zhangsan"修改後的數據,是否只有一條數據的age被修改成88？ |
use db001 db.user001.find({name: "zhangsan"}) 查詢結果： { "_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" } 只有第一條的age被修改成了88 |
| 修改表中name=" zhangsan"的數據的age=99,修改符合要求的全部數據 |
use db001 db.user001.update({name: "zhangsan"},{$set:{age:99}},{ multi:true}) |
| 查看name=" zhangsan"修改後的數據,是否只全部數據的age被修改成99？ |
use db001 db.user001.find({name: "zhangsan"}) 查詢結果： { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d1"), "name" : "zhangsan", "age" : 99, "sex" : "man" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d2"), "name" : "zhangsan", "age" : 99, "sex" : "woman" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d3"), "name" : "zhangsan", "age" : 99, "sex" : "man" } name="zhangsan"的全部數據age被修改成了99 |
| 修改name="lisi"的age=77 |
use db001 db.user001.update({name: "lisi"},{$set:{age:77}}) |
| 查看數據修改結果 因爲沒有name=lisi的數據，全部查詢不到數據 |
use db001 db.user001.find({name: "lisi"}) 查詢結果： 無數據 |
| 修改name="lisi"的age=77，若是沒有則新增 |
use db001 db.user001.update({name: "lisi"},{$set:{age:77}},{ upsert:true}) |
| 查看數據修改結果 新增了一條name="lisi"的數據 |
use db001 db.user001.find({name: "lisi"}) 查詢結果： { "_id" : ObjectId("5fa0b3731b875939723ffe26"), "name" : "lisi", "age" : 77 } |
| 刪除一條name="zhangsan"的數據 |
use db001 db.user001.rmove({name: "zhangsan"},1) |
| 查看刪除結果 |
use db001 db.user001.find({name:"zhangsan"}) 查詢結果： { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d2"), "name" : "zhangsan", "age" : 18, "sex" : "woman" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d3"), "name" : "zhangsan", "age" : 22, "sex" : "man" } name="zhangsan"的數據數據由原來的3條變爲了2條，被刪除了一條 |
| 刪除全部name="zhangsan"的數據 |
use db001 db.user001.rmove({name: "zhangsan"}) |
| 查看刪除結果 |
use db001 db.user001.find({name:"zhangsan"}) 查詢結果： 無數據 name="zhangsan"的數據數據被所有刪除了 |
經過上面的實際操做，咱們發現全部新增文檔都會自動生成一個節點」_id」（ ObjectId），該_id是mongodb系統自動生成的相似惟一主鍵，能夠很快的去生成和排序，包含 12 bytes，含義是：
1.前 4 個字節表示建立 unix 時間戳,格林尼治時間 UTC 時間，比北京時間晚了 8 個小時
2.接下來的 3 個字節是機器標識碼
3.緊接的兩個字節由進程 id 組成 PID
4.最後三個字節是隨機數
固然_id也能夠根據實際須要自定義賦值。
好了今天就先寫到這，經過本篇文章對mongo有了一個初步的認識瞭解，下一篇文章，咱們在一塊兒詳聊查詢，mongo的查詢仍是有不少聊的。謝謝您的查看。
END
原創不易，感謝掃描支持，獲取更多精彩，謝謝：