一：NoSql数据库
什么是NoSQL?
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
为什么使用NoSQL ?
今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。
CAP定理（CAP theorem）
在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:
一致性(Consistency)(所有节点在同一时间具有相同的数据)可用性(Availability)(保证每个请求不管成功或者失败都有响应)分隔容忍(Partition tolerance)(系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
NoSQL的优点/缺点
优点:
- 高可扩展性- 分布式计算- 低成本- 架构的灵活性，半结构化数据- 没有复杂的关系
缺点:
- 没有标准化- 有限的查询功能（到目前为止）- 最终一致是不直观的程序
NoSQL 数据库分类
二：MongoDB
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
适用场景
1.数据缓存
2.JSON格式的数据
3.高伸缩性场景
4.弱事务类型业务
Mongodb更多适合于大数据量，高并发，弱事务的互联网应用，其内置的水平扩展机制提供了从几百万到十亿级别的数据处理能力，可以很好的满足Web2.0和移动互联网应用的数据存储要求。
应用情况
版本说明
比如：3.1.0 第二个数是奇数为测试版，偶数为稳定版。
Linux下安装
创建目录
mkdir mongodb
下载
wget /linux/mongodb-linux-x86_64-4.0.0.tgz
解压
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-4.0.0.tgz
查看路径
[root@ZhuJi mongodb-linux-x86_64-4.0.0]# pwd/usr/local/mongodb/mongodb-linux-x86_64-4.0.0
MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，所以可以将其添加到PATH路径中：
注意export命令只对此次会话有效。
export PATH=/usr/local/mongodb/mongodb-linux-x86_64-4.0.0/bin:$PATH
创建数据库目录
MongoDB的数据存储在data目录的db目录下，但是这个目录在安装过程不会自动创建，所以你需要手动创建data目录，并在data目录中创建db目录。
mkdir data
创建日志目录
mkdir log
启动程序：mongod命令
mongod --dbpath data --logpath log/mongod.log -logappend --fork
你也可以把启动命令写入start.sh文件
echo "mongod --dbpath data --logpath log/mongod.log -logappend --fork" >> start.sh
登录数据库
mongo
示例：
$ ./mongoMongoDB shell version: 3.0.6connecting to: test>
小结
创建文件夹：data，用来存储数据库的数据文件。
创建文件夹：log，用来存储数据库的日志文件。
创建文件夹：bin，用来存储数据库的可执行文件。
创建文件夹：conf，用来存储数据库的配置文件。
三：概念
MongoDB概念解析
不管我们学习什么数据库都应该学习其中的基础概念，在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库，下面我们挨个介绍。
下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念：
MongoDB 数据类型
下表为MongoDB中常用的几种数据类型。
四：命令
数据库命令
"show dbs"命令可以显示所有数据的列表。
执行"db"命令可以显示当前数据库对象或集合。
运行"use"命令，可以连接到一个指定的数据库。
> show dbs;admin 0.000GBconfig 0.000GBlocal 0.000GB> dbtest> use localswitched to db local> dblocal>
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。
创建数据库
如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
use demo
插入一条数据
db.demo.insert({"name":"菜鸟先飞"})
展示数据库
show dbs
MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。
删除数据库
MongoDB 删除数据库的语法格式如下：
db.dropDatabase()
删除当前数据库，默认为 test，你可以使用 db 命令查看当前数据库名。
删除集合
集合删除语法格式如下：
db.collection.drop()
实例
> show collectionsdemo> db.demo.drop()true> show collections
创建集合
语法格式：
db.createCollection(name, options)
参数说明：
name: 要创建的集合名称options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项
options 可以是如下参数：
在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。
实例
不带参
db.createCollection("runoob")
带参
db.createCollection("mycol", {capped : true, autoIndexId : true, size : 6142800, max : 10000})
在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。
db.mycol2.insert({"name" : "菜鸟教程"})
查看已有集合
show collections
或者
show tables
插入文档
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
实例
以下文档可以存储在 MongoDB 的 runoob 数据库 的 col 集合中：
db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',by: '菜鸟教程',url: '',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100})
以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。
查看已插入文档：
db.col.find()
打印
{ "_id" : ObjectId("56064886ade2f21f36b03134"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
我们也可以将数据定义为一个变量，如下所示：
document=({title: 'MongoDB 教程', description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',by: '教程',url: '',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100});
执行插入操作：
db.col.insert(document)
更新文档
update() 方法
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update(<query>,<update>,{upsert: <boolean>,multi: <boolean>,writeConcern: <document>})
参数说明：
query: update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。update: update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的upsert: 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。multi: 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。writeConcern:可选，抛出异常的级别。
实例
我们在集合 col 中插入如下数据：
db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',by: '教程',url: '',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100})
接着我们通过 update() 方法来更新标题(title):
db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
以上语句只会修改第一条发现的文档，如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true。
db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})
更多实例
只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );
全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true );
只添加第一条：
db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false );
全部添加加进去:
db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true );
全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );
只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );
在3.2版本开始，MongoDB提供以下更新集合文档的方法：
db.collection.updateOne() 向指定集合更新单个文档db.collection.updateMany() 向指定集合更新多个文档
save() 方法
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：
db.collection.save(<document>,{writeConcern: <document>})
参数说明：
document: 文档数据。writeConcern:可选，抛出异常的级别。
实例
以下实例中我们替换了 _id 为 56064f89ade2f21f36b03136 的文档数据：
db.col.save({"_id" : ObjectId("5b4df2a53e3e9f9874019902"),"title" : "MongoDB","description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库","by" : "Runoob","url" : "","tags" : ["mongodb","NoSQL"],"likes" : 110})
抛出异常的级别
WriteConcern.NONE:没有异常抛出WriteConcern.NORMAL:仅抛出网络错误异常，没有服务器错误异常WriteConcern.SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待服务器完成写操作。WriteConcern.MAJORITY: 抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待一个主服务器完成写操作。WriteConcern.FSYNC_SAFE: 抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器将数据刷新到磁盘。WriteConcern.JOURNAL_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器提交到磁盘的日志文件。WriteConcern.REPLICAS_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；等待至少2台服务器完成写操作。删除文档
语法
remove() 方法的基本语法格式如下所示：
db.collection.remove(<query>,<justOne>)
如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：
db.collection.remove(<query>,{justOne: <boolean>,writeConcern: <document>})
参数说明：
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。writeConcern:（可选）抛出异常的级别。
实例
以下文档我们执行两次插入操作：
db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',by: '菜鸟教程',url: '',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100})
使用 find() 函数查询数据：
db.col.find()
接下来我们移除 title 为 'MongoDB 教程' 的文档：
db.col.remove({'title':'MongoDB 教程'})
如果你想删除所有数据，可以使用以下方式（类似常规 SQL 的 truncate 命令）：
db.col.remove({})
推荐使用delete()
remove() 方法已经过时了，现在官方推荐使用 deleteOne() 和 deleteMany() 方法。
如删除集合下全部文档：
db.col.deleteMany({})
删除 status 等于 A 的全部文档：
db.col.deleteMany({ status : "A" })
删除 status 等于 D 的一个文档：
db.col.deleteOne( { status: "D" } )
查询文档
MongoDB 查询文档使用 find() 方法。
find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。
语法
MongoDB 查询数据的语法格式如下：
db.collection.find(query, projection)
query：可选，使用查询操作符指定查询条件projection：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：
db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。
实例
以下实例我们查询了集合 col 中的数据：
db.col.find().pretty(){"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),"title" : "MongoDB 教程","description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库","by" : "教程","url" : "","tags" : ["mongodb","database","NoSQL"],"likes" : 100}
除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。
MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较
如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：
AND 条件
MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。
语法格式如下：
db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
类似于 WHERE 语句：WHERE by='教程' AND title='MongoDB 教程'
OR 条件
MongoDB OR 条件语句使用了关键字$or,语法格式如下：
db.col.find({$or: [{key1: value1}, {key2:value2}]}).pretty()
实例
以下实例中，我们演示了查询键by值为 教程 或键title值为MongoDB 教程的文档。
db.col.find({$or:[{"by":"教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
AND 和 OR 联合使用
以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为：'where likes>50 AND (by = '教程' OR title = 'MongoDB 教程')'
db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
projection 参数的使用方法
db.collection.find(query, projection)
若不指定 projection，则默认返回所有键，指定 projection 格式如下，有两种模式
db.collection.find(query, {title: 1, by: 1}) // inclusion模式 指定返回的键，不返回其他键db.collection.find(query, {title: 0, by: 0}) // exclusion模式 指定不返回的键,返回其他键
_id 键默认返回，需要主动指定 _id:0 才会隐藏
实例
db.col.find({"likes": {$gt:50}}, {_id:0}).pretty()
返回没有_id的结果：
{"title" : "MongoDB 教程","description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库","by" : "教程","url" : "","tags" : ["mongodb","database","NoSQL"],"likes" : 100}
两种模式不可混用（因为这样的话无法推断其他键是否应返回）
db.collection.find(query, {title: 1, by: 0}) // 错误
只能全1或全0，除了在inclusion模式时可以指定_id为0
db.collection.find(query, {_id:0, title: 1, by: 1}) // 正确
条件操作符
描述
条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。
在本章节中，我们将讨论如何在MongoDB中使用条件操作符。
MongoDB中条件操作符有：
(>) 大于 -$gt(<) 小于 -$lt(>=) 大于等于 -$gte(<= ) 小于等于 -$lte
(>) 大于操作符 - $gt
如果你想获取 "col" 集合中 "likes" 大于 100 的数据，你可以使用以下命令：
db.col.find({"likes" : {$gt : 100}})
类似于SQL语句：
Select * from col where likes > 100;
(<) 和 (>) 查询 - $lt 和 $gt
如果你想获取"col"集合中 "likes" 大于100，小于 200 的数据，你可以使用以下命令：
db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})
类似于SQL语句：
Select * from col where likes>100 AND likes<200;
$type 操作符
MongoDB 中可以使用的类型如下表所示：
实例
如果想获取 "col" 集合中 title 为 String 的数据，你可以使用以下命令：
db.col.find({"title" : {$type : 2}})
Limit() 方法
如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。
语法
limit()方法基本语法如下所示：
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
Skip() 方法
我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外，还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。
语法
skip() 方法脚本语法格式如下：
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
实例**
以下实例只会显示第二条文档数据
db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)
排序
sort() 方法
在 MongoDB 中使用 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
sort()方法基本语法如下所示：
>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
索引
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
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。
索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
createIndex() 方法
MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。
语法
createIndex()方法基本语法格式如下所示：
db.collection.createIndex(keys, options)
语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。
实例
db.col.createIndex({"title":1})
createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。
db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})
createIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：
实例
在后台创建索引：
db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})
通过在创建索引时加 background:true 的选项，让创建工作在后台执行
聚合
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。
aggregate() 方法
MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。
语法
aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：
db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
管道的概念
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：
$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。$sort：将输入文档排序后输出。$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
管道操作符实例
1、$project实例
db.article.aggregate({ $project : {title : 1 ,author : 1 ,}});
这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:
db.article.aggregate({ $project : {_id : 0 ,title : 1 ,author : 1}});
2.$match实例
db.articles.aggregate( [{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }] );
$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
3.$skip实例
db.article.aggregate({ $skip : 5 });
经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。
数据备份
在Mongodb中我们使用mongodump命令来备份MongoDB数据。该命令可以导出所有数据到指定目录中。
mongodump命令可以通过参数指定导出的数据量级转存的服务器。
语法
mongodump命令脚本语法如下：
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
-h：
MongDB所在服务器地址，例如：127.0.0.1，当然也可以指定端口号：127.0.0.1:27017
-d：
需要备份的数据库实例，例如：test
-o：
备份的数据存放位置，例如：c:\data\dump，当然该目录需要提前建立，在备份完成后，系统自动在dump目录下建立一个test目录，这个目录里面存放该数据库实例的备份数据。
实例
在本地使用 27017 启动你的mongod服务。打开命令提示符窗口，进入MongoDB安装目录的bin目录输入命令mongodump:
mongodump
数据恢复
mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据。
语法
mongorestore命令脚本语法如下：
mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>
--host <:port>, -h <:port>：
MongoDB所在服务器地址，默认为： localhost:27017
--db , -d ：
需要恢复的数据库实例，例如：test，当然这个名称也可以和备份时候的不一样，比如test2
--drop：
恢复的时候，先删除当前数据，然后恢复备份的数据。就是说，恢复后，备份后添加修改的数据都会被删除，慎用哦！
<path>：
mongorestore 最后的一个参数，设置备份数据所在位置，例如：c:\data\dump\test。
你不能同时指定<path>和 --dir 选项，--dir也可以设置备份目录。
--dir：
指定备份的目录
你不能同时指定<path>和 --dir 选项。
接下来我们执行以下命令:
mongorestore
监控
在你已经安装部署并允许MongoDB服务后，你必须要了解MongoDB的运行情况，并查看MongoDB的性能。这样在大流量得情况下可以很好的应对并保证MongoDB正常运作。
MongoDB中提供了mongostat 和 mongotop 两个命令来监控MongoDB的运行情况。
mongostat 命令
mongostat是mongodb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。
启动你的Mongod服务，进入到你安装的MongoDB目录下的bin目录， 然后输入mongostat命令，如下所示：
mongostat
mongotop 命令
mongotop也是mongodb下的一个内置工具，mongotop提供了一个方法，用来跟踪一个MongoDB的实例，查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据。 mongotop提供每个集合的水平的统计数据。默认情况下，mongotop返回值的每一秒。
启动你的Mongod服务，进入到你安装的MongoDB目录下的bin目录， 然后输入mongotop命令，如下所示：
mongotop
输出结果字段说明：
ns：
包含数据库命名空间，后者结合了数据库名称和集合。
db：
包含数据库的名称。名为 . 的数据库针对全局锁定，而非特定数据库。
total：
mongod花费的时间工作在这个命名空间提供总额。
read：
提供了大量的时间，这mongod花费在执行读操作，在此命名空间。
write：
提供这个命名空间进行写操作，这mongod花了大量的时间。
