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MongoDB学习笔记（二：入门环境配置及与关系型数据库区别总结）
一、下载及安装MongoDB
MongoDB下载官网链接：http://www.mongodb.org/downloads
具体安装步骤教程：http://www.shouce.ren/api/view/a/6191（PS：该链接中对MongoDB安装讲解比较详细，通俗易懂。安装教程链接是我从手册网上找到的，下面的总结知识点也是本人从中学习后归纳的一部分，有兴趣的同学不妨收藏一下~）
二、MongoDB可视化工具下载
个人比较习惯在图形化界面进行相关命令操作，所以在安装完MongoDB后，就顺便找了一个MongoDB可视化工具安装使用。MongoDB可视化工具比较多，通过查找网上相关博客和帖子，发现mongobooster这个可视化工具比较受欢迎。
Mongobooster官网下载链接：http://mongobooster.com/downloads（记得当时从官网下载时，网速超慢，下面附一个本人当时下载下来的一个版本的百度云链接）
Mongobooster百度云链接：http://pan.baidu.com/s/1jIhnwVW 密码：wgxw
Mongobooster安装后具体界面（PS:和使用mysql相关可视化工具很像，用着很不错）：
三、MongoDB基本概念及与关系型数据区别
MongoDB数据库基本概念：
关系型数据库 | MongoDB |
database（数据库） | database（数据库） |
table（表） | collection(集合) |
row(行) | document（文档） |
column（列） | filed(域) |
index（索引） | index（索引） |
table joins(表关系) | 无 |
primary key(主键) | 自动将_id字段设置为主键 |
MongoDB常用的数据类型：
数据类型 | 描述 |
String | 字符串，存储数据常用的数据类型，在MongoDB中，UTF-8编码才是合法的 |
Integer | 整型数值，用于存储数值，根据你所采用的服务器，可分为32位或64位 |
Boolen | 布尔值，用于存储布尔值（真/假） |
Double | 双精度浮点值，用于存储浮点值 |
Min/Max keys | 将一个值与BSON（二进制的JSON）元素的最低值和最高值相对比 |
Arrays | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键 |
Timestamp | 时间戳，记录文档修改或添加的具体时间 |
Object | 用于内嵌文档 |
Null | 用于创建空值 |
Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言 |
Date | 日期时间，用unix时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建Date对象，传入年月日信息 |
Object ID | 对象 ID，用于创建文档的 ID |
Binary Data | 二进制数据，用于存储二进制数据 |
Code | 代码类型，用于在文档中存储 JavaScript 代码 |
Regular expression | 正则表达式类型，用于存储正则表达式 |
MogoDB常用操作命令：
1、创建数据库：use db_name(例如：use library，创建一个数据库名称为library的数据库)
2、查看系统所有数据库：show dbs
3、删除数据库：先使用具体数据库，使用命令use db_name(PS：该命令在有db_name数据库条件下不会创建数据库，没有则重新创建一个db_name数据库)，然后使用命令db.dropDatabase()命令
4、插入文档：db.collection_name.insert(document)
5、查看文档：db.collection_name.find()
6、更新文档：db.collection_name.update(<query>,<update>,{upsert:<boolen>,multi:<boolen>,writeConcern:<boolen>})
7、删除文档：db.collection_name.remove(<query>,<justOne>)
MongoDB操作语句与关系型SQL语句比照对应表：
操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
等于 | {<key>:<value>} | db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() | where by = ‘菜鸟教程‘ |
小于 | {<key>:{$lt:<value>}} | db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() | where likes < 50 |
小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} | db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() | where likes <= 50 |
大于 | {<key>:{$gt:<value>}} | db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() | where likes > 50 |
大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} | db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() | where likes >= 50 |
不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} | db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() | where likes != 50 |
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