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初学MongoDB实践笔记——安装、创建数据库、保存及查询数据
MongoDB是一个可扩展、高性能的分布式文档存储数据库，由C 语言编写，旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
Mongo DB 是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSql），其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想（OO思想），在Mongo DB中每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句，直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作。
文档数据库介绍：
MongoDB数据库中一条记录是一个文档，他的数据结构由（field）和值（value）成对的组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段（域）的值可以包含其他文档、数组和文档数组。
如下图所示MongoDB文档结构：
使用文档数据库的优势如下：
在许多程序设计语言中，文档（即对象）适合原生数据类型；
嵌入式文档和数组减少昂贵的关系型关联需要；
动态数据结构模式支持流畅的可扩展多态性。
安装
官方网站：http://www.mongodb.org/downloads，下载Windows 64bit地址。
MongoDB在Windows 7上的安装运行很方便。直接下载、解压，然后运行bin/mongod 即可启动服务器，运行bin/mongo 即可运行命令行客户端。
我是使用默认安装到C盘Program Files\MongoDB 2.6 Standard目录下，为了方便学习，将其拷贝到C盘根目录下，为C:\MongoDB。
注意：请最好不要安装到C盘Program Files目录下，而且安装目录不要包含空格，否则，将麻烦些，也就是命令行参数每个参数要用“”括起来，例如：
repeat "I am hungry" now
命令会把字符串"I am hungry"分配给argv[1]，把字符串"now"分配给argv[2]。
在启动MongoDB之前，我们必须新建一个存放mongoDB数据和日志的目录。数据库目录：C:\MongoDB\data\db\，日志目录：C:\MongoDB\data\。
启动服务
打开CMD窗口，进入到C:\MongoDB\bin目录下，运行服务端mongod.exe。
C:\MongoDB\bin>mongod.exe --dbpath=C:\MongoDB\data\db --directoryperdb --logpath=C:\MongoDB\data\logs --logappend
注：如果服务未启动成功，主要是两个原因，一是未建data\db\目录；以及防火墙不允许开放服务所需端口。
运行客户端
再打开一个CMD窗口，进入到C:\MongoDB\bin目录下，运行客户端mongo.exe来登录MongoDB。（要保持服务端mongod.exe的窗口不关闭）
Java开发数据库驱动
驱动Jar包链接地址，驱动ZIP包链接地址。https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/releases
在客户端练习
删除用户：db.dropUser(‘username‘)
创建OA数据库：use OA
注：如果不做其他操作，则OA数据库是不会被创建的。
创建collections：OA.createCollection("mytest");
查看数据库：
> show dbs
OA 0.078GB
admin 0.078GB
db (empty)
local 0.078GB
test (empty)
查看Collection（相当于“表”）：
> show collections
创建文档数据数据表，并插入数据记录。
> use OA
switched to db OA
> db.createCollection("doctest")
{ "ok" : 1 }
> db.doctest.save({id:1,name:‘ttest1‘});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:2,name:‘ttest1‘,code:‘102‘});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:3,name:‘ttest3‘,code:‘103‘,class:‘doc‘});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:4,name:‘ttest4‘,code:‘104‘});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
查询
查询数据数量（count）
> db.doctest.find().count();
4
条件（=）查询，条件为：name="ttest1"。
> db.doctest.find({"name":"ttest1"});
{ "_id" : ObjectId("54a1003556a081db9d632745"), "id" : 1, "name" : "ttest1" }
{ "_id" : ObjectId("54a1005756a081db9d632746"), "id" : 2, "name" : "ttest1", "code" : "102" }
条件（>=）查询，条件为：id>3。
> db.doctest.find({id:{$gt:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
> db.doctest.find({id:{$gte:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a1008c56a081db9d632747"), "id" : 3, "name" : "ttest3", "code" : "103", "class" : "doc" }
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
条件（in）查询，条件为：id in （2，3）。
> db.doctest.find({id:{$in:[2,3]}});
说明：$gt : > --（Greater than 的首字母）
$gte : >= --（Greater than or equal 的首字母）
$lt :< --（Less than 的首字母）
$lte :<= --（Less than or equal 的首字母）
$ne : != --（Not equal 的首字母）
推荐客户端工具
1. MongoVUE ，http://blog.mongovue.com/
数据库设计
MongoDB 无固定结构，每张表每段数据可以有不同的结构，这既是好处也是缺点，缺点在于你必须很了解MongoDB的表结构，这其实给维护人员带来一定的不适应和麻烦。
此问题也很容易解决，就是增加表结构定义表，用于说明各种情况下的结构定义，例如可配置审批单，就是比较适用。
嵌套式设计，例如审批单带有明细项目，其中，明细项目是多行数据内容，则操作如下：
>db.doctest.save({id:5,name:‘ttest5‘,code:‘106‘,detail:[{item:‘测试卡1‘,type:‘Card‘,acount:3},{item:‘测试卡2‘,type:‘Card‘,acount:5}]});
查询其中型号（Type）是“Mobile”的记录，在操作如下：
> db.doctest.find({"detail.type":"Mobile"});
{ "_id" : ObjectId("54a39ebdd8389293ac59e78a"), "id" : 6, "name" : "ttest6", "code" : "107", "detail" : [ { "item" : "员工卡1", "type" : "Card", "acount" : 3 }, { "item" : "测试手机", "type" : "Mobile", "acount" : 5 } ] }
查看审批单的设计：
> db.doctest.find();
查询内嵌文档
查询文档有两种方式，一种是完全匹查询，另一种是针对键值对查询！内嵌文档的完全匹配查询和数组的完全匹配查询一样，内嵌文档内键值对的数量，顺序都必须一致才会匹配，如下例：
针对内嵌文档特定键值对的查询是最常用的！通过点表示法来精确表示内嵌文档的键。
参考：Introduction to MongoDB
学习MongoDB--（4-2）：MongoDB查询(数组、内嵌文档和$where)
mongodb的查询语句学习摘要
百度百科MongoDB
大数据厂商联盟 MongoDB
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