• 優點
  • 高可擴充套件性
  • 分散式計算
  • 低成本
  • 架構的靈活性，半結構化資料
  • 沒有複雜的關係
• 缺點
  • 沒有標準化
  • 有限的查詢功能
  • 最終一致不是直觀的程式

• 優點
• 缺點

• 一個分散式系統不可能同時滿足以下三個特點
• 一致性(Consistency) (所有節點在同一時間具有相同的資料)
• 可用性(Availability) (保證每個請求不管成功或者失敗都有響應)
• 分隔容忍(Partition tolerance) (系統中任意資訊的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作)
• 參考文章

• 對可用性及一致性的弱要求原則
• Basically Available 基本可用
• Soft-state 軟狀態 無連線的(分散式不同節點副本的同步延時)
• Eventually Consistent 最終一致性

• 從許可權的角度來看，這是"root"資料庫。要是將一個使用者新增到這個資料庫，這個使用者自動繼承所有資料庫的許可權。一些特定的伺服器端命令也只能從這個資料庫執行，比如列出所有的資料庫或者關閉伺服器。

• 當Mongo用於分片設定時，config資料庫在內部使用，用於儲存分片的相關資訊

• 這個資料永遠不會被複制，可以用來儲存限於本地單臺伺服器的任意集合

• 高效能
• 自動維護物件插入順序
• 儲存空間是提前分配的

• dbname.system.*

• db.coll_name.drop()

• show collections

• db.dropDatabase()

• db.COLLECTION_NAME.insert(document)
• db.col.save(document) 也可以用於更新
• document=({title: ‘MongoDB 教程’,
  description: ‘MongoDB 是一個 Nosql 資料庫’,
  by: ‘Mongodb中文網’,
  url: ‘http://www.mongodb.org.cn’,
  tags: [‘mongodb’, ‘database’, ‘NoSQL’],
  likes: 100
  });

• 更新已存在的文件
• db.collection.update(
  query,
  update,
  {
  upsert: ,
  multi: ,
  writeConcern:
  })
• query : update的查詢條件，類似sql update查詢內where後面的。
• update : update的物件和一些更新的操作符（如 $,$inc…）等，也可以理解為sql update查詢內set後面的
• upsert : 可選，這個引數的意思是，如果不存在update的記錄，是否插入objNew,true為插入，預設是false，不插入。
• multi : 可選，mongodb 預設是false,只更新找到的第一條記錄，如果這個引數為true,就把按條件查出來多條記錄全部更新。
• writeConcern :可選，丟擲異常的級別。
• $gt 大於
• $lt 小於

• db.collectionName.remove(
• query,
  {
  justOne: ,
  writeConcern:
  })
• query :（可選）刪除的文件的條件。
• justOne : （可選）如果設為 true 或 1，則只刪除一個文件。
• writeConcern :（可選）丟擲異常的級別

• db.col.find()
• db.col.find().pretty() #易讀
• Mongodb與RDBMS比較
  • 等於
    • db.col.find({“by”:“菜鳥教程”}).pretty()
    • where by = ‘菜鳥教程’
  • 不等於
    • db.col.find({“likes”:{$ne:50}}).pretty()
    • where likes != 50
  • 大於
    • $gt
  • 小於
    • $lt
  • 大於等於
    • $gte
  • 小於等於
    • $lte
• AND
  • find()內傳入多個key ,逗號隔開
  • db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
• OR
  • $or
  • db.col.find({$or: [{key1: value1}, {key2:value2}]}).pretty()
• AND OR 聯合使用
  • db.col.find({“likes”: {$gt:50}, $or: [{“by”: “Mongodb中文網”},{“title”: “MongoDB 教程”}]}).pretty()
• $type 操作符
  • 於BSON型別來檢索集合中匹配的資料型別，並返回結果
  • db.col.find({“title” : {$type : 2}})
• Limit與Skip方法
  • db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
  • db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER) #跳過指定數量的資料
• 排序
  • db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) # 1升序 -1降序
  • 如果沒有指定sort()方法的排序方式，預設按照文件的升序排列
• 索引
  • 索引儲存在一個易於遍歷讀取的資料集合中，索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構
  • 建立索引
    • ensureIndex()
    • db.col.ensureIndex({“title”:1}) # 1升序 -1降序

• 用於處理資料並返回結果
• db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
• 例子 db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
• 常見例子
• 管道
  • linux中 一般用於將當前命令的輸出結果作為下一個命令的引數
  • MongoDB的聚合管道將MongoDB文件在一個管道處理完畢後將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重複的
  • 表示式
    • 處理輸入文件並輸出
  • 常見操作
    • $project: 修改輸入文件的結構。可以用來重新命名、增加或刪除域，也可以用於建立計算結果以及巢狀文件
    • $match：用於過濾資料，只輸出符合條件的文件。$match使用MongoDB的標準查詢操作。
      • db.articles.aggregate( [
        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
        ] );
    • $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文件數。
    • $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文件，並返回餘下的文件。
      • db.article.aggregate({ $skip : 5 });
    • $unwind：將文件中的某一個數組型別欄位拆分成多條，每條包含陣列中的一個值。
    • $group：將集合中的文件分組，可用於統計結果。
    • $sort：將輸入文件排序後輸出。
    • $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文件

• 將資料同步到多個伺服器的過程
• 什麼是複製
  • 保障資料的安全性
  • 資料高可用性 (24*7)
  • 災難恢復
  • 無需停機維護（如備份，重建索引，壓縮）
  • 分散式讀取資料
• 原理
  • 一主一從、一主多從
  • 主節點記錄在其上的所有操作 oplog，從節點定期輪詢主節點獲取這些操作，然後對自己的資料副本執行這些操作，從而保證從節點的資料與主節點一致
• 副本集特徵
  • N個點的叢集
  • 任何節點可作為主節點
  • 所有寫入都在主節點
  • 自動故障轉移
  • 自動恢復
• 實踐

• 在多臺機器上分割資料，使得資料庫系統能儲存和處理更多的資料
• 原因
  • 複製所有的寫入操作到主節點
  • 延遲的敏感資料會在主節點查詢
  • 單個副本集限制在12個節點
  • 當請求量巨大時會出現記憶體不足
  • 本地磁碟不足
  • 垂直擴充套件價格昂貴
• 元件
  • Shard
    • 用於儲存實際的資料塊，實際生產環境中一個shard server角色可由幾臺機器組個一個relica set承擔，防止主機單點故障
  • Config Server
    • mongod例項，儲存了整個 ClusterMetadata，其中包括 chunk資訊
  • Query Routers
    • 前端路由，客戶端由此接入，且讓整個叢集看上去像單一資料庫，前端應用可以透明使用

• mongotop 10 10秒鐘讀取一次
• –locks 報告每個資料庫的鎖的使用中 3.0後已取消

• {
  “_id”:ObjectId(“52ffc33cd85242f436000001”),
  “contact”: “987654321”,
  “dob”: “01-01-1991”,
  “name”: “Tom Benzamin”,
  “address”: [
  {
  “building”: “22 A, Indiana Apt”,
  “pincode”: 123456,
  “city”: “Los Angeles”,
  “state”: “California”
  },
  {
  “building”: “170 A, Acropolis Apt”,
  “pincode”: 456789,
  “city”: “Chicago”,
  “state”: “Illinois”
  }]
  }

• {
  “_id”:ObjectId(“52ffc33cd85242f436000001”),
  “contact”: “987654321”,
  “dob”: “01-01-1991”,
  “name”: “Tom Benzamin”,
  “address_ids”: [
  ObjectId(“52ffc4a5d85242602e000000”),
  ObjectId(“52ffc4a5d85242602e000001”)
  ]
  }

• 一個文件從多個集合引用文件，我們應該使用 DBRefs
• { $ref(集合名稱) : , $id(引用的ID) : , $db(資料庫的名稱) : }

• db.users.insert({“contact”: “987654321”, “dob”: “01-01-1991”, “gender”: “M”, “name”: “Tom Benzamin”, “user_name”: “tombenzamin”})
• db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) //createIndex()
• //覆蓋 db.users.find({gender:“M”},{user_name:1,_id:0})
• //不覆蓋 db.users.find({gender:“M”},{user_name:1})

• 所有索引欄位是一個子文件
• 所有索引欄位是一個數組

• db.users.getIndexes()

• indexOnly true表示使用了索引
• cursor

• 強迫使用一個指定索引

• db.users.ensureIndex({“tags”:1})

• db.users.ensureIndex({“address.city”:1,“address.state”:1,“address.pincode”:1})

• 集合中索引不能超過64個
• 索引名的長度不能超過125個字元
• 一個複合索引最多可以有31個欄位

• 前4個位元組表示時間戳
• 接下來的3個位元組是機器標識碼
• 緊接的兩個位元組由程序id組成（PID）
• 最後三個位元組是隨機數

• newObjectId = ObjectId()
• ObjectId(“5be3e06a0d79133288002c7c”).getTimestamp() 獲取文件建立時間

• new ObjectId().str

Map-Reduce是一種計算模型，簡單的說就是將大批量的工作（資料）分解（MAP）執行，然後再將結果合併成最終結果（REDUCE）

 ```
 db.posts.mapReduce( 
    function() { emit(this.user_name,1); }, 
    function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
       {  
          query:{status:"active"},  
          out:"post_total" 
       }
 )
 ```

• db.p.dropIndex(“post_text_text”)

• 在32位機子上一個cappped collection的最大值約為482.5M,64位上只受系統檔案大小的限制
• 對固定集合進行插入速度極快
• 按照插入順序的查詢輸出速度極快
• 能夠在插入最新資料時,淘汰最早的資料

• 儲存日誌資訊
• 快取一些少量的文件