1,連線：
    1.    mogodb://mongodb的登入：usernanme：密碼@host(地址)：埠號。
    2,連線多臺伺服器：    mongodb://伺服器1：埠號1，伺服器2：埠號2
    3，連線replica set三臺伺服器    mongodb://localhost(本機，預設埠27017),localhost:27018,localhost:20719
2,建立資料庫
    1，use databasename;if已經存在則切換到指定資料庫；show dbs：查詢所有資料庫的命令；新建的資料庫需要插入一條資料才能顯示出來。
3，刪除資料庫：db.dropDatabase():刪除當前資料庫。
4，集合（即資料庫中表的刪除）的刪除。db.collection.drop();db.指定表名.drop;
5,集合的建立：格式：db.createCollecion(name,options);name:集合名稱，options：可選引數，指定有關記憶體大小及索引的選項。
    show collections：檢視已有集合；
    建立固定集合的用法：db.createCollection("name",{capped(if為true，必須指定大小):true，aotoIndexId(自動在_id欄位建立索引):true，size(集合大小):6142800，max(文件最大個數，即行)：10000}）
6，向集合中插入文件：關鍵字不帶引號，值帶單引號。更新時都要帶單引號。
    db.集合名.insert(document):可以insert(key：value，key1：value2。。。)也可以var document=（{key:value,key1,value1...}）；insert(document)的方式插入；
    每條文件有一個預設的_id;一個大括號為一條資料
7，更新集合中的文件,格式：db.collection.update(<query>,<update>,{upsert<bool>,multi:<bool>,writeConcern:<document>})
    query代表：update的查詢條件，類似where後面的語句；update代表更新的操作符，set後面的語句；upsert：bool型代表if不存在是否插入新的。multi：預設為false，代表只更新查詢到的第一條資料，true為全部更新
    writeConcern：可選，丟擲異常的級別。
    例項：db.col.update({'title':‘MongoDB 教程’}，{$set:{‘title’:'MongoDB'}})；將key_value，title:MongoDB 教程改成了title：MongoDB
    db.collectin.save(<document>,{wreiteConcern:<document>})
8，文件的刪除：db.col.remove({}):刪除所有文件；db.col.remove({document},1):刪除一條記錄；官方文件新用法：db.inventory.deleteMand({}):刪除集合下所有文件；
    db.inventory.deleteMany({status:"A"}):刪除status等於A的所有文件；db.inventory.deleteOne({status:"A"}):刪除status等於A的一條文件；
9，db.collection.find(query,projiection);query:可選，使用查詢操作符，指定查詢條件；projection：可選，查詢時返回文件所有的健值；
    db.col.find().pretty()：pretty():以易讀的方式讀取資料
    db.col.find().pretty():查詢集合中的所有文件；findone：返回一個文件。查詢等於：db.col.find({"by":"mongodb"}).pretty();等價於 where by='mongodb'
    查詢大於等於：db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty();等價於where likes>=50;查詢條件要單獨放在一個大括號裡
    查詢and條件：db.col.find({key1:value1,key2,value2}).pretty();多個查詢條件存入一個大括號中；
    查詢or條件：使用or關鍵字：db.col.find({$or:[{key1:value1},{key2,value2}]}).pretty();多個查詢條件存入一箇中括號中；
    AND和OR聯合使用： db.col.find({"likes":{$gt:50}},$or:[{key1,value1},{key2,value2}]}).pretty()
    projection的使用情況：db.collection.find(query,{key1：1，key2,：1})指定返回的健，if為0指定不返回的健；要不全為1，或全為0；不可混用；
    db.collection.find(query,{_id:0,title:1,by:1});指定_id為0，隱藏_id;
10,條件查詢：db.col.find({likes:{$lte|$gte|$lt|$gt:150}})查詢likes大於/小於/等於150的記錄
        模糊查詢：db.col.find({key:/教/})；查詢key包含教字的文件；db.col.find.({/^教/})；db.col.find.({/教$/})；分別查詢教字開頭和結尾的文件
11，按資料型別條件查詢：db.col.find({"title":{$type:2|'string'}})；查詢title型別為字串的文件；2是字串型別在mongdb中的編號；
12，查詢中limit()和skip()的用法：db.col.find({},{key1:1,_id:0}).limit(2).skip(1);查詢包含key1的兩條記錄跳過第一條；
13，排序：db.col.find().sort({key:1|-1})；查詢所有資料，按key升序排列；-1為降序；
14，建立索引：db.col.createIndex({"key1":1,key2:-1})；建立複合索引：key1升序，key2降序；
15，db.col.getIndexes()：檢視集合索引；db.col.totalIndexSize()：檢視集合索引大小；db.col.dropIndexs():刪除集合所有索引；db.col.dropIndex(“索引名稱”):刪除指定索引
16，聚合：aggregate:主要用於處理資料（如：統計平均值，求和等），並反回計算後的資料結果類似於count(*)
    db.col.aggregate([{$group:{_id:"$bu_user",num_tutorial:{$sum:1}}}])類似於select by_user count(*) from mycol group by by_user;計算麼個作者寫的文章數
    $sum|avg|min|max|addToSet|first|last ;db.col.aggregate({$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$sum:"$likes"}}})
17,mongodb中的聚合管道：
    $project:修改輸入文件的結構。可以用來重新命名，增加刪除域也可以用來建立計算結果以及巢狀文件：可以用來指定篩選哪幾個欄位。
    $match:用於過濾資料，只輸出複合條件的文件。$match使用mongodb的標準查詢操作；db.col.aggregate([{$match:{socre:{$gt:70,$lt:90}}},{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}]);
    獲取指定範圍資料，將符合記錄送到下一階段進行處理
    $limit:用於限制聚合管道中返回的文件數
    $skip:跳過指定數量的文件，並返回餘下的文件
    $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
    $geoNear:輸出接近某一地理位置的有序文件
18，複製原理：一個主負責處理客戶端的請求，其餘是從節點，負責複製主節點的資料。主節點記錄在其上的所有操作oplog，從節點定期輪詢主節點獲取這些操作，然後對自己的資料副本執行這些操作
    副本集的特徵：n個節點的叢集，任何節點可作為主節點，所有寫入操作都在主節點上，自動故障轉移，自動恢復。
19，分片：在mongodb裡存在另一種叢集，就是分片技術可以滿足資料量大量增長的需求，當mongodb儲存海量資料時，一臺機器不足以儲存資料，也可能不足以提供可接受的讀寫吞吐量。可通過在多臺機器上
分割資料，使得資料庫系統儲存和處理更多的資料
20，為什麼使用分片：複製所有的寫入操作到主節點。延遲的敏感資料會在主節點查詢。單個副本集限制在12個節點。當請求量巨大時會出現記憶體不足。本地磁碟不足。垂直擴充套件價格昂貴。
shard：儲存實際的資料塊config server：mongod例項，儲存了整個clusterMetaData,其中包含chunk資訊。Query Routers前端路由，客戶端由此接入，讓整個叢集看上去像單一資料庫
21：資料庫備份：mongodb -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
    -h:資料庫所在伺服器地址，-d:需要備份的資料庫例項。-o: 備份的資料存放的位置。
    資料庫的恢復：mongoretore -h <hostname><:port> -d dbname <path>
    -h:資料庫伺服器所在地址及埠號 -d:需要恢復的資料庫例項。mongostat:檢視狀態，mongotop:提供每個集合的水平的統計資料。預設情況下每一秒返回一次
22，mongodb的關係表示多個文件之間在邏輯上的相互聯絡。可以通過嵌入和引用建立聯絡。
    user的文件結構： {_id:value,name:value,contac:value,dob:value} ;address的文件結構：{_id:value,building:vlaue,pincode:value,city:los,stat:Califor}
    嵌入關係：把使用者地址嵌入到使用者文件中： {_id:value,name:value,contac:value,dob:value,address:[{_id:value,building:vlaue,pincode:value,city:los,stat:Califor},{地址2}]}
    引用式關係：引用式關係是經常用到的關係，這種方法把使用者資料文件和使用者地址資料文件分開，通過引用文件的id欄位來建立關係{_id:value,name:value,contac:value,dob:value，address_id:[地址1，地址2]}
    這種方法需要兩次查詢：var result=db.users.findOne({name:value},address_ids:1);var address=db.address.find(_id,{$in:result[address_ids]})
23,資料庫的引用：手動引用，DBRefs
 在不同的集合中儲存不同的地址，在呼叫不同的地址時，也需要指定集合，一個文件從多個集合引用文件，使用DBRefs
 DBRefs：{$ref:,$id,$db:}；$ref:集合名稱，$id：引用的id，$db：資料庫名稱，可選引數；
 24，覆蓋索引查詢：1，所有的查詢欄位是索引的一部分，所有的查詢返回欄位在同一個索引中。由於所有出現在查詢中的欄位是索引的一部分，因此無需在整個資料文件中檢索匹配查詢條件和返回使用相同
 索引的查詢結果。因為索引存在於RAM中，從索引中獲取資料更快。
25，mongodb不支援事務，但是提供了原子操作比如：文件的儲存，修改，刪除等都是原子操作。
    {$set:{filed：value}}；$set用來指定一個建並更新建值，若不存在則建立。{$unset:{field：1}}用來刪除一個健；{$inc:{field:value}};用來對文件的某個值為數字型的健進行增減操作
    {{$push:{field:value}}};把value追加到filed裡面去，filed一定是陣列型別才行，如果不存在則新增加一個數組型別進去。
    {$pushAll:{field:value_array}};一次追加多個值到陣列欄位內。{$pull:{field:value}};從field內刪除一個等於value的值。$addToSet：增加一個值到陣列內，只有這個值不在陣列內才增加。
    $pop:刪除第一個或最後一個元素。{{$rename:{old_field_name:new_field_name}}}:修改欄位名稱。{$bit:{field,{and:5}}};位操作，integer型別
26，高階索引：文件中包含子文件和陣列；索引陣列欄位：db.col.ensureIndex({key:1});建立索引後，陣列key中的每一個欄位都具有了索引。
    索引子文件索引：db.col.ensureIndex({key1：1，key2:1,key3:1})為子文件中的三個欄位建立了索引。
    db.col.find({key:vlaue}).explain():檢視陣列key中value的索引。
27，索引佔據記憶體所以有限制，或不使用。集合中索引不能超過64個，索引名的長度不能超過128個字元，一個複合索引最多可以有31個欄位
28，物件id（Objectid）共12個位元組：前四個位元組表示時間戳，接下來三個位元組是機器標識碼，緊接的兩個位元組是由程序id組成，最後三個位元組是隨機數。
29，Objectid("").getTimestamp():將獲得時間戳
30，map_reduce是一種計算模型，將大批量的工作資料分解map執行，然後將結果合併成最終結果（reduce）
    基本語法：db.col.mapReduce(
    function() {emit(key,value);},//map函式
    function(key,vlaues) {return reduceFunction},//reduce函式
    {
    out:collection,
    query：document,
    sort：document,
    limit：number
    }
    )
    使用mapreduce函式要實現兩個含map函式和reduce函式。map函式呼叫emit(key,value),遍歷collection中所有的記錄，將key與value傳遞給Reduce函式進行處理。
    map函式必須呼叫emit(key，value)返回鍵值對。
引數說明：map：對映函式（生成健值對序列，作為reduce函式引數）。reduce統計函式：將key——values變成key-value即將values陣列變成一個單一的value
    out:統計結果存放集合（不指定則使用臨時集合，在客戶端斷開後自動刪除）。query一個篩選條件，只有滿足條件的文件才會呼叫map函式（query，limit，sort可以隨意組合）
    sort和limit結合的sort結合的sort排序引數（發給map函式前給文件排序），可以優化分組機制。
    limit；發給map啊很好的文件的數量上限。
    在集合orders中查詢status："A"的資料，並根據cust_id來分組，並計算amount的總和
例項：db.collection.mapReduce(
        funciton(){emit(this.cust_id,this.amount)};
        function(key,values){return Array.sum(values)},
        {query:{status:"A"},
        out:order_totals
        })
31,建立全文索引：db.posts.ensureIndex({post_test:"test"});對欄位post_test建立全文索引，這樣可以搜尋文章內的內容；
    使用全文索引：db.posts.find({$test:{$search:"runoob"}});db.posts.getIndexs():查詢索引名。刪除索引名：db.posts.dropIndex(“post_test_test”)
32,支援使用正則表示式查詢。
33，介面管理：RockmongoDB
34,GridFS：用於儲存和恢復那些超過16M的檔案（圖片、音訊、視訊等）它也是檔案儲存的一種的方式，可以更好的儲存大於16M的檔案，將大檔案物件分割成多個小的chunk片段，每個chunk作為mongodb的一個
文件儲存在chunks集合中。GridFs用兩個集合來儲存一個檔案。fs.files和fs.chunks
db.fs.files.find()；檢視資料庫中的文件；根據檔案的_id。獲取區塊的資料。db.fs.chunks.find(files_id:Objectid(""))