MongoDB是一個使用C++編寫的、開源的、面向文件的NoSQL（Not Only SQL）資料庫，也是當前最熱門的NoSql資料庫之一。

NoSQL簡介

NoSQL的意思是“不僅僅是SQL”，是目前流行的“非關係型資料庫”的統稱。常見的NoSQL資料庫如：Redis、CouchDB、MongoDB、HBase、Cassandra等。

背景

出現NoSQL的原因：為解決在Web2.0時代出現的三高要求：

1. 對資料庫高併發讀寫的需求
2. 對海量資料的高效率儲存和訪問的需求
3. 對資料庫的高可擴充套件性和高可用性的需求
4. 而RDB裡面的一些特性，在web2.0裡面往往變得不那麼重要，比如：
   
   1. 資料庫事務一致性
   2. 資料庫的實時讀寫
   3. 複雜的SQL查詢，特別是多表關聯查詢

從第4點可以看出MongoDB的使用場景，但具體的我在後面重點介紹。

CAP定理

又被稱作布魯爾定理（Eric Brewer）它指出對於一個分散式計算系統來說，不可能同時滿足以下三點：

1. 強一致性（Consistency）：系統在執行某項操作後資料狀態仍然處於一致，例如在分散式系統中，更新操作執行成功後所有的使用者都應該讀取到最新的值，這樣的系統被認為具有強一致性。
2. 可用性（Availability）：每一個操作總是能夠在一定的時間內返回結果
3. 分割槽容錯性（Partition tolerance）：單個節點故障不應導致整個系統崩潰，也就是說盡管網路在節點之間丟棄（或延遲）任意數量的訊息，但是系統繼續操作。

根據CAP原理將資料庫分成了滿足CA原則、滿足CP原則和滿足AP原則三大類

1. CA：單點叢集，滿足一致性，可用性，通常在可擴充套件性上不太強大，比如RDB
2. CP：滿足一致性和分割槽容錯性，通常效能不是特別高，如分散式資料庫
3. AP：滿足可用性和分割槽容錯性，通常可能對一致性要求低一些，如大多數的NoSQL

BASE（Basically Available，Soft-state，Eventual consistency）

eBay的架構師Dan Pritchett源於對大規模分散式系統的實踐總結，在ACM上發表文章提出BASE理論，BASE理論是對CAP理論的延伸，核心思想是即使無法做到強一致性（Strong Consistency，CAP的一致性就是強一致性），但應用可以採用適合的方式達到最終一致性（Eventual Consitency）。

1. 基本可用（Basically Available）：系統能夠基本執行並一直提供服務
2. 軟狀態（Soft-state）：系統不要求一直保持強一致狀態
3. 最終一致性（Eventual consistency）：系統需要在某一時刻後達到一致性要求

NoSQL的特點

優點

1. 擴充套件簡單方便，尤其是水平橫向擴充套件（縱向擴充套件是指用更強的機器；橫向擴充套件是指把資料分散到多個機器）
2. 讀寫快速高效，多數都會對映到記憶體操作
3. 成本低廉，用普通機器，分散式叢集即可
4. 資料模型靈活，沒有固定的資料模型

缺點

1. 不提供對SQL的支援
2. 對事務操作的支援較弱

MongoDB使用場景

相信有很多人瞭解之後都會覺得，nosql好是好但我該在哪些情況下使用，又如何與實際專案結合呢？接下來我舉幾個例子，大家自己體會體會。

• 遊戲場景，使用 MongoDB 儲存遊戲使用者資訊，使用者的裝備、積分等直接以內嵌文件的形式儲存，方便查詢、更新
• 物流場景，使用 MongoDB 儲存訂單資訊，訂單狀態在運送過程中會不斷更新，以 MongoDB 內嵌陣列的形式來儲存，一次查詢就能將訂單所有的變更讀取出來。
• 社交場景，使用 MongoDB 儲存儲存使用者資訊，以及使用者發表的朋友圈資訊，通過地理位置索引實現附近的人、地點等功能
• 物聯網場景，使用 MongoDB 儲存所有接入的智慧裝置資訊，以及裝置彙報的日誌資訊，並對這些資訊進行多維度的分析
• 視訊直播，使用 MongoDB 儲存使用者資訊、禮物資訊等

並沒有某個業務場景必須要使用 MongoDB才能解決，但使用 MongoDB 通常能讓你以更低的成本解決問題（包括學習、開發、運維等成本），下面是 MongoDB 的主要特性，大家可以對照自己的業務需求看看，匹配的越多，用 MongoDB 就越合適。

安裝

mongodb的安裝方式比較簡單，下面我演示在CentOS7上用原始碼和yum兩種方式安裝。

使用yum方式安裝

在實際生產環境中伺服器上的軟體通常都由運維人員安裝，我們通過此種傻瓜式安裝是為了方便現在學習。

• 整個mongodb（社群版）包含如下軟體

  軟體名稱	描述
  mongodb-org-server	包含mongod守護程式和關聯的配置和init指令碼
  mongodb-org-mongos	包含mongos守護程式
  mongodb-org-shell	包含mongo shell，它是一個連線mongodb的命令列客戶端，允許使用者直接輸入nosql語法管理資料庫。
  mongodb-org-tools	包含以下工具的MongoDB：資料匯入、匯出、備份、恢復等等

• 建立yum原始檔

vim /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.4.repo

• 把下面的內容複製到上面的檔案中

[mongodb-org-3.4]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.4/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.4.asc

• 啟動yum命令開始安裝

yum install -y mongodb-org

• 如果使用SELinux，則必須配置SELinux，以允許在基於Red Hat Linux的系統（Red Hat Enterprise Linux或CentOS Linux）上啟動MongoDB。

vim /etc/selinux/config
#在開啟的檔案中將值設定為disabled
SELINUX=disabled

• 啟動mongodb

#centos6用這種方式
service mongod start

#centos7用這種方式
systemctl start mongod

• 檢查程序是否成功啟動
  可以通過檢視mongodb的日誌檔案來判斷，開啟 /var/log/mongodb/mongod.log 檢視裡面有無內容。我們可以將mongodb服務設定為開機就啟動 chkconfig mongod on。

• 其它控制命令

#停止mongodb服務
service mongod stop
#重啟mongodb
service mongod restart

命令列客戶端連線到MongoDB服務

./bin/mongo
#上面的命令輸入後直接回車，你應該可以看到和我相同的提示

[email protected] mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.1]# ./bin/mongo
MongoDB shell version v3.4.1
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017
MongoDB server version: 3.4.1
Welcome to the MongoDB shell.

#我們可以輸入一個命令測試一下，現在教你一個最簡單的命令，檢視當前資料庫有哪些
> show dbs
admin  0.000GB
local  0.000GB
#可以看到有兩個預設的資料庫，如果要退出客戶端可以輸入
> exit
bye

到這裡第一種方式的安裝就結束了

使用原始碼安裝

運維人員都比較喜歡原始碼安裝，他們覺得可控性會比較強，但現在公司專案中都使用雲服務，所以作為開發者直接連線上就可以用了。我這裡使用的原始碼包實際上是二進位制包，也就是說已經被官方編譯過了，所以下載二進位制包的時候一定要確定你用的作業系統，否則包是不可用的。

• 下載二進位制安裝包並解壓

cd /usr/local/src
wget -c https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.1.tgz
gunzip mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.1.tgz
tar -xvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.1.tar

#你現在應該可以看到和我相同的檔案目錄
.
├── bin
│   ├── bsondump
│   ├── mongo
│   ├── mongod
│   ├── mongodump
│   ├── mongoexport
│   ├── mongofiles
│   ├── mongoimport
│   ├── mongooplog
│   ├── mongoperf
│   ├── mongoreplay
│   ├── mongorestore
│   ├── mongos
│   ├── mongostat
│   └── mongotop
├── GNU-AGPL-3.0
├── MPL-2
├── README
└── THIRD-PARTY-NOTICES

• 建立資料儲存目錄，預設是在 /data/db，如果這個目錄不存在則啟動時報錯。你可以自由建立一個目錄，在啟動時指定即可。

mkdir -p data/db1

#開始啟動服務
./bin/mongod --dbpath=data/db1

#你應該可以看到和我相同的結果
017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database.
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten] **          Read and write access to data and configuration is unrestricted.
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: You are running this process as the root user, which is not recommended.
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled is 'always'.
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten] **        We suggest setting it to 'never'
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-01-08T13:54:55.378+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag is 'always'.
2017-01-08T13:54:55.379+0800 I CONTROL  [initandlisten] **        We suggest setting it to 'never'
2017-01-08T13:54:55.379+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-01-08T13:54:55.446+0800 I FTDC     [initandlisten] Initializing full-time diagnostic data capture with directory 'data/db1/diagnostic.data'
2017-01-08T13:54:55.447+0800 I NETWORK  [thread1] waiting for connections on port 27017

• 細心的你應該發現一個問題，當前服務是前臺啟動的，如果你想做後續操作那必須再開啟一個終端。這樣肯定麻煩，那我們也可以採用後臺啟動的，在啟動時必須指定一個日誌檔案。

mkdir logs
touch logs/db1.log
./bin/mongod --dbpath=data/db1 --fork --logpath=logs/db1.log

到這裡原始碼安裝並啟動mongodb就結束了，下面對啟動時的可配置引數作一個介紹。

• 基本配置

--quiet # 安靜輸出
--port arg # 指定服務埠號，預設埠27017
--bind_ip arg # 繫結服務IP，若繫結127.0.0.1，則只能本機訪問，不指定預設本地所有IP
--logpath arg # 指定MongoDB日誌檔案，注意是指定檔案不是目錄
--logappend # 使用追加的方式寫日誌
--pidfilepath arg # PID File 的完整路徑，如果沒有設定，則沒有PID檔案
--keyFile arg # 叢集的私鑰的完整路徑，只對於Replica Set 架構有效
--unixSocketPrefix arg # UNIX域套接字替代目錄,(預設為 /tmp)
--fork # 以守護程序的方式執行MongoDB，建立伺服器程序
--auth # 啟用驗證
--cpu # 定期顯示CPU的CPU利用率和iowait
--dbpath arg # 指定資料庫路徑
--diaglog arg # diaglog選項 0=off 1=W 2=R 3=both 7=W+some reads
--directoryperdb # 設定每個資料庫將被儲存在一個單獨的目錄
--journal # 啟用日誌選項，MongoDB的資料操作將會寫入到journal資料夾的檔案裡
--journalOptions arg # 啟用日誌診斷選項
--ipv6 # 啟用IPv6選項
--jsonp # 允許JSONP形式通過HTTP訪問（有安全影響）
--maxConns arg # 最大同時連線數 預設2000
--noauth # 不啟用驗證
--nohttpinterface # 關閉http介面，預設關閉27018埠訪問
--noprealloc # 禁用資料檔案預分配(往往影響效能)
--noscripting # 禁用指令碼引擎
--notablescan # 不允許表掃描
--nounixsocket # 禁用Unix套接字監聽
--nssize arg (=16) # 設定信資料庫.ns檔案大小(MB)
--objcheck # 在收到客戶資料,檢查的有效性，
--profile arg # 檔案引數 0=off 1=slow, 2=all
--quota # 限制每個資料庫的檔案數，設定預設為8
--quotaFiles arg # number of files allower per db, requires --quota
--rest # 開啟簡單的rest API
--repair # 修復所有資料庫run repair on all dbs
--repairpath arg # 修復庫生成的檔案的目錄,預設為目錄名稱dbpath
--slowms arg (=100) # value of slow for profile and console log
--smallfiles # 使用較小的預設檔案
--syncdelay arg (=60) # 資料寫入磁碟的時間秒數(0=never,不推薦)
--sysinfo # 列印一些診斷系統資訊
--upgrade # 如果需要升級資料庫

• Replicaton 引數

--fastsync # 從一個dbpath裡啟用從庫複製服務，該dbpath的資料庫是主庫的快照，可用於快速啟用同步
--autoresync # 如果從庫與主庫同步資料差得多，自動重新同步，
--oplogSize arg # 設定oplog的大小(MB)

• 主、從引數

--master # 主庫模式
--slave # 從庫模式
--source arg # 從庫 埠號
--only arg # 指定單一的資料庫複製
--slavedelay arg # 設定從庫同步主庫的延遲時間

• 副本集

--replSet arg # 設定副本集名稱

• 分片

--configsvr # 宣告這是一個叢集的config服務,預設埠27019，預設目錄
/data/configdb
--shardsvr # 宣告這是一個叢集的分片,預設埠27018
--noMoveParanoia # 關閉偏執為moveChunk資料儲存

解除安裝

如果你想解除安裝上面安裝mongodb，那麼可以參考下面的步驟。當然這個需求在實際部署時不會有，但是作為我們練習也是有用的。

要從系統中完全刪除MongoDB，你必須刪除MongoDB應用程式本身，配置檔案和任何包含資料和日誌的目錄。此過程不可逆，因此請確保在繼續之前備份所有配置和資料。

yum erase $(rpm -qa | grep mongodb-org)
rm -r /var/log/mongodb
rm -r /var/lib/mongo

如果是採用原始碼（二進位制）包安裝，刪除解壓出來的目錄即可（因為我們上面把資料和日誌都放進去了），如果你指定在其它位置，那找到相應位置刪除即可。

MongoDB基本使用

基本概念

• 資料庫
  MongoDB的一個例項可以擁有一個或多個相互獨立的資料庫，每個資料庫都有自己的集合（表）。
• 集合
  集合可以看作是擁有動態模式的表
• 方檔
  文件是MongoDB中基本的資料單元，類似於RDB的行。文件是鍵值對的一個有序集合。在JS中，文件被表示成物件。
• _id
  每個文件都有個特殊的 _id，在文件所屬集合中是唯一的，預設由mongodb自己維護，當然你也可以自己指定。
• JavaScript shell
  MongoDB自帶了一個功能強大的JavaScript Shell，可以用於管理或操作MongoDB
• MongoDB和RDB的概念對比
  
  1. 都有資料庫的概念
  2. 集合 –>RDB的表
  3. 文件 –>RDB表中的一條記錄
  4. 文件物件裡面的 key –> RDB表中的欄位
  5. 文件物件裡面的 value–> RDB表中欄位的值
  6. MongoDB中沒有外來鍵的概念

資料庫名稱定義規則

1：不能是空串
2：不得含有/、\、？、$、空格、空字元等等，基本只能使用ASCII中的字母和數字
3：區分大小寫，建議全部小寫
4：最多為64位元組
5：不得使用保留的資料庫名，比如：admin，local，config

注意：資料庫最終會成為檔案，資料庫名就是檔案的名稱

集合名稱定義規則

1：不能是空串
2：不能包含\0字元（空字元），這個字元表示集合名的結束，也不能包含”$”
3：不能以”system.”開頭，這是為系統集合保留的字首

文件的鍵的定義規則

1：不能包含\0字元（空字元），這個字元表示鍵的結束
2：“.”和“$”是被保留的，只能在特定環境下用
3：區分型別，同時也區分大小寫
4：鍵不能重複

注意：文件的鍵值對是有順序的，相同的鍵值對如果有不同順序的話，也是不同的文件

MongoDB基本的資料型別

增刪改（CUD）操作

接下來我在命令列客戶端中操作資料，這裡假設你已經進入命令列。如果你沒有與我保持同步，請再看一看上面的教程。

# 執行shell，命令：mongo ip:port，在這裡我使用的預設的埠所以就沒有指定
[[email protected] mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.1]# ./bin/mongo

# 顯示現有的資料庫，命令：show dbs;
> show dbs
admin  0.000GB
local  0.000GB

# 顯示當前使用的資料庫，命令：db
> db
test

# 切換當前使用的資料庫，命令：use 資料庫名稱
> use local
switched to db local

# 建立資料庫：MongoDB沒有專門建立資料庫的語句，可以使用“use” 來使用某個資料庫，如果要使用的資料庫不存在，那麼將會建立一個，會在真正向該庫加入文件後，儲存成為檔案。
> use mall
switched to db mall

# 刪除資料庫，命令：db.dropDatabase()，在使用這個命令前要記得切換到將被刪除的資料，可以用上面學到的命令確認一下。
> db
mall
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "mall", "ok" : 1 }

# 顯示現有的集合，命令：show collections，我們切換到一個新的資料庫，到裡面插入一個集合並儲存一條資料，這樣做只是為了造些語句便於演示這個命令。
> use mall
switched to db mall
> db.user.insert({name:'張三'})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show collections
user

# 建立集合：在MongoDB中不用建立集合，因為沒有固定的結構，直接使用db.集合名稱.命令 來操作就可以了。如果非要顯示建立集合的話，用：db.createCollecion('集合名稱');
> db.createCollection('system')
{ "ok" : 1 }

# 插入並儲存文件
# insert方法，可以單獨插入一個文件，也可以插入多個，用“[ ]”即可。注意：
# 1：MongoDB會為每個沒有“_id”欄位的文件自動新增一個”_id”欄位
# 2：每個Doc必須小於16MB
# 上面已經有演示，這裡就不再贅述

# 刪除文件，命令：remove ， 可以按條件來刪除只是刪除文件，集合還在，如果使用 drop命令，會連帶集合和索引都刪掉
# 檢視集合中所有的文件，命令：db.集合名稱.find();
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5871e5f99423674edcea4eec"), "name" : "張三" }
> db.user.remove({})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.user.find()
>

# 檢視集合的狀態資訊：db.集合名.stats();
> db.user.stats()
{
    "ns" : "mall.user",
    "size" : 0,
    "count" : 0,
    "storageSize" : 20480,
    "capped" : false,
    "wiredTiger" : {...},
    ...
}

# 檢視集合中第一個文件，命令：db.集合名稱.findOne({條件物件})，造一些資料方便測試
> db.user.insert([{name:'李四'},{name:'王五'}])
BulkWriteResult({
    "writeErrors" : [ ],
    "writeConcernErrors" : [ ],
    "nInserted" : 2,
    "nUpserted" : 0,
    "nMatched" : 0,
    "nModified" : 0,
    "nRemoved" : 0,
    "upserted" : [ ]
})
> db.user.findOne()
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eed"), "name" : "李四" }

# 文件替換，命令： db.集合名稱. update(條件，新的文件);
> db.user.update({name:'王五'}, {name:'王五',sex:'男'})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eed"), "name" : "李四" }
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eee"), "name" : "王五", "sex" : "男" }
# 上面的操作說明：先找到名稱是王五的這一條記錄，然後用新文件替換資料原來的所有值，是一個整體替換的操作。

# save方法
# 如果文件存在就更新，不存在就新建，主要根據”_id”來判斷。可以看到我們插入了一個名稱相同的文件，結果是成功的。
> db.user.save({name:'李四'})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eed"), "name" : "李四" }
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eee"), "name" : "王五", "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("5871eb8e9423674edcea4eef"), "name" : "李四" }

# upsert
# 找到了符合條件的文件就更新，否則會以這個條件和更新文件來建立一個新文件。指定update方法的第三個引數為true，可表示是upsert
> db.user.update({name:"張三"}, {name:"張三",sex:'女'})
WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eed"), "name" : "李四" }
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eee"), "name" : "王五", "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("5871eb8e9423674edcea4eef"), "name" : "李四" }
# 上面的修改沒有成功，原因就在於根據條件查詢不到張三這個文件，那下面我們給他換上第三個引數。我們希望找不到就增加，找到就修改。
> db.user.update({name:"張三"}, {name:"張三",sex:'女'}, true)
WriteResult({
    "nMatched" : 0,
    "nUpserted" : 1,
    "nModified" : 0,
    "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489")
})
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eed"), "name" : "李四" }
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eee"), "name" : "王五", "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("5871eb8e9423674edcea4eef"), "name" : "李四" }
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "女" }
#大家請看上面的操作，從查詢出來的結果中我們看到，要修改的記錄沒有找到就變成新增操作了。

# 查詢更新了多少個文件
# 使用命令：getLastError ，返回最後一次操作的相關資訊，裡面的n就是更新的文件的數量。
> db.runCommand({"getLastError":1})
{
    "connectionId" : 3,
    "n" : 0,
    "syncMillis" : 0,
    "writtenTo" : null,
    "err" : null,
    "ok" : 1
}

更新修改器，用來做複雜的更新操作

細心的人可能已經發現，上面介紹的修改操作是整體替換的，如果想區域性修改怎麼辦呢？這節就告訴你具體的方法。

# 我準備了測試資料如下
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eed"), "name" : "李四" }
{ "_id" : ObjectId("5871e8fe9423674edcea4eee"), "name" : "王五", "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("5871eb8e9423674edcea4eef"), "name" : "李四" }
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "女" }

# 1：$set ：指定一個欄位的值，如果欄位不存在，會建立一個
> db.user.update({name:'張三'}, {$set:{sex:'保密'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密" }
# 如果指定修改的欄位不存在則新增加
> db.user.update({name:'張三'}, {$set:{nick:'小三'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "nick" : "小三" }

# 2：$unset ：刪掉某個欄位
> db.user.update({name:'張三'}, {$unset:{nick:1}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密" }


# 3：$inc ：用來增加已有鍵的值，如果欄位不存在，會建立一個。只能用於整型、長整型、或雙精度浮點型的值。
> db.user.update({name:'張三'}, {$inc:{age:12}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12 }


# 4：$push：向已有陣列的末尾加入一個元素，要是沒有就新建一個數組
> db.user.update({name:'張三'}, {$set:{group:[4,2]}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 4, 2 ] }
> db.user.update({name:'張三'}, {$push:{group:5}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 4, 2, 5 ] }


# 5：$each：通過一次$push來操作多個值，同時push多個值
> db.user.update({name:'張三'}, {$push:{group:{$each:[4,2,6,5]}}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 4, 2, 5, 4, 2, 6, 5 ] }

# 6：$slice：限制陣列只包含最後加入的n個元素，其值必須是負整數
> db.user.update({name:'張三'}, {$push:{group:{$each:[4,2,6,5],$slice:-3}}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 2, 6, 5 ] }


# 7：$sort：對陣列中的元素，按照指定的欄位來對資料進行排序（1為升序，-1為降序），然後再按照slice刪除。注意：不能只將$slice或者$sort與$push配合使用，且必須使用$each
> db.user.update({name:'張三'}, {$push:{group:{$each:[4,2,6,5],$slice:-3, $sort:1}}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 5, 6, 6 ] }


# 8：$ne：判斷一個值是否在陣列中，如果不在則新增進去
> db.user.update({name:'張三', group:{$ne:7}}, {$push:{group:7}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 5, 6, 6, 7 ] }
> db.user.update({name:'張三', group:{$ne:7}}, {$push:{group:7}})
WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 5, 6, 6, 7 ] }


# 9：$addToSet：將陣列作為資料集使用，以保證陣列內的元素不會重複
> db.user.update({name:'張三'}, {$addToSet:{group:7}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })

# 10：$pop ：從陣列一端刪除元素，{$pop:{key:1}}，從末尾刪掉一個，-1則從頭部刪除
> db.user.update({name:'張三'}, {$pop:{group:1}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })


# 11：$pull：按照條件來刪除所有匹配的元素
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 5, 6, 6, 7, 7 ] }
> db.user.update({name:'張三'}, {$pull:{group:7}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 5, 6, 6 ] }

# 12：$：用來修改第一個匹配的元素
> db.user.update({name:'張三'}, {$set:{'group.2':8}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 5, 6, 8 ] }
# 像上面這種就是根據陣列的索引來替換值
> db.user.update({name:'張三', 'group.1':6}, {$set:{'group.$':4}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.find({name:'張三'})
{ "_id" : ObjectId("5871ecba7f264dfcaeec2489"), "name" : "張三", "sex" : "保密", "age" : 12, "group" : [ 5, 4, 8 ] }

以上的命令一定要自己都跟著練習幾次，如此這些東西才能算是你學到的。學了和學到是兩個完全不同的狀態。我後面還會進一步介紹其它高階內容，以及與實際專案的結合，歡迎關注。