由C++編寫，其名字來自humongous這個單詞的中間部分，從名字可見其野心所在就是海量資料的處理。關於它的一個最簡潔描述為：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目標是在鍵/值儲存方式（提供了高效能和高度伸縮性）以及傳統的RDBMS系統（豐富的功能）架起一座橋樑，集兩者的優勢於一身。

安裝使用：

首先在Ubuntu上安裝MongoDB。

下載MongoDB, 現在最新的生產版本1.7.0

1. 解壓檔案.

$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz

2. 為MongoDB建立資料目錄，預設情況下它將資料儲存在/data/db

$ sudo mkdir -p /data/db/

$ sudo chown `id -u` /data/db

3. 啟動MongoDB服務.

$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin

$ ./mongod

4. 開啟另一個終端，並確保你在MongoDB的bin目錄，輸入如下命令.

$ ./mongo

一些概念 
一個mongod服務可以有建立多個數據庫，每個資料庫可以有多張表，這裡的表名叫collection，每個collection可以存放多個文件（document），每個文件都以BSON（binary json）的形式存放於硬碟中，因此可以儲存比較複雜的資料型別。它是以單文件為單位儲存的，你可以任意給一個或一批文件新增或刪除欄位，而不會對其它文件造成影響，這就是所謂的schema-free，這也是文件型資料庫最主要的優點。跟一般的key-value資料庫不一樣的是，它的value中儲存了結構資訊，所以你又可以像關係型資料庫那樣對某些域進行讀寫、統計等操作。Mongo最大的特點是他支援的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向物件的查詢語言，幾乎可以實現類似關係資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支援對資料建立索引。Mongo還可以解決海量資料的查詢效率，根據官方文件，當資料量達到50GB以上資料時，Mongo資料庫訪問速度是MySQL10 倍以上。

BSON

BSON是Binary JSON 的簡稱，是一個JSON文件物件的二進位制編碼格式。BSON同JSON一樣支援往其它文件物件和陣列中再插入文件物件和陣列，同時擴充套件了JSON的資料型別。如：BSON有Date型別和BinDate型別。

BSON被比作二進位制的交換格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的靈活性但空間佔用稍微大一點。

BSON有以下三個特點：

1．  輕量級

2．  跨平臺

3．  效率高

名稱空間

MongoDB儲存BSON物件到collections,這一系列的資料庫名和collection名被稱為一個名稱空間。如同：java.util.List;用來管理資料庫中的資料。

索引 
mongodb可以對某個欄位建立索引，可以建立組合索引、唯一索引，也可以刪除索引，建立索引就意味著增加空間開銷。預設情況下每個表都會有一個唯一索引：_id，如果插入資料時沒有指定_id，服務會自動生成一個_id，為了充分利用已有索引，減少空間開銷，最好是自己指定一個unique的key為_id，通常用物件的ID比較合適，比如商品的ID。

shell操作資料庫：

   1.  超級使用者：

         1. #進入資料庫admin

           use admin

         2. #增加或修改使用者密碼

          db.addUser('name','pwd')

         3. #檢視使用者列表

          db.system.users.find()

         4. #使用者認證

          db.auth('name','pwd')

         5. #刪除使用者

          db.removeUser('name')

         6. #檢視所有使用者

          show users

         7. #檢視所有資料庫

          show dbs

         8. #檢視所有的collection

          show collections

         9. #檢視各collection的狀態

          db.printCollectionStats()

        10. #檢視主從複製狀態

          db.printReplicationInfo()

        11. #修復資料庫

          db.repairDatabase()

        12. #設定記錄profiling，0=off 1=slow 2=all

          db.setProfilingLevel(1)

        13. #檢視profiling

          show profile

        14. #拷貝資料庫

          db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

        15. #刪除collection

          db.mail_addr.drop()

        16. #刪除當前的資料庫

          db.dropDatabase()

17. 備份資料庫

mongodump -h localhost:27017 -d dataname -o /data/dump

18. 恢復資料庫

mongorestore -d dataname /data/dump

19. 備份資料庫表

mongodump -h localhost:27017 -d dataname -c tablename -o /data/dump

20. 恢復資料庫表

mongorestore -d dataname -c tablename /data/dump

mongorestore -h host:port -d dataname --collection tablename ./tmpdump/some.bson

        21. 遠端連線伺服器mongodb (mongo --help)

          mongo --host 18.126.23.156 --port 27017

   2. 增刪改

         1. #儲存巢狀的物件

db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

         2. #儲存陣列物件

db.user_addr.save({'Uid':'[email protected]','Al':['[email protected]','[email protected]']})

         3. #根據query條件修改，如果不存在則插入，允許修改多條記錄

            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)      // 增加/修改一個欄位

            db.foo.update({'yy':5},{'$unset':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)     // 刪除一個欄位

         4. #刪除yy=5的記錄

            db.foo.remove({'yy':5})

         5. #刪除所有的記錄

            db.foo.remove()

         6. 插入_id為整數

            db.foo.insert({"_id":NumberLong(1),"cpname":"-"})

   3. 索引

         1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)

         2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true, dropDups: true });  

         3. #索引子物件

         4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})

         5. #檢視索引資訊

         6. db.foo.getIndexes()

         7. db.foo.getIndexKeys()

         8. #根據索引名刪除索引

         9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

   4. 查詢

         1. #查詢所有

        2. db.foo.find()

        3. #查詢一條記錄

        4. db.foo.findOne()

        5. #根據條件檢索10條記錄

        6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)

        7. #sort排序

        8. db.deliver_status.find({'From':'[email protected]'}).sort({'_id':-1})

python 命令列中的一個欄位排序：db.galleryimg.find({},{"_id":1,"publishtime":1}).sort({"_id":-1},{"publishtime":-1}).limit(100)

         9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)

python 程式碼中的一個欄位排序：db.deliver_status.find().sort('Ct',-1).limit(1)

              python 程式碼中的多欄位排序：db.deliver_status.find().sort([('Ct',-1),('name', pymongo.DESCENDING), ('sex', 1)]).limit(1)

        10. #count操作

        11. db.user_addr.count()

        12. #distinct操作,查詢指定列，去重複

        13. db.foo.distinct('msg')

        14. #”>=”操作

        15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

        16. #子物件的查詢

        17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

   5. 管理

         1. #檢視collection資料的大小

         2. db.deliver_status.dataSize()

         3. #檢視colleciont狀態

         4. db.deliver_status.stats()

         5. #查詢所有索引的大小

         6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5.  高階查詢

條件操作符 
$gt : > 
$lt : < 
$gte: >= 
$lte: <= 
$ne : !=、<> 
$in : in 
$nin: not in 
$all: all 
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

查詢 name <> "bruce" and age >= 18 的資料 
db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});

查詢 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的資料 
db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});

查詢 age in (20,22,24,26) 的資料 
db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

查詢 age取模10等於0 的資料 
db.users.find('this.age % 10 == 0'); 
或者 
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

匹配所有 
db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}}); 
可以查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] } 
可以不查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

查詢不匹配name=B*帶頭的記錄 
db.users.find({name: {$not: /^B.*/}}); 
查詢 age取模10不等於0 的資料 
db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});

#返回部分欄位 
選擇返回age和_id欄位(_id欄位總是會被返回) 
db.users.find({}, {age:1}); 
db.users.find({}, {age:3}); 
db.users.find({}, {age:true}); 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1}); 
0為false, 非0為true

選擇返回age、address和_id欄位 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

排除返回age、address和_id欄位 
db.users.find({}, {age:0, address:false}); 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});

陣列元素個數判斷 
對於{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }記錄 
匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}}); 
不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});

$exists判斷欄位是否存在 
查詢所有存在name欄位的記錄 
db.users.find({name: {$exists: true}}); 
查詢所有不存在phone欄位的記錄 
db.users.find({phone: {$exists: false}});

$type判斷欄位型別 
查詢所有name欄位是字元型別的 
db.users.find({name: {$type: 2}}); 
查詢所有age欄位是整型的 
db.users.find({age: {$type: 16}});

對於字元欄位，可以使用正則表示式 
查詢以字母b或者B帶頭的所有記錄 
db.users.find({name: /^b.*/i});

$elemMatch(1.3.1及以上版本) 
為陣列的欄位中匹配其中某個元素

Javascript查詢和$where查詢 
查詢 age > 18 的記錄，以下查詢都一樣 
db.users.find({age: {$gt: 18}}); 
db.users.find({$where: "this.age > 18"}); 
db.users.find("this.age > 18"); 
f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);

排序sort() 
以年齡升序asc 
db.users.find().sort({age: 1}); 
以年齡降序desc 
db.users.find().sort({age: -1});

限制返回記錄數量limit() 
返回5條記錄 
db.users.find().limit(5); 
返回3條記錄並列印資訊 
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)}); 
結果 
my age is 18 
my age is 19 
my age is 20

限制返回記錄的開始點skip() 
從第3條記錄開始，返回5條記錄(limit 3, 5) 
db.users.find().skip(3).limit(5);

查詢記錄條數count() 
db.users.find().count(); 
db.users.find({age:18}).count(); 
以下返回的不是5，而是user表中所有的記錄數量 
db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 
如果要返回限制之後的記錄數量，要使用count(true)或者count(非0) 
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分組group() 
假設test表只有以下一條資料 
{ domain: "www.mongodb.org" 
, invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"} 
, response_time: 0.05 
, http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" 
} 
使用group統計test表11月份的資料count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count; 
db.test.group( 
{ cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}} 
, key: {http_action: true} 
, initial: {count: 0, total_time:0} 
, reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time } 
, finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } 
} );

[ 
{ 
"http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation", 
"count" : 1, 
"total_time" : 0.05, 
"avg_time" : 0.05 
} 
]

Mongo-data 對日期型別資料的操作

一、Mongo直接操作日期型別：

或者

二、Spring-data的操作：

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