MongoDB 是一款基于分布式文件存储的NoSQL数据库系统，由 MongoDB Inc. 开发（现属于 MongoDB 公司），于 2009 年开源，旨在为海量非结构化数据提供高效、灵活的存储与查询解决方案。
基础
核心概念
- 文档（Document）：数据存储的基本单位，类似 JSON 格式，支持嵌套结构。与Mysql中的行对应。
- 集合（Collection）：一组文档的 集合，无固定模式。与Mysql中的表对应。
- 数据库（Database）：多个集合的逻辑分组，默认包含admin、local等系统库。与Mysql中的库对应。
优势
- 灵活的 Schema：无需预先定义表结构，支持动态字段。
- 高扩展性：通过分片（Sharding）实现水平扩展，支持 PB 级数据。
- 高性能：内存映射存储引擎（WiredTiger）优化读写性能。
服务安装与配置
参考文档：
数据库操作
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show dbs;
db;
use <dbname>;
show tables;
show collections;
db.dropDatabase();
|
集合操作
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6
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8
9
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|
db.cretaeCollection(name, options);
db.createCollection('collection_name', {capped: true, size : 100});
db.adminCommand({
renameCollection: "sourceDb.sourceCollection",
to: "targetDb.targetCollection",
dropTarget: <boolean>
})
db.collection_name.drop();
|
| 选项名 |
类型 |
默认值 |
生效版本 |
可使用的值 |
核心用途 |
| capped |
布尔值 |
false |
1.0+ |
true（固定集合） / false（普通集合） |
固定集合开关 |
| size |
数值 |
- |
1.0+ |
正整数（字节，需为 256 的倍数，如 1024（1KB）） |
固定集合大小（字节） |
| max |
数值 |
- |
1.0+ |
正整数（文档数量，如 1000） |
固定集合最大文档数 |
| validator |
文档 |
- |
2.2+ |
JSON Schema 文档（例：{ $jsonSchema: { bsonType: "object", ... } }） |
文档验证规则 |
| validationLevel |
字符串 |
moderate |
3.2+ |
off（不验证） / moderate（仅验证新文档） / strict（验证所有文档） |
验证级别 |
| indexOptionDefaults |
文档 |
{} |
3.2+ |
索引配置对象（例：{ expireAfterSeconds: 86400, sparse: true }） |
索引默认选项 |
| timeseries |
文档 |
- |
4.2+ |
{ timeField: "ts", metaField: "device", granularity: "seconds" } |
时间序列集合配置 |
| viewOn |
字符串 |
- |
5.0+ |
现有集合名（如 “orders”） |
创建视图 |
| collation |
文档 |
服务器默认 |
3.4+ |
语言配置对象（例：{ locale: "zh_CN", strength: 2 }） |
语言排序规则 |
| autoIndexId |
布尔值 |
true |
3.6+ |
true（自动创建 _id 索引） / false（手动管理） |
自动创建 _id 索引 |
数据类型
| 分类 |
类型 |
支持版本 |
含义 |
典型场景 |
注意事项 / 示例 |
| 基础数据类型 |
String |
≥ 1.0 |
UTF-8 字符串（BSON 最大 16MB） |
用户名、描述 |
“hello world” |
|
Integer (Int64) |
≥ 2.2（默认） |
64 位整数（±9e18） |
年龄、用户 ID（如1234567890123） |
2.2 前为 Int32（±2^31-1） |
|
Boolean |
≥ 1.0 |
布尔值 |
开关状态（is_active: true） |
|
|
Double |
≥ 1.0 |
64 位浮点数 |
价格、经纬度（9.99/[116.40, 39.90]） |
|
|
Date |
≥ 1.0 |
日期时间（Unix 毫秒时间戳） |
创建时间（new Date("2025-04-14")） |
|
|
Null |
≥ 1.0 |
显式空值（区别于字段不存在） |
可选未设置字段（email: null） |
db.col.find({ field: null }) 匹配null或字段不存在，需用$exists精确过滤 |
| 复合数据类型 |
Array |
≥ 1.0 |
任意类型混合数组 |
标签、多值属性（["reading", 28]） |
|
|
Document |
≥ 1.0 |
嵌套文档（支持深度嵌套） |
地址（{ addr: { city: "Beijing" } }） |
|
|
ObjectId |
≥ 1.0 |
文档唯一 ID（12 字节，含时间戳 + 机器 ID） |
主键（_id默认类型） |
自动生成含时间戳，按时间插入可优化索引 |
|
Map |
≥ 5.0 |
键值对映射（优化动态字段查询） |
配置参数（{ "key1": "value1" }） |
查询需引号包裹键名（{ "map.key": "value" }） |
| 特殊数据类型 |
Regex |
≥ 1.0 |
PCRE 正则表达式 |
邮箱格式校验（/^\\w+@\\w+\\.com$/） |
谨慎使用，可能导致全表扫描 |
|
DBPointer |
≥ 1.0（弃用） |
跨集合文档引用（如{ $ref: "users", $id: ObjectId("...") }） |
历史系统跨集合关联 |
3.6+ 推荐$lookup聚合替代 |
|
MinKey/MaxKey |
≥ 1.0 |
范围查询边界占位符 |
索引优化（{ age: { $lt: MaxKey } }） |
仅用于查询，不可存储为文档值 |
| 二进制/高精度 |
Binary Data |
≥ 1.0 |
二进制数据（如图片、文件） |
存储缩略图（BinData(0, "base64...")） |
|
|
UUID |
≥ 3.4 |
全局唯一 ID（binary subtype 4） |
设备 ID（UUID("123e4567-e89b...")） |
需驱动支持（如 Python bson.uuid.UUID） |
|
Decimal128 |
≥ 2.6（稳定≥3.4） |
高精度十进制（避免浮点误差） |
金融金额（Decimal128("1000.01")） |
2.6-3.4 为实验性，需显式声明$decimal128 |
| 已弃用类型 |
Symbol |
≤ 3.6（废弃） |
早期字符串类型（用于系统集合） |
无 |
迁移为String |
|
Code |
≤ 4.4（废弃） |
存储 JavaScript 代码 |
无 |
安全风险高，改用应用层逻辑 |
文档操作
插入
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|
db.collection.insertOne(document, options)；
db.users.insertOne({
username: "user1",
email: "user1@example.com",
created_at: new Date()
});
db.collection.insertMany(documents, options)；
db.users.insertMany([
{ username: "user2", email: "user2@example.com" },
{ username: "user3", email: "user3@example.com" }
]);
|
| 选项名 |
类型 |
默认值 |
可使用值范围 |
生效版本 |
核心用途（关键差异） |
适用方法 |
| writeConcern |
文档/字符串 |
实例默认值 |
w: 0//“majority”, wtimeout（毫秒） |
3.2+ |
共有：insertOne 单文档确认；insertMany 整体/部分确认（依赖 ordered） |
共有 |
| bypassDocumentValidation |
布尔 |
false |
true（跳过集合验证） |
3.2+ |
共有：两方法均跳过 validator 校验（谨慎使用） |
共有 |
| session |
事务会话对象 |
null |
有效的事务会话（ClientSession 实例） |
4.0+ |
共有：insertMany 支持事务内原子化批量操作 |
共有 |
| comment |
字符串 / 文档 |
null |
任意可序列化值（如{ tag: "bulk" }） |
4.4+ |
共有：标注操作（审计 / 监控可见） |
共有 |
| let |
文档 |
{} |
变量绑定（如 { today: ISODate() }） |
5.0+ |
共有：供 collation 或表达式使用 |
共有 |
| ordered |
布尔 |
true |
true（按序插入，失败即停） / false（并行插入，忽略部分错误） |
2.6+ |
insertMany 特有：控制批量插入的顺序性与错误策略（insertOne 无此概念） |
insertMany |
| maxDocs |
数值 |
0 |
正整数（分片集群限制单次插入文档数，如 10000） |
5.0+ |
insertMany 特有：防止超大批次导致分片压力（insertOne 固定为 1 条） |
insertMany |
| continueOnError |
布尔 |
false |
（已废弃，改用 ordered: false） |
3.2-4.2 |
insertMany 特有（旧）：旧版兼容选项，新版通过 ordered: false 实现 |
insertMany |
更新
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|
db.collection.updateOne(filter, update, options);
db.users.updateOne(
{ username: "user1" },
{ $set: { status: "inactive" }, $inc: { points: 10 } }
);
db.collection.updateMany(filter, update, options)
db.users.updateMany(
{ role: "admin" },
{ $set: { permissions: ["read", "write"] } }
);
|
| 选项名 |
类型 |
默认值 |
可使用值范围 |
生效版本 |
核心用途（关键差异） |
适用方法 |
| writeConcern |
文档 / 字符串 |
实例默认值 |
w: 0//“majority”, wtimeout（毫秒） |
3.2+ |
共有：updateOne 单文档确认；updateMany 批量确认（受 arrayFilters 影响） |
共有 |
| bypassDocumentValidation |
布尔 |
false |
true（跳过集合验证） |
3.2+ |
共有：跳过更新后的文档校验（如临时修改敏感字段） |
共有 |
| session |
事务会话对象 |
null |
有效的事务会话（ClientSession 实例） |
4.0+ |
共有：updateMany 支持事务内批量原子操作（如批量扣减库存） |
共有 |
| comment |
字符串 / 文档 |
null |
任意可序列化值（如{ tag: "bulk_update" }） |
4.4+ |
共有：标注操作（审计 / 监控可见，如 “promotion_price”） |
共有 |
| let |
文档 |
{} |
变量绑定（如 { discount: 0.8 }，供更新表达式使用） |
5.0+ |
共有：临时变量在 update 表达式中复用（如$expr: { $gte: ["$price", "$$discount"] }） |
共有 |
| upsert |
布尔 |
false |
true（不存在则插入） / false |
2.6+ |
共有：updateOne 插入单文档；updateMany 按条件插入多条（慎用！可能批量创建） |
共有 |
| arrayFilters |
数组 |
[] |
过滤数组元素的条件（如[{ "elem.status": "active" }]） |
3.6+ |
updateMany 特有：批量更新数组内元素，精准控制更新目标 |
updateMany |
| hint |
文档 / 字符串 |
null |
索引键或名称（如 { user_id: 1 }，分片键索引优先） |
3.2+ |
共有：updateMany 强制使用索引优化批量操作（避免全表扫描） |
共有 |
| collation |
文档 |
服务器默认 |
语言排序规则（如{ locale: "zh", strength: 2 }） |
3.4+ |
共有：影响字符串比较（如 $eq、$gt），updateMany 批量应用相同规则 |
共有 |
删除
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|
db.collection.deleteOne(filter, options);
db.users.deleteOne({ username: "user1" });
db.collection.deleteMany(filter, options);
db.users.deleteMany({ status: "deleted" });
db.collection.findOneAndDelete(filter, options);
db.users.findOneAndDelete({ status: "deleted" });
|
| 选项名 |
类型 |
默认值 |
可使用值范围 |
生效版本 |
核心用途（关键差异） |
适用方法 |
| writeConcern |
文档 / 字符串 |
实例默认值 |
w: 0//“majority”, wtimeout（毫秒） |
3.2+ |
共有：deleteOne 单文档确认；deleteMany 批量确认；findOneAndDelete 事务内确认 |
共有 |
| session |
事务会话对象 |
null |
有效的事务会话（ClientSession 实例） |
4.0+ |
共有：findOneAndDelete 支持事务内原子化查询 + 删除 |
共有 |
| comment |
字符串 / 文档 |
null |
任意可序列化值（如{ tag: "cleanup" }） |
4.4+ |
共有：标注操作（如 “delete_old_logs”） |
共有 |
| collation |
文档 |
服务器默认 |
语言排序规则（如{ locale: "zh", strength: 2 }） |
3.4+ |
共有：影响查询条件的字符串比较（如 deleteOne 按拼音匹配删除） |
共有 |
| hint |
文档 / 字符串 |
null |
索引键或名称（如{ user_id: 1 }，分片键索引优先） |
3.2+ |
共有：findOneAndDelete 强制索引优化查询路径；deleteMany 避免全表扫描 |
共有 |
| maxTimeMS |
数值 |
0（无限制） |
正整数（毫秒，如 5000） |
3.2+ |
共有：防止长时间运行（findOneAndDelete 常见于复杂查询场景） |
共有 |
| returnDocument |
字符串 |
“before” |
“before”（删除前文档） / “after”（删除后文档，仅空文档） |
3.2+ |
findOneAndDelete 特有：控制返回数据（deleteOne 无返回，deleteMany 批量无意义） |
findOneAndDelete |
| sort |
文档 |
{} |
排序键（如 { created_at: -1 }） |
3.2+ |
findOneAndDelete 特有：指定删除优先级（如删除最新文档） |
findOneAndDelete |
| projection |
文档 |
{} |
字段投影（如{ username: 1, _id: 0 }） |
3.2+ |
findOneAndDelete 特有：控制返回文档的字段（deleteOne/deleteMany 无返回） |
findOneAndDelete |
| let |
文档 |
{} |
变量绑定（如{ expire: ISODate("2025-01-01") }） |
5.0+ |
共有：供查询条件中的$expr使用（如 deleteMany 按变量过滤） |
共有 |
文档简单查询
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|
db.collection.find(query, projection)；
db.users.find({ username: "user1" });
db.users.find({ age: { $gt: 30 }, status: "active" });
db.users.find({ active: true }, { username: 1, email: 1 });
db.collection.find().sort({field1:1,field2:-1}).skip(<skip>).limit(<limit>);
db.collection.findOne(query, projection)；
|
高级语法
过滤条件
1
2
3
4
5
|
db.collection.find(query, projection)；
db.collection.deleteOne(filter, options)；
db.collection.updateOne(filter, update, options)；
db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "test"},{"title": "教程"}]}).pretty();
|
- 查询运算符（find/delete/update 过滤条件）
| 分类 |
运算符 |
语法示例 |
核心用途 |
生效版本 |
| 基础比较 |
$eq |
{ age: { $eq: 30 } } |
等于（可省略，直接 { age: 30 }） |
1.0+ |
|
$ne |
{ status: { $ne: "closed" } } |
不等于 |
1.0+ |
|
$gt/$gte |
{ score: { $gt: 80 } } |
大于 / 大于等于 |
1.0+ |
|
$lt/$lte |
{ price: { $lte: 100 } } |
小于 / 小于等于 |
1.0+ |
| 范围查询 |
$in |
{ category: { $in: ["A", "B"] } } |
字段值在数组中 |
1.0+ |
|
$nin |
{ tags: { $nin: ["spam"] } } |
字段值不在数组中 |
1.0+ |
| 逻辑组合 |
$and |
{ $and: [{ age: { $gt: 18 } }, { status: "active" }] } |
多条件同时满足（可省略，直接逗号分隔） |
1.0+ |
|
$or |
{ $or: [{ age: { $lt: 13 } }, { age: { $gt: 65 } }] } |
任一条件满足 |
1.0+ |
|
$not |
{ email: { $not: /@example\.com/ } } |
取反（支持正则 / 表达式） |
2.2+ |
| 类型检查 |
$type |
{ field: { $type: "string" } } |
检查字段类型（”string”/“objectId” 等，或数字代码如 2 表示字符串） |
2.2+ |
| 正则匹配 |
$regex |
{ username: { $regex: "^user" } } |
正则表达式匹配（支持i不区分大小写，m多行） |
1.0+ |
| 存在性 |
$exists |
{ email: { $exists: true } } |
字段存在（true 存在，false 不存在） |
1.0+ |
更新操作
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5
6
|
db.collection.updateOne(filter, update, options);
db.collection.updateOne(
{ name: "Alice" },
{ $set: { age: 26 }, $addToSet: { habits: ""}, $push: { like: "ball" } }
);
|
- 更新运算符（updateOne/updateMany 操作）
| 分类 |
运算符 |
语法示例 |
核心用途 |
生效版本 |
| 赋值 |
$set |
{ $set: { "profile.name": "Alice" } } |
设置字段值（支持嵌套路径） |
1.0+ |
|
$unset |
{ $unset: { "profile.age": "" } } |
删除字段（值可为任意非空，通常用 “”） |
1.0+ |
| 增减 |
$inc |
{ $inc: { balance: -100 } } |
数值增减（支持负数，原子操作） |
1.0+ |
| 数组 |
$push |
{ $push: { tags: "new_tag" } } |
向数组添加元素（支持 $each 批量添加，$position 指定位置） |
1.0+ |
|
$pull |
{ $pull: { tags: "old_tag" } } |
从数组删除匹配元素（按值删除） |
1.0+ |
|
$addToSet |
{ $addToSet: { tags: "unique_tag" } } |
数组去重添加（仅新增不存在的元素） |
2.2+ |
| 条件更新 |
$min/$max |
{ $min: { low_score: 60 } } |
仅当新值更小时更新（$min）/ 更大时更新（$max） |
2.6+ |
| 表达式 |
$expr |
{ $set: { discount: { $expr: { $multiply: ["$price", 0.8] } } } } |
内联表达式（需配合 let 变量） |
3.6+ |
聚合查询
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
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|
db.collection.aggregate([
{管道1: {表达式1}},
{管道2: {表达式2}},
{管道3: {表达式3}}
]);
db.articles.aggregate([
{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
]);
db.collection_name.aggregate(
{$group:
{
_id : '$字段名', //根据某个字段进行分组 group by field
别名 : {聚合函数:'$字段名'} //计算的数据
}
}
);
db.collection_name.aggregate(
{$group: {
_id:'$name',
'total_age':{$sum:'$age'}
}}
);
db.collection_name.aggregate(
{$group: {
_id:null,
"平均年龄":{$avg:'$age'},
"数据条数":{$sum:1}
}}
);
db.collection_name.aggregate(
{$group: {
_id : '$sex',
'count' : {$sum:1},
"名单" : {$push:'$name'}
}}
);
db.collection_name.aggregate({
$group:{
_id:'$sex',
"小组第一个人":{$first:'$name'},
"小组最后一个人":{$last:'$name'}
}
});
db.collection_name.aggregate({
$match:{"age":{$gt:30}}
});
db.collection_name.aggregate([
{$match:{"age":{$gt:30}}},
{$group:{_id:null, 'count':{$sum:1}}}
]);
db.collection_name.aggregate({
$project:{"_id":0, "name":1,"sex":0,"age":1}
});
db.collection_name.aggregate({
$sort: {
"age":1
}
});
db.collection_name.aggregate([
{$sort:{"age":1}},
{$limit:10},
{$skip:10}
]);
db.users.aggregate([
{$match:{"data":{$exists:true}}},
{$unwind:"$data"}
]);
|
| 分类 | 运算符 | 语法示例 | 核心用途 | 生效版本 |
|—|—|—|—|—|—|
| 文档操作 | $project | { $project: { name: 1, _id: 0 } } | 投影字段（1 包含，0 排除） | 1.5+ |
| | $match | { $match: { status: "active" } } | 过滤文档（等价于 find 的条件） | 1.5+ |
| 分组统计 | $group | { $group: { _id: "$category", total: { $sum: 1 } } } | 按字段分组，聚合计算（$sum/$avg/$first 等） | 1.5+ |
| 数组处理 | $unwind | { $unwind: "$hobbies" } | 展开数组为单独文档（path 字段名，preserveNullAndEmptyArrays 控制空数组） | 2.2+ |
| 排序分页 | $sort | { $sort: { created_at: -1 } } | 排序（1 升序，-1 降序） | 1.5+ |
| | $limit | { $limit: 10 } | 限制结果数量 | 1.5+ |
| 表达式 | $lookup | { $lookup: { from: "orders", localField: "user_id", foreignField: "user_id", as: "user_orders" } } | 左外连接（类似 SQL JOIN） | 3.2+ |
其他运算符
| 运算符 |
语法示例 |
核心用途 |
生效版本 |
| $all |
{ tags: { $all: ["tech", "guide"] } } |
数组包含所有元素（顺序无关） |
1.3+ |
| $elemMatch |
{ scores: { $elemMatch: { $gte: 80, $lt: 90 } } } |
数组中存在至少一个元素满足条件 |
2.2+ |
| $size |
{ tags: { $size: 5 } } |
数组长度等于指定值 |
3.2+ |
| $[] |
{ $set: { "array.$[id].status": "done" } }，配合 arrayFilters |
批量更新数组指定元素（需 updateMany） |
3.6+ |
| $geoNear |
{ $geoNear: { near: [lon, lat], distanceField: "dist" } } |
聚合管道中查找附近文档（需索引） |
2.4+ |
| $geoWithin |
{ location: { $geoWithin: { $center: [[lon, lat], 1000] } } } |
文档在圆形 / 多边形范围内 |
2.4+ |
| $near |
{ location: { $near: [lon, lat], $maxDistance: 1000 } } |
查询附近文档（find 方法，需 2d 索引） |
2.2+ |
| $eval |
{ $eval: "function() { return db.collection.find().limit(1); }" } |
执行 JS 代码（不推荐，4.4+ 需开启 allowEvaluate） |
1.0+ |
| $jsonSchema |
{ $jsonSchema: { bsonType: "object", required: ["email"] } } |
文档验证（createCollection 的 validator 选项） |
3.2+ |
| $lookup |
见聚合运算符部分 |
- |
- |
索引管理
索引分类
在 MongoDB 中，常见的索引类型包括：
- 单字段索引：基于单个字段的索引。
- 复合索引：基于多个字段组合的索引。
- 文本索引：用于支持全文搜索。
- 地理空间索引：用于地理空间数据的查询。
- 哈希索引：用于对字段值进行哈希处理的索引。
索引操作
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| -- 创建索引
-- keys：一个对象，指定了字段名和索引的排序方向（1 表示升序，-1 表示降序）。
-- options：一个可选参数，可以包含索引的额外选项。
db.collection.createIndex(keys, options);
-- 创建 age 字段的升序索引
db.myCollection.createIndex({ age: 1 });
-- 创建 name 字段的文本索引
db.myCollection.createIndex({ name: "text" });
-- 创建hash索引
db.collection.createIndex( { field: "hashed" } );
-- 删除索引
db.collection.dropIndex( "indexName" );
-- 删除所有索引
db.collection.dropIndexes();
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| Option Key |
支持版本 |
含义 |
可选值 / 类型 |
使用场景 |
| background |
≥ 2.6 |
后台创建索引（不阻塞读写） |
true/false（默认false） |
生产环境避免锁表（如用户量百万级集合创建索引） |
| unique |
≥ 2.0 |
确保字段值唯一 |
true/false |
用户邮箱、身份证号等唯一标识字段（需配合sparse忽略缺失值） |
| name |
≥ 2.0 |
自定义索引名称 |
字符串（默认自动生成） |
复杂索引管理（如user_age_status_idx便于运维排查） |
| sparse |
≥ 2.2 |
仅索引存在的字段（忽略缺失值） |
true/false |
可选字段（如用户last_login_time，非必填时节省 50%+ 索引空间） |
| expireAfterSeconds |
≥ 2.2 |
TTL 索引（自动过期文档） |
数字（≥0，秒） |
日志、缓存类数据（如用户会话记录，设置 24 小时过期） |
| partialFilterExpression |
≥ 3.2 |
部分索引（仅包含符合条件的文档） |
MongoDB 查询表达式 |
高频查询子集（如status: “active”的订单，索引大小减少 70%） |
| collation |
≥ 3.4 |
自定义排序规则（语言 / 大小写 / 重音） |
Collation 对象 |
多语言场景（如中法双语系统的name字段排序） |
| hidden |
≥ 5.0 |
隐藏索引（不被优化器自动使用） |
true/false |
测试新索引性能（需手动hint()，避免干扰现有查询） |
| 2dsphere |
≥ 2.4 |
地理空间索引（经纬度） |
配置对象（如sphereVersion） |
位置服务（如附近的餐厅搜索，需loc字段为[经度, 纬度]数组） |
| textIndexVersion |
≥ 3.2 |
文本索引版本（提升分词能力） |
1或2（默认1） |
复杂搜索（如电商商品description字段，version 2支持短语高亮） |
| weights |
≥ 2.6 |
文本索引字段权重（影响相关性） |
对象（字段：权重） |
内容平台（如文章title权重 3，content权重 1，优先匹配标题） |
| default_language |
≥ 2.6 |
文本索引默认语言（分词规则） |
语言代码（如”chinese”） |
非英语场景（中文需额外安装cjk分词器，否则默认按拼音分词） |
| writeConcern |
≥ 2.6 |
索引创建时的写入一致性 |
WriteConcern 对象 |
金融场景（如w: “majority”确保多数节点确认，避免索引不一致） |
| dropDups |
≤ 3.0 |
已弃用：删除重复文档创建唯一索引（改用unique: true） |
true/false |
无（3.0 + 强制报错，直接使用unique） |
| storageEngine |
≤ 3.4 |
已弃用：指定索引存储引擎（3.4 + 统一 WiredTiger） |
字符串（如”mmapv1”） |
无（新版本忽略） |
数据库安全
- 首先以无密码形式登录
- 创建管理员密码，
use admin;
- 添加一个超级管理员
db.createUser({user:"admin",pwd:"password",roles:["root"]});
- 验证密码(必须在admin库下才能正常执行)
db.auth('admin', 'password');
- 重启mongodb服务（不单单只是重启，如果安装了windows的服务，需要重新安装windows服务）
- 关闭mongo服务，然后重新启动
mongod --dbpath "d:\mongodb\db\" --logpath "d:\mongo\log\mongo.log" --auth
- 注意的点：
- 如果安装了MongoDB的windows服务，需要先卸载windows服务
- 需要确定windows服务的名称是否为mongodb
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| net stop mongodb
sc delete mongodb
//注意，开启了验证用户身份(--auth)匿名用户仍然可以登录，但是不能查询、操作任何数据。
mongod --dbpath "d:\mongodb\db\" --logpath "d:\mongo\log\mongo.log" --install --serviceName "MongoDB" --auth
//为某个库添加指定的管理员，添加的管理员只能访问某个库
db.createUser({user:"root",pwd:"root", roles:[role:"dbOwner", db:"db_name"]});
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常用组件
副本集
什么是副本集
MongoDB副本集是将数据同步在多个服务器的过程。
副本集提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性， 并可以保证数据的安全性。
副本集还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。
副本集的特征
- N 个节点的集群
- 任何节点可作为主节点
- 所有写入操作都在主节点上
- 自动故障转移
- 自动恢复
如何设置副本集
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mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"
mongod --port 27017 --dbpath "D:\set up\mongodb\data" --replSet rs0
rs.initiate();
rs.conf();
rs.status();
rs.add(HOST_NAME:PORT)
rs.add("mongod1.net:27017")
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Mongos（分片路由进程）
在Mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。
图中主要有如下所述三个主要组件：
- Shard:
用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担，防止主机单点故障
- Config Server:
mongod实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk信息。
- Query Routers:
前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。
为什么使用分片
- 复制所有的写入操作到主节点
- 延迟的敏感数据会在主节点查询
- 单个副本集限制在12个节点
- 当请求量巨大时会出现内存不足。
- 本地磁盘不足
- 垂直扩展价格昂贵
如何设置Mongos
分片结构端口分布如下：
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| Shard Server 1：27020
Shard Server 2：27021
Shard Server 3：27022
Shard Server 4：27023
Config Server ：27100
Route Process：40000
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| [root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/log
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s0 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s0.log --logappend --fork
....
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27023 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s3 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s3.log --logappend --fork
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| [root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/config
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27100 --dbpath=/www/mongoDB/shard/config --logpath=/www/mongoDB/shard/log/config.log --logappend --fork
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| /usr/local/mongoDB/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27100 --fork --logpath=/www/mongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 500
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| [root@100 shard]# /usr/local/mongoDB/bin/mongo admin --port 40000
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 127.0.0.1:40000/admin
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27020" })
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
......
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27029" })
{ "shardAdded" : "shard0009", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ enablesharding:"test" })
{ "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ shardcollection: "test.log", key: { id:1,time:1}})
{ "collectionsharded" : "test.log", "ok" : 1 }
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- 程序代码内无需太大更改，直接按照连接普通的mongo数据库那样，将数据库连接接入接口40000
