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揭开MongoDB的神秘面纱：从陌生到初识

web 2025/6/16 6:51:22

目录

  • 一、MongoDB 初印象
  • 二、MongoDB 是什么
    • 2.1 定义与特性
    • 2.2 与传统关系型数据库的区别
  • 三、MongoDB 核心概念
    • 3.1 数据库
    • 3.2 集合
    • 3.3 文档
    • 3.4 数据类型
  • 四、MongoDB 的安装与配置
    • 4.1 安装步骤
    • 4.2 配置方法
    • 4.3 启动与停止服务
  • 五、MongoDB 基本操作
    • 5.1 数据库操作
    • 5.2 集合操作
    • 5.3 文档操作
  • 六、总结与展望

一、MongoDB 初印象

在当今数字化时代，数据如同企业的 “石油”，是驱动创新与发展的核心资源。而数据库作为存储和管理这些宝贵数据的关键工具，其重要性不言而喻。在众多数据库中，MongoDB 以其独特的魅力和强大的功能，在数据库领域占据了重要地位。根据权威的 DB-Engines 排名，MongoDB 长期稳居全球数据库排行榜前五名 ，是其中唯一的非关系型文档数据库，这足以证明其在开发者和企业中的受欢迎程度和广泛应用。

MongoDB 之所以备受青睐，源于其能够解决传统关系型数据库在面对某些复杂场景时的困境。例如，在电商行业，商品种类繁多，属性复杂多变，且订单数据量巨大。传统数据库在存储和处理这些数据时，往往需要复杂的表结构设计和大量的关联查询，导致开发和维护成本高昂。而 MongoDB 的出现，为这类场景提供了全新的解决方案。它采用灵活的文档存储方式，无需预先定义严格的表结构，能够轻松应对数据模型的动态变化。无论是简单的文本信息，还是复杂的嵌套对象和数组，MongoDB 都能高效存储和快速查询，极大地提高了开发效率和系统性能。

再比如在物联网（IoT）领域，数以亿计的设备不断产生海量的实时数据，这些数据不仅量大，而且格式多样，对数据库的读写性能和扩展性提出了极高的要求。MongoDB 凭借其出色的水平扩展能力和高并发处理性能，能够轻松应对 IoT 场景下的数据洪流，确保数据的实时存储和快速分析，为智能设备的稳定运行和数据分析提供了坚实的基础。

二、MongoDB 是什么

2.1 定义与特性

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统 ，属于 NoSQL（Not Only SQL）数据库家族。它采用了独特的文档型数据模型，数据以类似 JSON（JavaScript Object Notation）的 BSON（Binary JSON）格式存储，这种格式不仅能支持更丰富的数据类型，还能提高数据的存储和传输效率。与传统的关系型数据库不同，MongoDB 无需预先定义严格的表结构，具有 “模式自由”（Schema - Free）的特性，这使得数据的插入和更新操作更加灵活，特别适合处理数据结构不断变化的应用场景。

MongoDB 具备强大的扩展性，其内置的分片（Sharding）机制可以将数据自动分布到多个服务器节点上，实现水平扩展，从而轻松应对海量数据存储和高并发访问的需求。在高并发读写的场景下，MongoDB 能够保持出色的性能表现，通过多线程和异步 I/O 等技术，高效地处理大量的读写请求。此外，MongoDB 还支持数据复制（Replication），通过创建多个数据副本并分布在不同的节点上，确保了数据的高可用性和容错性，当某个节点出现故障时，系统可以自动切换到其他副本节点，保证服务的连续性。

2.2 与传统关系型数据库的区别

从数据模型来看，传统关系型数据库以表格形式存储数据，数据结构严谨，各字段类型和约束在创建表时就已确定。例如在 MySQL 数据库中创建一个用户表，需要明确指定每个字段的名称、数据类型以及是否允许为空等约束条件。而 MongoDB 采用文档模型，每个文档是一个独立的、自包含的数据单元，文档内部可以嵌套复杂的结构，如数组和子文档 ，不同文档的结构可以各不相同，无需遵循统一的模式。比如存储用户信息时，一个用户文档可以包含基本信息、联系方式、订单记录等多个嵌套结构，且不同用户文档可以根据实际情况增减字段。

查询语言方面，传统关系型数据库使用结构化查询语言 SQL 进行数据查询和操作。SQL 功能强大，语法严谨，支持复杂的连接（JOIN）操作、聚合函数（如 SUM、AVG 等）以及事务处理。例如使用 SQL 查询多个表中满足特定条件的数据时，可以通过 JOIN 操作关联多个表。MongoDB 则使用 JSON 风格的查询语法，这种语法更加直观和灵活，适合处理文档型数据。例如查询某个集合中特定条件的文档时，使用db.collection.find({条件})的方式即可，并且可以轻松查询嵌套文档和数组中的数据。

灵活性上，传统关系型数据库在数据结构变化时，修改表结构的操作通常较为繁琐，可能涉及到数据迁移、重建索引等复杂操作，对业务的影响较大。而 MongoDB 的 “模式自由” 特性使得它能够轻松适应数据结构的动态变化，应用程序可以随时向文档中添加或删除字段，无需对数据库结构进行大规模的修改。

在性能和扩展性方面，传统关系型数据库在处理大规模数据和高并发访问时，通常需要通过垂直扩展（增加硬件资源，如 CPU、内存、磁盘等）来提升性能，但这种方式存在一定的局限性，成本也较高。在高并发读写场景下，关系型数据库可能会因为锁机制等原因导致性能下降。MongoDB 则天生具备良好的水平扩展能力，通过分片技术可以将数据分布到多个节点上，实现分布式存储和处理，从而有效地提升系统的读写性能和扩展性，能够更好地应对海量数据和高并发的挑战。

三、MongoDB 核心概念

3.1 数据库

在 MongoDB 中，一个实例可以创建多个数据库，每个数据库都有自己独立的命名空间，用于存储相关的集合和文档，就好比一个大型图书馆中设有多个不同主题的藏书区域，每个区域可以存放不同类型的书籍。例如在一个电商系统中，可能会有一个数据库专门用于存储用户相关数据，另一个数据库用于存储商品信息。

MongoDB 安装完成后，会内置几个特殊的数据库。其中，test是默认数据库，当连接到 MongoDB 服务而未指定具体数据库时，默认会连接到test数据库 ，它常被用于测试和开发阶段，就像一个临时的实验场地，方便开发者进行各种测试操作。admin数据库是管理数据库，从权限角度看，它类似于 “root” 数据库，将用户添加到该数据库并赋予特定角色权限后，用户可继承所有数据库的权限，一些特定的服务器端命令，如关闭服务器等，也只能从这个数据库运行 ，它如同图书馆的管理办公室，拥有最高的管理权限。local数据库用于存储本地单台服务器的任意集合，并且其中的数据不会被复制到其他分片，一般不建议用户直接使用它来存储重要数据 ，可以将其看作是服务器的私人备忘录，仅供本地使用。config数据库在 MongoDB 使用分片设置时，用于保存分片的相关信息 ，类似于图书馆分馆之间的协调办公室，负责管理各个分馆（分片）的相关信息。

数据库名必须满足特定规则：不能是空字符串，不得含有空格、点（.）、美元符号（$）、斜杠（/）、反斜杠（\）和空字符（\0），应全部小写，且最多 64 字节 。这是因为数据库名最终会映射为文件系统中的文件，这些限制确保了数据库名在文件系统中的合法性和唯一性，就像给书籍分类时，分类名称必须符合一定规范，才能准确地找到对应的书籍存放位置。

3.2 集合

集合是 MongoDB 中一组文档的集合，类似于关系数据库中的表，它是存储和组织相关文档的容器。例如在一个博客系统中，可能会有一个 “posts” 集合用于存储所有的文章文档，一个 “comments” 集合用于存储文章的评论文档。与关系数据库中的表不同，MongoDB 的集合没有固定结构，这意味着在同一个集合中可以存储结构不同的文档。比如在 “posts” 集合中，一篇文章文档可能包含标题、作者、内容、发布时间等字段，而另一篇文章文档除了这些基本字段外，还可以包含图片链接、视频链接等额外字段，无需像关系型数据库那样预先定义严格的表结构。

集合不需要事先创建，当第一个文档插入或者第一个索引创建时，如果该集合不存在，则会自动创建一个新的集合 。这就好比在一个仓库中，当有第一批货物（文档）存放时，会自动创建一个对应的货架区域（集合）来放置这些货物。集合名也有一定的命名规则：不能是空字符串，不能含有空字符（\0），因为空字符表示集合名的结尾；不能以 “system.” 开头，这是为系统集合保留的前缀，例如 “system.users” 集合用于保存数据库的用户信息 ；集合名必须以下划线或者字母符号开始，并且不能包含 “$” 符号 。这些规则保证了集合名的规范性和唯一性，便于系统对集合进行管理和识别。

3.3 文档

文档是 MongoDB 存储数据的核心单元，以键值对的形式存储，采用 BSON（Binary JSON）格式，这种格式类似于 JSON，但具有更高的存储和传输效率。每个文档都可以看作是一个独立的信息单元，包含了相关数据的各个属性和对应的值。例如在一个用户信息集合中，一个用户文档可能如下所示：

{"_id": ObjectId("64c99a2562059a751782a769"),"name": "张三","age": 25,"email": "zhangsan@example.com","address": {"city": "北京","street": "中关村大街","zipcode": "100080"},"hobbies": ["阅读", "跑步", "旅游"]
}

在这个文档中，“_id” 是文档的唯一标识符，类似于关系数据库中的主键，由 MongoDB 自动生成（也可以自定义，但通常建议使用自动生成的 ObjectId），它保证了每个文档在集合中的唯一性。其他键如 “name”“age”“email” 等分别对应了用户的不同属性，其值则表示具体的属性值。“address” 是一个嵌套文档，用于存储用户地址的详细信息，“hobbies” 是一个数组，用于存储用户的多个爱好。

文档具有高度的灵活性，可以包含不同类型的数据，如字符串、数字、布尔值、数组、嵌套文档等，能够轻松表达复杂的数据结构。并且文档中的键 / 值对是有序的，这与 JSON 的无序性有所不同，在某些需要依赖顺序的场景下，这种有序性能够提供更准确的数据表达。键的命名也有一些规范，不能以 “(”开头，因为“)” 在 MongoDB 中有特殊含义，常用于操作符；不能包含点（.），因为点在查询和更新操作中有特殊用途；区分大小写，例如 “name” 和 “Name” 是两个不同的键 。这些规范确保了文档结构的清晰和操作的准确性，使得开发者能够高效地对文档进行管理和查询。

3.4 数据类型

MongoDB 支持丰富的数据类型，以满足各种数据存储需求。常见的数据类型包括：

  • 字符串（String）：用于存储文本数据，采用 UTF - 8 编码，是存储文本和符号的常用类型，比如用户的姓名、地址、描述等都可以用字符串类型存储，如 “张三”“北京市海淀区”。
  • 整型（Int32 和 Int64）：Int32 表示 32 位有符号整数，Int64 表示 64 位有符号整数，用于存储整数类型的数据，像用户的年龄、商品的数量等都可以用整型表示，如 25（Int32）、1000000000000（Int64）。在 MongoDB shell 中，可以使用NumberInt类来明确指定一个整数为 32 位，使用NumberLong类来明确指定为 64 位。
  • 布尔值（Boolean）：只有true和false两个值，用于存储逻辑判断结果，比如用户是否激活、订单是否支付成功等场景，如{“isActive”: true}表示用户处于激活状态。
  • 双精度浮点值（Double）：64 位浮点数，用于存储小数和非常大的数字，是 MongoDB 中默认的数值类型，如商品的价格 3.14、圆周率 3.1415926 等可以用双精度浮点值表示。
  • 日期（Date）：使用 UTC 时间存储日期和时间，以毫秒自纪元（UNIX 纪元，即 1970 年 1 月 1 日）以来的时间存储，可以使用 JavaScript 的Date对象来创建日期类型的数据，常用于记录用户的注册时间、订单的创建时间等，如new Date(“2024-10-01T12:00:00Z”)表示 2024 年 10 月 1 日 12 点整。
  • 数组（Array）：用于存储一组值，数组中的元素可以是任何数据类型，包括其他数组或文档，比如用户的多个爱好、商品的多个标签等可以用数组存储，如[“阅读”, “跑步”, “旅游”]。
  • 嵌套文档（Embedded Document）：用于存储一个 JSON 对象，能够表达复杂的数据结构，如用户的详细地址信息可以作为一个嵌套文档嵌入到用户文档中，像上面示例中的 “address” 字段。
  • 对象 ID（ObjectId）：12 字节的唯一标识符，用于唯一标识文档，默认是 “_id” 字段的值，由时间戳、机器标识符、进程 ID 和计数器组成，确保了在分布式系统中的唯一性。
  • 空值（Null）：表示没有值或空值，如{“address”: null}表示地址信息为空。
  • 正则表达式（Regex）：用于存储正则表达式，在进行文本匹配和搜索时非常有用，如{“pattern”: /mongodb.*/}表示匹配以 “mongodb” 开头的字符串。
  • 二进制数据（Binary Data）：用于存储图像、文件等二进制内容，比如用户上传的头像图片、文档文件等可以以二进制数据的形式存储。

四、MongoDB 的安装与配置

4.1 安装步骤

  • Windows 系统：
    1. 前往 MongoDB 官网（https://www.mongodb.com/try/download/community ）下载适合 Windows 系统的 MongoDB 社区版安装包，根据系统版本选择 32 位或 64 位的安装程序 ，生产环境建议使用 64 位版本。
    2. 下载完成后，双击运行.msi 安装文件。在安装向导的启动界面，点击 “Next”。
    3. 阅读并接受最终用户许可协议，然后点击 “Next”。
    4. 选择安装类型，若想更改安装位置或选择安装选择性组件，可点击 “Custom” 进行自定义安装；若想快速安装所有组件，可点击 “Complete”。这里以自定义安装为例，点击 “Custom”，然后在弹出的界面中选择安装路径，比如将其安装在 “D:\MongoDB” 目录下，再点击 “Next”。
    5. 在 “Service Configuration” 步骤中，可选择 “以网络服务用户身份运行服务”，并记下数据目录（默认为 “C:\data\db”，可自行修改），后续使用中可能会用到 。若要安装为 Windows 服务，还可勾选 “Install MongoDB Compass”（图形界面管理工具，可根据需求选择是否安装，文件较大，下载可能较慢） ，点击 “Next”。
    6. 点击 “Install” 按钮开始安装，安装完成后点击 “Finish” 完成安装。

另外，也可以通过下载 zip 包的方式安装 MongoDB：

1. 从官网下载 zip 格式的安装包，解压到指定的安装目录，如 “D:\MongoDB”。
2. 在安装目录下创建 “data” 文件夹作为数据库目录，创建 “log” 文件夹作为日志目录 。
3. 配置系统环境变量，将 “D:\MongoDB\bin” 目录添加到系统的 “Path” 变量中，这样就可以在任意命令行位置执行 MongoDB 的命令。
4. 以管理员身份打开 cmd 命令窗口，执行以下命令启动 MongoDB 并注册为系统服务：

mongod --logpath D:\MongoDB\log\mongodb.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data --directoryperdb --serviceName "MongoDB" --install
  • Mac 系统：
    1. 从 MongoDB 官网（https://www.mongodb.com/try/download/community ）下载适合 Mac 系统的安装包，建议选择较稳定的版本，如 5.0 版本。
    2. 将下载好的包解压后，修改解压后的文件夹名称为 “mongodb”，然后将其移动到 “/usr/local” 目录下。
    3. 打开终端，输入 “open ~/.bash_profile” 打开.bash_profile 文件，添加变量 “export PATH=${PATH}:/usr/local/mongodb/bin”，保存并退出，然后在终端输入 “source ~/.bash_profile” 使配置生效。
    4. 在 “mongodb” 文件下创建 “data” 文件夹用来存放数据，创建 “log” 文件夹用来存放日志，在终端输入 “mkdir data log” 即可创建。
    5. 为 “data” 和 “log” 添加权限，例如当前用户名为 “rose”，则在终端输入 “sudo chown rose /usr/local/mongodb/data” 和 “sudo chown rose /usr/local/mongodb/log”。
    6. 还可以使用 brew 进行安装，在终端输入以下命令：
brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community@4.4
  • Linux 系统（以 CentOS 7 为例）：
    1. 首先停止防火墙，在终端输入以下命令：
systemctl status firewalld  #查看firewall状态
systemctl stop firewalld    #停止firewall
systemctl disable firewalld #禁止firewall开机启动
reboot                     #重启系统使设置生效

2. 设置服务器 IP 映射服务器名，先查看主机名，在终端输入 “hostname”，然后编辑 “/etc/hosts” 文件，添加 “服务器公网 ip 主机名”，如 “124.223.176.49 VM-16-9-centos” 。
3. 前往 MongoDB 官网（[https://www.mongodb.com/try/download/community](https://www.mongodb.com/try/download/community) ）下载 MongoDB Community Server（社区版）的安装包，下载完成后，在 “soft” 文件夹下创建 “mongodb” 文件夹，用于存放上传的安装包，在终端输入 “mkdir /soft/mongodb” 。
4. 将下载的安装包上传到 “/soft/mongodb” 目录下，然后解压安装包，在终端输入以下命令：

cd /soft/mongodb
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.15.tgz  #解压安装包，版本号根据实际下载的填写
mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.15 mongodb      #重命名解压后的包名称为mongodb
mkdir -p /soft/mongodb/mongodb/data /soft/mongodb/mongodb/log /soft/mongodb/mongodb/conf #创建数据目录、日志目录和配置文件目录

4.2 配置方法

  • Windows 系统：
    • 安装版配置文件位置：安装版的 MongoDB 配置文件默认路径为 “C:\Program Files\MongoDB\Server\ 版本号 \bin\mongod.cfg” 。若使用 zip 包安装，配置文件路径为 “C:\ProgramData\MongoDB\Server\ 版本号 \mongod.cfg” 。
    • 常见配置项：打开配置文件，常见配置项如下：
      • 端口绑定（net.port）：默认端口是 27017，可根据需求修改，如将端口改为 27018，可在配置文件中添加 “net:port: 27018” 。
      • 日志配置（systemLog）：通过 “systemLog.destination” 指定日志输出目标，如 “file” 表示输出到文件；“systemLog.path” 指定日志文件路径，如 “C:\MongoDB\log\mongod.log”；“systemLog.logAppend” 设置为 “true” 表示以追加模式记录日志。
      • 数据目录设置（storage.dbPath）：默认数据目录为 “C:\data\db”，若要修改，可设置 “storage:dbPath: D:\MongoDB\data”。
  • Mac 系统：
    • 配置文件位置：配置文件默认路径为 “/usr/local/etc/mongod.conf” 。
      常见配置项：
      • 数据库路径（dbpath）：设置为 “/usr/local/mongodb/data” 。
      • 日志输出文件路径（logpath）：设置为 “/usr/local/mongodb/log/mongo.log”。
      • 错误日志采用追加模式（logappend）：设置为 “true” 。
      • 启用日志文件（journal）：默认启用，可设置为 “true” 或 “false” 。
      • 过滤无用日志信息（quiet）：若需要调试设置为 “false”，默认可设置为 “true” 。
      • 端口号（port）：默认为 27017，可根据需要修改 。
  • Linux 系统：
    • 配置文件位置：配置文件默认路径为 “/etc/mongod.conf”，也可自定义配置文件路径。
    • 常见配置项：
      • systemLog：
        • destination：指定日志输出目标为文件，设置为 “file”。
        • path：指定日志文件路径，如 “/soft/mongodb/mongodb/log/mongod.log”。
        • logAppend：设置为 “true”，表示以追加模式记录日志。
      • storage：
        • dbPath：指定数据库路径，如 “/soft/mongodb/mongodb/data”。
        • engine：指定存储引擎，如 “wiredTiger”。
        • journal：设置为 “true”，启用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。
      • net：
        • bindIp：绑定服务 IP，如 “0.0.0.0” 表示允许所有 IP 访问，若绑定 “127.0.0.1”，则只能本机访问。
        • port：指定端口号，默认为 27017。
      • processManagement：设置 “fork: true”，启用在后台运行 mongod 进程的守护进程模式。

4.3 启动与停止服务

  • Windows 系统：
    • 启动服务：以管理员身份打开命令提示符，输入 “net start MongoDB”（若安装时指定了不同的服务名称，需将 “MongoDB” 替换为实际的服务名称） ，或者在 “C:\Program Files\MongoDB\Server\ 版本号 \bin” 目录下，双击 “mongod.exe” 文件启动服务。
    • 停止服务：在命令提示符中输入 “net stop MongoDB”。
  • Mac 系统：
    • 启动服务：在终端输入 “mongod --config /usr/local/etc/mongod.conf”（若配置文件路径不同，需修改为实际路径），或者使用之前设置的命令 “mongod --fork -dbpath data --logpath log/mongo.log --logappend”。
    • 停止服务：先在终端输入 “mongo” 进入 MongoDB 控制台，然后输入 “use admin”，再输入 “db.shutdownServer ()”。
  • Linux 系统：
    • 启动服务：输入 “sudo systemctl start mongod” 。若使用配置文件启动，可输入 “mongod -f /soft/mongodb/mongodb/conf/mongo.conf”（根据实际配置文件路径修改）。
    • 停止服务：输入 “sudo systemctl stop mongod” 。若 MongoDB 服务没有响应 “systemctl stop” 命令，可使用 “sudo kill -9 $(pgrep mongod)” 强制停止服务，但此方法可能会导致数据丢失或损坏，需谨慎使用。

五、MongoDB 基本操作

5.1 数据库操作

  • 创建数据库：在 MongoDB 中，使用use命令来创建或切换数据库。如果指定的数据库不存在，MongoDB 会在首次插入数据时自动创建它 。例如，要创建一个名为my_database的数据库，只需在 MongoDB shell 中输入：
use my_database

执行上述命令后，如果my_database不存在，系统不会给出明确的创建成功提示，但当向该数据库插入数据时，数据库就会被真正创建。

  • 切换数据库：同样使用use命令进行数据库切换。比如从当前数据库切换到test数据库，输入：
use test

执行后，后续的数据库操作都会在test数据库上进行。

  • 显示数据库：使用show dbs或show databases命令可以查看当前 MongoDB 实例中所有的数据库列表 。执行命令后，会列出所有有权限查看的数据库及其占用空间大小 ，例如：
show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
test    0.000GB
  • 删除数据库：删除数据库使用dropDatabase()方法，该方法会删除当前选定的数据库。在删除之前，需要先使用use命令切换到要删除的数据库 。例如，要删除my_database数据库，操作如下：
use my_database
db.dropDatabase()

执行db.dropDatabase()后，如果数据库删除成功，会返回一个包含dropped和ok字段的文档，如{ “dropped” : “my_database”, “ok” : 1 } ，表示my_database数据库已被成功删除。

5.2 集合操作

  • 创建集合：创建集合有显式和隐式两种方式。显式创建使用createCollection()方法，语法为db.createCollection(name, options)，其中name是要创建的集合名称，options是可选参数，用于指定集合的配置，如最大大小、文档验证规则等 。例如，创建一个名为students的普通集合，可执行：
db.createCollection("students")

如果需要设置额外选项，比如创建一个固定大小为 100000 字节的employees集合，可以这样操作：

db.createCollection("employees", { capped: true, size: 100000 })

隐式创建集合则是在向一个不存在的集合插入文档时，MongoDB 会自动创建该集合。例如：

db.newCollection.insert({ name: "John Doe", age: 30 })

如果newCollection集合不存在，上述插入操作会自动创建它。

  • 显示集合：使用show collections或show tables命令可以查看当前数据库中的所有集合 。例如，在test数据库中查看集合，执行：
use test
show collections

执行后会列出test数据库中的所有集合名称。

  • 删除集合：删除集合使用drop()方法，语法为db.collection.drop() 。例如，要删除students集合，操作如下：
db.students.drop()

如果集合删除成功，drop()方法会返回true，否则返回false。

5.3 文档操作

  • 插入文档：插入文档可以使用insert()、insertOne()或insertMany()方法。insert()方法既可以插入单个文档，也可以插入文档数组 。例如，向students集合插入一个学生文档：
db.students.insert({ name: "Alice", age: 20, major: "Computer Science" })

插入多个文档时，可以这样写：

db.students.insert([{ name: "Bob", age: 21, major: "Mathematics" },{ name: "Charlie", age: 19, major: "Physics" }
])

insertOne()方法用于插入单个文档，它返回一个包含acknowledged和insertedId字段的结果对象 ，例如：

db.students.insertOne({ name: "David", age: 22, major: "Biology" })

insertMany()方法用于插入多个文档，返回的结果对象包含acknowledged和insertedIds字段 ，例如：

db.students.insertMany([{ name: "Eve", age: 20, major: "Chemistry" },{ name: "Frank", age: 23, major: "History" }
])
  • 查询文档：使用find()方法查询集合中的文档。查询所有文档，直接使用find()方法即可，例如：
db.students.find()

上述命令会返回students集合中的所有文档。如果要查询满足特定条件的文档，可以在find()方法中传入查询条件 。例如，查询年龄大于 20 岁的学生：

db.students.find({ age: { $gt: 20 } })

这里$gt是比较操作符，表示 “大于” 。还可以使用其他比较操作符，如$lt（小于）、$gte（大于等于）、$lte（小于等于）、$ne（不等于）等。

MongoDB 还支持复杂的查询，如使用$and操作符查询多个条件同时满足的文档，使用$or操作符查询满足多个条件中任意一个的文档 。例如，查询年龄大于 20 岁且专业为 “Computer Science” 的学生：

db.students.find({ $and: [{ age: { $gt: 20 } }, { major: "Computer Science" }] })

查询年龄大于 20 岁或者专业为 “Mathematics” 的学生：

db.students.find({ $or: [{ age: { $gt: 20 } }, { major: "Mathematics" }] })
  • 更新文档：使用update()、updateOne()或updateMany()方法更新文档。update()方法可以更新单个或多个文档，语法为db.collection.update(criteria, objNew, upsert, multi) ，其中criteria是查询条件，objNew是要更新的内容，upsert表示如果文档不存在是否插入新文档（取值为true或false），multi表示是否更新多个文档（取值为true或false，默认只更新第一个匹配的文档） 。例如，将students集合中名为 “Alice” 的学生年龄更新为 21 岁：
db.students.update({ name: "Alice" }, { $set: { age: 21 } })

这里$set操作符用于指定要更新的字段和值 。如果要更新多个匹配的文档，可以将multi参数设置为true 。

updateOne()方法用于更新单个文档，它只会更新第一个匹配的文档 ，例如：

db.students.updateOne({ name: "Bob" }, { $set: { major: "Applied Mathematics" } })

updateMany()方法用于更新多个文档，例如，将students集合中所有年龄大于 20 岁的学生的年龄加 1：

db.students.updateMany({ age: { $gt: 20 } }, { $inc: { age: 1 } })

这里$inc操作符用于对指定字段的值进行增减操作。

  • 删除文档：使用deleteOne()或deleteMany()方法删除文档。deleteOne()方法用于删除单个文档，例如，删除students集合中名为 “Charlie” 的学生文档：
db.students.deleteOne({ name: "Charlie" })

deleteMany()方法用于删除多个文档，例如，删除students集合中所有年龄小于 18 岁的学生文档：

db.students.deleteMany({ age: { $lt: 18 } })

六、总结与展望

通过本文，我们一同踏入了 MongoDB 这个充满魅力的数据库世界。从它在当今数据驱动时代的重要地位，到它独特的定义、特性以及与传统关系型数据库的显著区别，我们逐步揭开了 MongoDB 的神秘面纱。深入了解了 MongoDB 的核心概念，包括数据库、集合、文档和丰富的数据类型，掌握了在不同操作系统上的安装、配置以及启动和停止服务的方法，还学会了进行数据库、集合和文档的基本操作。

MongoDB 以其灵活的文档存储、出色的扩展性和高并发处理能力，在众多领域展现出强大的优势，为现代应用开发提供了高效的数据存储和管理解决方案。然而，这仅仅是 MongoDB 的冰山一角，它还有更多强大的功能等待我们去探索。例如，在索引优化方面，通过合理创建单字段索引、复合索引等，可以极大地提升查询性能；聚合操作能帮助我们对数据进行复杂的分析和处理，挖掘数据背后的价值；在集群部署方面，复制集和分片集群能实现高可用性和水平扩展，满足大规模数据存储和高并发访问的需求。

如果你渴望进一步深入学习 MongoDB，建议阅读 MongoDB 官方文档，它是最权威、最全面的学习资料，涵盖了 MongoDB 的各个方面，从基础概念到高级特性，从操作指南到最佳实践，都有详细的介绍 。同时，也可以参考《MongoDB 实战》《MongoDB 权威指南》等经典书籍，这些书籍通过丰富的案例和深入的讲解，能帮助你更好地理解和运用 MongoDB 。此外，参与 MongoDB 社区，与其他开发者交流经验、分享心得，也是快速提升的有效途径。

在后续的学习中，你可以深入研究索引的创建和优化策略，根据不同的查询需求选择合适的索引类型；学习如何使用聚合管道进行复杂的数据统计和分析，实现数据的价值挖掘；探索复制集和分片集群的原理与搭建方法，了解如何构建高可用、可扩展的数据库集群 。希望你在 MongoDB 的学习之旅中不断进步，收获满满，将 MongoDB 的强大功能运用到实际项目中，创造出更优秀的应用。

http://www.xdnf.cn/news/14483.html

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