微服務流行，我也是越來越喜歡MongoDB了，除非必要要用MySQL，我都會傾向於MongoDB。
MongoDB
什麼是MongoDB ?
MongoDB 是由C++語言編寫的，是一個基於分佈式文件存儲的開源數據庫系統。
在高負載的情況下，添加更多的節點，可以保證服務器性能。
MongoDB 旨在爲WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。
MongoDB 將數據存儲爲一個文檔，數據結構由鍵值(key=>value)對組成。MongoDB 文檔類似於 JSON 對象。字段值可以包含其他文檔，數組及文檔數組。
MongoDB特點
- MongoDB 是一個面向文檔存儲的數據庫，操作起來比較簡單和容易。
- 你可以在MongoDB記錄中設置任何屬性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")來實現更快的排序。
- 你可以通過本地或者網絡創建數據鏡像，這使得MongoDB有更強的擴展性。
- 如果負載的增加（需要更多的存儲空間和更強的處理能力） ，它可以分佈在計算機網絡中的其他節點上這就是所謂的分片。
- Mongo支持豐富的查詢表達式。查詢指令使用JSON形式的標記，可輕易查詢文檔中內嵌的對象及數組。
- MongoDb 使用update()命令可以實現替換完成的文檔（數據）或者一些指定的數據字段 。
- Mongodb中的Map/reduce主要是用來對數據進行批量處理和聚合操作。
- Map和Reduce。Map函數調用emit(key,value)遍歷集合中所有的記錄，將key與value傳給Reduce函數進行處理。
- Map函數和Reduce函數是使用Javascript編寫的，並可以通過db.runCommand或mapreduce命令來執行MapReduce操作。
- GridFS是MongoDB中的一個內置功能，可以用於存放大量小文件。
- MongoDB允許在服務端執行腳本，可以用Javascript編寫某個函數，直接在服務端執行，也可以把函數的定義存儲在服務端，下次直接調用即可。
- MongoDB支持各種編程語言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多種語言。
- MongoDB安裝簡單。
MongoDB與其他數據庫的對比
MongoDB 與 MySQL
由於MongoDB獨特的數據處理方式，可以將熱點數據加載到內存，故而對查詢來講，會非常快（當然也會非常消耗內存）；同時由於採用了BSON的方式存儲數據，故而對JSON格式數據具有非常好的支持性以及友好的表結構修改性，文檔式的存儲方式，數據友好可見；數據庫的分片集羣負載具有非常好的擴展性以及非常不錯的自動故障轉移（大讚）。
不足：數據庫的查詢採用了特有的查詢方式，有一定的學習成本（不高）；索引不咋滴；鎖只能提供到collection級別，還做不到行級鎖；沒有事務機制（不能回滾啊）；學習資料肯定沒有MySQL的多。
MongoDB與Hadoop的區別
MongoDB側重於對數據進行操作的應用系統，而Hadoop則側重於對數據進行分析統計的應用。
MongoDB能夠滿足對數據庫讀寫性能具有極高要求的應用場景（很消耗memory的），一般這些應用的響應延遲會要求控制在10ms以下，甚至更低。而Hadoop由於每一次的讀寫操作會包含大量數據（Hadoop更適合少次操作大批量數據的場景），通過聚集分析處理大量數據，這種分析一般都會走MapReduce，會造成很高的延遲（數分鐘到數小時不等）
MongoDB查詢
查詢語法
db.collection.find(query, projection).pretty()
collection：文檔名稱，或者可寫成 getCollection('col_name')
query ：可選，使用查詢操作符指定查詢條件
projection：可選，使用投影操作符指定返回的鍵。查詢時返回文檔中所有鍵值， 只需省略該參數即可（默認省略）。
pretty()：易讀
條件語法
| 操作 | 格式 | 範例 |
|---|---|---|
| 等於 |
{<key>:<value>} |
db.col.find({"by":"菜鳥教程"}).pretty() |
| 小於 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
| 小於或等於 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
| 大於 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
| 大於或等於 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
| 不等於 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
AND語法
db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
OR語法
db.col.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
AND 與 OR
db.col.find(
{
key1: value1,
$or: [
{key2: value2},
{key3: value3}
]
}
).pretty()
limit()
該參數指定從MongoDB中讀取的記錄條數。
db.col.find().limit(NUMBER)
skip()
跳過指定數量的數據
db.col.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
排序
db.col.find().sort({KEY:1})
聚合
db.col.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
舉例：現在我們通過以上集合計算每個作者所寫的文章數，使用aggregate()計算結果如下：
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
與sql相同：
select by_user, count(*) from mycol group by by_user
管道
管道在Unix和Linux中一般用於將當前命令的輸出結果作爲下一個命令的參數。
MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢後將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重複的。
表達式：處理輸入文檔並輸出。表達式是無狀態的，只能用於計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。
這裏我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作：
- $project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用於創建計算結果以及嵌套文檔。
-
match使用MongoDB的標準查詢操作。
- $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
- $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。
- $unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
- $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
- $sort：將輸入文檔排序後輸出。
- $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。