mongodb并不具备一些在关系型数据库中很普遍的功能，如连接和复杂的多行事务。
集合-->文档-->id id在文档所属的集合中是唯一的。
db.help()查看数据库级别的帮助，db.foo.help()查看集合级别的帮助。
db.foo.update --不加（）,查看函数具体功能，使用参数。
运行脚本：
mongo --quite host:port/foo scripts.js 连接到指定服务器的foo数据库执行脚本scripts.js文件。
load()函数从交互模式运行脚本：load("scripts.js")
db.version() --返回服务器的版本信息
db.getCollection("version") --访问version数据库：访问无效集合（只能包含字母、数字、$、_，且不以数字开头）
x.y=x['y'] --使用此方法访问无效属性的集合
var name="#$@！"
db[name].find()
var collections = ["cneter","account","chat"]
for (var i in collections){
print(db.blog[collections[i]]);
}
插入：
db.center,insert({"test":1})
批量插入：
db.center.batchInsert({"test":1},{"test":2},{"test":3})
--将多个文档插入一个集合，不能在一次请求中将多个文档插入到多个集合中。
驱动程序允许批量插入的文档有限制，在失败之前的所欲数据都成功插入，之后的数据全部丢失。
使用collecyionOnError选项忽略错误，并继续执行后续插入操作。
shell不支持collectionOnError选项，所有驱动程序支持。
mongodb只进行最基本的检查，插入非法数据很容易，因此，应该只允许信任的源（应用程序服务器）连接数据库。
删除：
db.center.remove() --删除所有的文档
db.center.remove({"test":1}) --删除指定条件的数据
所有的删除都是永久性的，不可以撤销、恢复
删除效率：db.center.remove()<db.center.drop()
"$set"：指定一个字段的值，如果字段不存在，就创建。
db.cneter.update({"_id":1234},{"$set":{"favorite book":"Hao ma,Hao de"}})
--增加favorite book字段，修改字段均可使用"$set"。
db.center.update({"_id":1234},{"$unset":{"favorite":1}}) --将添加的字段删除
使用键值对进行替换，会将整个文档以新的键值对覆盖掉，需要使用￥修饰器来修改键值对.
"$inc"：增加已有键的值。
db.center.update({"name":"kasumi","$inc":{"score":50}}) --值为50
db.center.update({"name":"kasumi","$inc":{"score":100}}) --值为150
仅修改数值类型
"$push":向数组末尾加入一个元素。
"$slice":限制数组所包含的最大长度.
"$sort":继续排序. --"$slice"和"$sort"需要和"$push"组合使用,且必须使用"$each".
"$addToSet":避免插入时，数据重复。
db.center.update({"_id":1234},"$addToSet":{"email":{"$each":["kasum@qq.com","kasumi@qq.com"]}})
删除：
1)把数组看成队列或栈，"$pop" --{"$pop":{"key":1}}:从数组末尾删除一个元素.
2)基于特定的条件删除元素："$pull" --会删除所有的匹配文档，而不是只删除一个.
对集合中间的文档进行修改，若使得文档尺寸变大，这个文档将会被移动到集合的尾部。
移动文档后，会修改集合中的填充因子，当文档尺寸增大，移动到最尾部的时候，它原来所占有的位置就闲置了。
在集合中插入新的文档，会产生新的填充因子，若不产生位置的移动时，填充因子的大小会逐渐减小。
--尽量设置填充因子的值接近1.
频繁移动文档会产生大量空的数据文件，如果有太多不能重用的空白空间 --Error:was empty,skipping ahead
db.runcommand({"collMod":collectionName,"usePowerOf2Sizes":true}) --提高磁盘复用率.
默认情况下，只更新满足条件的第一个文档，需要更改满足条件的所有文档，需要将uodate的第四个参数设置为true.
db.runCommand（{getLastError:1}） --查询更新的文档的数量.
findAndModify --返回修改的数据,进行重新定义.
db.runCommand({"findAndModify":"center","query":{"status":"ready"},"update":{"$set":{"status":"running"}}})
查询：
find 空查询文档（{}）：匹配集合的全部内容.不指定查询条件，默认是{}。
指定需要返回的键：find或者findone的第二个参数指定想要的键。
db.center.find({},{"username":1,"email":1})
键值为1,则在查询结果中返回，键值为0，则在查询结果中剔除。
限制：传递给数据库查询文档的值必须是常量，不能引用文档中其他键的值.
查询条件：
db.center.find({"age":{"$gte":18,"$lte":30}}) --范围查询
$lt:less than $lte:less than and equel $gt:grate than $gte:grate than and equel $ne:not equel
db.center.find({"ticket_no":{"$in":[20,24,45]}}) --or查询
$nin:not in
$or：对多个键的匹配进行匹配
db.cneter.find({"$or":[{"ticket_no":45},{"username":"kasumi"}]})
$mod会将查询的值除以第一个给定值，若余数等于第二个给定的值则匹配成功.
db.center.find({"idnum":{"$mod":[5,1]}})
取反操作：db.center.find("idnum":{"$not":{"$mod":[5,1]}})
一个键可以有人以多个条件，但是一个键不能对应多个更改修饰器.
查询优化器不会对$and进行优化：
db.center.find({"$and":[{"x":{"$lte":1}},{"x":4}]})
db.center.find({"x":{"$lte":1,"$in":[4]}}) --查询效率更高
特定类型的查询：
null
db.center.find({"z":{"$in":[null]},"$exists":true}) --键值为null,并且键存在的文档
db.center.find({"z":null}) --键不存在的文档也会返回.
正则表达式：
查询数组：
db.cneter.find({fruit:{$all:["apple","banana"]}})
$all --通过多个元素来匹配数组，如果使用$all匹配一个元素，则和单独查询没有区别.
以上查询含有重复多行的数组，只返回一次；对只包含查询值得数组，也不会返回.
查询数组特定位置的值：db.cneter.find({"fruit.2":"peach"})
$size --查询特定长度的数组
db.center.find("fruit":{"$size":3}})
$slice --返回某个键匹配的数组元素的一个子集
db.blog.findone(criteria,{"comments":{"$slice":10}}) --返回前10条评论
db.blog.findone(criteria,{"comments":{"$sliice":-10}}) --返回后10条评论
db.blog.findone(criteria,{"comments":{"$slice":[20,30]}})
$slice会返回文档中所有的键
返回匹配的数组元素：db.blog.find({"comments.name":"bob",{"comments.$":1}})
只会返回第一个文档，如果bob有多条评论，只有第一条评论会被返回.
$elemMatch --同时使用查询条件中的恋歌语句与一个数组元素进行比较，但不会匹配非数组元素
db.test.find({"x":{"$elemMatch":{"$gt":10,"$lt":20}}})
内嵌文档的查询：
db.people.find({"name.first":"joe","name.last":"schmoe"}) --与查询顺序无关.
db.people.find({"name":{"first":"joe","last":"schmoe"}}) --文档必须精确匹配
正确指定一组条件，而不必指定每一键，需要使用$elemMatch:
db.blog.find({"comments":{"$elemMatch":{"author":"joe","score":{"$gt":5}}}})
$where:
db.foo.find({"$where":function(){
for(var current in this){
fro(var other in this){
if (current != other && this[current]==this[other]){
return true;
}
}
}
return false;
}})
服务器端javascript很容易受到注入攻击，可以在运行mongodn时指定--noscripting
游标：for(i=0;i<100;i++){
db.cillection.insert({x:i})
}
var cursor = db.collection.find();
db.center.find().limit(3):限制返回查询结果的数量
db.center.find().skip(3):略过查询结果的前三个返回值
db.center.find().sort({username:1,age:-1}):根据字段名进行排序，1：升序，-1：降序
对混合类型的键排序，其顺序排序是预先定义好的：
最小值<null<数字<字符串<对象/文档<数组<二进制数据<对象ID<布尔型<日期型<时间戳<正则表达式<最大值
避免skip跳过大量的数据：
var page1=db.foo.find().sort({"date":-1}).limit(100)
var latest=null
//显示第一页
while(page1.hashNext()){
latest=page1.next();
display(latest);
}
//获取下一页
var page2=db.foo.find({"date":{"$gt":latest.date}});
page2.sort({"date":-1}).limit(100);
选取随机文档：
//效率不高的使用方法
var total=db.foo.count()
var random = Math.floor(Math.random()*total)
db.foo.find().skip(random).limit(1)
可在插入数据的时候增加一个额外的随机键：
db.people.insert({"name":"joe","random":Math.random()})
var random =Math.random()
result= db.people.findOne({"random":{"$gt":random}})
高级查询选项：
$maxscan:指定查询中扫描文档数量的上限
db.foo.find(criteria)._addSpecial("$maxscan":20)
$min:查询的开始条件
$max:查询的结束条件
$showDiskLoc:用于显示该条结果在磁盘上的位置
db.foo.find()._addSpecial('$showDiskLoc',true)
查询的时候，游标右移，当问道那个返回数据库的时候，体积增大，预留的空间不足，会挪至集合的末尾处，导致游标到末尾。
解决：使用快照.db.foo.find().snapshot()
快照会使查询变慢，只在必要时使用快照.
数据库游标在应用程序一段时间不使用的时候，会自动销毁游标，为了延长游标的使用时间，使用immortal函数，使游标不超时.
数据库命令：
db.listCommands():查看所有的数据库命令
有些命令需要使用管理员权限：而且需要在admin库上才能执行.
在其他库执行管理员命令：
use temp
db.adminCommand({"shutdown":1})
设计应用
索引
使用explain()查看在查询过程所做的所有事情.
db.users.find({username:"kasumi"}).explain()
建立索引：db.users.ensureIndex({"username":1})
创建索引如果没能在几秒内返回，可在另外一个shell执行：db.currentOp()或者查看mongod的日志查看索引创建的进度.
缺点：
对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都会消耗更多的时间，数据发生变动的时候，不仅需要更新文档，还要更新集合上的所有索引.
查询结果的默认排序是升序.
结果集的大小超过32MB，数据库就会出错，拒绝对如此多的数据进行排序.
索引实质上是树，最小的值在最左的子叶上，最大的值在最右的子叶上.使用新数据较多--保留这棵树最右侧的数据，尽可能使索引右平衡.
低效率的操作符：
$where、$exists --不能使用索引
尽量使用$in而不是$or --两次查询将结果合并的效率不如单词查询的高,$or就是将两次查询的结果合并.
建立在文档上的索引，只有完全匹配的子文档才会使用索引，对子文档的查询，需要建立子文档的索引.
多键索引：这个键在某个文档中是一个数组，被标记为多键索引，被标记为多键索引后，只能删除索引再重建，才能恢复为非多键索引.
索引基数：集合中某个字段拥有的不同值得数量.
一个字段的基数越高，这个键上的索引越有用.
在基数较高的字段上建立索引，将基数较高的键放在复合索引之前.（基数较低的键之前）
hint()：强制使用指定的索引
db.c.find({"age":14,"username":/.*/}).hint({"username":1,"age":1})
--默认使用("age":1,"username":1) --先进行精确匹配再进行模糊匹配
查询优化器：
如果有多个可用的索引，结果先返回的查询计划被缓存，其他查询会被中止.
explain(）中allplans会显示所有尝试过的查询计划.
{"$natural":1} --强制使用全表扫描,返回结果是按照磁盘上的顺序排列的.
索引类型：
唯一索引：
db.users.ensureIndex({"username"；1}，{"unique":true}) --重复的值将不能插入
如果集合中已经存在重复值了，再创建唯一索引会导致失败.
db.users.ensureIndex({"username"；1}，{"unique":true,"dropDups":true}) --遇到重复值得时候会删除
稀疏索引：
db.ensureIndex({"email":1},{"unique":true,"sparse":true}) --字段可以没有值，但是当字段有值的时候必须是唯一的.
索引管理：
数据库索引信息存储在system.indexes集合中，这是一个保留集合，不能在其中插入或者删除文档
只能通过ensureIndex或者dropIndexes对其进行操作.
db.[collectionName].getIndexes():查看给定集合上的所有索引信息.
创建索引的时候，会阻塞所有对数据库的读请求和写请求，一直到索引创建完成为止.
创建索引的时候使用background选项，创建索引时，如果有新的数据库请求要处理，创建索引的过程会暂停一下.
特殊的索引和集合：
固定集合：
向已经占满的固定集合中插入数据，固定集合会将最老的文档从集合中自动删除.
db.createCollection("my_collection",{"capped":true,"size":10000})
将已有的常规集合转换为固定集合：db.runCommand({"convertToCapped":"test","size":10000})
自然排序：
db.my_collection,find().sort({"$natural":-1})
没有_id索引的集合：
调用createCollection创建集合的时候，指定autoIndexId为false.
没有_id索引的集合，不能复制所在的mongod.
2.2版本之前，固定集合默认是没有_id索引的.
TTL索引：
为每一个文档设置一个超时时间，一个文档达到预设的老化程度之后，就会被删除.
db.foo.ensureIndex({"lastUpdated":1},{"expireAfterSecs":606024})
全文本索引：
db.adminCommand({"setParameter":1,"textSearrchEnabled":true}) --启用全文本索引
权重：db.hn.ensureIndex({"title":"text","desc":"text","author":"text"},{"weights":{"title":3,"author":2}}) --默认值为1
索引一经创建就不能改变字段的权重了.
GridFS存储文件： --用来存储大型二进制文件
1.使用GridFS能够简化栈.
2.GridFS会自动平衡已有的复制或为mongodb设置自动分片，所以对文件存储做故障转移或者横向扩展会更加容易.
3.用于存储用户上传的文件时，GridFS可以比较从容得解决其他一些文件系统可能遇到的问题.
4.文件存储的集中度会比较高.
缺点：
1.性能比较低.
2.如果要修复GridFS上的文档，只能将已有的文档删除，然后再将整个文档重新保存.
from pyymongo import Connection
import gridfs
db = Connection().test
fs = gridfs.GridFS（db）
file_id = fs.put("hello ,kasumi",filename="foo.txt")
fs.list()
fs.get(file_id).read()
聚合：
聚合框架：
筛选filtering、投射projecting、分组grouping、排序sorting、限制limiting、跳过skipping
db.articles.aggregate({"$project":{"author":1}},{"$group":{"_id":"$author","count":{"$sum":1}}},{"$sort":{"count":-1}},{"$limit":5})
数学表达式：
$add: +
$subtract: -
$multiply: *
$divide: /
$mod: 求余
db.employees.aggregate({"$project":{"totalplay":{"$add":["$salary","$bonus"]}}})
字符串表达式：
$substr:在第一个参数的字符中，从第二个参数开始，截取第三个参数的字节数
$concat:将给定的字符串连接起来
$toLower:
$toUpper:
逻辑表达式：
数组操作符：
$addToSet:如果参数不在数组中，则将它添加到数组中.
$push:无条件的添加参数到数组中.
db.runCommand({"distinct":"people","key":"age"}) --指定集合和键
应用程序设计：
范式可以提高数据的写入速度，反范式能够提高数据的读取速度.
删除旧数据：
固定集合：当集合被填满的时候，将旧数据从固定集合中挤出.
TTL集合：更加精确的控制文档删除的时机.
定期删除文档:每月使用单独的文档，定期删除.
不适合使用mongodb的场景：
1.mongodb不支持事务.
2.在多个不同维度上对不同类型的数据进行连接.
3.使用工具不支持mongodb.
复制：
创建副本集：
客户端不能在备份节点执行写操作.
默认情况下，客户端不能从备份节点中读取数据.
副本集内的每个成员都必须能够连接到其他所有成员.
副本集的组成：
同步：
复制功能是使用操作日志oplog实现的,操作日志包含了主节点的每一次操作.oplog是主节点的local数据库中的一个固定的集合.
备份节点从当前使用的同步源中获取需要执行的操作，然后再自己的数据集上执行这些操作.最后将这些操作写入自己的oplog.
从应用程序连接副本集：
主节点挂掉后，应用程序不能执行读操作，如果希望主节点挂掉后，应用程序可以执行读操作，可以从备份节点读取数据.
从备份节点读取数据的时候，并不在意读到的数据是不是最新的.
低延迟的读和写：必须使用分片，副本集值允许在主节点上进行写操作.
管理：
将成员的投票数量设置为0:
rs.add({"_id":1,"host":"server-1:27017","vote":0})
当副本集中数量较多时，可以设置某些成员没有选举权限。
rs.reconfig(config,{"force":true}) --强制重新配置副本集
阻止选举：
如果需要对主节点做维护，但是不希望这段时间内将其他成员选举为主节点，那么可以在每个备份节点上执行freeze命令，强制他们处于备份节点的状态.
rs.freeze(10000)
释放：rs.freeze(0)
监控复制：
rs.status()
server1.adminCommand({replSetGetStatus:1})['syncingTo'] -查看服务器的同步源
增加oplog的大小：
1.如果当前节点是主节点，让它退位，以便让其他成员的数据能够尽快更新到与它一致.
2.关闭当前服务器.
3.将当前服务器以单机模式启动.
4.临时将oplog的最后一条insert操作保存到其他集合中.
5.删除当前的oplog：db.oplog.rs.drop()
6.创建一个新的oplog：db.createCollection("oplog.rs",{"capped":true,"size":10000})
7.将最后一条操作记录写回oplog
确保数据插入成功，如果没有插入成功，将服务器添加到副本集后，会删除所有数据。
8.将服务器作为副本集重新启动.
主从设置：
mongod --master
mongod --slave --source masterip:port
主从模式切换到副本集模式：
1.停止系统所有的写操作.
2.关闭所有的mongod服务.
3.使用--replSet选项重启主节点.
4.初始化这个只有一个成员的副本集.
5.使用--replSet和--fastsync选项启动从节点.
6.使用rs.add()将之前的从节点加入副本集.
7.对每个从节点重复5-6步.
8.当所有从节点变为备份节点之后，就可以开启系统写的功能了.
9.从配置文件、命令行和内存中删除fastsync选项.
分片：
分片：
sh.status()可以看到集群的状态：分片摘要信息、数据库摘要信息、集合摘要信息.
主分片与副本集中的主节点不同.主分片指的是组成分片的整个副本集,而副本集中的主节点指的是能够处理写请求的单台服务器.
要对一个集合分片，首先要对这个集合的数据库启用分片：sh.enableSharding("center")
在启用分片之前，现在希望作为片键的键上创建索引:db.users.enableIndex({"username":1})
根据username对集合进行分片：sh.shardCollection("center.users",{"username":1})
如果有多个现存的副本集没有作为分片，只要他们没有同名的数据库，就可以将它们作为全新的分片全部添加到集群中.
db.locks.findOne({"_id":"balancer"}) --查看mongos的均衡器.
mongos：
use config
db.shards.find() --查看集群内所有的分片信息.
db.databases.find() --跟踪记录所有数据库的信息.
db.collection.find() --跟踪记录所有分片集合的信息.
chunks --记录集合中所有块的信息
changelog --跟踪记录集群的操作
db.tags.find() --为系统配置分片标签时发生的.
settings --当前均衡器设置和块大小的文档信息.
查看连接统计：db.adminCommand({"connPoolStats":1})
host1这样的主机名是来自配置服务器的连接，name/host1这样的主机是来自分片的连接.
在mongos和mongod上运行命令才会有效.
添加服务器：
只要保证在mongos的--configdb选项中指定了一组正确的配置服务，mongos可立即与客户端建立连接.
修改分片的服务器：
只有在使用单机服务器作为分片，而不是使用副本集作为分片时，才需手动修改config.shards.
将单机服务器分片修改为副本集分片：
1.停止向系统发送请求
2.关闭单机服务器server1和所有的mongos进程
3.以副本集模式重启服务器server1
4.连接到server1，将其作为一个但成员副本集进行初始化
5.连接到配置服务器，替换该分片的入口，在config.shards中将分片的名称替换.
删除分片：
db.adminCommand({"removeShard":"server1"})
保证均衡器开启的情况下，删除分片的时候，会将数据迁移至其他分片.
查看执行的状态，可以再次执行以上命令，查看当前的状态.
数据均衡：
sh.setBalancerState(false) --执行所有的数据库管理操作执勤啊，都应该先关闭均衡器.
db.locks.find({"_id":"balancer"})["state"] --检查均衡器是否关闭
刷新配置：
db.adminCommand({"flushRouterConfig":1}) --手动刷新所有缓存.
应用管理：
查看正在进行的操作：
db.currentOp()
使用系统分析器来查找耗时过长的操作，但是mongod的整体性能也会有所下降，因此只定期打开分析器来获取信息.
db.setProfilingLevel(2)
将分析级别设为0可关闭分析器：db.setProfilingLevel(0)
mongotop --查看那个集合最繁忙
mongostat --提供有关服务器的信息，默认每秒输出一次包含当前状态的列表.
数据管理：
身份认证：
分片时，数据库admin会被保存在配置服务器上，所以分片中的mongod甚至并不知道它的存在，
因此，在它们看来，它们虽然开启了身份认证但却不存在管理员用户。于是，分片会允许一个本地的local客户端无需身份认证便可读写数据.
将网络配置为止允许客户端访问mongos进程即可.不过，如果担心客户端在分片的本地上运行，不通过mongos进程而直接连接到分片的话，可在分片中添加管理员用户.
移动集合：
无法在数据库间移动集合，但可更改集合名：db.sourceColl.renameCollection("newname")
将一个集合移动到另一个mongod中：db.runCommand({"cloneCollection":"collName","from":"histname:port"})
持久性：
mongod内置恢复工具：mongod --dbpath /data/gst/mongodb2.6.12/data --repair [--repairpath /data]:指定恢复的目录
mongodump --repair
mongod.lock文件：如果启用了日记系统，则这一文件不会出现
mongod正常退出的时候，会清除这一文件，如果没有清除文件，则说明mongod非正常退出.
mongod.lock文件会阻止mongod的启动，如果mongod.lock阻止了mongod的启动，不能单纯的删除mongod.lock文件，需要对数据进行修复.
服务器管理：
启动和停止mongodb：
--dbpath
--port
--fork
--logpath
--directoryperdb:将每个数据库存放在单独的目录中
--config
启动数据库的时候，mongodb会将一个文档写入local.startup_log >db.startup_log.find()
关闭：
admin库：db.shutdownServer()
db.adminCommand({"shutdown":1,"force":true}) --强制关闭
监控mongodb:
备份:
复制数据文件：
db.fsyncLock() --锁定数据库，禁止任何写入，并进行同步.所有的写入操作加入队列等待.
db.fsyncUnlock()
mongodump / mongorestore：--drop在恢复一个集合前先删除.
对副本集进行备份：
对备份节点进行备份，减轻主节点的负担.
使用mongodump在备份的时候，需要使用--oplog，得到基于某个是简单的快照，否则备份的状态不会和任何其他集群成员的状态相吻合.
恢复的时候需要运行--oplogReplay.
对分片集群进行备份：
整个集群：
关闭均衡器，通过mongos运行mongodump,恢复备份需要运行mongorestore并连接到一个mongos.
mongooplog进行增量备份：
1.记录下A的oplog中最近一次的操作时间
op=db.oplog.rs.find().sort({$natural:-1}).limit(1).next();
start =op['ts']['t']/1000
2.对数据进行备份，恢复备份至B上的数据库目录
3.定期添加A上的操作至B,从而完成数据的复制.
mongooplog --from A --seconds 1234567
seconds后的参数，应该为第一步中计算得到的start变量和当前时间的差值，再额外加上几秒.