摘要：我們常說的分表分庫分區(qū)等概念都屬于分片的實際體現(xiàn)。傳統(tǒng)分片做法是手工分表分庫。自動分片技術(shù)是根據(jù)指定的片鍵自動拆分?jǐn)?shù)據(jù)并維護(hù)數(shù)據(jù)請求路由的過程。

1）mongo是一個面向文檔的數(shù)據(jù)庫，它集合了nosql和sql數(shù)據(jù)庫兩方面的特性。
2）所有實體都是在首次使用時創(chuàng)建。
3）沒有嚴(yán)格的事務(wù)特性，但是它保證任何一次數(shù)據(jù)變更都是原子性的。
4）也沒有固定的數(shù)據(jù)模型
5）mongo以javascript作為命令行執(zhí)行引擎，所以利用shell進(jìn)行復(fù)雜的計算和查詢時會相當(dāng)?shù)穆?6）mongo本身支持集群和數(shù)據(jù)分片
7）mongo是c++實現(xiàn)的，支持windows mac linux等主流操作系統(tǒng)
8）性能優(yōu)越，速度快

1.增刪操作
   db.user.insert({name:"aaaa",age:30});
   db.user.save({name:"aaaa",age:30});
   db.collection.insertOne({});(3.2新特性)
   db.collection.deleteOne(,{});(3.2新特性)
   db.collection.remove({name:"aaa"});
   db.collection.remove();(刪除全部)
   
2.更新操作
  db.users.update ({   " name"   :   "joe"   },   joe );
  db.users.update ({   " name"   :   "joe"   },   joe,  true );------upsert模式
  db.users.update ({   " name"   :   "joe"   },   joe,  true ，true);------MULTI模式
  

update是對文檔替換，而不是局部修改默認(rèn)情況update更新匹配的第一條文檔，multi模式更新所有匹配的

3.查詢操作
  -- 普通查詢
  db.user.find();
  db.user.find({name:"aaa"});
  db.user.findOne({name:"aaa"});
  
  -- 模糊查詢
  db.UserInfo.find({userName :/A/}) （名稱%A%）
  db.UserInfo.find({userName :/^A/}) (名稱A%)
  
4.操作符
    1.$lt, $lte,$gt, $gte(<, <=, >, >= )     
    2.$all    數(shù)組中的元素是否完全匹配  db.things.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );
    3.$exists  可選：true，false  db.things.find( { a : { $exists : true } } );
    4.$mod  取模：a % 10 == 1  db.things.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } );
    5.$ne 取反：即not equals  db.things.find( { x : { $ne : 3 } } );
    6.$in 類似于SQL的IN操作  db.things.find({j:{$in: [2,4,6]}});
    7.$nin $in的反操作，即SQL的  NOT IN  db.things.find({j:{$nin: [2,4,6]}});
    8.$nor $or的反操作，即不匹配(a或b)  db.things.find( { name : "bob", $nor : [ { a : 1 },{ b : 2 }]})
    9.$or Or子句，注意$or不能嵌套使用  db.things.find( { name : "bob" , $or : [ { a : 1 },{ b : 2 }]})
    10.$size  匹配數(shù)組長度  db.things.find( { a : { $size: 1 } } );
    11.$type  匹配子鍵的數(shù)據(jù)類型，詳情請看  db.things.find( { a : { $type : 2 } } );

5.數(shù)組查詢
    $size 用來匹配數(shù)組長度（即最大下標(biāo)）  
    // 返回comments包含5個元素的文檔   
    db.posts.find({}, {comments:{‘$size’: 5}});  
    // 使用冗余字段來實現(xiàn)  
    db.posts.find({}, {‘commentCount’: { ‘$gt’: 5 }});   
    $slice 操作符類似于子鍵篩選，只不過它篩選的是數(shù)組中的項  
    // 僅返回數(shù)組中的前5項  
    db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: 5}});  
    // 僅返回數(shù)組中的最后5項  
    db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: -5}});  
    // 跳過數(shù)組中的前20項，返回接下來的10項  
    db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: [20, 10]}});  
    // 跳過數(shù)組中的最后20項，返回接下來的10項  
    db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: [-20, 10]}});  
    MongoDB 允許在查詢中指定數(shù)組的下標(biāo)，以實現(xiàn)更加精確的匹配  
    // 返回comments中第1項的by子鍵為Abe的所有文檔  
    db.posts.find( { "comments.0.by" : "Abe" } );   

1.創(chuàng)建索引
    db.things.ensureIndex ({"j": 1});
    創(chuàng)建子文檔 索引
    db.things.ensureIndex ({"user.Name" : - 1});
    創(chuàng)建 復(fù)合 索引
    db.things.ensureIndex ({
    "j" : 1 ,   //  升序
    "x" : - 1   //  降序
    });
    如果 您的 find 操作只用到了一個鍵，那么索引方向是無關(guān)緊要的  
    當(dāng)創(chuàng)建復(fù)合索引的時候，一定要謹(jǐn)慎斟酌每個鍵的排序方向
    
2.修改索引
    修改索引，只需要重新 運(yùn)行索引 命令即可  
    如果索引已經(jīng)存在則會 重建， 不存在的索引會被 添加  
    db . things . ensureIndex ({
        --- 原來的索引會 重建
        "user.Name " :   - 1 ,
        --- 新增一個升序 索引
        "user.Name " :   1 ,
        ---  為 Age 新建降序 索引
        "user.Age " :   - 1
    }, 
    打開后臺執(zhí)行
    {    ‘background" :   true} 
    );
    重建索引

things .reIndex();
3.刪除索引

   刪除集合中的所有 索引

. things . dropIndexes ();

   刪除指定鍵的索引  
   db.things.dropIndex ({
       x :   1 ,
       y :   - 1
   });  
   使用 command 刪除指定鍵的 索引
   db.runCommand ({
       dropIndexes : "foo " ,
       index  :   {   y :   1   }
   });  
   使用 command 刪除所有 索引

. runCommand ({dropIndexes : "foo " ,index : "*‘})

   如果是刪除集合中所有的文檔（remove）則不會影響索引，當(dāng)有新文檔插入時，索引就會重建。 

4.唯一索引

   創(chuàng)建唯一索引，同時這也是一個符合唯一索引  
   db.things.ensureIndex (
   {
       "firstName " :   1 ,
       "lastName " :   1
   },   {
   指定為唯一索引
   "unique " :   true ,
   刪除重復(fù) 記錄
   "dropDups " :   true
   });

5、強(qiáng)制使用索引

 強(qiáng)制使用索引 a 和 b 
   db.collection.find ({
       "a " :   4 ,
       "b " :   5 ,
       "c " :   6
   }). hint ({
       "a " :   1 ,
       "b " :   1
   });
   強(qiáng)制不使用任何 索引
   db.collection.find ().hint ({
       "$ natural" :   1
   });

索引總結(jié):

    索引可以加速查詢；
    單個索引無需在意其索引方向；
    多鍵索引需要慎重考慮每個索引的方向；
    做海量數(shù)據(jù)更新時應(yīng)當(dāng)先卸載所有索引，待數(shù)據(jù)更新完成后再重建索引；
    不要試圖為每個鍵都創(chuàng)建索引，應(yīng)考慮實際需要，并不是索引越多越好；
    唯一索引可以用來消除重復(fù)記錄；
    地理空間索引是沒有單位的，其內(nèi)部實現(xiàn)是基本的勾股定理算法

安全與認(rèn)證
1、 默認(rèn)為無認(rèn)證，啟動用登錄 shell ；
2、 添加賬號；
3、 關(guān)閉 shell 、關(guān)閉 MongoDB ；
4、 為 MongoDB 增加 — auth 參數(shù)；
5、 重 啟 MongoDB ；
6、 登錄 shell ，此時就需要認(rèn)證了

冷備份
1、關(guān)閉MongoDB引擎
2、拷貝數(shù)據(jù)庫文件夾及文件
3、恢復(fù)時反向操作即可

-- 優(yōu)點：可以完全保證數(shù)據(jù)完整性；
-- 缺點：需要數(shù)據(jù)庫引擎離線     

熱備份
1、 保持MongoDB為運(yùn)行狀態(tài)
2、使用mongodump備份數(shù)據(jù)
3、使用mongorestore恢復(fù)數(shù)據(jù)

--    優(yōu)點：數(shù)據(jù)庫引擎無須離線
--缺點：不能保證數(shù)據(jù)完整性，操作時會降低MongoDB性能

主從復(fù)制備份
1、創(chuàng)建主從復(fù)制機(jī)制
2、配置完成后數(shù)據(jù)會自動同步
3、恢復(fù)途徑很多

-- 優(yōu)點：可以保持MongoDB處于聯(lián)機(jī)狀態(tài)，不影響性能
-- 缺點：在數(shù)據(jù)寫入密集的情況下可能無法保證數(shù)據(jù)完整性

修復(fù)
db.repairDatabase();
修復(fù)數(shù)據(jù)庫還可以起到壓縮數(shù)據(jù)的作用；
修復(fù)數(shù)據(jù)庫的操作相當(dāng)耗時，萬不得已請不要使用；
建議經(jīng)常做數(shù)據(jù)備份；

1、主從復(fù)制
    選項      說明
    --only  作用是限定僅復(fù)制指定的某個數(shù)據(jù)庫
    --slavedelay  為復(fù)制設(shè)置操作延遲，單位為秒
    --fastsync  以主節(jié)點的數(shù)據(jù)快照為基礎(chǔ)啟動從節(jié)點。
    --autoresync  當(dāng)主從節(jié)點數(shù)據(jù)不一致時，是否自動重新同步
    --oplogSize  設(shè)定主節(jié)點中的oplog的容量，單位是MB
        
2、副本集
    與普通主從復(fù)制集群相比，具有自動檢測機(jī)制
    需要使用—replSet 選項指定副本同伴
    任何時候，副本集當(dāng)中最多只允許有1個活躍節(jié)點
    
3、讀寫分離
    將密集的讀取操作分流到從節(jié)點上，降低主節(jié)點的負(fù)載
    默認(rèn)情況下，從節(jié)點是不允許處理
    客戶端請求的，需要使用—slaveOkay打開
    不適用于實時性要求非常高的應(yīng)用
    
4、工作原理—— OPLOG
    oplog保存在local數(shù)據(jù)庫中，oplog就在其中的
    oplog.$main集合內(nèi)保存。該集合的每個文檔都記錄了主節(jié)點上執(zhí)行的一個操作，其鍵定義如下：
     ts：操作時間戳，占用4字節(jié)
     op：操作類型，占用1字節(jié)
     ns：操作對象的命名空間（或理解為集合全名）
     o：進(jìn)一步指定所執(zhí)行的操作，例如插入

5、工作原理—— 同步
     從節(jié)點首次啟動時，做完整同步
     主節(jié)點數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，做增量同步
     從節(jié)點與主節(jié)點數(shù)據(jù)嚴(yán)重不一致時，做完整同步
    
6、復(fù)制管理—— 診斷
    db.printReplicationInfo() 
    在主節(jié)點上使用
     返回信息是oplog的大小以及各種操作的耗時、空間占用等數(shù)據(jù)
    在從節(jié)點上使用
    db.printSlaveReplicationInfo() 
     返回信息是從節(jié)點的數(shù)據(jù)源列表、同步延遲時間等

7、復(fù)制管理—— 變更OPLOG 容量    
    在主節(jié)點上使用
      設(shè)定—oplogSize參數(shù)
      重啟MongoDB
    
8、復(fù)制管理—— 復(fù)制認(rèn)證
    主從節(jié)點皆須配置
     存儲在local.system.users
     優(yōu)先嘗試repl用戶
     主從節(jié)點的用戶配置必須保持一致

1、分片與自動分片

  分片是指將數(shù)據(jù)拆分，分散到不同的實例上進(jìn)行負(fù)載分流的做法。我們常說的“分表”、“分
    庫”、“分區(qū)”等概念都屬于分片的實際體現(xiàn)。
  傳統(tǒng)分片做法是手工分表、分庫。自動分片技術(shù)是根據(jù)指定的“片鍵”自動拆分?jǐn)?shù)據(jù)并維護(hù)數(shù)據(jù)
請求路由的過程。

遞增片鍵--連續(xù) 不均勻 寫入集中 分流較差
隨機(jī)片鍵--不連續(xù) 均勻 寫入分散 分流較好
三個組成部分
--片
  保存子集數(shù)據(jù)的容器
--mongos
  MongoDB的路由器進(jìn)程
--配置服務(wù)器
  分片集群的配置信息

2、創(chuàng)建分片

--啟動配置服務(wù)器
  可以創(chuàng)建一個或多個
--添加片
  每個片都應(yīng)該是副本集
--物理服務(wù)器
  性能、安全和穩(wěn)定性    

3、管理分片

--查詢分片
  db.shards.find();
--數(shù)據(jù)庫
  db.databases.find();
--塊
  db.chunks.find();
--分片狀態(tài)
  db.printShardingStatus();
--刪除片
  db.runCommand({ “removeshard” : “ip:port” });

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