前言：
MongoDB，文档存储型数据库（document store）。NoSQL数据库中，它独占鳌头，碾压其他的NoSQL数据库。
使用C++开发的，性能仅次C。与redis一样，开源、高扩展、高可用。
基于分布式文件存储。分布式：文件分开存的（由Google提出的mapreduce，是目前分布式的鼻祖）。就像苹果的iCloud，照片、文件分开存储的。
纽约时报用的数据库就是它（from wiki），360部分业务的数据库也是它。而且据说伟大的wiki，也是从曾经的MySQL迁移到了MongoDB。
MongoDB的适用场景可以看下这篇文章：https://yq.aliyun.com/articles/64352
但要注意，MongoDB在使用过程中会消耗大量磁盘空间和内存。而且，MongoDB它非事务机制，无法保证事件的原子性。
MongoDB不适合的场景：
(1).需高度事务性的系统。当原子性操作失败时，传统的关系型数据库支持回滚操作，以保证数据在操作过程中的正确性。而目前，MongoDB暂不支持此事务。例如银行或会计系统。
(2).传统的商业智能应用。针对特定问题的BI数据库需要高度优化的查询方式。
(3).使用SQL方便时（关联查询）。MongoDB的查询方式是JSON类型的查询方式，虽然查询也比较灵活，但如果使用SQL进行统计会比较方便时，这种情况就不适合使用MongoDB。
MongoDB描述：
MongoDB是文档数据库，以文档为单位。Bson文档（Json的二进制）
与JS相关，内部引擎用了JS解释器。
把一个文档存储为Bson结构，在查询时，转换位Json对象，并可以通过JS语法来操作。
MongoDB PK 传统型数据库：
传统型数据库：结构化数据，定好表结构后，每一行内容必须符合表结构，以至于每一行看起来都长得差不多。
MongoDB：以文档为单位，没有表结构。表中的每篇文档都可以有自己独特的属性和结构。
MongoDB最大的特点就是反范式化，管你几张表，都可以一个文档解决。每个文档相当于一棵树，可以无限伸枝。文档与文档之间相互独立，没有固定的结构。
（一）.文档的表现形式：一个Json对象，一个文档
# 一个文档 { id: 3 name: "lisi" age: 10 } # 另一个文档 { id: 4 name: "wangwu" age: 20 area: "nb" hobby: ["swimming", "football"] }
（二）.思考这么一个问题：
以此https://movie.douban.com/subject/26861685/?from=showing为例，设计一个影评数据库。
传统数据库：影片信息一张表，影评一张表，回复评论一张表，打分一张表。查询起来相当费劲，关联相当复杂。
MongoDB：上述内容全部丢进一个文档中解决：
{ file_name: "红海行动" long_time: 120 comment: [ { comment1: "影评1" reply1: "好评" } ] }
一、install MongoDB for win7 32bit（万事从安装开始）
悲催的win7 32位系统，安装这只芒果可是受尽折磨，不是执行命令后没反应、就是因为32/64位的问题……（读音像mango，叶子图标也像芒果叶子，本人就干脆喊芒果了）。
第一步操作成功：（开心）MongoDB的默认端口为27017
第二步配置：（注意环境变量的路径大小写，第一次没成功，后来直接在地址栏上复制了路径，成了！所以猜测，可能是因为路径大小写问题造成）
有时候电脑会抽风，即使配置好了环境变量，在C盘盘符下打这串命令会提示不是内部命令。那么直接cd进入mongodb/bin目录，再执行这条命令，就行了。
可在系统服务中看到它了：
相对现在的新版本，这个算是很老的版本了，不过学习用应该是够了。
MongoDB使用内存映射文件，32位系统上，数据库容量最大上限为2G（学习用而已，有那么多数据吗[糗]）关于这个内存映射文件，不了解也没关系，影响不大
第三步：搞一个可视化管理工具
本来想用Robomongo（因为它界面很好看），但没找到适用于win7 32位系统的[/喷血]。如有大大找到的话，恳请提供。
现在在用MongoVUE，专门用于windows系统的。填写连接卡的时候，最后下面三个不填也可以连上。Name随便写，可以写你喜欢的人的名字；Server：具体情况具体填，可以填一个远程主机的IP；Database(s)这项不填，就会获得所有数据库。
二、python3操作MongoDB
(一).连接localhost server，创建一个新数据库
注意：MongoDB的默认端口号是27017，跟其他数据库一样，创建连接时要写上。
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) # 也可以写成 # conn = MongoClient("mongodb://localhost:27017") db = conn.testdb # 创建数据库 conn.close()
MongoDB不需要提前创建好数据库，可以直接"连接对象.数据库名称"。如果没有这个数据库，则会自动创建。如果有这个数据库了，就会连接上。
但是，如果该数据库中没有数据，则不会显示在管理工具里面。
（二）.增。
(1).插入单条记录
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb # db = MongoClient("localhost", 27017).testdb # 这样写的话，后面数据库连接就没法关闭了。所以别偷懒，还是要分开写。 db.col.insert({"name": "jack613", "province": "江南", "age": 23}) # col是表名 conn.close()
(2).插入多条记录
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb db.col.insert([ {"name": '张三', 'province': '江苏', 'age': 24}, {"name": 'mkcry', 'province': '辽宁', 'age': 24}, {"name": 'jack', 'province': '山西', 'age': 30} ]) conn.close()
总结：插入多条记录，insert()的括号中，需要用[]把元素包裹起来。insert([{},{},{}])
（三）.删。特别注意：remove()括号中不加条件，就会把表中的记录全删了！切记注意！
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb db.col.remove({"name": "张三"}) conn.close()
（四）.改。update({条件},{更新的数据})
把条件和更新的数据放进去update()的括号里就可以了。更新语句，注意格式别写错了，应该是{"$set":{"key":value}}
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb db.col.update({"name": "jack"}, {"$set": {"age": 29}}) conn.close()
（五）.查。
(1).使用find_one()查询并返回第一个匹配到的文档
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb db.col.find_one() conn.close()
可以把"db.col.find_one()"放在print()中，这样就可以看到打印出来的查询结果了。print()之后的结果：{'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 88}
这个'_id':ObjectId('xxxxxxxxx')是自动生成的唯一值。
db.col.find_one({"name":"abc"}) 没有找到文档则返回None
(2).查询所有记录。可以使用find()函数，执行后返回的是一个结果集对象，需要用for循环遍历出来。
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb # print(db.col.find()) # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x01D96210> for item in db.col.find(): print(item) conn.close() """ # 远行结果： {'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 30} {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665c'), 'name': '张三', 'province': '湖南', 'age': 24} {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665d'), 'name': 'mikcry', 'province': '北京', 'age': 24} {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665e'), 'name': 'it', 'province': '陕西', 'age': 30}
(3).条件查询
只需要将条件当作参数放进find()的括号中即可：
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb for item in db.col.find({"name": "jack"}): print(item) conn.close()
例1：查询所有小于某个值的记录
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb for item in db.col.find({"age": {"$lt": 25}}): print(item) conn.close() """ 运行结果： {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665c'), 'name': '张三', 'province': '湖南', 'age': 24} {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665d'), 'name': 'jack', 'province': '山东', 'age': 24} """
#大于的话，就把{"age":{"$lt":25}}中的lt换成gt
(4).统计记录
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb db.col.find({"age": {"$eq": 88}}).count() # 返回int，但不会直接显示结果，需要赋值变量或者打印 # print(db.col.find({"age": {"$eq": 88}}).count()) # 2 conn.close()
(5).根据_id查询记录
需要引入一个库，这个库python3自带了。from bson.objectid import ObjectId
from pymongo import MongoClient from bson.objectid import ObjectId conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb # ObjectId是唯一的，所以用find_one()就可以了 db.col.find_one({'_id': {ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b')}}) # print(db.col.find_one({'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b')})) # {'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 88} conn.close()
(6).排序。MongoDB默认升序排序。
sort()小括号中放入指定的key就可以了：
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb for item in db.col.find().sort("age"): print(item) conn.close() """ 运行结果： {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665c'), 'name': '张三', 'province': '湖南', 'age': 24} {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665d'), 'name': 'mikcry', 'province': '山东', 'age': 24} {'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 88} {'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665e'), 'name': 'it', 'province': '陕西', 'age': 30} """
另外，可以加入参数去设定排序方式。
比如倒序，例1：（需要引入pymongo）
import pymongo from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017) db = conn.testdb for item in db.col.find().sort("age", pymongo.DESCENDING): # descending降序 print(item) conn.close()
（六）.补充内容
(1).删除一张表：db.drop_collection("table_name") 表和其中的数据同时删除
(2).查看一个数据库中所有的表：db.collection_names()