MongoDB定义
MongoDB是一个文档数据库，是一个非关系性数据库 , 具体高性能 、高扩展、文档性 ，是目前NoSQL中最热门的数据库。
MongoDB特点
1.文档数据库
MongoDB面向文档的存储，以 JSON 格式的文档保存数据。
MongoDB没有SQL类型的数据库是正规化的等约束条件，从而使得MongoDB存储数据结构更灵活，存储速度更加快。
2.即时查询能力
MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引的能力，相比于同类型的NoSQL Redis 并没有上述的能力。
3.复制能力
MongoDB自身提供了副本集，将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移，以及扩展读能力。
4.数据扩展
MongoDB使用分片技术，对数据进行扩展，MongoDB能自动分片，以及自动转移分片里面的数据块，横向扩展简单。
MongoDB核心设计
MongoDB 的存储结构区别于传统的关系型数据库，主要由如下三个单元组成：
1.文档Document
文档：是MongoDB 中最基本的单元，由 BSON 键值对（key-value）组成。
2.集合Collection
一个集合可以包含多个文档，类似于关系型数据库中的表Table。
3.数据库Database
一个数据库中可以包含多个集合，可以在 MongoDB 中创建多个数据库，类似于关系型数据库中的数据库（Database）。
MongoDB与MySQL的区别
详细的区别，如下图所示：
MongoDB下载
Mongodb下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community
选择操作系统，以及具体的版本下载，如下图所示：
Mongodb安装
1.选择安装模式
这里有两种安装模式：complete(一键安装)，与custom(自定义安装路径)，一般选择自定义安装。
如下图所示：
2.修改数据和日志路径
这里有两个路径：一个是Data Directory：表示数据路径，一个是Log Directory：表示日志路径。
如下图所示：
选择对应的数据和日志路径后，继续下一步安装。
3.去除自动安装可视化
一直下一步，直到出现Install MongoDB Compass，这个是MongoDB的官方可视化工具。
如下图所示：
这里不要√上，原因是下载的话是很慢，不然的话是需要重新安装的。
MongoDB Compass为MongoDB可视化管理工具，后期如有需要可单独安装。
MongoDB配置
MongoDB安装成功后，接着需要配置MongoDB环境变量。
1.设置环境变量
右击我的电脑–>属性，如下图所示：
2.高级系统设置
在打开的系统窗口中，在左侧找到高级系统设置选项并打开，如下图所示：
3.环境变量
弹出窗口中点击【环境变量】，如下图所示：
4.配置MongoDB系统环境变量
找到 path，并打开路径
如下图所示：
将自己的 MongoDB安装目录的bin 文件地址添加上去，如下图所示：
点击确定，这样系统环境变量我们就配置好了。
5.创建数据库文件的存放位置
最后一步，在你data的目录下，创建一个db文件 。
比如，我安装的路径是：
那你就在安装路径的db下，新建一个db文件。
如下图所示：
C:\Program Files\MongoDB\Server\6.0\data\db
MongoDB启动服务之前，需要必须创建数据库文件的存放文件夹，否则命令不会自动创建，而且不能启动成功。
MongoDB启动
1.测试MongoDB是否安装成功
用Windows+R键打开，输入cmd：
2.找到安装 MongoDB 的 db 文件
C:\Program Files\MongoDB\Server\6.0\data\db
3.启动MongoDB
输入命令：
mongod --dbpath C:\Program Files\MongoDB\Server\6.0\data\db
此时的地址就是你建的 db 目录, 然后再回车，此时的服务就启动了。
启动后，出现上图红框的端口：‘27017’，说明启动成功了。
4.然后再浏览器中输入地址和端口号
输入：
http://localhost:27017
出现：
It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.
说明MongoDB安装配置成功了。
MongoDB使用示例
MongoDB下载，以及MongoDB安装成功后，就可以开始使用了。
以下是常见的MongoDB查询使用：Mongodb查询语句详解(12条最常用查询语句)
MongoDB查询所有记录
命令：
db.users.find();
MongoDB查询记录总数
命令：
db.users.find().count();
获取用户总数。
MongoDB查询去重
命令：
db.uses.distinct("name");
MongoDB单条件查询
命令：
db.users.find({"age" : 28})
查询 age = 28 的记录，这就给MySQL的where age=28类似。
MongoDB多条件查询
命令：
db.users.find({"username" : "mikechen", "age" : 28})
查询username=mikechen，以及age=28的数据，与MySQL的where “username” = “mikechen” and age = 28类似。
MongoDB判断查询
命令：
db.users.find({"age" : {"$gte" : 18, "$lte" : 30}})
查询年龄age>=18，以及age<=30，这与MySQL的中的where age >=18 and age <= 30类似。
MongoDB模糊查询
命令：
db.users.find({name: /mikechen/});
模糊查询名字包含“mikechen”，相当于MySQL中的模糊查询：where name like ‘%mikechen%’;
MongoDB升序查询
命令：
db.users.find().sort({age: 1});
按照年龄排序 1 为升序 。
MongoDB降序查询
命令：
db.users.find().sort({age: -1});
按照年龄排序 ， -1为 降序。
MongoDB限制返回查询
命令：
db.users.find().limit(5);
查询用户前5条数据。
MongoDB查询 N条后的数据
命令：
db.users.find().skip(10);
查询 10 条以后的数据。
MongoDB分页查询
命令：
db.users.find().limit(5).skip(2);
limit类似SQL的limit，skip类似SQL的offset偏移量。
用于分页，这个与MySQL的分页查询类似，limit 是 pageSize，skip 是第几页*pageSize。
以上就是MongoDB查询语句的介绍，希望对你掌握MongoDB有所帮助。
MongoDB使用场景
MongoDB的主要目标是在：键/值存储方式，并提供了高性能、高度伸缩性的场景。
MongoDB的使用场景，主要包含如下：
1.JSON 数据的存储
MongoDB采用BSON 数据格式存储，类似JSON格式，所以非常适合文档化格式的存储及查询。
2.数据量很大的场景
MySQL在一个单达表到5-10GB时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展。
而MongoDB内建了多种数据分片的特性，Mongo非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库，可以很好的适应大数据量的需求。
3.表结构不明确，且数据在不断变大
由于MongoDB是文档型数据库，为非结构的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据，而传统关系式数据库，增加一个字段会锁住整个数据库/表。
另外一个好处是，当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。
4.适用于实时插入查询
适用于实时的插入、更新与查询的需求，并具备应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
mikechen睿哥
mikechen睿哥，十余年BAT架构经验，资深技术专家，就职于阿里、淘宝、百度等一线互联网大厂。
关注「mikechen」公众号，获取更多技术干货！
后台回复【面试】即可获取《史上最全阿里Java面试题总结》，后台回复【架构】，即可获取《阿里架构师进阶专题全部合集》