1、mongodb简介
1）MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据， 能存储海量数据，但是不支持事务。
2）MySQL 在大数据量时效率显著下降，MongoDB 更多时候作为关系数据库的一种替代。
3）Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它 支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes），列表（lists）， 集合（sets）， 有序集 合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务 （transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence），并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区 （Cluster）提供高可用性（high availability）
2、Redis和MongoDB的区别
之前也用过redis，当时是用来存储一些热数据，量也不大，但是操作很频繁。现在项目中用的是MongoDB，目前是百万级的数据，将来会有千万级、亿级。
就Redis和MongoDB来说，大家一般称之为Redis缓存、MongoDB数据库。这也是有道有理有根据的：
Redis主要把数据存储在内存中，其“缓存”的性质远大于其“数据存储“的性质，其中数据的增删改查也只是像变量操作一样简单；
MongoDB却是一个“存储数据”的系统，增删改查可以添加很多where条件，就像SQL数据库一样灵活
1）内存管理机制
Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。 MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。
2）支持的数据结构
Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。 MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
3）数据量和性能：
当物理内存够用的时候，redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候，redis和mongodb都会使用虚拟内存。 实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。 但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。 mongodb还是能够保证性能。
4）性能
mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。
5）可靠性
mongodb从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性；Redis依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能。可靠性上MongoDB优于Redis。
6）数据分析
mongodb内置数据分析功能（mapreduce）；而Redis不支持。
7）事务支持情况
Redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行；mongodb不支持事务。
8）集群
MongoDB 集群技术比较成熟，Redis从3.0开始支持集群。
3、MongoDB命令
1）连接：
mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]
2）查看 / 创建 / 删除 数据库
show dbs // 查看所有数据库 use DATABASE_NAME // 创建数据库 use DATABASE_NAME; db.dropDatabase() // 切换到当前数据库，并执行删除命令
3）查看 / 创建 / 删除 集合
show colletctions // 查看集合
db.createCollection(name, options) // 创建集合【option：capped-true:固定大小的集合，size:集合的字节数 max:集合的最大文档数，在插入文档时，先检查size，再检查max】
db.name.drop() // 删除集合4）插入文档
db.name.insert({}) // 插入数据
db.name.insertOne({}) // 插入单条数据
db.name.insertMary([{}, {}]) // 插入多条数据
db.name.replaceOne({}) // _id存在则更新，否则是新增5）更新文档
db.name.update({query}, {update}, {option}) // multi:更新多条，默认一条，update：操作符：$set 更新 $inc 递增6）删除文档
db.name.remove({query}, {option}) // justOne：是否只删除一条，默认删除所有7）查询文档
db.name.find({query}, {projection}) // 查询文档，projection 查询字段
db.name.findOne({query}, {projection}) // 查询文档，只返回第一条
db.name.find().pretty() // 查询文档-格式化8）条件操作符
{<key>:<value>} // 等于
{<key>:{$lt:<value>}} // $lt 小于 $lte 小于或等于 $gt 大于 $gte 大于或等于 $ne 不等于
{key1:value1, key2:value2} AND条件
{$or: [{key1:value1}, {key2:value2}]} OR条件9）$type 操作符
{<key>:{$type: <type>}}
1: Double
2: String
3: Object|
4: Array
5: Binary data
7: Object_id
8: Boolean
9: Date
10: Null
11: Regular Expression
13: Javascript
14: Symbol
15: Javascript(with scope)
16: 32-bit integer
17: Timestamp
18: 64-bit integer
255: Min key
127: Max key10）limit 与 skip 方法
db.name.find().limit(number) // number 限制的数量 db.name.find().skip(number) // number 跳过的记录数
11）sort 排序
db.name.find().sort({<key>: 1}) // 按照key字段排序，1为升序排列 -1为降序排列12）建立索引：索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中
db.name.createIndex({<key>: 1}, options) // 以key字段建立索引，1为升序建立索引，可多个字段建立复合索引
// options：background-是否以后台形式建立索引，默认false; unique-唯一索引; name-索引名称 expireAfterSeconds-设定集合的生存时间
db.name.getIndexes() // 获取索引集合
db.name.totalIndexSize() // 获取集合索引大小
db.name.dropIndexs() // 删除所有索引
db.name.dropIndex("索引名称") // 删除单个索引13）聚合：主要用于处理数据（如统计、平均值），并返回计算后的结果
db.name.aggregate(<operation>)
分组并计算：{[{$group: {"_id": "$字段", <显示名称>: {<计算方法>: {$字段}}}}]} // $sum-计算总和 $avg-计算平均值 $min-最小值 $max-最大值 $push-将值加入新数组 $addToSet-将值加入新数组，会判断是否重复 $frist 获取第一个文档 $last 获取最后一个文档
管道的概念：
$project: 修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或者删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档 $match: 用于过滤数据，只输出符合条件的文档 $limit: 用于限制MongoDB聚合管道返回的文档数 $skip: 在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档 $unwind: 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。 $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果 $sort：将输入文档排序后输出 $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档
4、MongoDB复制（副本集）
MongoDB复制是讲数据同步到多个服务器的过程。
复制提供了数据的荣誉备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性，并保证了数据的安全性
复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据
复制的优点
1）保障数据的安全性
2）数据高可用性（24 * 7）
3）灾难恢复
4）无需停机维护（如备份，重建索引，压缩）
5）分布式读取数据
复制的原理
1）mongoDB的复制至少需要两个节点，其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余都是从节点，负责复制主节点上的数据
2）mongoDB各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从
3）主节点记录在其上的所有操作oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致
副本集特征：
1）N个节点的集群
2）任何节点可作为主节点
3）所有写入操作都在主节点上
4）自动故障操作
5）自动恢复
5、MongoDB分片
在mongoDB里面存在另一种集群，就是分片技术，可以满足mongoDB数量大量增长的需求
当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时候我们可以通过在多台机器分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据
为什么使用分片：
1）复制所有的写入操作到主节点
2）延迟的敏感数据会在主节点查询
3）单个副本集限制在12个节点
4）当请求量巨大时会出现内存不足
5）本地磁盘不足
6）垂直扩展价格昂贵
分片有三个主要组件：
1）Shard：用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担，防止主机单点故障
2）Config Server：mongo实例，存储了整个ClusterMetadata，其中包括chunk信息
3）Query Routes：前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用