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经过996的历练，开发者潜意识里总是以object的视角看待事物， 现在某些数据库也具备这样的视角。
MongoDB是一个文档型（类JSON 文档）数据库，相比传统的关系型row/column模型，设计者认为类JSON文档是认知事物和使用数据的最佳方式。
MongoDB优势：
高性能 ： 支持嵌套文档，减少了I/O动作； 索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键
丰富的查询语法： 数据聚合、文本搜索
高可用： 自动故障恢复，数据冗余备份（副本集）
水平扩展：在集群机器上分片存储数据
支持多种存储引擎
Database --Collection - Document；
① MongoDB中，Database存储Collection， Collection存储Document，
切换Database时使用 use 命令。
use myNewDBdb.myNewCollection1.insertOne( { x: 1 } ) 注意:
如果Database不存在，MongoDB会在你首次为该Database 插入数据时创建Database,
如果Collection不存在，MongoDB会在你首次为该Collection插入数据时创建Collection
② Capped Collections： Collection是一个固定大小的集合，支持高速插入和检索，Collection工作模式与循环buffer类似： 一旦Collection 文档填满了分配的空间，会重写oldest文档。
③ 举例Document
以BSON形式存储Document：
var mydoc = { _id: ObjectId("5099803df3f4948bd2f98391"), name: { first: "Alan", last: "Turing" }, birth: new Date('Jun 23, 1912'), death: new Date('Jun 07, 1954'), contribs: [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ], views : NumberLong(1250000) }
- 点号选择器
- 嵌套文档
- _id: 每个文档都有一个_id作为主键， 而且必须是第一个字段，_id可使用除Array之外的任何BSON类型。
除了作为Collection中数据存储形式外，MongoDB全程使用 文档模型， 对于查询，更新， 排序， 索引管理同样适用
BSON是一个二进制序列化格式， 用于在MongoDB中存储文档、进行远程过程调用。每个。
BSON 是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。
BSON可以做为网络数据交换的一种存储形式，这个有点类似于Google的Protocol Buffer，但是BSON是一种schema-less的存储形式，它的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想，BSON有三个特点：轻量性、遍历快、高效性{"hello":"world"} 存储如下： \x16\x00\x00\x00\x02hello\x00\x06\x00\x00\x00world\x00\x00 前面"\x16\x00\x00\x00" ： 文档的长度，这里是小端表示，即文档的长度是22个字节；
第5个字节：\x02 ： 元素的类型，即"world"的类型是string；
"hello"是KeyName，以"\0"结尾，它一般是cstring类型，字节表示是cstring::= (byte*) "/x00" ， 其中*表示零个或多个byte字节，\x00表示结束符；
x06\x00\x00\x00 ： string类型的长度；
后面的"world"是value值，它的类型一般是string,double,array,binarydata等类型。
最后一个"\x00" : 文档的结尾
从以上结构看出，BSON文档在内部定义了 文档大小和键值长度，在遍历时能很快确定文档的边界。
① 过滤出 ExtraFeature array字段不为 null 的文档
db.getCollection('Profiles').find({ExtraFeatures:{$elemMatch:{$ne:null}}}) ② 提取Profile表中 _id 字段值（原字段为long类型）
db.getCollection('Profiles').find({"IsDisabled":false},{'_id': 1}).sort( { _id: 1 } ).map( function(u) { return NumberInt(u._id); } ) ③ 模糊查询
db.getCollection('MediaNews').find({"Url":/cctv.com/}) //like '%cctv.com%'db.getCollection('Users').find({ $where: function() { return this.LoginName.lastIndexOf('gridsum.com')<0 }})
④ 时间过滤
db.getCollection('MediaNews').find({ PublishTime: { $gte:ISODate("2017-11-06"), $lt: ISODate("2017-11-07") }}).sort({PublishTime:-1})
⑤ Mongodb 聚合后过滤
// 按照province聚合，统计方式是求和 db.contest.aggregate([ {"$group" : {_id:"$province", count:{$sum:1}}}]);// 聚合之后havingdb.ConversionPaths.aggregate([ {"$group" : {_id:"$ProfileId", count:{$sum:1}}}, { $match: { count: { $gt: 11 } } },])
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