重庆分公司
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MongoDB基础知识（一）
互联网行业的发展非常的迅速，数据存储以及架构优化方面也有很多不同的解决方案，例如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库技术等。更多数据库类产品的出现，为我们很好的解决了数据存储的问题，例如redis缓存，MySQL关系型数据库，MongoDB文档型数据库，Hbase数据仓库等。
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随着业务的发展，在对架构优化时，选取了MongoDB存储一部分数据，作为一个运维人员只能迎头赶上，去学习操作和维护相关知识。下面的文档就是自己学习MongoDB数据库的学习笔记，主要有以下特点：
1、理论较少，主要是实际操作，
2、和关系型数据库MySQL对比学习，主要是一些操作方面。俗话说没有对比，就没有伤害，两个不同类型的数据库对比学习，会更好的提高学习效率。
一、库的操作
MySQL与MongoDB在 库、表、数据等概念上有以下差异，MySQL中有数据库Database,表 table，数据行列等概念，而MongoDB中没有表和行列等概念，主要包含数据库Database,集合collections，以及文档。
RDBMS vs NOSQL
RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言（SQL） (SQL)
- 数据和关系都存储在单独的表中。
- 数据操纵语言，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
-键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能，高可用性和可伸缩性
1.1 查看所有数据库（已经存在）
#MySQL mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | winner | +--------------------+ 4 rows in set (0.04 sec) #MongoDB [root@iZ23t094y03Z ~]# mongo MongoDB shell version: 2.4.14 connecting to: test > show dbsshow dbs col 0.203125GB local 0.078125GB test 0.203125GB winner2 0.203125GB 查看当前数据库 mysql> select database(); +------------+ | database() | +------------+ | NULL | +------------+ 1 row in set (0.03 sec) mysql> use winner Database changed mysql> select database(); +------------+ | database() | +------------+ | winner | +------------+ 1 row in set (0.00 sec) #MongoDB > db db test
注意事项：
在MongoDB里面，连接数据库服务端时，在不指定数据库名时。默认test库，而MySQL默认是空，当我们切换到具体数据库时，才能看到具体的当前数据库信息。
1.2切换数据库
在切换数据库时，命令都是使用use + 库名，但是两者之间还是有比较大的区别，MongoDB中，如果没有输入的库名，它会创建一个库名，而MySQL在所有当前库中，没有你输入的数据库名时，会报错。
> show dbs col 0.203125GB local 0.078125GB test 0.203125GB winner2 0.203125GB > use win switched to db win > db win #MySQL mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | winner | +--------------------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> use win; ERROR 1049 (42000): Unknown database 'win' mysql>
1.3创建数据库
MongoDB没有具体的创建数据库的命令，一般在切换的过程中，如果不存在该数据库，就会新建数据库，而MySQL中有create database databasename语句创建数据库。
mysql> use win; ERROR 1049 (42000): Unknown database 'win' #未创建前 mysql> create database win; #创建语句 一般我们创建时 还会指定字符集什么的 Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | win | | winner | +--------------------+ 5 rows in set (0.00 sec) MongoDB use DATABASE_NAME 如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
1.4 删除数据库
刚学完创建和切换，创建后，我们又不想要它了，所以我们考虑一下如何删除呢？？？MongoDB中用db.dropDatabase()删除当前库，而MySQL中使用 drop database databasename;删除你要删除的库。
MySQL
mysql> create database winner2; #创建库
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> use winner2; #切换库
Database changed
mysql> select database(); #查看当前库
+------------+
| database() |
+------------+
| winner2 |
+------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> drop database winner2; #删除winner2
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select database(); #查看当前库
+------------+
| database() |
+------------+
| NULL |
+------------+
1 row in set (0.00 sec)
MongoDB
use winner2 #创建winner库
switched to db winner2
show dbs;#查看当前所有的库
col 0.203125GB
winner2 0.203125GB
db #查看当前库
winner2
MySQL中删除某个当前库后，再次查看当前库是NULL，而MongoDB中删除当前库后，仍然显示当前库
db.dropDatabase() #删除当前库
{ "dropped" : "winner2", "ok" : 1 }
> db 检查当前库
winner2
show dbs#检查所有的库
col 0.203125GB
>2、表与集合操作
在我们学习过数据库相关理论知识后，我们都知道数据是存储在表中，而数据库是用来存储数据表的。而MongoDB和MySQL的表概念是不一样的，MongoDB是将文档数据存储在集合（collection）中，而MySQL是将数据存储在表（table）中，集合是没有表的结构的，而表是有相关的结构，例如字段、字段类型、索引、主键、存储引擎等。
2.1 查看当前所有表
#MySQL mysql> use mysql Reading table information for completion of table and column names You can turn off this feature to get a quicker startup with -A Database changed mysql> show tables; +---------------------------+ | Tables_in_mysql | +---------------------------+ | columns_priv | | db | | event | | func | | general_log | | help_category | | help_keyword | | help_relation | | help_topic | | innodb_index_stats | | innodb_table_stats | #MongoDB show dbs col 0.203125GB > use col switched to db col > show collections system.indexes winner winner2 >
2.2 创建表或者集合
MySQL数据是存储在相关的表中，而MongoDB数据是存储在集合中，MySQL由于支持插件式存储引擎，字段类型、索引、主键、等原因，让其创建表结构的语句比较复杂，在应用系统中，性能优化等情况和表结构息息相关。而MongoDB主要是用来存储key(values)类型的数据，所以要简单很多。
mysql> use winner Database changed mysql> show tables -> ; Empty set (0.00 sec) mysql> create table winer(id int not null primary key auto_increment, -> name varchar(20) not null , -> age tinyint not null, -> sex tinyint not null default '0') engine=innodb charset utf8; Query OK, 0 rows affected (0.24 sec) mysql> desc winer; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(20) | NO | | NULL | | | age | tinyint(4) | NO | | NULL | | | sex | tinyint(4) | NO | | 0 | | +-------+-------------+------+-----+ #MongoDB创建集合 在MongoDB中，要操作一个集合，并不需要先创建它。可以直接往集合里面插入数据，如果集合不存在， 会自动创建集合，并插入数据。
2.3 表与集合的增删改查
在知道了如何创建一个表、集合等相关知识后，我们就要想着如何对表或者集合数据做修改，而我们的应用系统、业务系统中存储的数据主要就是增删改查等相关的操作。
2.3.1插入数据
MySQL中插入数据
创建表SQL语句
CREATE TABLE `winer` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) NOT NULL, `age` tinyint(4) NOT NULL, `sex` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 表结构 mysql> desc winer -> ; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(20) | NO | | NULL | | | age | tinyint(4) | NO | | NULL | | | sex | tinyint(4) | NO | | 0 | | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 4 rows in set (0.00 sec)
1、插入单条数据
mysql> insert into winer (name,age,sex) values("MySQL",20,1)
-> ;
Query OK, 1 row affected (0.09 sec)
mysql> select * from winer;
+----+-------+-----+-----+
| id | name | age | sex |
+----+-------+-----+-----+
| 1 | MySQL | 20 | 1 |
+----+-------+-----+-----+
1 row in set (0.00 sec)2、批量插入
mysql> insert into winer (name,age,sex) value("MySQL",20,1),("Docker",8,0)
-> ;
Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)
Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> insert into winer (name,age,sex) values("MySQL",20,1),("Docker",8,0)
-> ;
Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)
Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0
两个插入语句之间区别value和values两者都能插入单个值或者批量值
mysql> select * from winer;
+----+--------+-----+-----+
| id | name | age | sex |
+----+--------+-----+-----+
| 1 | MySQL | 20 | 1 |
| 2 | MySQL | 20 | 1 |
| 3 | Docker | 8 | 0 |
| 4 | MySQL | 20 | 1 |
| 5 | Docker | 8 | 0 |
+----+--------+-----+-----+
5 rows in set (0.00 sec)3、其他插入数据的方法
MySQL中除了传统的insert into插入数据外，我们还可以用load data mysqlimport等方式导入数据，也可以将其他表中的数据插入到某张表中，具体方法不做详细描述。
2.3.2 MongoDB中插入数据
MongoDB主要存储的是文档数据，文档的数据结构和JSON基本一样。所有存储在集合中的数据都是BSON格式。BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。
插入文档
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：
db.COLLECTION_NAME.insert(document) db.COLLECTION_NAME.save(document)
1、简单的插入
db.winner.find() #插入前 MongoDB中用find查看以前的数据类似mysql中的select
> db.winner.insert({name:"linux"})
#插入结果
>db.winner.find()
{ "_id" : ObjectId("592bf6bf1b8e279c43cbb021"), "name" : "linux" }
>2、定义变量
> SQLNAME=({"titile":"MongoDB学习实践",
description: "MongoDB是NoSql数据库",
by:"书籍学习"})
可以将我们要插入的数据定义成变量，后面使用加载变量的方式来实现数据的插入
> db.sql.insert(SQLNAME)
> db.sql.find()
{ "_id" : ObjectId("592bf8b5f3fed7ab45761fc1"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" }
>3、for循环插入
MongoDB还支持for(i=0;i<100;i++)db.winner2.insert({x:i})这种形式的数据插入。
for(i=0;i<100;i++)db.winner2.insert({x:i})for(i=0;i<100;i++)db.winner2.insert({x:i})
> db.winner2.find()db.winner2.find()
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da3"), "x" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da4"), "x" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da5"), "x" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da6"), "x" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da7"), "x" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da8"), "x" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da9"), "x" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372daa"), "x" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dab"), "x" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dac"), "x" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dad"), "x" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dae"), "x" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372daf"), "x" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db0"), "x" : 13 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db1"), "x" : 14 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db2"), "x" : 15 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db3"), "x" : 16 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db4"), "x" : 17 }
{ "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db5"), "x" : 18 }
#db.winner2.count() #统计数据条数 类似MySQL中的 select count(*) from tablename where *
1002.3.3删除数据
1、MySQL中删除数据
MySQL中删除数据最常用的是delete结合where子句的方式，在清空表的时候可用truncate,delete不加限制条件时时删除整个表的数据，但是当表中存在自增主键列时，新增加的数据主键自增列不会从初始化数字开始，而是从之前被删除的位置继续，而truncate是清空表，对整个表中的自增主键列重新初始化。
mysql> select count(*) from winer; +----------+ | count(*) | +----------+ | 160 | +----------+ 1 row in set (0.03 sec) mysql> select * from winer limit 10; +----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+--------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQL | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | | 6 | MySQL | 20 | 1 | | 7 | MySQL | 20 | 1 | | 8 | Docker | 8 | 0 | | 9 | MySQL | 20 | 1 | | 10 | Docker | 8 | 0 | +----+--------+-----+-----+ 10 rows in set (0.00 sec) 用delete删除全部数据 mysql> delete from winer; Query OK, 160 rows affected (0.01 sec) 再插入数据 mysql> insert into winer (name,age,sex) select name,age,sex from winner2; Query OK, 5 rows affected (0.01 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 #检查数据的主键情况，确实是从之前的删除前开始存储的，而并不是重新开始。 mysql> select * from winer; +-----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +-----+--------+-----+-----+ | 249 | MySQL | 20 | 1 | | 250 | MySQL | 20 | 1 | | 251 | Docker | 8 | 0 | | 252 | MySQL | 20 | 1 | | 253 | Docker | 8 | 0 | +-----+--------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec) truncate 删除检查 mysql> truncate winer; Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql> insert into winer (name,age,sex) select name,age,sex from winner2; Query OK, 5 rows affected (0.01 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from winer; +----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+--------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQL | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | +----+--------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec) 主键从1开始。 truncate 释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放
2、MongoDB中删除数据
MongoDB remove()函数是用来移除集合中的数据。在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。数据的删除应该是一个很严谨的操作，不能随意的操作，无论是MySQL还是MongoDB，或者其他的数据库，我们都应该养成这样的良好习惯。严格条件限制、备份、谨慎等。
remove() 方法的基本语法格式如下所示： db.collection.remove(, ) MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下： db.collection.remove( , { justOne: , writeConcern: } ) 参数说明： query :（可选）删除的文档的条件。 justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档。 writeConcern :（可选）抛出异常的级别
根据筛选条件 删除部分数据
> db.winner.find()db.winner.find()
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f09"), "x" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0b"), "x" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0c"), "x" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0d"), "x" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0e"), "x" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0f"), "x" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f10"), "x" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f11"), "x" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f12"), "x" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f13"), "x" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f14"), "x" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f15"), "x" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f16"), "x" : 13 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f17"), "x" : 14 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f18"), "x" : 15 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f19"), "x" : 16 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1a"), "x" : 17 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1b"), "x" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1c"), "x" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1d"), "x" : 20 }
Type "it" for more
> db.winnerdb.winne.remove({x:20})
> db.winedb.winne.find({x:20})
删除全部
db.winner.remove()
db.winner.find()
show tables;#检查集合 或者使用show collections
system.indexes
win_collection
winer
winner
由于MongoDB里面的集合不像MySQL里面的表还有结构什么的，所以当我们删除所有数据时，可以直接
删除整个集合，当下次插入数据时，又会创建一个新的集合。
db.winner.drop()
> for(i=0;i<100;i++)db.winner.insert({x:i})for(i=0;i<100;i++)db.winner.insert({x:i})
> db.winner.find()db.winner.find()
{ "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dab"), "x" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dac"), "x" : 26 }
{ "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dad"), "x" : 27 }
{ "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dae"), "x" : 28 }
{ "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637daf"), "x" : 29 }
{ "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637db0"), "x" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637db1"), "x" : 31 }
> db.winner.drop()
true
> db.winner.find()
> show tables;
system.indexes
win_collection
winer
经过对比，已经删除了之前的集合，但是这样的删除不会影响我们后面插入数据。删除重复文档中的一条文档
定义变量
SQLNAME=({"titile":"MongoDB学习实践",
description: "MongoDB是NoSQL数据库",
by:"书籍学习"})
增加数据：
>db.winner2.insert(SQLNAME)
>db.winner2.insert(SQLNAME)
>db.winner2.insert(SQLNAME)
>db.winner2.find() #检查所有的数据
{ "_id" : ObjectId("592c3628c1e073e087a335ee"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" }
{ "_id" : ObjectId("592c362ac1e073e087a335ef"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" }
{ "_id" : ObjectId("592c3639c1e073e087a335f0"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" }
>
执行删除
db.winner2.remove({"titile" : "MongoDB学习实践"})
再次检查 所有的结果全部删除
db.winner2.find()
>
结合前面的语法
db.winner2.remove({"titile" : "MongoDB学习实践"},1) 再查看数据只删除了其中的一部分
db.winner2.find()
{ "_id" : ObjectId("592c391b30de16129bcc9310"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" }
{ "_id" : ObjectId("592c391c30de16129bcc9311"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" }2.3.4 更改数据
MySQL中更改数据主要通过update table set where之类的语句实现，做一个简单的示例，不做详细的描述。
mysql> select * from winner2; +----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+--------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQL | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | +----+--------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> update winner2 set name="MySQLDBA" where id=2; #将id为2的name更改为MySQLDBA Query OK, 1 row affected (0.03 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select * from winner2; +----+----------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+----------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQLDBA | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | +----+----------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec)
MongoDB中的数据更改也是通过update() 和 save() 实现的，需要注意的是，update()默认更改适合条件的一条文档记录。
update() 和 save()
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update(, , { upsert: , multi: , writeConcern: } )
参数说明：
query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。
save() 方法
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下： db.collection.save(, { writeConcern: } )
参数说明：
document : 文档数据。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。
更多实例
只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );
全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true );
只添加第一条：
db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false );
全部添加加进去:
db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true );
全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );
只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );本文标题：MongoDB基础知识（一）
URL链接：http://cqcxhl.cn/article/ihihhh.html