1.概述
最近有同学和网友私信我，问我MongoDB方面的问题;这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考，博客的目录内容如下：
基本操作CRUDMapReduce本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的，故操作的内容都是集群层面的，所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样。
2.基本操作
常用的 Shell 命令如下所示：
db.help()#数据库帮助db.collections.help()#集合帮助rs.help()#helponreplicasetshowdbs#展示数据库名showcollections#展示collections在当前库usedb_name#选择数据库
查看集合基本信息，内容如下所示：
＃查看帮助db.yourColl.help();＃查询当前集合的数据条数db.yourColl.count();＃查看数据空间大小db.userInfo.dataSize();＃得到当前聚集集合所在的dbdb.userInfo.getDB();＃得到当前聚集的状态db.userInfo.stats();＃得到聚集集合总大小db.userInfo.totalSize();＃聚集集合储存空间大小db.userInfo.storageSize();＃Shard版本信息db.userInfo.getShardVersion()＃聚集集合重命名，将userInfo重命名为usersdb.userInfo.renameCollection("users");＃删除当前聚集集合db.userInfo.drop();
3.CRUD
3.1创建
在集群中，我们增加一个 friends 库，命令如下所示：
db.runCommand({enablesharding:"friends"});
在库新建后，我们在该库下创建一个user分片，命令如下：
db.runCommand({shardcollection:"friends.user"});
3.2新增
在MongoDB中，save和insert都能达到新增的效果。但是这两者是有区别的，在save函数中，如果原来的对象不存在，那他们都可以向collection里插入数据;如果已经存在，save会调用update更新里面的记录，而insert则会忽略操作。
另外，在insert中可以一次性插叙一个列表，而不用遍历，效率高，save则需要遍历列表，一个个插入，下面我们可以看下两个函数的原型，通过函数原型我们可以看出，对于远程调用来说，是一次性将整个列表post过来让MongoDB去处理，效率会高些。
Save函数原型如下所示：
Insert函数原型(部分代码)如下所示：
3.3查询
3.3.1查询所有记录
db.user.find();
默认每页显示20条记录，当显示不下的情况下，可以用it迭代命令查询下一页数据。注意：键入it命令不能带“;” 但是你可以设置每页显示数据的大小，用DBQuery.shellBatchSize= 50;这样每页就显示50条记录了。
3.3.2查询去掉后的当前聚集集合中的某列的重复数据
db.user.distinct("name");#会过滤掉name中的相同数据相当于：selectdistictnamefromuser;
3.3.3查询等于条件数据
db.user.find({"age":24});#相当于：select*fromuserwhereage=24;
3.3.4查询大于条件数据
db.user.find({age:{$gt:24}});#相当于：select*fromuserwhereage>24;
3.3.5查询小于条件数据
db.user.find({age:{$lt:24}});#相当于：select*fromuserwhereage<24;
3.3.6查询大于等于条件数据
db.user.find({age:{$gte:24}});#相当于：select*fromuserwhereage>=24;
3.3.7查询小于等于条件数据
db.user.find({age:{$lte:24}});#相当于：select*fromuserwhereage<=24;
3.3.8查询AND和OR条件数据
ANDORdb.user.find({age:{$gte:23,$lte:26}});＃相当于select*fromuserwhereage>=23andage<=26;
db.user.find({$or:[{age:22},{age:25}]});#相当于：select*fromuserwhereage=22orage=25;
3.3.9模糊查询
db.user.find({name:/mongo/});#相当于%%select*fromuserwherenamelike'%mongo%';
3.3.10开头匹配
db.user.find({name:/^mongo/});#与SQL中得like语法类似select*fromuserwherenamelike'mongo%';
3.3.11指定列查询
db.user.find({},{name:1,age:1});#相当于：selectname,agefromuser;
当然name也可以用true或false,当用ture的情况下和name:1效果一样，如果用false就是排除name，显示name以外的列信息。
3.3.12指定列查询+条件查询
db.user.find({age:{$gt:25}},{name:1,age:1});#相当于：selectname,agefromuserwhereage>25; db.user.find({name:'zhangsan',age:22}); #相当于： select*fromuserwherename='zhangsan'andage=22;
3.3.13排序
＃升序：db.user.find().sort({age:1});＃降序：db.user.find().sort({age:-1});
3.3.14查询5条数据
db.user.find().limit(5);#相当于：select*fromuserlimit5;
3.3.15N条以后数据
db.user.find().skip(10);#相当于：select*fromuserwhereidnotin(select*fromuserlimit5);
3.3.16在一定区域内查询记录
＃查询在5～10之间的数据db.user.find().limit(10).skip(5);
可用于分页，limit是pageSize，skip是第几页*pageSize。
3.3.17COUNT
db.user.find({age:{$gte:25}}).count();#相当于：selectcount(*)fromuserwhereage>=20;
3.3.18安装结果集排序
db.userInfo.find({sex:{$exists:true}}).sort();
3.3.19不等于NULL
db.user.find({sex:{$ne:null}})#相当于：select*fromuserwheresexnotnull;
3.4索引
创建索引，并指定主键字段，命令内容如下所示：
db.epd_favorites_folder.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true})db.epd_focus.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true})
3.5更新
update命令格式，如下所示：
db.collection.update(criteria,objNew,upsert,multi)
参数说明： criteria：
查询条件 objNew：update对象和一些更新操作符
upsert：如果不存在update的记录，是否插入objNew这个新的文档，true为插入，默认为false，不插入。
multi：默认是false，只更新找到的***条记录。如果为true，把按条件查询出来的记录全部更新。
下面给出一个示例，更新id为 1 中 price 的值，内容如下所示：
db.user.update({id:1},{$set:{price:2}});#相当于：updateusersetprice=2whereid=1;
3.6删除
3.6.1删除指定记录
db.user.remove({id:1});#相当于：deletefromuserwhereid=1;
3.6.2删除所有记录
db.user.remove({});#相当于：deletefromuser;
3.6.3DROP
db.user.drop();#相当于：droptableuser;
4.MapReduce
MongoDB中的 MapReduce 是编写JavaScript脚本，然后由MongoDB去解析执行对应的脚本，下面给出 Java API 操作MR。代码如下所示：
MongdbManager类，用来初始化MongoDB：
packagecn.mongo.util;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importcom.mongodb.DB;importcom.mongodb.Mongo;importcom.mongodb.MongoOptions;/***@DateMar3,2015**@authordengjie**@Notemongodbmanager*/publicclassMongdbManager{privatestaticfinalLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(MongdbManager.class);privatestaticMongomongo=null;privatestaticStringtag=SystemConfig.getProperty("dev.tag");privateMongdbManager(){}static{initClient();}//getDBobjectpublicstaticDBgetDB(StringdbName){returnmongo.getDB(dbName);}//getDBobjectwithoutparampublicstaticDBgetDB(){StringdbName=SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.dbname",tag));returnmongo.getDB(dbName);}//initmongodbpoolprivatestaticvoidinitClient(){try{String[]hosts=SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.host",tag)).split(",");for(inti=0;i<hosts.length;i++){try{Stringhost=hosts[i].split(":")[0];intport=Integer.parseInt(hosts[i].split(":")[1]);mongo=newMongo(host,port);if(mongo.getDatabaseNames().size()>0){logger.info(String.format("connectionsuccess,host=[%s],port=[%d]",host,port));break;}}catch(Exceptionex){ex.printStackTrace();logger.error(String.format("createconnectionhaserror,msgis%s",ex.getMessage()));}}//设置连接池的信息MongoOptionsopt=mongo.getMongoOptions();opt.connectionsPerHost=SystemConfig.getIntProperty(String.format("%s.mongodb.poolsize",tag));//poolsizeopt.threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier=SystemConfig.getIntProperty(String.format("%s.mongodb.blocksize",tag));//blocksizeopt.socketKeepAlive=true;opt.autoConnectRetry=true;}catch(Exceptione){e.printStackTrace();}}}
MongoDBFactory类，用来封装操作业务代码，具体内容如下所示：
packagecn.mongo.util;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importcn.diexun.domain.MGDCustomerSchema;importcom.mongodb.BasicDBList;importcom.mongodb.DB;importcom.mongodb.DBCollection;importcom.mongodb.DBObject;importcom.mongodb.util.JSON;/***@DateMar3,2015**@Authordengjie*/publicclassMongoDBFactory{privatestaticLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(MongoDBFactory.class);//savedatatomongodbpublicstaticvoidsave(MGDCustomerSchemamgs,StringcollName){DBdb=null;try{db=MongdbManager.getDB();DBCollectioncoll=db.getCollection(collName);DBObjectdbo=(DBObject)JSON.parse(mgs.toString());coll.insert(dbo);}catch(Exceptionex){ex.printStackTrace();logger.error(String.format("saveobjecttomongodbhaserror,msgis%s",ex.getMessage()));}finally{if(db!=null){db.requestDone();db=null;}}}//batchinsertpublicstaticvoidsave(List<?>mgsList,StringcollName){DBdb=null;try{db=MongdbManager.getDB();DBCollectioncoll=db.getCollection(collName);BasicDBListdata=(BasicDBList)JSON.parse(mgsList.toString());List<DBObject>list=newArrayList<DBObject>();intcommitSize=SystemConfig.getIntProperty("mongo.commit.size");introwCount=0;longstart=System.currentTimeMillis();for(Objectdbo:data){rowCount++;list.add((DBObject)dbo);if(rowCount%commitSize==0){try{coll.insert(list);list.clear();logger.info(String.format("currentcommitrowCount=[%d],commitspenttime=[%s]s",rowCount,(System.currentTimeMillis()-start)/1000.0));}catch(Exceptionex){ex.printStackTrace();logger.error(String.format("batchcommitdatatomongodbhaserror,msgis%s",ex.getMessage()));}}}if(rowCount%commitSize!=0){try{coll.insert(list);logger.info(String.format("insertdatatomongohasspenttotaltime=[%s]s",(System.currentTimeMillis()-start)/1000.0));}catch(Exceptionex){ex.printStackTrace();logger.error(String.format("commitendhaserror,msgis%s",ex.getMessage()));}}}catch(Exceptionex){ex.printStackTrace();logger.error(String.format("saveobjectlisttomongodbhaserror,msgis%s",ex.getMessage()));}finally{if(db!=null){db.requestDone();db=null;}}}}
LoginerAmountMR类，这是一个统计登录用户数的MapReduce计算类，代码如下：
packagecn.mongo.mapreduce;importjava.sql.Timestamp;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Date;importjava.util.List;importorg.bson.BSONObject;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importcn.diexun.conf.ConfigureAPI.MR;importcn.diexun.conf.ConfigureAPI.PRECISION;importcn.diexun.domain.Kpi;importcn.diexun.util.CalendarUtil;importcn.diexun.util.MongdbManager;importcn.diexun.util.MysqlFactory;importcom.mongodb.DB;importcom.mongodb.DBCollection;importcom.mongodb.DBCursor;importcom.mongodb.DBObject;importcom.mongodb.MapReduceOutput;importcom.mongodb.ReadPreference;/***@DateMar13,2015**@Authordengjie**@Noteusemrjobsstatsuserloginamount*/publicclassLoginerAmountMR{privatestaticLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(LoginerAmountMR.class); //map函数JS字符串拼接privatestaticStringmap(){Stringmap="function(){";map+="if(this.userName!=\"\"){";map+="emit({"+"kpi_code:'login_times',username:this.userName,"+"district_id:this.districtId,product_style:this.product_style,"+"customer_property:this.customer_property},{count:1});";map+="}";map+="}";returnmap;} privatestaticStringreduce(){Stringreduce="function(key,values){";reduce+="vartotal=0;";reduce+="for(vari=0;i<values.length;i++){";reduce+="total+=values[i].count;}";reduce+="return{count:total};";reduce+="}";returnreduce;} //reduce函数字符串拼接publicstaticvoidmain(String[]args){loginNumbers("t_login_20150312");}/***loginuseramount**@paramcollName*/publicstaticvoidloginNumbers(StringcollName){DBdb=null;try{db=MongdbManager.getDB();db.setReadPreference(ReadPreference.secondaryPreferred());DBCollectioncoll=db.getCollection(collName);Stringresult=MR.COLLNAME_TMP;longstart=System.currentTimeMillis();MapReduceOutputmapRed=coll.mapReduce(map(),reduce(),result,null);logger.info(String.format("mrrunspenttime=%ss",(System.currentTimeMillis()-start)/1000.0));start=System.currentTimeMillis();DBCursorcursor=mapRed.getOutputCollection().find();List<Kpi>list=newArrayList<Kpi>();while(cursor.hasNext()){DBObjectobj=cursor.next();BSONObjectkey=(BSONObject)obj.get("_id");BSONObjectvalue=(BSONObject)obj.get("value");ObjectkpiValue=value.get("count");ObjectuserName=key.get("username");ObjectdistrictId=key.get("district_id");ObjectcustomerProperty=key.get("customer_property");ObjectproductStyle=key.get("product_style");Kpikpi=newKpi();try{kpi.setUserName(userName==null?"":userName.toString());kpi.setKpiCode(key.get("kpi_code").toString());kpi.setKpiValue(Math.round(Double.parseDouble(kpiValue.toString())));kpi.setCustomerProperty(customerProperty==null?"":customerProperty.toString());kpi.setDistrictId(districtId==""?0:Integer.parseInt(districtId.toString()));kpi.setProductStyle(productStyle==null?"":productStyle.toString());kpi.setCreateDate(collName.split("_")[2]);kpi.setUpdateDate(Timestamp.valueOf(CalendarUtil.formatMap.get(PRECISION.HOUR).format(newDate())));list.add(kpi);}catch(Exceptionexx){exx.printStackTrace();logger.error(String.format("parsetypeorgetvaluehaserror,msgis%s",exx.getMessage()));}}MysqlFactory.insert(list);logger.info(String.format("storemysqlspenttimeis%ss",(System.currentTimeMillis()-start)/1000.0));}catch(Exceptionex){ex.printStackTrace();logger.error(String.format("runmap-reducejobshaserror,msgis%s",ex.getMessage()));}finally{if(db!=null){db.requestDone();db=null;}}}}
5.总结
在计算 MongoDB 的MapReduce计算的时候，拼接JavaScript字符串时需要谨慎小心，很容易出错，上面给出的代码只是一部分代码，供参考学习使用;另外，若是要做MapReduce任务计算，推荐使用Hadoop的MapReduce计算框架，MongoDB的MapReduce框架这里仅做介绍学习了解。