MongoDB 是免费开源的跨平台 NoSQL 数据库，命名源于英文单词 humongous，意思是「巨大无比」，可见开发组对 MongoDB 的定位。与关系型数据库不同，MongoDB 的数据以类似于 JSON 格式的二进制文档存储：

{
  "name": "McConaughey",
  "age": 18,
  "hobbies": ["travel", "swimming"]
}

MongoDB逻辑结构 💎

MongoDB 与 MySQL 中的架构相差不多，底层都使用了可插拔的存储引擎以满足用户的不同需要。用户可以根据程序的数据特征选择不同的存储引擎，在最新版本的 MongoDB 中使用了 WiredTiger 作为默认的存储引擎，WiredTiger 提供了不同粒度的并发控制和压缩机制，能够为不同种类的应用提供了最好的性能和存储率。

存储引擎负责管理数据如何在磁盘和内存中存储，MongoDB支持多种存储引擎，不同的存储引擎都有其在特定工作环境下的特点，选择适合的存储引擎能够有效提高应用程序的性能。

WiredTiger存储引擎 (默认) 💎

WiredTiger适合大多数工作场景，从MongoDB 3.2开始默认的存储引擎是WiredTiger，3.2版本之前的默认存储引擎是MMAPv1，MongoDB 4.x版本不再支持MMAPv1存储引擎。

• 支持document级别并发操作

WiredTiger对写入操作使用document级并发控制。因此，多个客户端可以同时修改集合的不同文档。对于大多数读写操作，WiredTiger使用乐观并发控制。WiredTiger仅在全局、数据库和集合级别使用意向锁。当存储引擎检测到两个操作之间的冲突时，其中一个操作将引发写入冲突，MongoDB会对用户透明地重试该操作。

查看数据库

show dbs;

添加文档 💎

添加单个文档，如果集合不存在，会创建一个集合 db.collection.insertOne()

如果不指定id， MongoDB会使用ObjectId的value作为id

db.j3.insertOne({ item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } })

通过聚合操作可以处理多个文档，并返回计算后的结果。

• 对多个文档进行分组
• 对分组的文档执行操作并返回单个结果
• 分析数据变化

聚合管道 💎

分别由多个阶段来处理文档，每个阶段的输出是下个阶段的输入，返回的是一组文档的处理结果，例如，total、average、maxmium、minimium。

db.j3.insertMany( [
  { _id: 0, name: "Pepperoni", size: "small", price: 19,
   quantity: 10, date: ISODate( "2030-03-13T08:14:30Z" ) },
  { _id: 1, name: "Pepperoni", size: "medium", price: 20,
   quantity: 20, date : ISODate( "2030-03-13T09:13:24Z" ) },
  { _id: 2, name: "Pepperoni", size: "large", price: 21,
   quantity: 30, date : ISODate( "2030-03-17T09:22:12Z" ) },
  { _id: 3, name: "Cheese", size: "small", price: 12,
   quantity: 15, date : ISODate( "2030-03-13T11:21:39.736Z" ) },
  { _id: 4, name: "Cheese", size: "medium", price: 13,
   quantity:50, date : ISODate( "2031-01-12T21:23:13.331Z" ) },
  { _id: 5, name: "Cheese", size: "large", price: 14,
   quantity: 10, date : ISODate( "2031-01-12T05:08:13Z" ) },
  { _id: 6, name: "Vegan", size: "small", price: 17,
   quantity: 10, date : ISODate( "2030-01-13T05:08:13Z" ) },
  { _id: 7, name: "Vegan", size: "medium", price: 18,
   quantity: 10, date : ISODate( "2030-01-13T05:10:13Z" ) }
] )

索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引目标是提高数据库的查询效率，没有索引的话，查询会进行全表扫描（scan every document in a collection）,数据量大时严重降低了查询效率。默认情况下Mongo在一个集（collection）创建时，自动地对集合的_id创建了唯一索引。

正在完善中，敬请期待！