MongoDB 極簡入門實踐

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1. 為什么用 MongoDB？

想象有一個傳統(tǒng)的網(wǎng)上服裝商店吧，它的主要的數(shù)據(jù)可能是儲存在一張叫 products 的表單里，表單可能包含這些列：商品編號（ID）、名稱（Name）、商家（brand）、主目錄（cate）、子目錄（sub-cat）、零售價（price）、是否促銷（promotion）等等。如果有一個用戶想要查找所有價格低于 300 元的正在促銷的鞋子的編號和名稱，則可以執(zhí)行類似于以下的 SQL 語句：

SELECT ID, name 
FROM products 
WHERE cate='shoes' 
AND price<300 and 
AND promotion=true;

SQL 具備了強(qiáng)大了的深度查詢能力，能滿足各式各樣的查詢要求。而如果要對數(shù)據(jù)進(jìn)行添加和刪除，成本也是非常低的。這些是 SQL 的優(yōu)勢之一， 但隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起以及數(shù)據(jù)形式的多樣化，四平八穩(wěn)的 SQL 表單在一些領(lǐng)域漸漸顯現(xiàn)出它的劣勢。讓我們通過一個例子來說明?？紤]一個博客后臺系統(tǒng)，如果我們用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為每篇博客（article）建一個表單的話，這個表單大概會包括以下這些列：

這時候用 SQL 數(shù)據(jù)庫來存儲是非常方便的，但假如我們要為每篇文章添加評論功能，會發(fā)現(xiàn)每篇文章可能要多篇評論，而且這個數(shù)目是動態(tài)變化的，而且每篇評論還包括好幾項內(nèi)容：評論的人、評論的時間、以及評論內(nèi)容。這時候要將這些內(nèi)容都塞進(jìn)上述的那個表，就顯得很困難。通常的做法是為評論（comment）單獨建一個表：

類似地，每篇文章可能會有若干標(biāo)簽（tags）。標(biāo)簽本身又是一個表單：

而博客的表格則要通過 foreign key 跟這些相關(guān)聯(lián)的表格聯(lián)系起來(可能還包括作者、出版社等其它表格)。這樣一來，當(dāng)我們做查詢的時候，比如說，“找出評論數(shù)不少于 3 的標(biāo)簽為‘政治評論’的作者為 Sam 的文章”，就會涉及到復(fù)雜的跨表查詢，需要大量使用 join 語句。這種跨表查詢不僅降低了查詢速度，而且這些語句寫起來也不簡單。

那么，如果用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)，可以如何設(shè)計數(shù)據(jù)模型呢？很簡單，像下面這樣：

 _id: POST_ID
   title: TITLE_OF_POST, 
   description: POST_DESCRIPTION,
   author: POST_BY,
   tags: [TAG1, TAG2, TAG3],
   likes: TOTAL_LIKES, 
   comments: [ 
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
      },
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
      }
   ]

在 MongoDB 里，每篇博客文章以一個文檔（document）的形式保存起來，而文檔內(nèi)部包含了很多項目，比如 title tags 等，每一個項目都是 key-value 的形式，即有一個項目的名字，比如title ，以及它的值 TITLE_OF_POST。而重要的是，一個 key 可以有多個 values ，他們用 [] 括起來。

這種“寬松”的數(shù)據(jù)存儲形式非常靈活，MongoDB 不限制每個 key 對應(yīng)的 values 的數(shù)目。比如有的文章沒有評論，則它的值就是一個空集，完全沒有問題；有的文章評論很多，也可以無限制地插入。更靈活的是，MongoDB 不要求同一個集合（collection 相當(dāng)于 SQL 的 table）里面的不同 document 有相同的 key，比如除了上述這種文檔組織，有的文檔所代表的文章可能沒有 likes 這個項目，再比如有的文章可能有更多的項目，比如可能還有 dislikes 等等。這些不同的文檔都可以靈活地存儲在同一個集合下，而且查詢起來也異常簡單，因為都在一個文檔里，不用進(jìn)行各種跨文檔查詢。而這種 MongoDB 式的存儲也方便了數(shù)據(jù)的維護(hù)，對于一篇博客文章來說，所有的相關(guān)數(shù)據(jù)都在這個 document 里面，不用去考慮一個數(shù)據(jù)操作需要 involve 多少個表格。

當(dāng)然，除了上述的優(yōu)點，MongoDB 還有不少別的優(yōu)勢，比如 MongoDB 的數(shù)據(jù)是用 JSON（JavaScript Object Notation）存儲的(就是上面的這種 key-value 的形式)，適用于而幾乎所有的 Web 應(yīng)用，存儲的數(shù)據(jù)和應(yīng)用的數(shù)據(jù)的格式是高度一致的，不需經(jīng)過轉(zhuǎn)換。

2. 關(guān)于這篇文章

這個極簡教程，或者說筆記，并不是一個覆蓋 MongoDB 方方面面的教程。所謂極簡的意思，就是只選取那些最重要、最常用的內(nèi)容進(jìn)行基于實例的介紹，從而讓讀者能夠在最短的時間內(nèi)快速上手，并且能順利地進(jìn)行后續(xù)的縱深的學(xué)習(xí)。

具體地說，這個教程的特點是：

• 不求全面，只求實用。只覆蓋最核心的部分；

• 以大量例子為導(dǎo)向；

• 一邊閱讀一邊動手操作的話，大約只需要 2 小時的時間；

閱讀這篇文章不需要有特別的基礎(chǔ)，但最好知道數(shù)據(jù)庫的基本概念，如果本身熟悉 SQL 那就更好啦。

3. 安裝與環(huán)境

3.1 使用 MongoDB Atlas + Compass（推薦）

MongoDB 提供了一個叫做 Atlas 的云服務(wù)，可以直接在云上架設(shè) Server，然后我們可以在本地遠(yuǎn)程連接 Server。這樣做的好處是，用戶不必下載、安裝和架設(shè)本地的 MongoDB 服務(wù)器。對于初學(xué)者而言，這個方式要更簡單，可以最大程度地避免安裝過程中的各種坑。

簡單步驟如下：

• 1. Start Mongo Atlas：https://www.mongodb.com/cloud/atlas，基本上按默認(rèn)設(shè)置走即可

• 2. 設(shè)置完畢后，點擊 connect，并點選通過 MongoDB Compass 連接服務(wù)器。按提示下載 Compass

• 3. 用之前 Atlas 里面設(shè)置的賬號密碼登錄 Compass，然后點擊左下角的 MongoSH Beta，就可以輸入命令行了

3.2 本地架設(shè) server

MongoDB 可以在 Windows、Linux、Mac OS X 等主流平臺運行，而且下載和安裝非常簡單，非常友好。這篇文檔的例子采用 MongoDB 2.6 版本，均在 OS X 測試過，有充足的理由相信，在其它平臺也能順利運行。

Windows的安裝和設(shè)置可以參考：http://www.w3cschool.cc/mongodb/mongodb-window-install.html；

Linux的安裝和設(shè)置可以參考：http://www.w3cschool.cc/mongodb/mongodb-linux-install.html；

Mac OS X 下的安裝和設(shè)置：

• 1. 在 https://www.mongodb.org/ 下載適合你的 Mac 的 MongoDb;

• 2. 下載得到的文件是一個 zip 文件，解壓，然后放到你想到的文件夾，比如 /Users/Steven/MongoDB;

• 3. 創(chuàng)建一個你喜歡的文件夾來存儲你的數(shù)據(jù)，比如 /User/Steven/myData;

• 4. 打開 Terminal，cd 到 2 里面那個文件夾 /Users/Steven/MongoDB，再 cd bin;

• 5. 輸入 ./mongod --dbpath /User/Steven/myData，等到出現(xiàn)類似“waiting for connections on port 27017”，說明MongoDB服務(wù)器已架設(shè)好，而數(shù)據(jù)將儲存在 myData 里面；

• 6. 新打開一個 Terminal，cd /Users/Steven/MongoDB/bin，然后運行 ./mongo; 順利的話它將出現(xiàn)一個 interactive shell 讓你進(jìn)行各種操作，而你的數(shù)據(jù)將儲存在 myData 里

如果以上的各個步驟都運行順利，就可以跳到下一節(jié)啦。

4. 創(chuàng)建集合和刪除集合

use tutorial

這樣就新建了一個叫做 tutorial 的數(shù)據(jù)庫。你可以執(zhí)行

show databases

來顯示當(dāng)前的數(shù)據(jù)庫。不過這時候由于我們的新數(shù)據(jù)庫是空的，所以會顯示類似這樣的：

admin  (empty)
local  0.078GB

我們試著往我們的數(shù)據(jù)庫里添加一個集合（collection），MongoDB 里的集合和 SQL 里面的表格是類似的：

db.createCollection('author')

順利的話會顯示：

{ "ok" : 1 }

表示創(chuàng)建成功。

你可以再回頭執(zhí)行：

show databases

這時候我們的 tutorial 集合已經(jīng)位列其中。你可以再執(zhí)行

show collections

可以看到創(chuàng)建的集合 author 也在其中。

我們暫時不需要 author 這個集合，所以我們可以通過執(zhí)行：

db.author.drop()

來將其刪除。這時候你再執(zhí)行 show collections，就再也看不到我們的 author 了。

這一節(jié)要記住的點主要只有一個：集合（collection）類似于 SQL 的表格（table），類似于 Excel 的一個個表格。

5. 插入

想象一個精簡版的“豆瓣電影”。我們需要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫，來存儲每部電影的信息，電影的信息包括：

• 電影名字

• 導(dǎo)演

• 主演(可能多個)

• 類型標(biāo)簽(可能多個)

• 上映日期

• 喜歡人數(shù)

• 不喜歡人數(shù)

• 用戶評論(可能多個)

顯然我們需要先創(chuàng)建一個叫電影的集合：

db.createCollection('movie')

然后，我們就可以插入數(shù)據(jù)了：

db.movie.insert(
 {
   title: 'Forrest Gump', 
   directed_by: 'Robert Zemeckis',
   stars: ['Tom Hanks', 'Robin Wright', 'Gary Sinise'],
   tags: ['drama', 'romance'],
   debut: new Date("1994-07-06T00:00:00"),
   likes: 864367,
   dislikes: 30127,
   comments: [ 
      {
         user:'user1',
         message: 'My first comment',
         dateCreated: new Date("2020-10-15T00:00:00"),
         like: 0 
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'My first comment too!',
         dateCreated: new Date("2019-04-15T00:00:00"),
         like: 0 
      }
   ]
}
)

請注意，這里插入數(shù)據(jù)之前，我們并不需要先聲明 movie 這個集合里面有哪些項目。我們直接插入就可以了~這一點和 SQL 不一樣，SQL 必須先聲明一個 table 里面有哪些列，而 MongoDB 不需要。

把上面的例子復(fù)制進(jìn)命令行應(yīng)該可以順利運行，但我強(qiáng)烈建議你手動打一下，或者輸入一部你自己喜歡的電影。insert 操作有幾點需要注意：

• 1. 不同 key-value 需要用逗號隔開，而 key:value 中間是用冒號；

• 2. 如果一個 key 有多個 value，value 要用 []。哪怕當(dāng)前只有一個 value，也加上 [] 以備后續(xù)的添加；

• 3. 整個“數(shù)據(jù)塊”要用 {} 括起來；

如果你在 insert 之后看到 WriteResult({ "nInserted" : 1 })，說明寫入成功。

這個時候你可以用查詢的方式來返回數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)：

db.movie.find().pretty()

這里 find() 里面是空的，說明我們不做限制和篩選，類似于 SQL 沒有 WHERE 語句一樣。而 pretty() 輸出的是經(jīng)格式美化后的數(shù)據(jù)，你可以自己試試沒有 pretty() 會怎么樣。

仔細(xì)觀察 find() 的結(jié)果，你會發(fā)現(xiàn)多了一個叫 '_id' 的東西，這是數(shù)據(jù)庫自動創(chuàng)建的一個 ID 號，在同一個數(shù)據(jù)庫里，每個文檔的 ID 號都是不同的。

我們也可以同時輸入多個數(shù)據(jù)：

db.movie.insert([
 {
   title: 'Fight Club', 
   directed_by: 'David Fincher',
   stars: ['Brad Pitt', 'Edward Norton', 'Helena Bonham Carter'],
   tags: 'drama',
   debut: new Date("1999-10-15T00:00:00"),
   likes: 224360,
   dislikes: 40127,
   comments: [ 
      {
         user:'user3',
         message: 'My first comment',
         dateCreated: new Date("2020-10-15T01:00:00"),
         like: 0 
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'My first comment too!',
         dateCreated: new Date("2020-11-15T01:00:00"),
         like: 14 
      },
      {
         user:'user7',
         message: 'Good Movie!',
         dateCreated: new Date("2020-10-15T08:00:00"),
         like: 2
      }
   ]
},
{
   title: 'Seven', 
   directed_by: 'David Fincher',
   stars: ['Morgan Freeman', 'Brad Pitt',  'Kevin Spacey'],
   tags: ['drama','mystery','thiller'],
   debut: new Date("1995-10-22T01:00:00"),
   likes: 134370,
   dislikes: 1037,
   comments: [ 
      {
         user:'user3',
         message: 'Love Kevin Spacey',
         dateCreated: new Date("2020-12-15T01:00:00"),
         like: 0 
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'Good works!',
         dateCreated: new Date("2020-10-15T11:22:33"),
         like: 14 
      },
      {
         user:'user7',
         message: 'Good Movie!',
         dateCreated: new Date("2020-08-15T01:00:00"),
         like: 2
      }
   ]
}
])

順利的話會顯示：

{ acknowledged: true,
  insertedIds: 
   { '0': ObjectId("5ffafff5f136fdd9f4ca1492"),
     '1': ObjectId("5ffafff5f136fdd9f4ca1493") } }

表面我們成功地插入了兩個數(shù)據(jù)。注意批量插入的格式是這樣的：db.movie.insert([{ITEM1},{ITEM2}])。幾部電影的外面需要用 [] 括起來。

請注意，雖然 collection 的插入不需要先聲明，但表達(dá)相同意思的 key，名字要一樣，比如，如果我們在一個文檔里用 directed_by 來表示導(dǎo)演，則在其它文檔也要保持同樣的名字(而不是 director 之類的)。不同的名字不是不可以，技術(shù)上完全可行，但會給查詢和更新帶來困難。

好了，到這里，我們就有了一個叫 tutorial 的數(shù)據(jù)庫，里面有一個叫 movie 的集合，而 movie 里面有三個記錄。接下來我們就可以對其進(jìn)行查詢了。

6. 查詢

在上一節(jié)我們已經(jīng)接觸到最簡單的查詢 db.movie.find().pretty()。MongoDB 支持各種各樣的深度查詢功能。先來一個最簡單的例子，找出大衛(wèi)芬奇（David Fincher）導(dǎo)演的所有電影：

db.movie.find({'directed_by':'David Fincher'}).pretty()

將返回《搏擊俱樂部》和《七宗罪》兩部電影。這種搜索和 SQL 的 WHERE 語句是很相似的。

也可以設(shè)置多個條件。比如找出大衛(wèi)芬奇導(dǎo)演的, 摩根弗里曼主演的電影：

db.movie.find({'directed_by':'David Fincher', 'stars':'Morgan Freeman'}).pretty()

這里兩個條件之間，是 AND 的關(guān)系，只有同時滿足兩個條件的電影才會被輸出。同理，可以設(shè)置多個的條件，不贅述。

條件之間也可以是或的關(guān)系，比如找出羅賓懷特或摩根弗里曼主演的電影：

db.movie.find(
{
  $or: 
     [  {'stars':'Robin Wright'}, 
        {'stars':'Morgan Freeman'}
     ]
}).pretty()

注意這里面稍顯復(fù)雜的各種括號。

還可以設(shè)置一個范圍的搜索，比如找出 50 萬人以上贊的電影：

db.movie.find({'likes':{$gt:500000}}).pretty()

同樣要注意略復(fù)雜的括號。注意，在這些查詢里，key 的單引號都是可選的，也就是說，上述語句也可以寫成：

db.movie.find({likes:{$gt:500000}}).pretty()

類似地，少于二十萬人贊的電影：

db.movie.find({likes:{$lt:200000}}).pretty()

類似的運算符還有：$lte（小于或等于）、$gte（大于或等于）、$ne（不等于）。

注意，對于包含多個值的 key，同樣可以用 find 來查詢。比如：

db.movie.find({'tags':'romance'})

將返回《阿甘正傳》，雖然其標(biāo)簽既有 romance，又有 drama，但只要符合一個就可以了。

如果你確切地知道返回的結(jié)果只有一個，也可以用 findOne：

db.movie.findOne({'title':'Forrest Gump'})

如果有多個結(jié)果，則會按磁盤存儲順序返回第一個。請注意，findOne() 自帶 pretty 模式，所以不能再加 pretty()，將報錯。

如果結(jié)果很多而你只想顯示其中一部分，可以用 limit() 和 skip()，前者指明輸出的個數(shù)，后者指明從第二個結(jié)果開始數(shù)。比如：

db.movie.find().limit(2).skip(1).pretty()

則跳過第一部，從第二部開始選取兩部電影。

7. 局部查詢

第五節(jié)的時候我們講了 find 的用法，但對于符合條件的條目，我們都是返回整個 JSON 文件的。這類似于 SQL 里面的 SELECT *。有的時候，我們需要的，僅僅是部分?jǐn)?shù)據(jù)，這個時候，find 的局部查詢的功能就派上用場了。先來看一個例子，返回 tags 為 drama 的電影的名字和首映日期。

db.movie.find({'tags':'drama'},{'debut':1,'title':1}).pretty()

數(shù)據(jù)庫將返回：

{
 "_id" : ObjectId("549cfb42f685c085f1dd47d4"),
 "title" : "Forrest Gump",
 "debut" : ISODate("1994-08-05T16:00:00Z")
}
{
 "_id" : ObjectId("549cff96f685c085f1dd47d6"),
 "title" : "Fight Club",
 "debut" : ISODate("1999-11-14T16:00:00Z")
}
{
 "_id" : ObjectId("549cff96f685c085f1dd47d7"),
 "title" : "Seven",
 "debut" : ISODate("1995-10-21T16:00:00Z")
}

這里 find 的第二個參數(shù)是用來控制輸出的，1 表示要返回，而 0 則表示不返回。默認(rèn)值是 0，但 _id 是例外，因此如果你不想輸出 _id，需要顯式地聲明：

db.movie.find({'tags':'drama'},{'debut':1,'title':1,'_id':0}).pretty()

8. 更新

db.movie.updateOne({title:'Seven'}, {$set:{likes:134371}})

第一個大括號里表明要選取的對象，第二個表明要改動的數(shù)據(jù)。請注意上述的操作相當(dāng)不現(xiàn)實，因為你首先要知道之前的數(shù)字是多少，然后加一，但通常你不讀取數(shù)據(jù)庫的話，是不會知道這個數(shù)（134370）的。MongoDB 提供了一種簡便的方法，可以對現(xiàn)有條目進(jìn)行增量操作。假設(shè)又有人對《七宗罪》點了兩個贊，則可以：

db.movie.updateOne({title:'Seven'}, {$inc:{likes:2}})

如果你查詢的話，會發(fā)現(xiàn)點贊數(shù)變?yōu)?134373 了，這里用的是 $inc。除了增量更新，MongoDB 還提供了很多靈活的更新選項。

注意如果有多部符合要求的電影。則默認(rèn)只會更新第一個。如果要多個同時更新，要用 updateMany，像下面這樣：

db.movie.updateMany({}, {$inc:{likes:10}})

所有電影的贊數(shù)都多了 10.

注意，以上的更新操作會替換掉原來的值，所以如果你是想在原有的值的基礎(chǔ)上增加一個值的話，則應(yīng)該用 $push，比如，為《七宗罪》添加一個 popular 的 tags。

db.movie.updateOne({'title':'Seven'}, {$push:{'tags':'popular'}})

我們查詢一下 db.movie.find({'title':'Seven'},{'tags':1,'title':1}，你會發(fā)現(xiàn)《七宗罪》現(xiàn)在有四個標(biāo)簽：

"tags" : [
  "drama",
  "mystery",
  "thiller",
  "popular"
],

9. 刪除

刪除的句法和 find 很相似，比如，要刪除標(biāo)簽為 romance 的電影，則：

db.movie.deleteOne({'tags':'romance'})

考慮到我們數(shù)據(jù)庫條目異常稀少，就不建議你執(zhí)行這條命令了。同樣地，該命令只刪除滿足條件的第一條記錄。如果要刪除滿足條件的所有記錄，則使用 deleteMany

10. 索引和排序

為文檔中的一些 key 加上索引（index）可以加快搜索速度。這一點不難理解，假如沒有索引，我們要查找名字為 Seven 的電影，就必須在所有文檔里逐個搜索。而如果對名字這個 key 加上索引值，則電影名這個字符串和數(shù)字建立了映射，這樣在搜索的時候就會快很多。排序的時候也是如此，不贅述。MongoDB 里面為某個 key 加上索引的方式很簡單，比如我們要對導(dǎo)演這個 key 加索引，則可以：

db.movie.ensureIndex({directed_by:1})

這里的 1 是升序索引，如果要降序索引，用 -1。

MongoDB 支持對輸出進(jìn)行排序，比如按名字排序：

db.movie.find().sort({'title':1}).pretty()

同樣地，1 是升序，-1 是降序。默認(rèn)是 1。

db.movie.getIndexes()

將返回所有索引，包括其名字。而

db.movie.dropIndex('index_name')

將刪除對應(yīng)的索引。

11. 聚合

MongoDB 支持類似于 SQL 里面的 GROUP BY 操作。比如當(dāng)有一張學(xué)生成績的明細(xì)表時，我們可以找出每個分?jǐn)?shù)段的學(xué)生各有多少。為了實現(xiàn)這個操作，我們需要稍加改動我們的數(shù)據(jù)庫。執(zhí)行以下三條命令：

db.movie.updateOne({title:'Seven'},{$set:{grade:1}})
db.movie.updateOne({title:'Forrest Gump'},{$set:{grade:1}})
db.movie.updateOne({title:'Fight Club'},{$set:{grade:2}})

這幾條是給每部電影加一個虛擬的分級，前兩部是歸類是一級，后一部是二級。

這里你也可以看到 MongoDB 的強(qiáng)大之處：可以動態(tài)地后續(xù)添加各種新項目。

我們先通過聚合來找出總共有幾種級別。

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$grade'}}])

輸出：

{ "_id" : 2 }
{ "_id" : 1 }

注意這里的 2 和 1 是指級別，而不是每個級別的電影數(shù)。這個例子看得清楚些：

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by'}}])

這里按照導(dǎo)演名字進(jìn)行聚合。輸出：

{ "_id" : "David Fincher" }
{ "_id" : "Robert Zemeckis" }

接著我們要找出，每個導(dǎo)演的電影數(shù)分別有多少：

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_movie:{$sum:1}}}])

將會輸出：

{ "_id" : "David Fincher", "num_movie" : 2 }
{ "_id" : "Robert Zemeckis", "num_movie" : 1 }

注意 $sum 后面的 1 表示只是把電影數(shù)加起來，但我們也可以統(tǒng)計別的數(shù)據(jù)，比如兩位導(dǎo)演誰的贊比較多：

 db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_likes:{$sum:'$likes'}}}])

輸出：

{ "_id" : "David Fincher", "num_likes" : 358753 }
{ "_id" : "Robert Zemeckis", "num_likes" : 864377 }

注意這些數(shù)據(jù)都純屬虛構(gòu)??！

除了 $sum，還有其它一些操作。比如：

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_movie:{$avg:'$likes'}}}])

統(tǒng)計平均的贊。

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_movie:{$first:'$likes'}}}])

返回每個導(dǎo)演的電影中的第一部的贊數(shù)。

其它各種操作可以參考：http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/group/ 。

12. All or Nothing?

MongoDB 支持單個文檔內(nèi)的原子化操作(atomic operation)，這是說，可以將多條關(guān)于同一個文檔的指令放到一起，他們要么一起執(zhí)行，要么都不執(zhí)行。而不會執(zhí)行到一半。有些場合需要確保多條執(zhí)行一起順次執(zhí)行。比如一個場景：一個電商網(wǎng)站，用戶查詢某種商品的剩余數(shù)量，以及用戶購買該種商品，這兩個操作，必須放在一起執(zhí)行。不然的話，假定我們先執(zhí)行剩余數(shù)量的查詢，這是假定為 1，用戶接著購買，但假如這兩個操作之間還加入了其它操作，比如另一個用戶搶先購買了，那么原先購買用戶的購買的行為就會造成數(shù)據(jù)庫的錯誤，因為實際上這種商品已經(jīng)沒有存貨了。但因為查詢剩余數(shù)量和購買不是在一個“原子化操作”之內(nèi)，因此會發(fā)生這樣的錯誤。

MongoDB 提供了 findAndModify 的方法來確保 atomic operation。比如這樣的：

db.movie.findAndModify(
   {
   query:{'title':'Forrest Gump'},
   update:{$inc:{likes:10}}
   }
        )

Query 是查找出匹配的文檔，和 find 是一樣的，而 update 則是更新 likes 這個項目。注意由于 MongoDB 只支持單個文檔的 atomic operation，因此如果 query 出多于一個文檔，則只會對第一個文檔進(jìn)行操作。

13. 文本搜索

除了前面介紹的各種深度查詢功能，MongoDB 還支持文本搜索。對文本搜索之前，我們需要先對要搜索的 key 建立一個 text 索引。假定我們要對標(biāo)題進(jìn)行文本搜索，我們可以先這樣：

db.movie.ensureIndex({title:'text'})

接著我們就可以對標(biāo)題進(jìn)行文本搜索了，比如，查找?guī)в?"Gump" 的標(biāo)題：

db.movie.find({$text:{$search:"Gump"}}).pretty()

注意 text 和 search 前面的$符號。

這個例子里，文本搜索作用不是非常明顯。但假設(shè)我們要搜索的 key 是一個長長的文檔，這種 text search 的方便性就顯現(xiàn)出來了。

14. 正則表達(dá)式

MongoDB 還支持基于正則表達(dá)式的查詢。這里簡單舉幾個例子。比如，查找標(biāo)題以 b 結(jié)尾的電影信息：

db.movie.find({title:{$regex:'.*b$'}}).pretty()

也可以寫成：

db.movie.find({title:/.*b$/}).pretty()

查找含有 'Fight' 標(biāo)題的電影：

db.movie.find({title:/Fight/}).pretty()

注意以上匹配都是區(qū)分大小寫的，如果你要讓其不區(qū)分大小寫，則可以：

db.movie.find({title:{$regex:'fight.*b',$options:'$i'}}).pretty()

$i 是 insensitive 的意思。這樣的話，即使是小寫的 fight，也能搜到了。

db.movie.find({title: /fight.*b/i}).pretty()

當(dāng)然，這樣也是可以，這是 JS 正則寫法

15. 后記

至此，MongoDB 的最基本的內(nèi)容就介紹得差不多了。如果有什么遺漏的以后我會補(bǔ)上來。如果你一路看到底完全了這個入門教程，恭喜你，你一定是一個有毅力的人。

把這個文檔過一遍，不會讓你變成一個 MongoDB 的專家。但如果它能或多或少減少你上手的時間，或者讓你意識到 “MongoDB其實沒那么復(fù)雜”，那么這個教程的目的也就達(dá)到啦。

作者：StevenSLXie

鏈接：https://github.com/StevenSLXie/Tutorials-for-Web-Developers

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