MongoDB概要
[关于MongoDB]
官方网站： www.mongodb.com
MongoDB属于比较典型的NoSql数据库。和Relationship数据库相比，其数据属于文档结构。
最新版本的MongoDB为2.2.2 不支持WindowsXP
[C#官方驱动程序]
GitHub：https://github.com/mongodb/mongo-csharp-driver
[管理工具]
这里选用本人自制的可视化管理工具作为教程的演示工具。
大声呼吁：有兴趣的同志，加入这个工具的开发
下载地址： http://www.wojilu.com/Forum1/Topic/4601
GitHub: https://github.com/magicdict/MagicMongoDBTool
[建立第一个空数据库]
关于MongoDB的安装，已经有很多文章介绍了。
这里推荐CNBLOGS网友 百灵 的Mongodb之(初识如故)
安装这篇文章，应该可以正确安装MongoDB，其实就是下载和解压，完全绿色软件。
这个系列的教程，我将MongoDB解压到：C:\runmongo，可执行文件则都在C:\runmongo\bin下面。
新建一个MongoDB实例的方法很多，这里我新建了一个BAT文件，在BAT文件里面写了3句命令：
第一句：将执行目录切换到Mongo可执行目录
第二句：新建一个目录，MongoDB实例需要一个存放文件的目录，这里我选择新建一个C:\mongodb\magicdict 目录
第三句，则是新建一个MongoDB实例，同时，将MongoDB实例的侦听端口设置为 28030
关于MongoDB的启动参数，推荐 咫尺天涯的文章：mongodb启动参数
1 cd C:\runmongo\bin 2 mkdir C:\mongodb\magicdict 3 mongod --port 28030 --dbpath C:\mongodb\magicdict --rest
如果成功的话，将会有一个黑色的DOS控制台出现。当然，这个控制台只是日志输出，无法操作。你也可以将日志存放到一个文件里面。
这个时候去查看 C:\mongodb\magicdict，系统自动添加了一个 mongod.lock 锁文件。
接下来，启动可视化工具，看看数据库吧。
第一次启动时候，选择语言：
由于某些功能需要使用mongo的可执行文件，在可执行文件里面选择可执行文件路径
下面是连接管理界面，里面列出了所有现存的连接
单击添加按钮
由于是最简单的数据库，我们只需要填写 连接名称，主机，端口号即可。
连接名称：这个可以使任意字符，是便于用户记忆的。
主机：这里填写服务器的IP地址，这里使用 localhost 表示本机
端口：28030
这里你可以先使用 [测试] 按钮，检验一下设置是否正确。如果没有问题，则可以[添加]连接。
选中刚才建立的连接，按下[确定]按钮。则进入主界面。
界面左边的是当前连接（MongoDB实例）中所包含的数据库对象。当然，这个连接里面只是单纯的数据库。除了有一个系统自动生成的local数据库以外，什么都没有。
界面右边的是当前连接的状态信息。 关于这些状态信息，你可以参看官方的帮助文档： http://docs.mongodb.org/manual/reference/server-status/
一般来说，我们不会在local系统目录里面添加数据，一般都会新建一个数据库来保存用户数据。
当然，你可以 选中Connection节点，然后用主菜单或者右键菜单来 [新建数据库]。不过，这里将演示如何使用C#来创建数据库，添加数据。
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 using MongoDB.Driver; 6 using MongoDB.Bson; 7 using MongoDB.Driver.GridFS; 8 using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes; 9 10 namespace MagicMongoDBTool.Module 11 { 12 public static class InitTestData 13 { 14 internal class User 15 { 16 [BsonId] 17 public String ID; 18 [BsonElementAttribute("fn")] 19 public String Name; 20 public Byte Age; 21 public Byte Age2; 22 public Byte Age3; 23 public Address address; 24 } 25 internal class Address 26 { 27 public String street; 28 public String City; 29 public String state; 30 public int Zip; 31 32 } 33 internal class GeoObject 34 { 35 [BsonId] 36 public String ID; 37 public int[] Geo; 38 } 39 internal class TLLObject 40 { 41 [BsonId] 42 public String ID; 43 public DateTime CreateDateTime; 44 public int Game; 45 } 46 public static void FillDataForGeoObject(MongoServer mongosvr) 47 { 48 MongoDatabase mongodb = mongosvr.GetDatabase("mongodb"); 49 MongoCollection<User> mongoCol = mongodb.GetCollection<User>("GEO"); 50 mongoCol.RemoveAll(); 51 Random Ro = new Random(); 52 ///HugeData 53 for (int i = 0; i < 1000; i++) 54 { 55 mongoCol.Insert(new GeoObject() 56 { 57 ID = i.ToString(), 58 Geo = new int[2] { Ro.Next() % 180, Ro.Next() % 180 } 59 //[-180,180] 如果已经有索引，则操作这个范围的记录无法插入数据库 60 }); 61 } 62 } 63 public static void FillDataForTTL(MongoServer mongosvr) 64 { 65 MongoDatabase mongodb = mongosvr.GetDatabase("mongodb"); 66 MongoCollection<User> mongoCol = mongodb.GetCollection<User>("TTL"); 67 mongoCol.RemoveAll(); 68 Random Ro = new Random(); 69 ///HugeData 70 for (int i = 0; i < 1000; i++) 71 { 72 mongoCol.Insert(new TLLObject() 73 { 74 ID = i.ToString(), 75 CreateDateTime = System.DateTime.Now.AddSeconds(i), 76 Game = Ro.Next() 77 }); 78 } 79 } 80 public static void FillDataForUser(MongoServer mongosvr) 81 { 82 MongoDatabase mongodb = mongosvr.GetDatabase("mongodb"); 83 84 MongoCollection<BsonDocument> mongoJsCol = mongodb.GetCollection<BsonDocument>("system.js"); 85 mongoJsCol.Insert<BsonDocument>( 86 new BsonDocument().Add("_id", "sum") 87 .Add("value", "function (x, y) { return x + y; }")); 88 MongoGridFS mongofs = mongodb.GetGridFS(new MongoGridFSSettings()); 89 MongoCollection<User> mongoCol = mongodb.GetCollection<User>("User"); 90 mongoCol.RemoveAll(); 91 Random Ro = new Random(); 92 ///HugeData 93 for (int i = 0; i < 1000; i++) 94 { 95 mongoCol.Insert(new User() 96 { 97 ID = i.ToString(), 98 Name = "Tom", 99 Age = (byte)Ro.Next(100), 100 Age2 = (byte)Ro.Next(100), 101 Age3 = (byte)Ro.Next(100), 102 address = new Address() 103 { 104 street = "123 Main St.", 105 City = "Centerville", 106 state = "PA", 107 Zip = Ro.Next(20) 108 } 109 }); 110 } 111 } 112 } 113 }
这里我新建了一个mongodb的数据库，同时新增了3个演示用数据集（collection）。
具体的操作方法，推荐 码农的文章： MongoDB的C＃驱动程序教程（译）
这里有非常详细的C#操作数据库的解释。全部是官方文档的翻译，可能是机器翻译的，但是对于英语不好的同志来说，有一定帮助。
当然，如果你的英语还可以，原汁原味的在这里：http://www.mongodb.org/display/DOCS/CSharp+Driver+Tutorial
MongoDB的对象存取，代码看上去有点ORM的味道，不过，由于MongoDB已经是阶层数据库了，完全不需要将Object进行映射（Map），而是直接存取到数据库中。
在简单类的时候，由于数据结构只是二维表格，这种优势不是很明显。在复杂类的时候，出现层次结构的时候，则效果非常明显。
下图则通过[树形视图]来直观展示了复杂阶层的类。
关系型数据库，需要将User数据和Address数据放在两张表中，然后用主键连接成视图。
阶层型数据库，则已经将User和Address信息放在一个文档（Document，类似于记录的概念）里面。
（当然，关系型的好处也非常明显，可以减少数据冗余，灵活性也非常好。阶层型数据库在编码上，可能更加贴近OOP）
[索引-TTL索引]
索引都是为了检索的性能而生的，MongoDB的索引也不例外。
TTL（TimeToLive）索引（MongoDB2.2.2新增）和地理位置索引（“2d”）则是MongoDB的特色。
TTL索引，索引对象是一个日期型字段，然后需要设定一个有效时间。通过监视 日期型字段的值和当前系统时间，参考有效时间，判断是否数据过期，对于过期的数据则自动删除。
这个特性对于自动删除日志这样的操作来说，将非常有用。例如我们可以对于 日志创建时间 进行索引，同时设定过期时间为 3600秒，这样系统将自动删除一个小时之前的日志。
这里我们准备了TTL这样的一个数据集：
数据集里面包含了一个CreateDateTime的日期型字段，里面存放着建立记录的时间。
接着我们选中数据集，通过索引管理器建立索引。
我们将对于CreateDateTime建立所以，同时设定有效时间为180秒。
这样的话，如果CreateDateTime和系统时间相差180秒，则记录将会被自动删除。
1.TTL索引必须建立在日期型字段（或者日期型字段数组）
2.不能建立在复杂索引上
3.你不能在 _id或者任何一个已经存在索引的字段上建立TTL索引
TTL索引的官方说明： http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/expire-data/
注意上面这张图的左边，显示了数据集的索引信息：
AutoDelete的索引过期时间为180秒。而默认的索引_id，则没有设定过期时间。
同时，里面的数据已经全部被系统自动删除掉了。
[索引-GEO索引]
如果，你的数据集里面有一个地理位置字段（所谓的地理位置字段，是一个数组，数组里面有两个数字，数字的范围是 [-180,180]）。
例如，下面的Geo字段，就是一个地理位置字段。
我们可以对于地理位置字段，进行“2d”索引，或者说是Geo索引。
观察一下索引类型：这里显示的是 “2d”，表示这是一个Geo地理索引
建立过地理索引的数据集，可以进行GeoNear查询。
官方文档： http://docs.mongodb.org/manual/applications/geospatial-indexes/
GeoNear的意思就是：查询一下，指定的坐标附近，有那些记录。
你可以指定： 1.需要查询多少个最邻近的记录。
2.你可以限制最大的距离。
3.由于地理坐标的单位是弧度【-180，180】，有时候你需要将距离放大一些，你可以指定距离乘积
4.Spherical（球形）
下面我们要查询离坐标 【100，100】，距离在10以内的记录，我们限制最多查询100个记录。
并且我们不需要系统对于距离进行放大或者缩小的处理。
查询结果：我们扫描了23个记录（由于有索引，所以不需要扫描全部记录），扫描时间为0
符合条件的记录有6个，平均距离为 6.34 最大距离为 9.21
每条记录的详细信息都可以在结果里面看到。