在之前的博文《Windows下安装MongoDB》 中我在Windows7环境中安装了MonogoDB。这篇文章将介绍一些MongoDB的基本概念和语法，并介绍一下利用python语言操作MongoDB的教程。
博文的内容参考MongoDB教程
概念
- NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
-
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
-
NoSQL的优点/缺点
优点:- 高可扩展性
- 分布式计算
- 低成本
- 架构的灵活性，半结构化数据
- 没有复杂的关系
缺点:
- 没有标准化
- 有限的查询功能（到目前为止）
- 最终一致是不直观的程序
- MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。主要特点包括：
- MongoDB的提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。
- 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
- Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
- MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
- Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
- Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
- Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
- GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
- MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
- MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
- MongoDB中，数据库db=database，数据库表table=collection，数据记录行row=document,数据集字段column=field，索引index=index，自动将_id字段设为主键，没有join操作。文档是一组键值对，MongoDB的文档不需要设置字段和字段类型，键值对是有序的，MongoDB不能有重复的键，文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。
- MongoDB中需要保留三个数据库名，它们是安装好创建并支持直接访问：
- admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
- local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合。
- config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。
- 默认创建collections和db的方法
使用use db_name默认创建数据仓库db_name，然后通过db.collection_name.insert(document)可以默认创建collection