文档是 MongoDB 的核心，类似于 SQLite 数据库（关系数据库）中的每一行数据。多个键及其关联的值放在一起就是文档。在 Mongodb 中使用一种类 json 的 bson 存储数据，bson 数据可以理解为在 json 的基础上添加了一些 json 中没有的数据类型。
例：
{"company":"Chenshi keji"}
元数据
数据库的信息存储在集合中，他们统一使用系统的命名空间：DBNAME.system.* DBNAME 可用 db 或数据库名替代
DBNAME.system.namespaces ：列出所有名字空间
DBNAME.system.indexs ：列出所有索引
DBNAME.system.profile ：列出数据库概要信息
DBNAME.system.users ：列出访问数据库的用户
DBNAME.system.sources ：列出服务器信息
创建数据库
范例：进入 MongoDB 命令行操作界面之后，进行如下操作：
> use Chenshi
switched to db Chenshi
您可以使用 db 命令查看您当前选择的数据库
> db
Chenshi
您也可以通过使用 show dbs 命令查看所有的数据库
> show dbs
在这条命令之后您刚才创建的 Chenshi 不会显示，这只有在向数据库中插入了数据之后才能显示
删除数据库
语法：db.dropDatabase()
假设刚才我们使用语句 db.computer.insert({"name":"killer"}) 对数据库 Chenshi 进行了数据插入操作
> show dbs #显示当前系统中的所有数据库
> use Chenshi #转到Chenshi数据库
switched to db Chenshi
> db.dropDatabase()
{"dropped":"Chenshi","ok":1}
> show dbs
集合
集合就是一组文档的组合，就相当于是关系数据库中的表，在 MongoDB 中可以存储不同的文档结构的文档。 例:
{"company":"Chenshi keji"} {"people":"man","name":"peter"}
创建集合
语法：
db.createCollection(name,options)
参数描述：
name：创建的集合名称
options：是一个作为初始化的文档(可选)
范例：
> db.createCollection("killer") #无参数
{ "ok" : 1 }
> show collections
killer
system.indexes
> db.createCollection("killer2", { capped : 1, autoIndexID : 1, size : 6142800, max : 10000 } ) #带参数
{ "ok ": 1 }
参数描述：
capped：类型为 Boolean，如果为 true 则创建一个固定大小的集合，当其条目达到最大时可以自动覆盖以前的条目。在设置其为 true 时也要指定参数大小；
autoIndexID：类型为 Boolean，默认为 false，如果设置为 true，则会在 _id field.s 上自动创建索引；
size：如果 capped 为 true 需要指定，指定参数的最大值，单位为 byte；
max：指定最大的文档数。 在 Mongodb 中也可以不用创建集合，因为在创建文档的时候也会自动的创建集合。
删除集合
语法：db.COLLECTION.drop()
操作实例：
> use Chenshi
switched to db Chenshi
> show collections
killer
killer2
system.indexes
> db.killer.drop()
true
> show collections
killer2
system.indexes
删除成功
--注意：当您要删除指定的集合时，用您想要删除的集合名称替代 COLLECTION 即可
插入文档
语法：db.COLLECTION_NAME.insert(document)
操作实例：
> userdoc1=({"user_id":1,"name":"cloud","state":"active","actor":"user","e-mail":"test@qq.com","VM_num":2,"time":[{"date":"2014-08-12","hour":"10:53 PM"}] })
> userdoc2=({"user_id":2,"name":"testadmin","state":"active","actor":"admin","e-mail":"test@qq.com","VM_num":2,"time":[{"date":"2014-08-11","hour":"06:34 AM"}] })
> doc1=({"name":"peter","position":"teacher"}) #先定义文档
> use Chenshi
switched to db Chenshi
> db.killer.insert(userdoc1)
WriteResult({"nInserted":1})
> db.killer.insert(userdoc2)
WriteResult({"nInserted":1})
> db.killer.insert(doc1)
WriteResult({"nInserted":1})
插入文档成功，当然也可以直接将文档的内容作为函数的参数直接替代 document。
语法：save()
> db.users.save([
... { name : "jam",
... email : "jam@qq.com"
... },
... { name : "tom",
... email : "tom@qq.com"
... }
... ])
更新文档
语法：db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA,UPDATED_DATA)
操作实例：
> db.killer.update({"user_id":2,"e-mail":"test@qq.com"},{$set:{"e-mail":"group@qq.com"}})
WriteResult({"nMatched":1,"nUpserted":1,"nModified":1})
> db.killer.find()
将 user_id=2 的文档的 e-mail 改为 group@qq.com
第一个大括号内容标示查找条件，第二个大括号内容则表示更新后的数据
默认的 update 函数只对一个文档更新，如果想作用所有文档，则需要加入 multi:true
操作实例：
db.killer.update({"e-mail":"test@qq.com"},{$set:{"e-mail":"group@qq.com"}},{multi:true})
替换已存在的文档
语法：db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})
操作实例：
>db.shiyanlou.save({"_id":ObjectId("53ea174ccb4c62646d9544f4"),"name":"Bob","position":"techer"})
WriteResult({"nMatched":1,"nUpserted":1,"nModified":1})
这里的 _id 对应的是要替换文档的 _id。
跟 insert 差不多，但是 update 更好用。
删除文档
语法：db.COLLECTION_NAME.remove(DELECTION_CRITERIA)
操作实例：
> db.shiyanlou.remove({"name":"Bob"})
WriteResult({"nRemoved":1})
其实 remove 函数的参数跟 update 函数的第一个参数一样，相当于查找条件，注意，不要误删！
删除后可以用查找命令确认数据：
> db.killer.find()
createCollection()：创建集合
db.COLLECTION.drop()：删除集合
db.COLLECTION_NAME.insert(document)：插入文档
db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA,UPDATED_DATA)：更新文档
db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})：替换已存在的文档
db.COLLECTION_NAME.remove(DELECTION_CRITERIA)：删除文档