什么是MongoDB ?
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。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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
- 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="Ning",Address="Beijing")来实现更快的排序。
- 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
- 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
- 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。
下载安装配置启动连接
官网：https://www.mongodb.com/download-center#community
curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz # 下载 tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz # 解压 mv mongodb-linux-x86_64-3.0.6/ /usr/local/mongodb # 将解压包拷贝到指定目录 export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH #<mongodb-install-directory> 为Mongo的安装路径，如本文的 /usr/local/mongodb mkdir -p /data/db #创建数据库目录(启动指定--dbpath)
配置文件
suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$ cat /usr/local/etc/mongod.conf systemLog: destination: file path: /usr/local/var/log/mongodb/mongo.log logAppend: true storage: dbPath: /usr/local/var/mongodb net: bindIp: 127.0.0.1 port: 11811 suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$
启动
$ ./mongod $ ./mongod --dbpath=/data/db --rest # 默认端口为：27017 # MongoDB 提供了简单的 HTTP 用户界面。 如果你想启用该功能，需要在启动的时候指定参数 --rest # MongoDB 的 Web 界面访问端口比服务的端口多1000。如果你的MongoDB运行端口使用默认的27017，你可以在端口号为28017访问web用户界面，即地址为：http://localhost:28017
连接
$ sudo mongo $ sudo mongo --port 11811 $ sudo mongo -u root -p pwd 127.0.0.1:11811/test
安全验证
创建管理员
>
> use admin
switched to db admin
> db
admin
> db.createUser({user:'suoning',pwd:'123456',roles:[{role:'userAdminAnyDatabase',db:'admin'}]})
Successfully added user: {
"user" : "suoning",
"roles" : [
{
"role" : "userAdminAnyDatabase",
"db" : "admin"
}
]
}
> exit
bye
修改配置文件
版本区别与更多配置：https://docs.mongodb.com/manual/administration/configuration/
suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$ cat /usr/local/etc/mongod.conf systemLog: destination: file path: /usr/local/var/log/mongodb/mongo.log logAppend: true storage: dbPath: /usr/local/var/mongodb net: bindIp: 127.0.0.1 port: 11811 security: authorization: enabled suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$
重启验证
>
> show dbs
2017-04-25T08:41:50.126+0800 E QUERY [thread1] Error: listDatabases failed:{
"ok" : 0,
"errmsg" : "not authorized on admin to execute command { listDatabases: 1.0 }",
"code" : 13,
"codeName" : "Unauthorized"
} :
_getErrorWithCode@src/mongo/shell/utils.js:25:13
Mongo.prototype.getDBs@src/mongo/shell/mongo.js:62:1
shellHelper.show@src/mongo/shell/utils.js:761:19
shellHelper@src/mongo/shell/utils.js:651:15
@(shellhelp2):1:1
>
> use admin
switched to db admin
> db.auth('suoning','123456')
1
> show dbs
admin 0.000GB
local 0.000GB
>
创建普通用户
> use admin
switched to db admin
> db.auth('suoning','123456')
1
>
> use mydb
switched to db mydb
> db.createUser({user:'nick',pwd:'123456',roles:[{role:'readWrite',db:'mydb'}]})
Successfully added user: {
"user" : "nick",
"roles" : [
{
"role" : "readWrite",
"db" : "mydb"
}
]
}
>
> db.auth('nick','123456')
1
>
删除用户
> db.dropUser("nick")
true
查看所有存在用户
> use admin
switched to db admin
> db.auth('suoning','123456')
1
> db.system.users.find()
{ "_id" : "admin.suoning", "user" : "suoning", "db" : "admin", "credentials" : { "SCRAM-SHA-1" : { "iterationCount" : 10000, "salt" : "XXW+MD0TENKSkzk0bM2EGw==", "storedKey" : "iIuv5DpGOksvaFpFOSnAIRSwh+w=", "serverKey" : "ZGA7/Lkjv+RJX3fNANQN9hgBUwY=" } }, "roles" : [ { "role" : "userAdminAnyDatabase", "db" : "admin" } ] }
{ "_id" : "mydb.nick", "user" : "nick", "db" : "mydb", "credentials" : { "SCRAM-SHA-1" : { "iterationCount" : 10000, "salt" : "j71pQs/OR1eRtRa1IT80+w==", "storedKey" : "5hkHmU+FwdENDgGjV0wIbmTAOrQ=", "serverKey" : "Qs+c0gfGNUpwD/ZKgeOackzwNxI=" } }, "roles" : [ { "role" : "readWrite", "db" : "mydb" } ] }
>
总结：
- 创建超级管理员需要未开启权限模式的情况下执行;
- 如果 MongoDB 开启了权限模式，并且某一个数据库没有任何用户时，在不验证权限的情况下，可以创建一个用户，当继续创建第二个用户时，会返回错误，若想继续创建用户则必须登录;
- 用户只能在用户所在数据库登录，管理员需要通过admin认证后才能管理其他数据库。
数据库角色
- 内建的角色
- 数据库用户角色：read、readWrite;
- 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin；
- 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager；
- 备份恢复角色：backup、restore；
- 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase
- 超级用户角色：root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase）
- 内部角色：__system
角色说明： Read：允许用户读取指定数据库 readWrite：允许用户读写指定数据库 dbAdmin：允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问system.profile userAdmin：允许用户向system.users集合写入，可以找指定数据库里创建、删除和管理用户 clusterAdmin：只在admin数据库中可用，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。 readAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读权限 readWriteAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读写权限 userAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的userAdmin权限 dbAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。 root：只在admin数据库中可用。超级账号，超级权限
数据类型
| 数据类型 | 描述 |
|---|---|
| String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
| Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。 |
| Boolean | 布尔值。用于存储布尔值（真/假）。 |
| Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
| Min/Max keys | 将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。 |
| Arrays | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
| Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
| Object | 用于内嵌文档。 |
| Null | 用于创建空值。 |
| Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
| Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。 |
| Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
| Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
| Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
| Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
库与表操作
创建库与表
> show dbs
admin 0.000GB
local 0.000GB
>
> use mydb
switched to db mydb
> db
mydb
>
> db.mydb.insert({"name":"Nick","age":18})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
> show dbs
admin 0.000GB
local 0.000GB
mydb 0.000GB
>
> show tables;
mydb
>
删除库
> db.dropUser("nick")
true
>
> db.createUser({user:'nick',pwd:'123456',roles:[{role:'dbAdmin',db:'mydb'}]})
Successfully added user: {
"user" : "nick",
"roles" : [
{
"role" : "dbAdmin",
"db" : "mydb"
}
]
}
>
> db.auth("nick","123456")
1
>
> use mydb
switched to db mydb
> db
mydb
>
> show dbs;
admin 0.000GB
local 0.000GB
mydb 0.000GB
>
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "mydb", "ok" : 1 }
>
> show dbs;
admin 0.000GB
local 0.000GB
>
删除表
> db; mydb > show tables; mydb > > db.mydb.drop(); true > show tables; >
文档操作
增
使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
创建读写用户：
> db.createUser({user:'ning',pwd:'123456',roles:[{role:'readWrite',db:'mydb'}]})
Successfully added user: {
"user" : "ning",
"roles" : [
{
"role" : "readWrite",
"db" : "mydb"
}
]
}
>
> db.auth('ning','123456')
1
>
插入数据：
>
> db.user.insert({'name':'nick','age':18,'girlfriend':['jenny','coco','julia']})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
> show tables
user
>
>
> vb = ({'sex':'man'});
{ "sex" : "man" }
> db.user.insert(vb);
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。
删
remove() 方法的基本语法格式如下所示：
db.collection.remove(
<query>,
<justOne>
)
# MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：
db.collection.remove(
<query>,
{
justOne: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
# 参数说明：
query :（可选）删除的文档的条件。
justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档。
writeConcern :（可选）抛出异常的级别。
删除数据：
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 18, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58fef9165b9ea92ab29fbd4c"), "sex" : "man" }
>
> db.user.remove({'sex':'man'})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
>
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 18, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
>
删除第一条找到的记录可以设置 justOne 为 1：
>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)
删除所有数据：
>db.col.remove({})
>db.col.find()
>
改
# 只更新一条
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 21, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 21 }
>
> db.user.update({'age':21},{$set:{'age':22}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
>
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 22, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 21 }
>
# 更新多条
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 21, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 21 }
>
> db.user.update({'age':21},{$set:{'age':22}},{multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })
>
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 22, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 22 }
>
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：
db.collection.save(
<document>,
{
writeConcern: <document>
}
)
参数说明：
document : 文档数据。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 22, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
>
> db.user.save({ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 18, "girlfriend" : [ "jenny", "julia" ] })
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
>
> db.user.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"),
"name" : "nick",
"age" : 18,
"girlfriend" : [
"jenny",
"julia"
]
}
>
查
查询数据的语法格式如下：
db.mydb.find(query, projection) query ：可选，使用查询操作符指定查询条件 projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。 >db.mydb.find().pretty()
大于小于：
| 操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
|---|---|---|---|
| 等于 | {<key>:<value>} |
db.col.find({"name":"nick"}).pretty() |
where name = 'nick' |
| 小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
| 小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
| 大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
| 大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
| 不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
获取"col"集合中 "likes" 大于100，小于 200 的数据，你可以使用以下命令：
db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})
and or:
and: >db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty() or: >db.col.find( { $or: [ {key1: value1}, {key2:value2} ] } ).pretty()
Limit、Skip
limit()方法基本语法如下所示：
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
skip() 方法脚本语法格式如下：
使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法接受一个数字参数作为跳过的记录条数，默认为0。
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
sort
sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而-1是用于降序排列。
>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
操作符 $type
获取 "col" 集合中 title 为 String 的数据:
db.col.find({"title" : {$type : 2}})
对应匹配类型：
| 类型 | 数字 | 备注 |
|---|---|---|
| Double | 1 | |
| String | 2 | |
| Object | 3 | |
| Array | 4 | |
| Binary data | 5 | |
| Undefined | 6 | 已废弃。 |
| Object id | 7 | |
| Boolean | 8 | |
| Date | 9 | |
| Null | 10 | |
| Regular Expression | 11 | |
| JavaScript | 13 | |
| Symbol | 14 | |
| JavaScript (with scope) | 15 | |
| 32-bit integer | 16 | |
| Timestamp | 17 | |
| 64-bit integer | 18 | |
| Min key | 255 | Query with -1. |
| Max key | 127 |
索引
使用 ensureIndex() 方法来创建索引，语法如下：
>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})
语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为-1即可
复合索引
db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1})
后台执行
通过在创建索引时加background:true 的选项，让创建工作在后台执行
db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})
ensureIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。 |
| unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
| name | string | 索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 |
| dropDups | Boolean | 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
| sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
| expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。 |
| v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
| weights | document | 索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
| default_language | string | 对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
| language_override | string | 对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language. |
索引不能被以下的查询使用：
- 正则表达式及非操作符，如 $nin, $not, 等。
- 算术运算符，如 $mod, 等。
- $where 子句
最大范围
- 集合中索引不能超过64个
- 索引名的长度不能超过125个字符
- 一个复合索引最多可以有31个字段
- 现有的索引字段的值超过索引键的限制，MongoDB中不会创建索引。
聚合
聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。
聚合的方法使用aggregate()方法，基本语法格式如下所示：
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
以上实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user
我们通过字段by_user字段对数据进行分组，并计算by_user字段相同值的总和。
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
管道
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
- $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
- $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
- $sort：将输入文档排序后输出。
- $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
管道操作符实例
1、$project实例
db.article.aggregate( { $project : { title : 1 , author : 1 , }} ); 这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样: db.article.aggregate( { $project : { _id : 0 , title : 1 , author : 1 }});
2.$match实例
db.articles.aggregate( [
{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );
$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
3.$skip实例
db.article.aggregate(
{ $skip : 5 });
经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。
查询分析
explain()
mongo执行计划分析，详细点此处。
> db.user.find({"name":"nick"}).explain();
> db.user.find({"name":"nick"}).explain(true);
关键参数详细：
executionStats.executionSuccess
是否执行成功
executionStats.nReturned
查询的返回条数
executionStats.executionTimeMillis
整体执行时间
executionStats.totalKeysExamined
索引扫描次数
executionStats.totalDocsExamined
document扫描次数
hint()
使用 hint 来强制 MongoDB 使用一个指定的索引。
这种方法某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。
如下查询指定了使用 naem 和 age 索引字段来查询：
> db.user.find({"name":"nick","age":18}).hint({"name":1,"age":1});
http://www.cnblogs.com/suoning/p/6759367.html
MongoDB 下载
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
注意：在 MongoDB 2.2 版本后已经不再支持 Windows XP 系统。最新版本也已经没有了 32 位系统的安装文件。
- MongoDB for Windows 64-bit 适合 64 位的 Windows Server 2008 R2, Windows 7 , 及最新版本的 Window 系统。
- MongoDB for Windows 32-bit 适合 32 位的 Window 系统及最新的 Windows Vista。 32 位系统上 MongoDB 的数据库最大为 2GB。
- MongoDB for Windows 64-bit Legacy 适合 64 位的 Windows Vista, Windows Server 2003, 及 Windows Server 2008 。
根据你的系统下载 32 位或 64 位的 .msi 文件，下载后双击该文件，按操作提示安装即可。
安装过程中，你可以通过点击 "Custom(自定义)" 按钮来设置你的安装目录。
创建数据目录
MongoDB将数据目录存储在 db 目录下。但是这个数据目录不会主动创建，我们在安装完成后需要创建它。请注意，数据目录应该放在根目录下（(如： C: 或者 D: 等 )。
在本教程中，我们已经在 C 盘安装了 mongodb，现在让我们创建一个 data 的目录然后在 data 目录里创建 db 目录。
c:>cd c: c:>mkdir data c:>cd data c:data>mkdir db c:data>cd db c:datadb>
你也可以通过 window 的资源管理器中创建这些目录，而不一定通过命令行。
命令行下运行 MongoDB 服务器
为了从命令提示符下运行 MongoDB 服务器，你必须从 MongoDB 目录的 bin 目录中执行 mongod.exe 文件。
C:mongodbinmongod --dbpath c:datadb
如果执行成功，会输出如下信息：
2015-09-25T15:54:09.212+0800 I CONTROL Hotfix KB2731284 or later update is not
installed, will zero-out data files
2015-09-25T15:54:09.229+0800 I JOURNAL [initandlisten] journal dir=c:datadbj
ournal
2015-09-25T15:54:09.237+0800 I JOURNAL [initandlisten] recover : no journal fil
es present, no recovery needed
2015-09-25T15:54:09.290+0800 I JOURNAL [durability] Durability thread started
2015-09-25T15:54:09.294+0800 I CONTROL [initandlisten] MongoDB starting : pid=2
488 port=27017 dbpath=c:datadb 64-bit host=WIN-1VONBJOCE88
2015-09-25T15:54:09.296+0800 I CONTROL [initandlisten] targetMinOS: Windows 7/W
indows Server 2008 R2
2015-09-25T15:54:09.298+0800 I CONTROL [initandlisten] db version v3.0.6
……
连接MongoDB
我们可以在命令窗口中运行 mongo.exe 命令即可连接上 MongoDB，执行如下命令：
C:mongodbinmongo.exe
配置 MongoDB 服务
管理员模式打开命令行窗口
创建目录，执行下面的语句来创建数据库和日志文件的目录
mkdir c:datadb
mkdir c:datalog
创建配置文件
创建一个配置文件。该文件必须设置 systemLog.path 参数，包括一些附加的配置选项更好。
例如，创建一个配置文件位于 C:mongodbmongod.cfg，其中指定 systemLog.path 和 storage.dbPath。具体配置内容如下：
systemLog:
destination: file
path: c:datalogmongod.log
storage:
dbPath: c:datadb
安装 MongoDB服务
通过执行mongod.exe，使用--install选项来安装服务，使用--config选项来指定之前创建的配置文件。
"C:mongodbinmongod.exe" --config "C:mongodbmongod.cfg" --install
要使用备用 dbpath，可以在配置文件（例如：C:mongodbmongod.cfg）或命令行中通过 --dbpath 选项指定。
如果需要，您可以安装 mongod.exe 或 mongos.exe 的多个实例的服务。只需要通过使用 --serviceName 和 --serviceDisplayName 指定不同的实例名。只有当存在足够的系统资源和系统的设计需要这么做。
启动MongoDB服务
net start MongoDB
关闭MongoDB服务
net stop MongoDB
移除MongoDB服务
"C:mongodbinmongod.exe" --remove
命令行下运行 MongoDB 服务器 和 配置 MongoDB 服务 任选一个方式启动就可以。
任选一个操作就好
MongoDB 后台管理 Shell
如果你需要进入MongoDB后台管理，你需要先打开mongodb装目录的下的bin目录，然后执行mongo.exe文件，MongoDB Shell是MongoDB自带的交互式Javascript shell,用来对MongoDB进行操作和管理的交互式环境。
当你进入mongoDB后台后，它默认会链接到 test 文档（数据库）：
C:Usersuser>mongo MongoDB shell version v3.4.10 connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017 MongoDB server version: 3.4.10 Server has startup warnings: 2017-12-13T15:38:58.898+0800 I CONTROL [initandlisten] 2017-12-13T15:38:58.898+0800 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database. 2017-12-13T15:38:58.898+0800 I CONTROL [initandlisten] ** Read and write access to data and configuration is unrestricted. 2017-12-13T15:38:58.898+0800 I CONTROL [initandlisten] >
由于它是一个JavaScript shell，您可以运行一些简单的算术运算:
> 2 + 2 4 >
db 命令用于查看当前操作的文档（数据库）：
> db
test
>
插入一些简单的记录并查找它：
> db.runoob.insert({x:10})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.runoob.find()
{ "_id" : ObjectId("5604ff74a274a611b0c990aa"), "x" : 10 }
>
第一个命令将数字 10 插入到 runoob 集合的 x 字段中。
http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html
基于docker的mongo
在 docker 上运行 MongoDB
首先，获取 MongoDB 的镜像：
$ docker pull mongo
然后启动 MongoDB 容器
$ docker run -d --name any-mongo -p 27017:27017 mongo
Idea中使用Mongo plugin:
@MongoId(FieldType.OBJECT_ID) private String soNo;
报下面的错：
org.springframework.core.convert.ConversionFailedException: Failed to convert from type [java.lang.String] to type [org.bson.types.ObjectId] for value '1010047596'; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: invalid hexadecimal representation of an ObjectId: [1010047596] at org.springframework.core.convert.support.ConversionUtils.invokeConverter(ConversionUtils.java:47) ~[spring-core-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.core.convert.support.GenericConversionService.convert(GenericConversionService.java:191) ~[spring-core-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.core.convert.support.GenericConversionService.convert(GenericConversionService.java:174) ~[spring-core-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.convert.QueryMapper.applyFieldTargetTypeHintToValue(QueryMapper.java:708) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.convert.QueryMapper.getMappedValue(QueryMapper.java:335) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.convert.QueryMapper.getMappedObjectForField(QueryMapper.java:240) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.convert.QueryMapper.getMappedObject(QueryMapper.java:143) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.QueryOperations$QueryContext.getMappedQuery(QueryOperations.java:255) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate.doFind(MongoTemplate.java:2524) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.ExecutableFindOperationSupport$ExecutableFindSupport.doFind(ExecutableFindOperationSupport.java:215) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.ExecutableFindOperationSupport$ExecutableFindSupport.oneValue(ExecutableFindOperationSupport.java:127) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.repository.query.AbstractMongoQuery.lambda$getExecution$4(AbstractMongoQuery.java:153) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.repository.query.AbstractMongoQuery.doExecute(AbstractMongoQuery.java:126) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.repository.query.AbstractMongoQuery.execute(AbstractMongoQuery.java:101) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.repository.core.support.QueryExecutorMethodInterceptor$QueryMethodInvoker.invoke(QueryExecutorMethodInterceptor.java:195) ~[spring-data-commons-2.3.0.RELEASE.jar:2.3.0.RELEASE] at org.springframework.data.repository.core.support.QueryExecutorMethodInterceptor.doInvoke(QueryExecutorMethodInterceptor.java:152) ~[spring-data-commons-2.3.0.RELEASE.jar:2.3.0.RELEASE] at org.springframework.data.repository.core.support.QueryExecutorMethodInterceptor.invoke(QueryExecutorMethodInterceptor.java:130) ~[spring-data-commons-2.3.0.RELEASE.jar:2.3.0.RELEASE] at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) ~[spring-aop-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.data.projection.DefaultMethodInvokingMethodInterceptor.invoke(DefaultMethodInvokingMethodInterceptor.java:80) ~[spring-data-commons-2.3.0.RELEASE.jar:2.3.0.RELEASE] at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) ~[spring-aop-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.aop.interceptor.ExposeInvocationInterceptor.invoke(ExposeInvocationInterceptor.java:95) ~[spring-aop-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) ~[spring-aop-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.aop.framework.JdkDynamicAopProxy.invoke(JdkDynamicAopProxy.java:212) ~[spring-aop-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at com.sun.proxy.$Proxy129.findBysoNo(Unknown Source) ~[na:na] at com.zkh360.boss.biz.delivery.service.impl.DeliveryServiceImpl.listDeliveryDTOBySoNo(DeliveryServiceImpl.java:65) ~[classes/:na] at com.zkh360.boss.biz.delivery.controller.DeliveryController.listDnListBySoNo(DeliveryController.java:37) ~[classes/:na] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_191] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[na:1.8.0_191] at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_191] at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_191] at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:190) ~[spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:138) ~[spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:105) ~[spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandlerMethod(RequestMappingHandlerAdapter.java:879) ~[spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal(RequestMappingHandlerAdapter.java:793) ~[spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.handle(AbstractHandlerMethodAdapter.java:87) ~[spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:1040) ~[spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:943) ~[spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:1006) [spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:898) [spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:634) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:883) [spring-webmvc-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:741) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:231) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:53) [tomcat-embed-websocket-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.springframework.web.filter.RequestContextFilter.doFilterInternal(RequestContextFilter.java:100) [spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:119) [spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.springframework.web.filter.FormContentFilter.doFilterInternal(FormContentFilter.java:93) [spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:119) [spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal(CharacterEncodingFilter.java:201) [spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:119) [spring-web-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:202) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:96) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:541) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:139) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:92) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:74) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:343) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:373) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight.java:65) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:868) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1590) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:49) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) [na:1.8.0_191] at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) [na:1.8.0_191] at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61) [tomcat-embed-core-9.0.35.jar:9.0.35] at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) [na:1.8.0_191] Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: invalid hexadecimal representation of an ObjectId: [1010047596] at org.bson.types.ObjectId.parseHexString(ObjectId.java:348) ~[bson-4.0.3.jar:na] at org.bson.types.ObjectId.<init>(ObjectId.java:175) ~[bson-4.0.3.jar:na] at org.springframework.data.mongodb.core.convert.MongoConverters$StringToObjectIdConverter.convert(MongoConverters.java:126) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.data.mongodb.core.convert.MongoConverters$StringToObjectIdConverter.convert(MongoConverters.java:122) ~[spring-data-mongodb-3.0.0.RELEASE.jar:3.0.0.RELEASE] at org.springframework.core.convert.support.GenericConversionService$ConverterAdapter.convert(GenericConversionService.java:385) ~[spring-core-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] at org.springframework.core.convert.support.ConversionUtils.invokeConverter(ConversionUtils.java:41) ~[spring-core-5.2.6.RELEASE.jar:5.2.6.RELEASE] ... 75 common frames omitted
报错的 字面意思是：
无效的十六进制表示，至于代码中的ID是随便写的一个数字：
public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { ObjectId a = new ObjectId("123"); System.out.println(a); } }
最后发现原来ObjectId 初始化时候的ID是不能随便乱写的，必须符合他的规范才行，具体参考：点击打开链接
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版权声明：本文为CSDN博主「roodyszz2013」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/roodyszz2013/article/details/49508259
@Document(collection="user") //通过collection参数指定当前实体类对应的文档
public class User {
11.5.1. How the _id Field is Handled in the Mapping Layer
MongoDB requires that you have an _id field for all documents. If you do not provide one, the driver assigns an ObjectId with a generated value. When you use the MappingMongoConverter, certain rules govern how properties from the Java class are mapped to this _id field:
A property or field annotated with @Id (org.springframework.data.annotation.Id) maps to the _id field.
A property or field without an annotation but named id maps to the _id field.
The following outlines what type conversion, if any, is done on the property mapped to the _id document field when using the MappingMongoConverter (the default for MongoTemplate).
If possible, an id property or field declared as a String in the Java class is converted to and stored as an ObjectId by using a Spring Converter<String, ObjectId>. Valid conversion rules are delegated to the MongoDB Java driver. If it cannot be converted to an ObjectId, then the value is stored as a string in the database.
An id property or field declared as BigInteger in the Java class is converted to and stored as an ObjectId by using a Spring Converter<BigInteger, ObjectId>.
If no field or property specified in the previous sets of rules is present in the Java class, an implicit _id file is generated by the driver but not mapped to a property or field of the Java class.
When querying and updating, MongoTemplate uses the converter that corresponds to the preceding rules for saving documents so that field names and types used in your queries can match what is in your domain classes.
Some environments require a customized approach to map Id values such as data stored in MongoDB that did not run through the Spring Data mapping layer. Documents can contain _id values that can be represented either as ObjectId or as String. Reading documents from the store back to the domain type works just fine. Querying for documents via their id can be cumbersome due to the implicit ObjectId conversion. Therefore documents cannot be retrieved that way. For those cases @MongoId provides more control over the actual id mapping attempts.
Example 62. @MongoId mapping
public class PlainStringId {
@MongoId String id;
}
public class PlainObjectId {
@MongoId ObjectId id;
}
public class StringToObjectId {
@MongoId(FieldType.OBJECT_ID) String id;
}
(1)The id is treated as String without further conversion.
(2)The id is treated as ObjectId.
(3)The id is treated as ObjectId if the given String is a valid ObjectId hex, otherwise as String. Corresponds to @Id usage.
https://docs.spring.io/spring-data/mongodb/docs/3.0.1.RELEASE/reference/html/#repositories
The Smartest IDE for MongoDB
NoSQLBooster for MongoDB (formerly MongoBooster) is a shell-centric cross-platform GUI tool for MongoDB v2.6-4.2, which provides comprehensive server monitoring tools, fluent query builder, SQL query, query code, task schedulingserver monitoring tools, ESNext support, and true IntelliSense experience
