一篇文章彻底搞懂MongoDB_mongodb id生成规则

一、Mongo简介

（1）特点：

• 面向文档存储，基于JSON/BSON 可表示灵活的数据结构
• 动态 DDL能力，没有强Schema约束，支持快速迭代
• 基于内存，支持快速数据查询，高性能计算
• 基于数据分片，可以支持海量数据存储
• 丰富的功能集，支持二级索引、强大的聚合管道功能

（2）Mongo与MySQL概念区别：

挑几个介绍下：

1、_id 主键：保证文档的唯一性。
2、reference 引用：勉强可以对应于 外键(foreign key) 的概念，之所以是勉强是因为 reference 并没有实现任何外键的约束，而只是由客户端(driver)自动进行关联查询、转换的一个特殊类型

3、$lookup，这是一个聚合操作符，可以用于实现类似 SQL-join 连接的功能

4、transaction 事务，从 MongoDB 4.0 版本开始，提供了对于事务的支持

5、aggregation 聚合，MongoDB 提供了强大的聚合计算框架，group by 是其中的一类聚合操作

分布式ID生成规则：

MySQL中著名的 snowflake 算法中就同时使用了时间戳、机器号、进程号以及随机数来保证唯一性。

MongoDB 采用 ObjectId 来表示主键的类型，id 的生成规则如下：

• 4-byte  Unix 时间戳
• 3-byte  机器 ID
• 2-byte  进程 ID
• 3-byte  计数器(初始化随机)

  _id 的生成实质上是由客户端(Driver)生成的。服务端也会检测写入的文档是否包含_id 字段，如果没有就生成一个。

二、BSON 数据类型介绍

（1）简介：JSON 有自己的短板，比如无法支持像日期这样的特定数据类型，因此 MongoDB 实际上使用的是一种扩展式的JSON

（2）BSON 所支持的数据类型包括：

 （3）一个典型的文档如下：

{
  "_id": 1,
  "name" : { "first" : "John", "last" : "Backus" },
  "contribs" : [ "Fortran", "ALGOL", "Backus-Naur Form", "FP" ],
  "awards" : [
    {
      "award" : "W.W. McDowell Award",
      "year" : 1967,
      "by" : "IEEE Computer Society"
    }, {
      "award" : "Draper Prize",
      "year" : 1993,
      "by" : "National Academy of Engineering"
    }
  ]
}

 三、索引

 使用 wiredTiger (B+树)作为默认的引擎

 用法：

（1）ensureIndexes 为集合声明一个普通的索引（author后面的数字 1 代表升序，如果是降序则是 -1）

db.book.ensureIndex({author: 1})

 （2）复合式(compound)的索引（只有对于复合式索引时，索引键的顺序才变得有意义）

db.book.ensureIndex({type: 1, published: 1})

（3）数组(multikey)索引（索引的字段是数组类型，该索引就自动成为数组索引）

db.book.ensureIndex({tags: 1})

四、增删改查操作

MongoDB不存在SOL语句,操作它,需要使用ORM语法

（1）创建数据库

和一般的关系型数据库一样,都要建立一个自己的数据库空间

use DATABASE_NAME

如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库，如果你想查看所有数据库，可以使用 show dbs

（2）删除数据库（删除当前数据库）

db.dropDatabase()

（3）创建集合（建表）

db.createCollection(name, options)

参数说明：

• name: 要创建的集合名称
• options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项

例子：在 test 数据库中创建 runoob 集合：

> use test
switched to db test
> db.createCollection("runoob")
{ "ok" : 1 }
>

如果要查看已有集合，可以使用 show collections 或 show tables 命令：

（4）删除集合

db.collection.drop()

（5）插入文档

使用 insert() （不推荐）或 save() （新版已废弃）方法向集合中插入文档

db.COLLECTION_NAME.insert(document)
或
db.COLLECTION_NAME.save(document)

insert(): 若插入的数据主键已经存在，则会抛 org.springframework.dao.DuplicateKeyException 异常，提示主键重复，不保存当前数据

db.collection.insertOne()：向集合插入一个新文档

db.collection.insertOne(
   <document>,
   {
      writeConcern: <document>
   }
)

示例：插入一条数据（官方推荐）

db.course.insertOne({"name":"linux","price":1070})

db.collection.insertMany() ：用于向集合插入一个多个文档

db.collection.insertMany(
   [ <document 1> , <document 2>, ... ],
   {
      writeConcern: <document>,
      ordered: <boolean>
   }
)

示例：插入多条数据（官方推荐）

db.course.insertMany({"name":"linux","price":1070},{"name":"nodejs","price":1090})

参数说明：

• document：要写入的文档。
• writeConcern：写入策略，默认为 1，即要求确认写操作，0 是不要求。
• ordered：指定是否按顺序写入，默认 true，按顺序写入

（6）查询文档

主要是(find、 findOne),这里没有findMany

示例：

ind()无条件查询:将该表(collection)中所有的数据一次性返回：

db.course.find()

条件查找:price等于1070的数据,这里会返回多条结果:

db.course.find({"price":1070})

findOne()：无条件查找一条数据,默认当前collection中的第一条数据

db.course.findOne()

条件查找一条price等于1070的数据,如果有多条数据则返回更靠前的数据:

和MySQL的Where 语句比较：

 AND 条件： find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

示例：通过 by 和 title 键来查询 xxx中 MongoDB 教程 的数据 

> db.col.find({"by":"xxx", "title":"MongoDB 教程"}).pretty()

OR 条件：使用了关键字 $or

>db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

示例：查询键 by 值为 xxx 或键 title 值为 MongoDB 教程 的文档

>db.col.find({$or:[{"by":"xxx"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()

AND 和 OR 联合使用:

示例：要实现 SQL 语句为： 'where likes>50 AND (by = 'xxx' OR title = 'MongoDB 教程')'

>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "xxx"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()

五、查询条件

（1）查询某个字段不为空的数据：

db.getCollection('tableName').find({'xx':{$ne:null}})