1. MongoDB简介
MongoDB是一个流行的开源文档数据库，它使用BSON（二进制JSON）格式存储数据。MongoDB在web应用程序和数据分析等方案中广泛应用。
相对于传统的关系型数据库的表格结构，MongoDB使用的是基于文档的数据模型，这意味着数据可以以非结构化的方式存储，这使得现代应用程序在处理大量数据时更加容易。
2. MongoDB基本概念
2.1. 数据库
MongoDB中的数据库类似于传统的数据库，它是一个具有名称的容器，可以用来保存文档数据。
# 创建名为mydatabase的数据库
use mydatabase
注意：创建数据库的时候并不需要显式地创建，当您在存储数据时，如果当前没有该数据库，MongoDB将默认为您创建一个。
2.2. 集合
在MongoDB中，集合类似于关系型数据库中的表格。它被用来组织MongoDB文档。MongoDB的文档是以JSON格式存储的。一个集合中可以有多个文档。
# 创建名为mycollection的集合
db.createCollection("mycollection")
2.3. 文档
MongoDB中的文档，相当于关系型数据库中的记录，它是以BSON格式保存的。
# 插入一个文档
db.mycollection.insertOne({
"title": "MongoDB入门教程",
"description": "这是一篇MongoDB教程，用于介绍MongoDB的基本概念",
"by": "runoob.com",
"url": "http://www.runoob.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": 100
})
注意：MongoDB中的文档可以有各种各样的结构，没有统一的结构或模式。
3. MongoDB的查询操作
3.1. 查询文档
查询MongoDB文档的最基本统一格式如下：
db.collection_name.find(query, projection)其中，query是查询条件，projection是可选项，用于指定返回的文档中哪些字段应包含或不包含在结果中。
例如，以下命令将查询mycollection集合中所有文档的title和description字段：
db.mycollection.find({}, {"title": 1, "description": 1})如果要按特定条件查询文档，可以在find命令中指定一个条件。例如，下面的命令将返回likes字段值大于70的文档：
db.mycollection.find({"likes": {"$gt": 70}})其中，$gt操作符表示大于。MongoDB支持各种各样的查询条件操作符。
3.2. 更新文档
更新文档使用MongoDB的update()方法。该方法需要两个参数，第一个参数是用于匹配文档的查询条件，第二个参数是用于表明新文档的属性。
db.mycollection.update(
{"title": "MongoDB入门教程"},
{
$set: {"likes": 200}
}
)
注意：在MongoDB中，更新操作是原子的。这意味着，在同时发生多个更新操作时，始终能保证每个操作按顺序执行。
3.3. 删除文档
要从MongoDB中删除文档，需要使用remove()方法。与更新操作不同，删除操作不需要提供新文档的数据部分，它只需要一个用于匹配要删除的文档的查询条件即可。
db.mycollection.remove({"title": "MongoDB入门教程"})4. MongoDB的聚合操作
MongoDB的聚合是指将多个文档组合在一起，并对它们进行分组、筛选和计算。聚合在MongoDB中是通过使用管道实现的。
管道是指一个操作序列，每个操作将操作的结果传递给下一个操作。如果管道中的任何操作失败，则该管道将停止执行并返回错误。
以下是聚合管道的一个示例：
db.mycollection.aggregate([
{$match: {"likes": {"$gt": 10}}},
{$group: {"_id": "$by", "total": {$sum: "$likes"}}}
])
该管道的第一步是使用$match操作筛选likes字段值大于10的文档。然后，使用$group操作按by字段分组文档，并对每个组中的文档的likes字段进行求和。
5. 总结
本文介绍了MongoDB的基本概念、查询、更新、删除和聚合操作。MongoDB提供了用于管理非结构化数据的强大工具。它非常适合应用程序开发和数据分析等方案，因为它能够存储大量的非结构化数据，并允许对这些数据进行聚合和分析。