MongoDB 極簡實踐入門 ===================== 1. 為什麼用MongoDB？傳統的電腦應用大多使用關係型資料庫來存儲數據，比如大家可能熟悉的MySql, Sqlite等等，它的特點是數據以表格(table)的形式儲存起來的。資料庫由一張張排列整齊的表格構成，就好像一個 ...

MongoDB 極簡實踐入門

1. 為什麼用MongoDB？

傳統的電腦應用大多使用關係型資料庫來存儲數據，比如大家可能熟悉的MySql, Sqlite等等，它的特點是數據以表格(table)的形式儲存起來的。資料庫由一張張排列整齊的表格構成，就好像一個Excel表單一樣，每個表格會有若幹列，比如一個學生信息表，可能包含學號、姓名、性別、入學年份、高考成績、籍貫等等。而表格的每一排，則是一個個學生的具體信息。在企業級應用和前互聯網時代，關係型資料庫幾乎是不二選擇。關係型資料庫的特點是有整齊劃一的組織，很方便對數據進行描述、插入、搜索。

想象有一個傳統的網上服裝商店吧，它的主要的數據可能是儲存在一張叫products的表單里，表單可能包含這些列：商品編號(ID)、名稱(Name)、商家(brand)、主目錄(cate)、子目錄(sub-cat)、零售價(price)、是否促銷(promotion)等等。如果有一個用戶想要查找所有價格低於300元的正在促銷的鞋子的編號和名稱，則可以執行類似於以下的SQL語句：

SELECT ID, name FROM products WHERE cate='shoes' AND price<300 and AND promotion=true;

SQL具備了強大了的深度查詢能力，能滿足各式各樣的查詢要求。而如果要對數據進行添加和刪除，成本也是非常低的。這些是SQL的優勢之一，但隨著互聯網的興起以及數據形式的多樣化，四平八穩的SQL表單在一些領域漸漸顯現出它的劣勢。讓我們通過一個例子來說明。考慮一個博客後臺系統，如果我們用關係型資料庫為每篇博客(article)建一個表單的話，這個表單大概會包括以下這些列：

ID	Title	Description	Author	Content	Likes
A_1	Title1	Political Article	Joe	Content 1	12
A_2	Title2	Humorous Story	Sam	Content 2	50

這時候用SQL資料庫來存儲是非常方便的，但假如我們要位每篇文章添加評論功能，會發現每篇文章可能要多篇評論，而且這個數目是動態變化的，而且每篇評論還包括好幾項內容：評論的人、評論的時間、以及評論內容。這時候要將這些內容都塞進上述的那個表，就顯得很困難。通常的做法是為評論(comment)單獨建一個表：

ID	Author	Time	Content	Article
C_1	Anna	2014-12-26 08:23	Really good articles!	A_1
C_2	David	2014-12-25 09:30	I like it!	A_1

類似地，每篇文章可能會有若幹標簽(tags)。標簽本身又是一個表單：

ID	Category	Tags	Content	Article
T_1	Anna	2014-12-26 08:23	Really good articles!	A_1
T_2	David	2014-12-25 09:30	I like it!	A_2

而博客的表格則要通過foreign key跟這些相關聯的表格聯繫起來(可能還包括作者、出版社等其它表格)。這樣一來，當我們做查詢的時候，比如說，“找出評論數不少於3的標簽為‘政治評論’的作者為Sam的文章”，就會涉及到複雜的跨表查詢，需要大量使用join語句。這種跨表查詢不僅降低了查詢速度，而且這些語句寫起來也不簡單。

那麼，如果用MongoDB資料庫來實現，可以如何設計數據模型呢？很簡單，像下麵這樣[1]：

 _id: POST_ID
   title: TITLE_OF_POST, 
   description: POST_DESCRIPTION,
   author: POST_BY,
   tags: [TAG1, TAG2, TAG3],
   likes: TOTAL_LIKES, 
   comments: [  
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
      },
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
      }
   ]

在MongoDB里，每篇博客文章以一個文檔(document)的形式保存起來，而文檔內部包含了很多項目，比如title tags等，每一個項目都是key-value的形式，即有一個項目的名字，比如title，以及它的值TITLE_OF_POST。而重要的是，一個key可以有多個values，他們用[]括起來。

這種“寬鬆”的數據存儲形式非常靈活，MongoDB不限制每個key對應的values的數目。比如有的文章沒有評論，則它的值就是一個空集，完全沒有問題；有的文章評論很多，也可以無限制地插入。更靈活的是，MongoDB不要求同一個集合(collection，相當於SQL的table)裡面的不同document有相同的key，比如除了上述這種文檔組織，有的文檔所代表的文章可能沒有likes這個項目，再比如有的文章可能有更多的項目，比如可能還有dislikes等等。這些不同的文檔都可以靈活地存儲在同一個集合下，而且查詢起來也異常簡單，因為都在一個文檔里，不用進行各種跨文檔查詢。而這種MongoDB式的存儲也方便了數據的維護，對於一篇博客文章來說，所有的相關數據都在這個document裡面，不用去考慮一個數據操作需要involve多少個表格。

當然，除了上述的優點，MongoDB還有不少別的優勢，比如MongoDB的數據是用JSON(Javascript Object Notation)存儲的(就是上面的這種key-value的形式)，而幾乎所有的web應用都是基於Javascript的。因此，存儲的數據和應用的數據的格式是高度一致的，不需經過轉換。更多的優點可以查看：[2]。

2. 關於這篇文章

這個極簡教程，或者說筆記，並不是一個覆蓋MongoDB方方面面的教程。所謂極簡的意思，就是只選取那些最重要、最常用的內容進行基於實例的介紹，從而讓讀者能夠在最短的時間內快速上手，並且能順利地進行後續的縱深的學習。

具體地說，這個教程的特點是：

不求全面，只求實用。只覆蓋最核心的部分；

以大量例子為導向；

一邊閱讀一邊動手操作的話，大約只需要2小時的時間；

閱讀這篇文章不需要有特別的基礎，但最好知道資料庫的基本概念，如果本身熟悉SQL那就更好啦。

3. 安裝與環境

MongoDB可以在Windows、Linux、Mac OS X等主流平臺運行，而且下載和安裝非常簡單，非常友好。這篇文檔的例子採用MongoDB 2.6版本，均在OS X測試過，有充足的理由相信，在其它平臺也能順利運行。

Windows的安裝和設置可以參考：http://www.w3cschool.cc/mongodb/mongodb-window-install.html；

Linux的安裝和設置可以參考：http://www.w3cschool.cc/mongodb/mongodb-linux-install.html；

Mac OS X下的安裝和設置：

1. 在https://www.mongodb.org/ 下載適合你的Mac的MongoDb;
2. 下載得到的文件是一個zip文件，解壓，然後放到你想到的文件夾，比如/Users/Steven/MongoDB;
3. 創建一個你喜歡的文件夾來存儲你的數據，比如/User/Steven/myData;
4. 打開Terminal，cd到2裡面那個文件夾/Users/Steven/MongoDB，再cd bin;
5. 輸入./mongod --dbpath /User/Steven/myData,等到出現類似“waiting for connections on port 27017”，說明MongoDB伺服器已架設好，而數據將儲存在myData裡面；
6. 新打開一個Terminal, cd /Users/Steven/MongoDB/bin,然後運行./mongo;順利的話它將出現一個interactive shell讓你進行各種操作，而你的數據將儲存在myData里

如果以上的各個步驟都運行順利，就可以跳到下一節啦。

4. 創建集合和刪除集合

在上一節執行完步驟6後，你會看到命令行里顯示：connecting to: test，這裡的test是預設的資料庫。這裡我們可以新建一個資料庫。在命令行里打入：

use tutorial

這樣就新建了一個叫做tutorial的資料庫。你可以執行

show databases

來顯示當前的資料庫。不過這時候由於我們的新資料庫是空的，所以會顯示類似這樣的：

admin  (empty)
local  0.078GB

我們試著往我們的資料庫里添加一個集合(collection)，MongoDB里的集合和SQL裡面的表格是類似的：

db.createCollection('author')

順利的話會顯示：

{ "ok" : 1 }

表示創建成功。

你可以再回頭執行：

show databases

這時候我們的tutorial集合已經位列其中。你可以再執行

show collections

可以看到創建的集合author也在其中。

我們暫時不需要author這個集合，所以我們可以通過執行：

db.author.drop()

來將其刪除。這時候你再執行show collections，就再也看不到我們的author了。

這一節要記住的點主要只有一個：集合(collection)類似於SQL的表格(table)，類似於Excel的一個個表格。

5. 插入

想象一個精簡版的“豆瓣電影”。我們需要創建一個資料庫，來存儲每部電影的信息，電影的信息包括：

電影名字
導演
主演(可能多個)
類型標簽(可能多個)
上映日期
喜歡人數
不喜歡人數
用戶評論(可能多個)

顯然我們需要先創建一個叫電影的集合：

db.createCollection('movie')

然後，我們就可以插入數據了：

db.movie.insert(
 {
   title: 'Forrest Gump', 
   directed_by: 'Robert Zemeckis',
   stars: ['Tom Hanks', 'Robin Wright', 'Gary Sinise'],
   tags: ['drama', 'romance'],
   debut: new Date(1994,7,6,0,0),
   likes: 864367,
   dislikes: 30127,
   comments: [  
      {
         user:'user1',
         message: 'My first comment',
         dateCreated: new Date(2013,11,10,2,35),
         like: 0 
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'My first comment too!',
         dateCreated: new Date(2013,11,11,6,20),
         like: 0 
      }
   ]
}
)

請註意，這裡插入數據之前，我們並不需要先聲明movie這個集合裡面有哪些項目。我們直接插入就可以了~這一點和SQL不一樣，SQL必須先聲明一個table裡面有哪些列，而MongoDB不需要。

把上面的例子複製進命令行應該可以順利運行，但我強烈建議你手動打一下，或者輸入一部你自己喜歡的電影。insert操作有幾點需要註意：

1. 不同key-value需要用逗號隔開，而key:value中間是用冒號；

2. 如果一個key有多個value，value要用[]。哪怕當前只有一個value，也加上[]以備後續的添加；

3. 整個“數據塊”要用{}括起來；

如果你在insert之後看到WriteResult({ "nInserted" : 1 })，說明寫入成功。

這個時候你可以用查詢的方式來返回資料庫中的數據：

db.movie.find().pretty()

這裡find()裡面是空的，說明我們不做限制和篩選，類似於SQL沒有WHERE語句一樣。而pretty()輸出的是經格式美化後的數據，你可以自己試試沒有pretty()會怎麼樣。

仔細觀察find()的結果，你會發現多了一個叫'_id'的東西，這是資料庫自動創建的一個ID號，在同一個資料庫里，每個文檔的ID號都是不同的。

我們也可以同時輸入多個數據：

db.movie.insert([
 {
   title: 'Fight Club', 
   directed_by: 'David Fincher',
   stars: ['Brad Pitt', 'Edward Norton', 'Helena Bonham Carter'],
   tags: 'drama',
   debut: new Date(1999,10,15,0,0),
   likes: 224360,
   dislikes: 40127,
   comments: [  
      {
         user:'user3',
         message: 'My first comment',
         dateCreated: new Date(2008,09,13,2,35),
         like: 0 
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'My first comment too!',
         dateCreated: new Date(2003,10,11,6,20),
         like: 14 
      },
      {
         user:'user7',
         message: 'Good Movie!',
         dateCreated: new Date(2009,10,11,6,20),
         like: 2
      }
   ]
},
{
   title: 'Seven', 
   directed_by: 'David Fincher',
   stars: ['Morgan Freeman', 'Brad Pitt',  'Kevin Spacey'],
   tags: ['drama','mystery','thiller'],
   debut: new Date(1995,9,22,0,0),
   likes: 134370,
   dislikes: 1037,
   comments: [  
      {
         user:'user3',
         message: 'Love Kevin Spacey',
         dateCreated: new Date(2002,09,13,2,35),
         like: 0 
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'Good works!',
         dateCreated: new Date(2013,10,21,6,20),
         like: 14 
      },
      {
         user:'user7',
         message: 'Good Movie!',
         dateCreated: new Date(2009,10,11,6,20),
         like: 2
      }
   ]
}
])

順利的話會顯示：

BulkWriteResult({
    "writeErrors" : [ ],
    "writeConcernErrors" : [ ],
    "nInserted" : 2,
    "nUpserted" : 0,
    "nMatched" : 0,
    "nModified" : 0,
    "nRemoved" : 0,
    "upserted" : [ ]

錶面我們成功地插入了兩個數據。註意批量插入的格式是這樣的：db.movie.insert([{ITEM1},{ITEM2}])。幾部電影的外面需要用[]括起來。

請註意，雖然collection的插入不需要先聲明，但表達相同意思的key，名字要一樣，比如，如果我們在一個文檔里用directed_by來表示導演，則在其它文檔也要保持同樣的名字(而不是director之類的)。不同的名字不是不可以，技術上完全可行，但會給查詢和更新帶來困難。

好了，到這裡，我們就有了一個叫tutorial的資料庫，裡面有一個叫movie的集合，而movie裡面有三個記錄。接下來我們就可以對其進行查詢了。

6. 查詢

在上一節我們已經接觸到最簡單的查詢db.movie.find().pretty()。MongoDB支持各種各樣的深度查詢功能。先來一個最簡單的例子，找出大衛芬奇(David Fincher)導演的所有電影：

db.movie.find({'directed_by':'David Fincher'}).pretty()

將返回《搏擊俱樂部》和《七宗罪》兩部電影。這種搜索和SQL的WHERE語句是很相似的。

也可以設置多個條件。比如找出大衛芬奇導演的, 摩根弗里曼主演的電影：

db.movie.find({'directed_by':'David Fincher', 'stars':'Morgan Freeman'}).pretty()

這裡兩個條件之間，是AND的關係，只有同時滿足兩個條件的電影才會被輸出。同理，可以設置多個的條件，不贅述。

條件之間也可以是或的關係，比如找出羅賓懷特或摩根弗里曼主演的電影：

db.movie.find(
{
  $or: 
     [  {'stars':'Robin Wright'}, 
        {'stars':'Morgan Freeman'}
     ]
}).pretty()

註意這裡面稍顯複雜的各種括弧。

還可以設置一個範圍的搜索，比如找出50萬人以上贊的電影：

db.movie.find({'likes':{$gt:500000}}).pretty()

同樣要註意略複雜的括弧。註意，在這些查詢里，key的單引號都是可選的，也就是說，上述語句也可以寫成：

db.movie.find({likes:{$gt:500000}}).pretty()

類似地，少於二十萬人贊的電影：

db.movie.find({likes:{$lt:200000}}).pretty()

類似的運算符還有：$let:小於或等於；$get:大於或等於；$ne:不等於。

註意，對於包含多個值的key，同樣可以用find來查詢。比如：

db.movie.find({'tags':'romance'})

將返回《阿甘正傳》，雖然其標簽既有romance，又有drama，但只要符合一個就可以了。

如果你確切地知道返回的結果只有一個，也可以用findOne:

db.movie.findOne({'title':'Forrest Gump'})

如果有多個結果，則會按磁碟存儲順序返回第一個。請註意，findOne()自帶pretty模式，所以不能再加pretty()，將報錯。

如果結果很多而你只想顯示其中一部分，可以用limit()和skip()，前者指明輸出的個數，後者指明從第二個結果開始數。比如：

db.movie.find().limit(2).skip(1).pretty()

則跳過第一部，從第二部開始選取兩部電影。

7. 局部查詢

第五節的時候我們講了find的用法，但對於符合條件的條目，我們都是返回整個JSON文件的。這類似於SQL裡面的SELECT *。有的時候，我們需要的，僅僅是部分數據，這個時候，find的局部查詢的功能就派上用場了。先來看一個例子，返回tags為drama的電影的名字和首映日期。

db.movie.find({'tags':'drama'},{'debut':1,'title':1}).pretty()

資料庫將返回：

{
    "_id" : ObjectId("549cfb42f685c085f1dd47d4"),
    "title" : "Forrest Gump",
    "debut" : ISODate("1994-08-05T16:00:00Z")
}
{
    "_id" : ObjectId("549cff96f685c085f1dd47d6"),
    "title" : "Fight Club",
    "debut" : ISODate("1999-11-14T16:00:00Z")
}
{
    "_id" : ObjectId("549cff96f685c085f1dd47d7"),
    "title" : "Seven",
    "debut" : ISODate("1995-10-21T16:00:00Z")
}

這裡find的第二個參數是用來控制輸出的，1表示要返回，而0則表示不返回。預設值是0，但_id是例外，因此如果你不想輸出_id，需要顯式地聲明：

db.movie.find({'tags':'drama'},{'debut':1,'title':1,'_id':0}).pretty()

8. 更新

很多情況下你需要更新你的資料庫，比如有人對某部電影點了個贊，那麼你需要更新相應的資料庫。比如有人對《七宗罪》點了個贊，而它本來的贊的個數是134370，那麼你需要更新到134371。可以這樣操作：

db.movie.update({title:'Seven'}, {$set:{likes:134371}})

第一個大括弧里表明要選取的對象，第二個表明要改動的數據。請註意上述的操作相當不現實，因為你首先要知道之前的數字是多少，然後加一，但通常你不讀取資料庫的話，是不會知道這個數(134370)的。MongoDB提供了一種簡便的方法，可以對現有條目進行增量操作。假設又有人對《七宗罪》點了兩個贊，則可以：

db.movie.update({title:'Seven'}, {$inc:{likes:2}})

如果你查詢的話，會發現點贊數變為134373了，這裡用的是$inc。除了增量更新，MongoDB還提供了很多靈活的更新選項，具體可以看：http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/update-field/ 。

註意如果有多部符合要求的電影。則預設只會更新第一個。如果要多個同時更新，要設置{multi:true}，像下麵這樣：

db.movie.update({}, {$inc:{likes:10}},{multi:true})

所有電影的贊數都多了10.

註意，以上的更新操作會替換掉原來的值，所以如果你是想在原有的值得基礎上增加一個值的話，則應該用$push，比如，為《七宗罪》添加一個popular的tags。

db.movie.update({'title':'Seven'}, {$push:{'tags':'popular'}})

你會發現《七宗罪》現在有四個標簽：

    "tags" : [
        "drama",
        "mystery",
        "thiller",
        "popular"
    ],

9. 刪除

刪除的句法和find很相似，比如，要刪除標簽為romance的電影，則：

db.movie.remove({'tags':'romance'})

考慮到我們資料庫條目異常稀少，就不建議你執行這條命令了~

註意，上面的例子會刪除所有標簽包含romance的電影。如果你只想刪除第一個，則

db.movie.remove({'tags':'romance'},1)

如果不加任何限制：

db.movie.remove()

會刪除movie這個集合下的所有文檔。

10. 索引和排序

為文檔中的一些key加上索引(index)可以加快搜索速度。這一點不難理解，假如沒有沒有索引，我們要查找名字為Seven的電影，就必須在所有文檔里逐個搜索。而如果對名字這個key加上索引值，則電影名這個字元串和數字建立了映射，這樣在搜索的時候就會快很多。排序的時候也是如此，不贅述。MongoDB裡面為某個key加上索引的方式很簡單，比如我們要對導演這個key加索引，則可以：

db.movie.ensureIndex({directed_by:1})

這裡的1是升序索引，如果要降序索引，用-1。

MongoDB支持對輸出進行排序，比如按名字排序：

db.movie.find().sort({'title':1}).pretty()

同樣地，1是升序，-1是降序。預設是1。

db.movie.getIndexes()

將返回所有索引，包括其名字。

而

db.movie.dropIndex('index_name')

將刪除對應的索引。

11. 聚合

MongoDB支持類似於SQL裡面的GROUP BY操作。比如當有一張學生成績的明細表時，我們可以找出每個分數段的學生各有多少。為了實現這個操作，我們需要稍加改動我們的資料庫。執行以下三條命令：

db.movie.update({title:'Seven'},{$set:{grade:1}})
db.movie.update({title:'Forrest Gump'},{$set:{grade:1}})
db.movie.update({title:'Fight Club'},{$set:{grade:2}})

這幾條是給每部電影加一個虛擬的分級，前兩部是歸類是一級，後一部是二級。

這裡你也可以看到MongoDB的強大之處：可以動態地後續添加各種新項目。

我們先通過聚合來找出總共有幾種級別。

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$grade'}}])

輸出：

{ "_id" : 2 }
{ "_id" : 1 }

註意這裡的2和1是指級別，而不是每個級別的電影數。這個例子看得清楚些：

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by'}}])

這裡按照導演名字進行聚合。輸出：

{ "_id" : "David Fincher" }
{ "_id" : "Robert Zemeckis" }

接著我們要找出，每個導演的電影數分別有多少：

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_movie:{$sum:1}}}])

將會輸出：

{ "_id" : "David Fincher", "num_movie" : 2 }
{ "_id" : "Robert Zemeckis", "num_movie" : 1 }

註意$sum後面的1表示只是把電影數加起來，但我們也可以統計別的數據，比如兩位導演誰的贊比較多：

 db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_likes:{$sum:'$likes'}}}])

輸出：

{ "_id" : "David Fincher", "num_likes" : 358753 }
{ "_id" : "Robert Zemeckis", "num_likes" : 864377 }

註意這些數據都純屬虛構啊！

除了$sum，還有其它一些操作。比如：

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_movie:{$avg:'$likes'}}}])

統計平均的贊。

db.movie.aggregate([{$group:{_id:'$directed_by',num_movie:{$first:'$likes'}}}]

返回每個導演的電影中的第一部的贊數。

其它各種操作可以參考：http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/group/ 。

12. All or Nothing?

MongoDB支持單個文檔內的原子化操作(atomic operation)，這是說，可以將多條關於同一個文檔的指令放到一起，他們要麼一起執行，要麼都不執行。而不會執行到一半。有些場合需要確保多條執行一起順次執行。比如一個場景：一個電商網站，用戶查詢某種商品的剩餘數量，以及用戶購買該種商品，這兩個操作，必須放在一起執行。不然的話，假定我們先執行剩餘數量的查詢，這是假定為1，用戶接著購買，但假如這兩個操作之間還加入了其它操作，比如另一個用戶搶先購買了，那麼原先購買用戶的購買的行為就會造成資料庫的錯誤，因為實際上這種商品以及沒有存貨了。但因為查詢剩餘數量和購買不是在一個“原子化操作”之內，因此會發生這樣的錯誤[2]。

MongoDB提供了findAndModify的方法來確保atomic operation。比如這樣的：

db.movie.findAndModify(
            {
            query:{'title':'Forrest Gump'},
            update:{$inc:{likes:10}}
            }
              )

query是查找出匹配的文檔，和find是一樣的，而update則是更新likes這個項目。註意由於MongoDB只支持單個文檔的atomic operation，因此如果query出多於一個文檔，則只會對第一個文檔進行操作。

findAndModify還支持更多的操作，具體見：http://docs.mongodb.org/manual/reference/command/findAndModify/。

13. 文本搜索

除了前面介紹的各種深度查詢功能，MongoDB還支持文本搜索。對文本搜索之前，我們需要先對要搜索的key建立一個text索引。假定我們要對標題進行文本搜索，我們可以先這樣：

db.movie.ensureIndex({title:'text'})

接著我們就可以對標題進行文本搜索了，比如，查找帶有"Gump"的標題：

db.movie.find({$text:{$search:"Gump"}}).pretty()

註意text和search前面的$符號。

這個例子里，文本搜索作用不是非常明顯。但假設我們要搜索的key是一個長長的文檔，這種text search的方便性就顯現出來了。MongoDB目前支持15種語言的文本搜索。

14. 正則表達式

MongoDB還支持基於正則表達式的查詢。如果不知道正則表達式是什麼，可以參考Wikipedia。這裡簡單舉幾個例子。比如，查找標題以b結尾的電影信息：

db.movie.find({title:{$regex:'.*b$'}}).pretty()

也可以寫成：

db.movie.find({title:/.*b$/}).pretty()

查找含有'Fight'標題的電影：

db.movie.find({title:/Fight/}).pretty()

註意以上匹配都是區分大小寫的，如果你要讓其不區分大小寫，則可以：

db.movie.find({title:{$regex:'fight.*b',$options:'$i'}}).pretty()

$i是insensitive的意思。這樣的話，即使是小寫的fight，也能搜到了。

15. 後記

至此，MongoDB的最基本的內容就介紹得差不多了。如果有什麼遺漏的以後我會補上來。如果你一路看到底完全了這個入門教程，恭喜你，你一定是一個有毅力的人。

把這個文檔過一遍，不會讓你變成一個MongoDB的專家(如果會那就太奇怪了)。但如果它能或多或少減少你上手的時間，或者讓你意識到“咦，MongoDB其實沒那麼複雜”，那麼這個教程的目的也就達到啦。

這個文檔是匆忙寫就的，出錯簡直是一定的。如果您發現了任何錯誤或者有關於本文的任何建議，麻煩發郵件給我（stevenslxie at gmail.com）或者在GitHub上直接交流，不勝感激。

轉載聲明

如果你喜歡這篇文章，可以隨意轉載。但請

標明原作者StevenSLXie;

標明原鏈接(https://github.com/StevenSLXie/Tutorials-for-Web-Developers/blob/master/MongoDB%20%E6%9E%81%E7%AE%80%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%85%A5%E9%97%A8.md);

MongoDB的API鏈接(http://mongodb.github.io/node-mongodb-native/2.2/api/index.html)

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請將這個轉載聲明包含進來；

Mongodb極簡實踐