前言

在当今数据驱动的世界中，数据库技术是构建高效应用的核心。MongoDB作为一款流行的NoSQL数据库，以其灵活的文档模型、水平扩展能力和丰富的查询功能，成为开发者的重要选择。本教程旨在帮助初学者和中级用户快速掌握MongoDB的核心概念与操作，从基础安装到复杂查询，逐步构建实际场景中的应用能力。无论你是希望替代传统关系型数据库，还是探索分布式数据存储的潜力，本教程将为你提供清晰的路径与实践指导。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、mongodb是什么？
MongoDB 是一种高性能、开源的 NoSQL 数据库，采用 BSON（二进制 JSON）格式存储数据。它具有灵活的文档模型，易于扩展，适用于处理大量非结构化数据。
二、mongodb的下载与安装教程
Windows 系统
下载 MongoDB：访问 MongoDB 官方网站https://www.mongodb.com/try/download/community下载对应版本的安装包
安装流程：
三、mongodb的常见操作
指令：
查看所有非空数据库: show dbs
创建数据库：use 数据库名（没有则创建，创建完自动切换，有则切换）
显示当前数据库：db
删除数据库：db.dropDatabase()

集合：

show collections 展示所有集合
db.createCollection（“集合名”）创建集合创建的集合要用引号
db.集合名.drop() 删除集合，返回True和false

文档：

db.集合名.findOne() 查询
db.集合名.find() 查询多个
db.集合名.insertOne({}) 键值对插入
db.集合名.insertMany([{},{},{}]) 列表里面存放多个字典，
db.集合名.updateOne({这里可以放条件},{$set：{这个放修改的内容}}) 修改
db.集合名.updateMany({},{$set:{}}) 修改多个
db.集合名.deleteOne({}) 删除
db.集合名.deleteMany({}) 删除多个

高级查询：

这是在python当中与Python交互的查询

比较运算符查询：

rs = collection.find()

rs = collection.find({"age":{"$gt":20}})

逻辑运算符：

rs = collection.find({"$and":[{"age":{"$gt":20}},{"age":{"$lt":35}}]})

rs = collection.find({"$or":[{"age":30},{"age":35}]})

rs = collection.find({"age":{"$not":{"$gt":35}}})

范围运算符：

rs = collection.find({"age": {"$gt":25, "$lt": 35}})

成员运算符：

rs = collection.find({"age": {"$in": [20,30]}})

映射：

rs = collection.find({},{"_id":0}) 不显示_id

排序：

rs=collection.find({},{"_id":0}).sort([("age",pymongo.DESCENDING),("name",pymongo.DESCENDING)])

分页：

rs = collection.find({},{"_id":0}).limit(2)

用户：

创建用户：使用客户端创建用户，重启服务

连接认证：f"mongodb://{user}:{password}@{host}database_name? 在python当中连接

总结

通过本教程的学习，读者应已掌握MongoDB的基本操作，包括文档的增删改查、索引优化、聚合管道设计以及副本集与分片集群的部署。MongoDB的灵活性与高性能特性使其成为现代应用开发的理想选择，但同时也需注意数据建模的合理性与分布式环境的复杂性。建议结合官方文档进一步探索高级功能，并在实际项目中验证所学，逐步提升数据库设计与调优能力。持续关注社区动态与技术演进，将帮助你更好地应对大数据时代的挑战。