MongoDB 是一种基于文档的 NoSQL 数据库管理系统，使用 JSON 样式的 BSON 格式存储数据，具有灵活的数据模型和良好的扩展性，适用于大数据、高并发和快速开发的场景。
数据库(Database)：MongoDB中的数据库是一个容器，包含了多个集合。
集合(Collection)：类似关系数据库中的表，存储在数据库当中。文档存放在集合中不需要相同的结构
文档(Document)：MongoDB中的数据记录，使用BSON(二进制JSON)的形式存储，包含嵌套的键值对，数组等文档
字段(Field)：文档的键值对
Windows用户可以直接进入官网进行安装
安装网址：Download MongoDB Community Server | MongoDB
Mac用户可以通过终端进行安装，以Mac用户为例，使用Homebrew
Homebrew 是 macOS 上的一个包管理器，旨在帮助用户简便地安装、更新和管理软件包（软件和工具）。Homebrew 类似于 Linux 系统上的 或 ，可以自动解决软件的依赖关系并简化安装流程。
在Homebrew中提供了以下命令方便后续安装包
安装软件包
更新Homebrew及其软件库
升级已经安装的软件
列出已安装的软件
卸载软件包
在终端中输入以下指令，从Homebrew中下载MongoDB
在终端中
如果下载了MongDB Shell
可以在终端中输入以下命令进入MongoDB Shell
在python中使用mongoDB需要使用本地与其连接，可以想象为使用python打开了mongoDB这个程序，下一步就是在程序中打开或者创建我们的数据库
语法类似于pandas中DataFrame创建新的列
在数据库中创建新的集合，类比SQLite创建一张表格用于存储信息
- 插入一条文档
在所对应的集合中插入一条文档，文档的格式必须以字典的形式进行，因为MongDB数据库存储noSQL类型的数据
- 插入多个文档
面临有多个文档，使用insert_many函数
5.3.1 基本查询
• 查询一条文档
• 查询多个文档
针对多项数据，MongoDB不会直接返回数据内容，而是返回一个游标对象
游标对象（Cursor）是一种用于逐行遍历和操作数据记录的对象，通常在处理数据库或大数据集时使用。游标对象可以让我们在不一次性加载所有数据到内存的情况下，逐步获取数据，避免因数据量过大导致的内存溢出问题。
通过遍历与循环我们可以将游标对象内部的数据获取
5.3.2 条件查询
条件判断的形式是在函数内部传入一个{'key':value}，以字典的形式进行传递
还可以使用比较运算符进行一些较为复杂的比较，形式为仍然以字典的形式进行传递,{'key':{'条件判断':用于判断的值}}
以下是MongoDB支持的比较运算符语法
5.3.3 逻辑运算符
使用逻辑运算符进行更为严格且细致的筛选数据
传入形式仍然是{}字典形式，内容格式{'逻辑运算符':[{},{}]}，通过数组[]表达式进行不同条件的连接，在其内部的判断条件语法与正常的比较运算一致
在MongoDB中语法段的分割几乎都是使用{}
更新文档数据内容使用update_one函数，其中第一项传入条件判断，找到需要被更新的文档；第二项传入更新文档的内容，上述的例子将age的值修改为20
传入一个条件判断，删除对应的文档
deleteOne函数删除单条文档；deleteMany函数删除多条文档
创建索引，根据索引进行查找可以加速查询，但会占用内存空间；以空间换时间
创建索引
查看所有索引
删除索引
5.7.1 手动关闭
5.7.2 自动关闭
使用 语句（上下文管理器）来自动管理连接，离开 代码块后会自动关闭连接：
之后在终端中退出MongoDB
MongoDB Shell使用的是JavaScript风格的命令行语法，而PyMongo则是Python语言的语法
MongoDB Shell中的函数首个单词一般是小写紧接着的单词首字母大写，pymongo则使用下划线"_"进行分割
例如delete_one函数，在MongoDB Shell中语法为deleteOne
- 灵活的数据模型：MongoDB使用文档存储（BSON格式），允许存储复杂的数据结构。这种灵活性使得数据库能够适应变化的需求，不需要事先定义模式。
- 高性能：MongoDB在读写操作上表现出色，特别是在处理大规模数据时。通过内存映射文件和高效的索引机制，它能够快速检索数据。
- 横向扩展能力：MongoDB支持水平扩展，可以通过分片（sharding）将数据分布在多个服务器上，以处理不断增长的存储需求和负载。
- 数据冗杂：为了实现高性能，MongoDB常常采用数据冗余的方式（例如，嵌套文档）。这可能导致数据的一致性问题，需要在应用层进行额外的管理。
- 缺乏复杂的查询能力：虽然MongoDB支持多种查询，但某些复杂的查询（如连接查询）可能不如关系数据库容易实现，或者需要更多的开发工作。
- 内存使用高：MongoDB依赖于内存映射来提高性能，可能需要更多的内存资源来有效运行。大规模的数据集可能导致高内存消耗。
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