当我们从MongoDB网站下载安装包之后，它会伴随有一系列的工具，服务器程序mongod是我们耳熟能详的了，客户端mongo和性能检测mongostat我们可能就没有用过了，今天主要是介绍一下mongo这个客户端命令行工具的使用。
测试环境：服务端：linux版的mongod 2.6.9
客户端：window版的mongo 2.6.9
下面介绍一些常用的命令
1 建立一个新的链接
var x=new Mongo("192.168.2.4:27017")
2 显示所有数据库
show dbs
3 指定当前要使用的数据库
var db=x.getDB("background")
4 得到当前数据库的名称
db.getName()
5 得到数据库的所有集合
db.getCollectionNames()
6 得到数据库中集合的详细信息
db.getCollectionInfos()
7 得到指定的集合
db.getCollection("background")
8 得到集合中元素的数量
db.getCollection("background").count()
9 得到服务器相关信息
db.hostInfo()
10 得到当前Mongo服务器的连接信息
db.getMongo()
11 为排序和查询的字段添加索引
了解数据库的朋友对索引应该不会陌生吧，当数据量比较小时，它起不到什么作用，当数据量大时500W以上，你的字段就需要加索引了，性能提升相当的明显，如果你不加，那你就等着昙花开吧，呵呵！
db.TableName.ensureIndex({FieldName:1})//1为升序，-1为降序
db.TableName.getIndexes()
12 删除索引
db.TableName.dropIndex({"LoginName":1})
13 查看数据表的状态，同步显示分片的状态和每个片被命中的数量
db.WebManageUsers.stats()
14 查看数据库的状态，它会把相关分片的信息显示出来
db.stats()
15 在路由服务器查询分片完整的信息
var db=x.getDB("admin"); db.runCommand({listshards:1});//需要在admin数据库下
16 设置数据库的分片状态，让它生效
#指定databaseName分片生效 db.runCommand( { enablesharding :"databaseName"});
17 设置数据库下的数据表(Collection)分片状态，让它生效
#指定数据库里需要分片的集合和片键 db.runCommand( { shardcollection : "databaseName.tableName",key : {_id: 1} } )
18 对数据表进行分组
db.tableName.aggregate([{ "$group" : { "_id" : "$DepartmentID", "userCount" : { "$sum" : 1 } } }])
19 分组第二种方法group强大命令
db.M_Partner_Footprints.group({ key: function (doc) { PartnerInfoID: true },//分组的key cond: { PartnerInfoID: 6, Login: { ClientType: 0 } },//条件过滤 initial: { "count": 0 }, reduce: function (doc, out) {//聚合方式 out.count += 1; }, finalize: function (out) {//结果处理 return out; } });
20 group对多个字段进行分组，使用keyf函数来实现
db.M_User_Footprints.group({ keyf: function (doc) { return { UserInfoID: doc.UserInfoID, TeacherID: doc.TeacherID } }, cond: { UserInfoID: 6, Type: 6 }, initial: { "count": 0 }, reduce: function (doc, out) { out.count += 1; }, finalize: function (out) { return out; } })
22 使用aggregate进行聚合操作
db.M_User_Footprints.aggregate([{ $group: { _id: "$UserInfoID", num_tutorial: { $sum: 1 } } }])
23 管道，MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
一 $project选择指定的列，_id被默认选中
db.M_User_Footprints.aggregate( { $project: { UserInfoID: 1, TeacherID: 1, } } );
二 $match选择某个范围的数据,并将结果传到下一个管道中
db.M_User_Footprints.aggregate([ { $match: { UserInfoID: { $gt: 1, $lte: 100 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ]);
各位对索引一定要引起重视，因为在大数据情况下，如果没有索引，在进行排序，查询等操作时就引发全表扫描，那代价是非常大的！
本文转自博客园张占岭（仓储大叔）的博客，原文链接：MongoDB学习笔记~客户端命令行的使用，如需转载请自行联系原博主。
