一、連接數據庫主機
連接本地主機，端口為27017:
$connection = new Mongo();
連接遠程主機，端口為默認端口:
$connection= new Mongo( "192.168.2.1" );
連接遠程主機，端口為指定端口:
$connection = new Mongo( "192.168.2.1:65432" );
選擇數據庫，如果指定的數據庫不存在，則會自動創建一個新的數據庫，有2種方法：
$db = $connection->selectDB('dbname');
或
$db = $connection->dbname;
選擇集合(collection)，與使用關系型數據庫中的表類似，有2種方法：
$collection = $db->selectCollection('people');
或
$collection = $db->people;
二、插入新文檔(document)
collection對象用來執行信息管理，例如，想存儲一個關于某人的信息，可以如下編碼：
$person = array(
'name' => 'Cesar Rodas',
'email' => 'crodas@php.net',
'address' => array(
array(
'country' => 'PY',
'zip' => '2160',
'address1' => 'foo bar'
),
array(
'country' => 'PY',
'zip' => '2161',
'address1' => 'foo bar bar foo'
),
),
'sessions' => 0,
);
$safe_insert = true;
$collection->insert($person, $safe_insert);
$person_identifier = $person['_id'];
其中：
$safe_insert參數用于等待MongoDB完成操作，以便確定是否成功，默認值為false,當有大量記錄插入時使用該參數會比較有用。
插入新文檔后，MongoDB會返回一個記錄標識。
三、更新文檔
例如，更新上面已經創建的個人信息，增加sessions屬性值，在第1個address處增加address2屬性，刪除第2個address，代碼如下：
首先，定義一個filter(過濾器)告訴MongoDB要更新一個指定的文檔
$filter = array('email' => 'crodas@php.net');
$new_document = array(
'$inc' => array('sessions' => 1),
'$set' => array(
'address.0.address2' => 'Some foobar street',
),
'$unset' => array('address.1' => 1),
);
$options['multiple'] = false;
$collection->update(
$filter,
$new_document,
$options
);
MongoDB也支持批量更新，與關系型數據庫類似，可以更新給定條件的所有文檔，如果想這么做的話，就需要設置options的multiple的值為true.
四、查詢文檔
定義一個符合給定標準的條件過濾器，通過使用查詢選擇器來獲取文檔。
例，通過e-mail address來獲取信息：
$filter = array('email' => 'crodas@php.net');
$cursor = $collection->find($filter);
foreach ($cursor as $user)
{
var_dump($user);
}
例，獲取sessions大于10的信息：
$filter = array('sessions' => array('$gt' => 10));
$cursor = $collection->find($filter);
例，獲取沒有設置sessions屬性的信息：
$filter = array(
'sessions' => array('$exists' => false)
);
$cursor = $collection->find($filter);
例，獲取地址在PY并且sessions大于15的信息：
$filter = array(
'address.country' => 'PY',
'sessions' => array('$gt' => 10)
);
$cursor = $collection->find($filter);
有一個重要的細節需要注意，只有當需要結果的時候查詢才會被執行，在第1個例子中，當foreach循環開始時，查詢才被執行。
這是個很有用的特性，因為這可以通過在游標(cursor)中增加選項來取回結果，恰好在定義查詢后，執行查詢前這個時刻。例如，可以設置選項來執行分頁，或者獲取指定數目的匹配的文檔。
$total = $cursor->total();
$cursor->limit(20)->skip(40);
foreach($cursor as $user) {
}
五、獲取文檔的聚類
MongoDB支持結果的聚類，類似于關系數據庫，可以使用count,distinct和group等聚類操作。
聚類查詢返回數組(array)，而不是整個文檔對象。
分組操作允許定義用Javascript編寫的MongoDB服務器端功能，該操作執行分組屬性。因為可以執行許多帶有分組值的操作類型，所以會更靈活，但是相比SQL執行例如SUM(),AVG()等
簡單的分組操作來說，這還是有些困難。
下面這個例子演示了如何獲取國家的的地址列表，以及匹配地址的國家出現的次數：
$countries = $collection->distinct(
array("address.country")
);
$result = $collection->group(
array("address.country" => True),
array("sum" => 0),
"function (obj, prev) { prev.sum += 1; }",
array("session" => array('$gt' => 10))
);
六、刪除文檔
刪除文檔與獲取或更新文檔很類似。
$filter = array('field' => 'foo');
$collection->remove($filter);
要注意，默認所有符合條件的文檔都會被刪除，如果只想刪除符合條件的第1個文檔，那么在給remove函數的第二個參數賦值為true。
七、索引支持
有一個很重要的特點，使得決定選擇MongoDB，而不是選擇其它的類似的面向文檔的數據庫，這個特點就是對索引的支持，這和關系型數據庫的表索引很類似，并不是所有的面向文檔的數據庫都
提供內置的索引支持。
使用MongoDB的創建索引功能可以避免在查詢期間在所有文檔中進行操作，這就象關系數據庫中使用索引來避免全表查詢一樣。這可以加速那些涉及到索引屬性的符合條件的文檔的查詢。
例如，如果想在e-mail地址屬性上建立唯一的索引，如下所示：
$collection->ensureIndex(
array('email' => 1),
array('unique' => true, 'background' => true)
);
第1個數組參數描述將要成為索引的所有屬性，可以是1個或多個屬性。
默認情況下，索引的創建是一個同步操作，所以，如果文檔數目很大的話，把索引的創建放在后臺運行會是個好主意，就象上面例子所演示的。
只有一個屬性的索引可能不夠用，下面這個例子演示如何通過在2個屬性上定義索引來加速查詢。
$collection->ensureIndex(
array('address.country' => 1, 'sessions' => 1),
array('background' => true)
);
每個索引的值定義了索引的順序：1表示降序(descending），-1表示升序(ascending)
索引順序在有排序選項的查詢優化中是有用的，如下例所示：
$filter = array(
'address.country' => 'PY',
);
$cursor = $collection->find($filter)->order(
array('sessions' => -1)
);
$collection->ensureIndex(
array('address.country' => 1, 'sessions' => -1),
array('background' => true)
);
八、實際應用
一些開發人員可能害怕使用一種新型的數據庫，因為它和他們以前工作中用過的那些不同。
在理論上學習新事物不同于在實踐中學習如何使用，所以，這部分內容將通過比較基于SQL的關系型數據庫，比如MySQL，來解釋如何用MongoDB來開發實際應用，這樣就可以熟悉這兩種途徑
的不同。
例如，我們將構建一個blog系統，有用戶，提交和評論功能。在使用關系型數據庫的時候，你可以象下面這樣通過定義表模式來實現它。
在MongoDB中實現同樣的文檔定義如下：
$users = array(
'username' => 'crodas',
'name' => 'Cesar Rodas',
);
$posts = array(
'uri' => '/foo-bar-post',
'author_id' => $users->_id,
'title' => 'Foo bar post',
'summary' => 'This is a summary text',
'body' => 'This is the body',
'comments' => array(
array(
'name' => 'user',
'email' => 'foo@bar.com',
'content' => 'nice post'
)
)
);
你可能注意到，我們只用一個文檔就代替了posts和comments兩個表，這是因為comments是post文檔的子文檔。這樣做使實現更簡單，在你想存取發布內容和它的評論時，會節省查詢數據庫的時間。
為了更簡潔，用戶所做評論的細節可以和評論的定義合并，所以你可以用一個查詢來獲取所發布的內容，評論和用戶這些信息。
$posts = array(
'uri' => '/foo-bar-post',
'author_id' => $users->_id,
'author_name' => 'Cesar Rodas',
'author_username' => 'crodas',
'title' => 'Foo bar post',
'summary' => 'This is a summary text',
'body' => 'This is the body',
'comments' => array(
array(
'name' => 'user',
'email' => 'foo@bar.com',
'comment' => 'nice post'
),
)
);
這意味著會存在一些重復信息，但現在磁盤空間比CPU的RAM要便宜得多，以空間換時間，網站訪問者的耐心和時間更重要。如果你關注重復信息的同步，那么在更新author信息的時候，你可以執行下面這個更新查詢來解決這個問題。
$filter = array(
'author_id' => $author['_id'],
);
$data = array(
'$set' => array(
'author_name' => 'Cesar D. Rodas',
'author_username' => 'cesar',
)
);
$collection->update($filter, $data, array(
'multiple' => true)
);
以上是我們對數據模型的轉換和優化，下面將重寫一些用在MongoDB中的和SQL等價的查詢。
SELECT * FROM posts
INNER JOIN users ON users.id = posts.user_id
WHERE URL = :url;
SELECT * FROM comments WHERE post_id = $post_id;
首先，增加索引：
$collection->ensureIndex(
array('uri' => 1),
array('unique' => 1, 'background')
);
$collection->find(array('uri' => '<uri>'));
INSERT INTO comments(post_id, name, email, contents)
VALUES(:post_id, :name, :email, :comment);
$comment = array(
'name' => $_POST['name'],
'email' => $_POST['email'],
'comment' => $_POST['comment'],
);
$filter = array(
'uri' => $_POST['uri'],
);
$collection->update($filter, array(
'$push' => array('comments' => $comment))
);
SELECT * FROM posts WHERE id IN (
SELECT DISTINCT post_id FROM comments WHERE email = :email
);
首先，增加索引：
$collection->ensureIndex(
array('comments.email' => 1),
array('background' => 1)
);
$collection->find( array('comments.email' => $email) );
九、用MongoDB存儲文件
MongoDB也提供許多超過基本數據庫操作的特點。例如，它提供了在數據庫中存儲小文件和大文件的解決方案。
文件被自動分塊(塊)。如果MongoDB運行在自動分片(auto-sharded)環境，文件塊也會被跨多個服務器復制。
有效地解決文件的存儲是一個相當困難的問題，尤其是當你需要管理大量的文件時。把文件保存在本地文件系統中通常不是個好的方案。
一個困難的例子是YouTube必須有效地服務那些上百萬視頻的小圖片，或者由Facebook為數十億圖片提供的高效運行服務。
MongoDB通過創建兩個內部集合(collections)來解決這個問題：文件集合保存關于文件元數據的信息，塊集合保存關于文件塊的信息。
如果你想存儲一個大的視頻文件，你可以使用如下這樣的代碼：
$metadata = array(
"filename" => "path.avi",
"downloads" => 0,
"comment" => "This file is foo bar",
"permissions" => array(
"crodas" => "write",
"everybody" => "read",
)
);
$grid = $db->getGridFS();
$grid->storeFile("/file/to/path.avi", $metadata);
正如你所看到的，這很簡單且容易理解。
十、Map-Reduce
Map-Reduce是一種處理大量信息的操作手段。map操作應用于每個文檔并產生一套新的key-value數據對。reduce操作使用map功能產生的結果并產生基本每個key的單一結果。
MongoDB Map-Reduce功能可以應用到集合上用于數據轉換，這和Hadoop很類似。
當map處理完成后，結果被保存并且通過鍵值(key value)被分組。對每個結果鍵(key)，使用2個參數來調用reduce功能：鍵(key)及其所有值的數組。
為了更好地理解它的工作原理，我們假設有了前面定義過的blog的提交文檔，接下來你想使每個提交的內容有一系列的tag，如果你想獲得關于這些tag的統計情況，你只需要像下面這樣計算一下即可：
首先定義map和reduce功能代碼，
$map = new MongoCode("function () {
var i;
for (i=0; i < this.tags.length; i++) {
emit(this.tags[i], {count: 1});
}
}");
$reduce = new MongoCode("function (key, values) {
var i, total=0;
for (i=0; i < values.length; i++) {
total = values[i].count;
}
return {count: total}
}");
然后執行map-reduce命令:
$map_reduce = array(
'out' => 'tags_info',
'verbose' => true,
'mapreduce' => 'posts',
'map' => $map,
'reduce' => $reduce,
);
$information = $db->command($map_reduce);
var_dump($information);
如果MongoDB運行在切片(sharded)環境，那么這個數據處理功能將會在所有shard節點上并行。
要知道執行map-reduce處理通常是很慢的。它的目的是把大量的數據分布在許多服務器上。所以，如果你有許多服務器，你就可以把這個操作分布在這些服務器上進行處理并獲得結果，這會比在一臺服務器上運行所需的時間要少得多。
建議在后臺運行map-reduce處理，因為它們需要花比較長的時候才能完成。在這種情況下，如果通過Gearman來異步管理啟動它是個不錯的方法。
十一、Auto-sharding
在前面多次提到sharding，但你可能并不熟悉這個概念。
Data sharding是一種把數據分布在多個服務器上的數據庫技術手段。
MongoDB只需要很少的配置就可完成auto-sharding。然而，安裝和配置一個shard已超出本文章的范圍。
下面這張圖展示了工作在shard環境中的MongoDB,這樣你會在你使用sharding時都發生了什么有個了解。
十二、其它
正則表達式使用面面的格式：
"/<regex>/<flags>"
和SQL語句中的 username LIKE '%bar%'等價的方式如下：
<?php
$filter = array(
'username' => new MongoRegex("/.*bar.*/i"),
);
$collection->find($filter);
?>
在使用Regex時要小心，大多時候它不能使用索引，因此它將對整個數據掃描，所以比較好的方法是對文檔的數目進行限制。
<?php
$filter = array(
'username' => new MongoRegex("/.*bar.*/i"),
'karma' => array('$gt' => 10),
);
$collection->find($filter);
?>
使用Regex可以完成如下這個復雜的查詢：
<?php
$filter = array(
'username' => new MongoRegex("/[a-z][a-z0-9\_]+(\_[0-9])?/i"),
'karma' => array('$gt' => 10),
);
$collection->find($filter);