Mongo简述

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。

Mongo的概念：

database：数据库

collection：集合（类似于关系数据库中的表）

document：文档（类似于关系数据库中的行记录）

field：域（类似于关系数据库中的字段）

index：索引

primary key：主键（在没有指定的情况下mongo自动将_id作为随机主键）

简单的命令：

show dbs （查看所有的数据库）

use  test  （切换到test数据库，没有的话则创建）

db.col.insert({"name":"宇宙"，"age":36000000})  （在col集合中插入一个简单的json Document）

db.col.find({"name":"宇宙"})  （在col集合中查询一个name为‘宇宙’的文档）

运维：

mongo的主从机制保证性能稳定，数据安全，任何节点都可以在主节点宕机的情况下进行自动切换，保证正常提供数据功能；

当一个DB或者集合（Collection）数据量过大时（存储空间超过硬件的设置，甚至超过允许的合理内存时）会导致数据的读取性能下降，影响业务扩展的能力；此时，MongoDB会出现卡顿，甚至查询耗时过长，导致业务系统出现异常，单机的性能达到了瓶颈；

为解决上述问题，mongo推出了多机器部署分片集群策略：

mongo路由--config servers--shard,

mongos是路由，提供给客户端进行读写数据的封装，并将数据存储的位置进行分配存储；

config-server是路由的具体配置信息，和数据的存储索引

shard是真正的数据存储位置，一般有多个，每个shard有多个chunk(块)组成；

chunk的大小默认是64M，当存储数据超过这个值的时候，会默认记性拆分为两个chunk存储在shard中，以此类推；

对于同一个集合的数据来说，可能分布在不同的shard中；

分布策略根据key值的划分存储有【范围】和【哈希】两种 ：

对于100~1000这种的数据可以使用范围策略；

对于想要数据进行均匀分布的情况可以采用哈希策略；

具体要求可以根据业务功能进行数据策略存储的选择；