注：本系列教程是自己学习的记录，内容来至 菜鸟教程
MongoDB入门教程01
MongoDB入门教程02
MongoDB入门教程03
MongoDB入门教程04
MongoDB入门教程05
1. MongoDB是什么？
一个NoSQL数据库，是NoSQL中的一个分支：文档数据库。
一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储方案。
一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
2. MongoDB的主要特点
MongoDB是一个面向文档存储的数据库，安装、操作简单
可以设置任何属性的索引（如：firstname="Sameer", Address="8 Gandhi Road"）来实现更快的排序
可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性
如果负载增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力），可以分布在计算机网络中的其他节点上，这就是所谓的分片
支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组
使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段
Map/Reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作
Map和Reduce Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件
允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可
支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言
3. NoSQL的应用场景是什么？
摘至：作者 接灰的电子产品 链接 https://www.jianshu.com/p/fe3b9532b852
假设说我们现在要构建一个论坛，用户可以发布帖子（帖子内容包括文本、视频、音频和图片等）。那么我们可以画出一个下图的表关系结构。
这种情况下如果我们需要展示帖子的文字，以及关联的图片、音频、视频、用户评论、赞和用户信息的话，我们需要关联8张表来取得自己想要的数据。如果我们有这样的帖子列表，随着用户的滚动动态加载，同时需要监听是否有新内容产生，这样的一个任务我们需要太多这种复杂的查询了。
NoSQL解决这类问题的思路是，干脆抛弃传统的表结构，直接存储包含一个帖子所有内容的数据，像下面这样。
{
"id":"5894a12f-dae1-5ab0-5761-1371ba4f703e",
"title":"2017年的Spring发展方向",
"date":"2017-01-21",
"body":"这篇文章主要探讨如何利用Spring Boot集成NoSQL",
"createdBy":User,
"images":["http://dev.local/myfirstimage.png","http://dev.local/mysecondimage.png"],
"videos":[
{"url":"http://dev.local/myfirstvideo.mp4", "title":"The first video"},
{"url":"http://dev.local/mysecondvideo.mp4", "title":"The second video"}
],
"audios":[
{"url":"http://dev.local/myfirstaudio.mp3", "title":"The first audio"},
{"url":"http://dev.local/mysecondaudio.mp3", "title":"The second audio"}
]
}
NoSQL一般情况下是没有Schema这个概念的，这给开发带来了较大的自由度。因为在关系型数据库中，一旦Schema确定，以后更改Schema，维护Schema是很麻烦的一件事。但反过来说Schema对于维护数据的完整性是非常必要的。
一般来说，如果你在做一个Web、物联网等类型的项目，你应该考虑使用NoSQL。如果你要面对的是一个对数据的完整性、事务处理等有严格要求的环境（如财务系统），则应该考虑关系型数据库。
4. NoSQL 简介
NoSQL(= Not Only SQL)，即"不仅仅是SQL"。
在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。
这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理。 1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks"，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。
关系型模型是非常适合于客户服务器编程，是结构化数据在网络和商务应用的主导技术。
NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
select fun, profit from real_world where relational=false
5. 关系型数据库遵循ACID规则
事务 Transaction，和现实中的交易很类似，有四个特性：
-
A (Atomicity) 原子性
事务里的所有操作，要么全部做完，要么都不做，只要事务中的一个任务失败，整个事务就失败，需要回滚。如银行转账，从A账户转100元到B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元到B账户。要么一起做完，要么都不做，否则钱就会莫名其妙的少了100元。
-
C (Consistency) 一致性
数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。如完整性约束 a + b = 10，如果一个事务改变了a，那么必须改变b，使得事务结束后依然满足 a+b=10，否则事务失败。
-
I (Isolation) 独立性
独立性指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据，正在被另一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。如从A账户转100元到B账户，在这个交易尚未完成的情况下，B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的。
-
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
6. 分布式系统
分布式系统（distributed system）由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络或广域网）组成。
分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。
因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。
分布式系统可以应用在不同的平台上如：Pc、工作站、局域网和广域网上等。
7. CAP定理（CAP theorem）
又称布鲁尔定理（Brewer's theorem）：一个分布式计算系统，不可能同时满足以下三点：
-
一致性(Consistency)
所有节点在同一时间具有相同的数据
-
可用性(Availability)
保证每个请求不管成功或者失败都有响应
-
分隔容忍(Partition tolerance)
系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作
CAP的核心理论是：一个分布式系统不可能很好的同时满足一致性，可用性和分隔容忍这三个需求，最多能同时满足其中两个。
因此，可将NoSQL数据库分成满足CA原则，满足CP原则和满足AP原则三大类：
CA：单点集群，满足一致性和可用性，通常在可扩展性上不强大
CP：满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高
AP：满足可用性，分区容忍性的系统，对一致性要求较低
8. 分布式计算的优点
-
可靠性（容错）
分布式计算系统中的一个重要优点就是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器
-
可扩展性
在分布式计算系统可以根据需要增加更多的机器
-
资源共享
共享数据是必不可少的应用，如银行、预定系统
-
灵活性
由于该系统非常灵活，它更容易安装，实施和调试新的服务
-
更快的速度
分布式计算系统可以有多台计算机的计算能力，使得它比其他系统有更快的处理速度
-
开放系统
本地或者远程都能访问到该服务
-
更高的性能
更好的性价比
9. 分布式计算的缺点
-
故障排除
故障排除和诊断问题更加困难
-
软件
更少的软件支持
-
网络
基础设施的问题，包括：传输问题，高负载，信息丢失等
-
安全性
开放系统的特性存在数据的安全性和共享的风险等问题
10. RDBMS vs NoSQL
RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言 SQL
数据和关系都存储在单独的表中
数据操作语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
NoSQL
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
key-value 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
11. BASE
Base：Basically Available，Soft-state，Eventually Consistent
BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则：
Basically Available — 基本可用
Soft-state — 软状态/柔性事务。无连接的
Eventually Consistent — 最终一致性，ACID的最终目的
12. NoSQL数据库的分类
| 类型 | 代表NoSQL | 特点 |
|---|---|---|
| 列存储 | Hbase、 Cassandra、 Hypertable | 按列存储数据。特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势 |
| 文档存储 | MongoDB、CouchDB | 文档存储 一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 |
| 键值对存储 | Redis、 Tokyo Cabinet / Tyrant、 Berkeley DB、 MemcacheDB | 可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能) |
| 图存储 | Neo4J、FlockDB | 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。 |
| 对象存储 | db4o、 Versant | 通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。 |
| xml数据库 | Berkeley DB XML、 BaseX | 高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。 |