初识 MongoDB

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提示：以下是本篇文章正文内容，MongoDB 系列学习将会持续更新

一、简介

• MongoDB 是一个文档数据库，是由字段和值对（field:value）组成的数据结构，底层是 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
• MongoDB 是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是 NoSQL 数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。
• 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫 BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。

二、体系结构

SQL概念	MongoDB概念
数据库 (database)	数据库 (database)
表 (table)	集合 (collection)
行 (row)	文档 (document）
列 (column)	字段 (field)
索引 (index)	索引 (index)
主键 (primary key)	id (字段)
视图 (view)	视图 (view)
表连接 (table joins)	聚合操作 ($lookup)

三、数据类型

1. MongoDB 的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在 MongoDB 中以 BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。
2. BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类 json 的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON 和 JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是 BSON 有 JSON 没有的一些数据类型，如 Date 和 BinData 类型。
3. BSON 采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
4. BSON 中，除了基本的 JSON 类型：string、integer、boolean、double、null、array、object；MongoDB 还使用了特殊的数据类型，包括 date、object id、binary data、regular expression、code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详细信息。

数据类型	描述	举例
字符串	字符集编码为 UTF-8 的字符串	{“x” : “foobar”}
对象id	对象id是文档的12字节的唯一 ID	{“X” : ObjectId() }
布尔值	true 或 false	{“x” : true}
数组	值的集合或列表	{“x” : [“a”, “b”, “c”]}
32位整数	类型不可用。JavaScript 仅支持64位浮点数，所以32位整数会被自动转换。	shell 不支持该类型，会默认转换成64位浮点数
64位整数	不支持这个类型。shell会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数	shell 不支持该类型，会默认转换成64位浮点数
64位浮点数	shell 默认的数字类型	{“x” : 3.14159, “y” : 3}
null	表示空值或者未定义的对象	{“x” : null}
undefined	文档中也可以使用未定义类型	{“x” : undefined}
符号	shell不支持，默认会自动转换成字符串
正则表达式	文档中可以包含正则表达式，采用JavaScript的正则表达式语法	{“x” : /foobar/i}
代码	文档中还可以包含JavaScript代码	{“x” : function() { /* …… */ }}
二进制数据	可以由任意字节的串组成，不过shell中无法使用
最大值/最小值	BSON 包括一个特殊类型，表示可能的最大值。shell 中没有这个类型

四、特点

1. 高性能：
   • MongoDB 提供高性能的数据持久性。特别是，对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。
   • 索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）
   • mmapv1、wiredtiger、mongorocks(rocksdb)、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。
   • Gridfs 解决文件存储的需求。
2. 高可用性：MongoDB 的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。
3. 高扩展性：
   • MongoDB 提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分
   • 分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）
   • 从3.4开始，MongoDB 支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中，MongoDB 将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片
4. 丰富的查询支持：MongoDB 支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
5. 其它特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型。

五、应用场景

1. 社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
2. 游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
3. 物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将
   订单所有的变更读取出来。
4. 物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
5. 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。

这些应用场景中，在数据操作上的共同特点：
（1）数据量大。
（2）写入操作频繁（读写都很频繁）。
（3）价值较低的数据，对事务性要求不高。
对于这样的数据，我们更适合使用 MongoDB 来实现数据的存储。

什么时候选择 MongoDB？

• 应用不需要事务及复杂 join 支持。
• 新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发。
• 应用需要 2000-3000 以上的读写 QPS（更高也可以）。
• 应用需要 TB 甚至 PB 级别数据存储。
• 应用发展迅速，需要能快速水平扩展。
• 应用要求存储的数据不丢失。
• 应用需要 99.999% 高可用。
• 应用需要大量的地理位置查询、文本查询。

如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。

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总结:
提示：这里对文章进行总结：
本文是对MongoDB的学习，先介绍了什么是MongoDB，又将其和关系型数据库作了体系结构的对比，随之展示了它的数据类型，最后介绍了它的特点和应用场景。之后的学习内容将持续更新！！！