MongoDB介绍

目录

1.1 什么是MongoDB

1.2 使用原理

1.3 MongoDB vs 关系型数据库

1.4 MongoDB技术优势

1.5 如何考虑是否选择MongoDB?

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1.1 什么是MongoDB

MongoDB是一个文档数据库（以 JSON 为数据模型），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解决方案。

文档来自于“JSON Document”，并非我们一般理解的 PDF，WORD 文档。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，数据格式是BSON，一种类似JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON ，和JSON一样支持内嵌的文档对象和数组对象，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。原则上 Oracle 和 MySQL 能做的事情，MongoDB 都能做（包括 ACID 事务）。

MongoDB是一个开源OLTP数据库，它灵活的文档模型（JSON）非常适合敏捷式开发、高可用和水平扩展的大数据应用。

OLTP：on-line Transaction Processing，联机(在线)事务处理

OLAP：on-line Analytical Processing，联机(在线)分析处理

MongoDB在数据库总排名第5，仅次于Oracle、MySQL等RDBMS，在NoSQL数据库排名首位。从诞生以来，其项目应用广度、社区活跃指数持续上升。

数据库排名网站：DB-Engines Ranking - popularity ranking of database management systems

1.2 使用原理

所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized Document Format）。

1.3 MongoDB vs 关系型数据库

MongoDB概念与关系型数据库（RDBMS）非常类似：

• 数据库（database）：最外层的概念，可以理解为逻辑上的名称空间，一个数据库包含多个不同名称的集合。
• 集合（collection）：相当于SQL中的表，一个集合可以存放多个不同的文档。
• 文档（document）：一个文档相当于数据表中的一行，由多个不同的字段组成。
• 字段（field）：文档中的一个属性，等同于列（column）。
• 索引（index）：独立的检索式数据结构，与SQL概念一致。
• _id：每个文档中都拥有一个唯一的_id字段，相当于SQL中的主键（primary key）。
• 视图（view）：可以看作一种虚拟的（非真实存在的）集合，与SQL中的视图类似。从MongoDB 3.4版本开始提供了视图功能，其通过聚合管道技术实现。
• 聚合操作（$lookup）：MongoDB用于实现“类似”表连接（tablejoin）的聚合操作符。

尽管这些概念大多与SQL标准定义类似，但MongoDB与传统RDBMS仍然存在不少差异，包括：

• 半结构化，在一个集合中，文档所拥有的字段并不需要是相同的，而且也不需要对所用的字段进行声明。因此，MongoDB具有很明显的半结构化特点。除了松散的表结构，文档还可以支持多级的嵌套、数组等灵活的数据类型，非常契合面向对象的编程模型。
• 弱关系，MongoDB没有外键的约束，也没有非常强大的表连接能力。类似的功能需要使用聚合管道技术来弥补。

1.4 MongoDB技术优势

MongoDB基于灵活的JSON文档模型，非常适合敏捷式的快速开发。与此同时，其与生俱来的高可用、高水平扩展能力使得它在处理海量、高并发的数据应用时颇具优势。

• JSON 结构和对象模型接近，开发代码量低
• JSON的动态模型意味着更容易响应新的业务需求
• 复制集提供99.999%高可用
• 分片架构支持海量数据和无缝扩容

简单直观：以Mysql数据库为例的关系模型到一目了然的对象模型

快速：最简单快速的开发方式

灵活：快速响应业务变化

 MongoDB优势：原生的高可用

超强的横向扩展能力

1.5 MongoDB应用场景

从目前阿里云 MongoDB 云数据库上的用户看，MongoDB 的应用已经渗透到各个领域：

• 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、更新；
• 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；
• 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；
• 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；
• 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等；
• 大数据应用，使用云数据库MongoDB作为大数据的云存储系统，随时进行数据提取分析，掌握行业动态。|

国内外知名互联网公司都在使用MongoDB：

1.5 如何考虑是否选择MongoDB?

没有某个业务场景必须要使用MongoDB才能解决，但使用MongoDB通常能让你以更低的成本解决问题。如果你不清楚当前业务是否适合使用MongoDB,可以通过做几道选择题来辅助决策。

只要有一项需求满足就可以考虑使用MongoDB，匹配越多，选择MongoDB越合适。