【数据库】MongoDB 简介：一种文档数据库

1.MongoDB 介绍

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源 NoSQL 数据库系统，是由 C++ 编写的。MongoDB 是一个文档数据库，旨在简化开发和扩展。在许多场景下，MongoDB 可以用于代替关系型数据库或者键 / 值存储方式，为 Web 应用提供可扩展的高可用高性能数据存储解决方案。

2.MongoDB 数据存储方式

MongoDB 中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构，MongoDB 文档类似于 JSON 对象，字段的值可以包括其他文档，数组和文档数组。

使用文档的优点是：

• 文档（即对象）对应于许多编程语言中的内置数据类型；
• 嵌入式文档和数组减少了对昂贵连接的需求；
• 动态模式支持流畅的多态性。

MongoDB 数据库将数据存储在集合 collections 中，而不是表 table。集合包含一个或者多个 BSON 文档。一个 BOSN 文档代表一条记录，而若干纪录组成一个集合 Collection。数据库中的集合就像这样：

BSON 是一种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。但是 BSON 有 JSON 没有的一些数据类型，比如说 Date 和 BinData 类型。

BSON 采用了类似于 C 语言结构体的名称，具有轻量级、可遍历性、高效性三大特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据，灵活性高，但是空间利用率不是很理想。

BSON 中除了基本的 String、integer、Boolean、double、null、array 和 object，MongoDB 还支持一些特殊的数据类型：date、object id、Regular Expression、JavaScript、Timestamp。

3.MongoDB 概念与操作

对应于关系数据库表，其中的一些概念和术语如下：

表级操作相关的各种 SQL 语句以及相应的 MongoDB 语句如下：

MongoDB 中的 CRUD 操作如下：

3.1 Create Operations

在集合中增加一个新的文档，集合不存在的话，则新建一个。有如下操作：

• db.collection.insertOne()
• db.collection.insertMany()

在 MongoDB 中，insert 操作的对象都是单个集合，而所有的写操作都是在单个文档级别的原子操作。

3.2 Read Operations

查询集合中的文档，也就是查询文档集合。 有如下操作：

• db.collection.find()

查询操作可以指定返回文档的查询筛选条件。

3.3 Update Operations

修改现有集合中的文档。有如下操作：

• db.collection.updateOne()
• db.collection.updateMany()
• db.collection.replaceOne()

更新操作是针对单个集合，所有写操作都是单个文档级别的原子操作。更新可以指定筛选条件，和查询条件具有相同语法。

3.4 Delete Operations

从集合中删除文档。有如下操作：

• db.collection.deleteOne()
• db.collection.deleteMany()

删除操作是针对单个集合。和改查一样，同样可以指定删除条件，语法和两者相同。

4.MongoDB 特点

MongoDB 是一种开源文档型数据库管理系统，开发者可以使用它来存储和处理大量的非结构化数据，对比关系型数据库，MongoDB 具有更高的可伸缩性、更好的性能和更灵活的数据类型。

• ✅ 高可伸缩性：MongoDB 采用了分片技术，可以将数据分散在多台服务器上，从而实现水平扩展。这种方式无需增强单个服务器的性能，就可以满足不断增长的数据存储需求。

• ✅ 高性能：查询速度快，部分原因是它将数据存储在内存中，还因为采用了多线程和异步 IO 技术，对大量并发请求也能有出色的响应能力。

• ✅ 灵活的数据类型：采用文档型数据模型，通过嵌套文档和数组，可以灵活的表示数据。

• ✅ JSON 编码：使用 BSON 格式类存储数据，BSON 上文已经提到，是 JSON 的二进制编码，具有更高的查询速度以及更少的存储空间。MongoDB 支持直接读写 JSON 格式的数据，提供了 JSON 风格的查询语言。

• ✅ 可扩展性：存储引擎是可插拔式的，可以根据存储需求选择合适的存储引擎。

• ✅ 自动分片：大型应用所需数据量庞大，MongoDB 可以自动分片，自动分配数据至不同服务器。

• ✅ 数据备份与恢复：快照和复制技术实现数据备份和恢复。

5.MongoDB 应用场景

作为 NoSQL 数据库，MongoDB 可以解决关系型数据库无法解决的 High Performance、Huge Storage、High Scalability && High Availability 问题，分别是对数据库高并发读写的需求、对海量数据的高效率存储和访问的需求、对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

正因为如此，MongoDB 才可以在如下场景中得以应用：

• 使用 MongoDB 存储游戏用户信息、装备、积分等，直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新；
• 存储订单信息、订单状态、物流信息；
• 存储用户信息，朋友圈信息，通过地理位置定位；
• 物联网中存储设备信息、设备汇报的日志信息并进行多维度分析；
• 存储用户信息、点赞互动信息；
• ……

适用于 MongoDB 的场景总结：数据量大、读写操作频繁、数据价值不高，对事务要求不高。