MongoDB 概念介绍

1、MongoDB 应用场景

传统的关系型数据库，在数据操作的"三高"需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。

• High performance -对数据库高并发读写的需求。
• Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。
• High Scalability && High Availability-对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

而 MongoDB 可应对“三高"需求，具体的应用场景如：

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，数据操作方面的共同特点是:

• 数据量大
• 写入操作频繁（读写都很频繁)
• 价值较低的数据，对事务性要求不高

在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它?可以考虑以下的一些问题：

• 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

2、MongoDB 体系结构

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。

MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value)组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

3、MongoDB 数据模型

4、MongoDB 特点

高性能：MongoDB 提供高性能的数据持久化

• 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, 地理位置索引可以用于构件各种 O2O 应用)
• mmapv1, wiredtiger, mongorocks (rocksdb) in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求
• Gridfs 解决文件存储需求

高可用：MongoDB 的复制工具称作副本集 (replica set) 可以提供自动故障转移和数据冗余

高扩展

• 水平扩展是其核心功能一部分
• 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)
• MongoDB 支持基于片键创建数据区域, 在一个平衡的集群当中, MongoDB 将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域的那些片

丰富的查询：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. 无模式（动态模式）, 灵活的文档模型