MongoDB相关概念
MongoDB简介
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。
体系架构
MySQL和MongoDB对比:
| SQL术语/概念 | MondoDB术语/概念 | 解释/说明 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据库表/集合 |
| row | document | 数据记录行/文档 |
| column | field | 数据字段/域 |
| index | index | 索引 |
| table joins | 表连接,MongoDB不支持 | |
| 嵌入文档 | MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接 | |
| primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
数据模型
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。
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。
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。
Bson中，除了基本的JSON类型：string,integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括date,object id,binary data,regular expression 和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。
BSON数据类型参考列表:
| 数据类型 | 描述 | 举例 |
|---|---|---|
| 字符串 | UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据 | {“x” : “foobar”} |
| 对象id | 对象id是文档的12字节的唯一 ID | {“X” :ObjectId() } |
| 布尔值 | 真或者假：true或者false | {“x”:true}+ |
| 数组 | 值的集合或者列表可以表示成数组 | {“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是不支持该类型的，shell中默认会转换成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是不支持该类型的，shell中默认会转换成64位浮点数 |
| 64位浮点数 | shell中的数字就是这一种类型 | {“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，shell会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串 | |
| 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 | 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。 |
MongoDB特点
MongoDB主要有如下特点：
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.高可扩展性
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。
其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型
应用场景
传统的关系型数据库（如MySQL），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。 解释：“三高”需求：
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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、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
对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。
