MongoDB 专栏文章索引
MongoDB 简介
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 MongoDB 常用基本命令
 MongoDB 索引的使用

MongoDB 简介

1. 为什么要使用 MongoDB?
2. MongoDB 具体的业务应用场景
3. MongoDB 基本概念

1. 为什么要使用 MongoDB?

随着当前数据量的急剧增长，传统的关系型数据库（Oracle、MySQL）在数据操作的“三高”需求以及在应对 Web2.0 的网站需求方面，已经显得力不从心。

这里的 “三高”需求是指：

高性能：对数据库在高并发读写场景下保持高性能的需求。
高存储：对海量数据的高效率存储和访问的需求。
高扩展性&高可用性：对数据库高扩展性和高可用性的需求。

然而，作为分布式文档型的数据库 MongoDB 可以应对以上的“三高”需求。

2. MongoDB 具体的业务应用场景

MongoDB 作为分布式文档型数据库的代表，它的具体的应用场景如下：

社交场景：使用 MongoDB 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，并对这些信息进行分析。
视频直播场景：使用 MongoDB 存储用户信息、点赞和互动信息。

以上的具体应用场景中，数据操作方面的共同特点是：

数据量大
写入操作频繁
存储的都是价值较低的数据，对事务性要求不高

对于这样的数据，更适合使用 MongoDB 来实现数据存储。

在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果还需要考虑以下问题：

应用不需要事务及复杂 join 支持
需求频繁变更，数据模型无法确定，想要快速开发
应用需要 2000-3000 以上的读写 QPS(Queries-per-second)
应用需要 TB 甚至 PB 级别数据存储
应用发展迅速，需要快速水平扩展
应用要求存储的数据不丢失
应用需要大量的地理位置查询、文本查询

如果上述有一个符合，可以考虑使用 MongoDB.

3. MongoDB 基本概念

在了解了为什么要使用 MongoDB 以及 MongoDB 常见的应用场景之后，下面我们就开始进一步地对 MongoDB 的体系结构、数据模型和特点简单了解一下。

MongoDB 是一个开源、高性能、无模式的分布式文档型数据库，设计之初的目的就是用于简化开发和方便扩展，它是 NoSQL 数据库产品中的一种，也是最像关系型数据库的非关系型数据库。

它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式称为 BSON，既可以存储比较复杂的数据类型，又具有相当好的灵活性。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，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。

3.1 体系结构

MongoDB 作为非关系型数据库，它的体系结构与关系型数据库有很大的区别：

SQL 术语/概念	MongoDB 术语	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据表/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

3.2 数据模型

MongoDB 的最小存储单位是文档(document)对象，文档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，具有轻量级、可遍历性和高效性三个特点，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，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, null, array 和 object)，MongoDB 还使用了其他特殊的类型，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，查询驱动的文档可以获取这些信息。

BSON 数据类型参考列表如下所示：

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	真或假：true或false	{“x”:true}
数组	值的集合或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

注意：shell 默认使用64位浮点数数值，{”x“:3.14}或{”x“:3}，对于整型值，可以使用 NumberInt(4 字节符号整数) 或 NumberLong(8字节符号整数)，{"x":NumberInt("3")} {"x":NumberLong("3")}.

3.3 MongoDB 的特点

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)
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。
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。
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)，例如数据聚合、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。