业务应用场景
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储存和访问的需求。
- High Scalability && High Availabbility - 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储存用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置实现附近的人、地点等功能。
- 游戏场景，使用MongoDB储存游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式储存，方便查询、高效率储存和访问。
- 物流场景，使用MongoDB储存订单信息，订单状态在运动送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来储存，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储存用户信息、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
什么时候选择MongoDB？
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？可以考虑一下的一些问题：
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级别数据储存
应用发展迅速，需要能快速水平扩展
应用要求储存的数据不丢失
应用需要99.999%高可用
思考：如果用MySQL呢？
答：相对MySQL，可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）
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，所以它既可以储存比较复杂的数据类型，又相当灵活。
MongoDB中的记录是一个文档，他是有一个字段和值对（filed: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。
体系结构
MySQL和MongoDB比
MySQL和MongoDB对比.png
| SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据库表/集合 |
| row | document | 数据字段/域 |
| column | filed | 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的最小储存单位就说文档（document）对象。文档（document）对象对应于关系型数据库的行。数据在MonDB中以BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。
BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类似Json的一种二进制形式的储存格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数据对象，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，除了基本数据类型JSON类型：String,Integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些数据类型包括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式文档的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中会默认转换成64位浮点数 |
| 64位整数 | 不支持这个类型。shell会使用一种特殊的内嵌文档来显示64位整数 | shell是不支持该类型的，shell中会默认转换成64位浮点数 |
| 64位浮点数 | shell中的数字就是这一种类型 | {"x" : 3.1415, "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的类型 | {"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 |
提示：
shell默认使用64位浮点型数值。{"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")}
MongoDB的特点
MongoDB主要有如下的特点：
-
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解决文件储存的需求。 -
高可用性：
MongoDB的工具成为副本集（replica set），她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核心功能的一部分。
分片将数据分布在了一群集群的机器上。（海量数据储存，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。 -
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
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