1、mongodb简介
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json 的bjson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
1.1、面向集合（Collenction-Orented）
意思是数据被分组存储在数据集中， 被称为一个集合（Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。
1.2、 模式自由（schema-free)
对于存储在MongoDB 数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。无需如关系型数据库一样提前定义表结构，或如ElasticSearch一样定义mapper映射。在Mongodb中，我们可以自由扩展或删除字段。
1.3、 文档型
Mongodb以bson格式存储数据，其类似于JSON结构，但对JSON的数据类型进行了扩充。其存储以bson文档格式的数据。我们存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任意类型,包括数组和文档. 我们把这个数据格式称作 “BSON” 即 “Binary Serialized Document Notation”。
2、Mongodb特点
- 易于使用与扩展：不采用关系模型，面向集合存储，采用文档模型，便于开发者快速迭代；
- 索引丰富，支持二级索引，允许多种快速索引，如唯一索引、复合索引、地理空间索引、全文检索等；
- 支持聚合管道，用户能通过简单的片段创建复杂的聚合，并通过数据库自动优化。
- 支持丰富的集合类型，如TTL类型集合，固定大小集合等；
- 支持文件存储，基于一种易用的协议，存储大文件和文件元数据。
- 支持动态查询；
- 支持复制和故障恢复；
- 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）；
- 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性；
- 支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl 及C++语言的驱动程序，社区 中也提供了对Erlang 及.NET 等平台的驱动程序；
- 文件存储格式为BSON（一种JSON 的扩展）；
- 可通过网络访问；
3、Mongodb功能简介
- 面向集合的存储：适合存储对象及JSON 形式的数据；
- 动态查询：MongoDB 支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON 形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组；
- 完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。MongoDB 的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划；
- 查询监视：MongoDB 包含一系列监视工具用于分析数据库操作的性能；
- 复制及自动故障转移：MongoDB 数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移；
- 高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）；
- 自动分片以支持云级别的伸缩性：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器；
4、适用场景
- 网站数据：MongoDB 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性；
- 缓存：由于性能很高，MongoDB 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB 搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载；
- 大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储；
- 高伸缩性的场景：MongoDB 非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB的路线图中已经包含对MapReduce 引擎的内置支持；
- 用于对象及JSON 数据的存储：MongoDB 的BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及查询；
5、数据逻辑结构
MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由：文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户的，用户使用MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。
- MongoDB 的文档（document），相当于关系数据库中的一行记录。
- 多个文档组成一个集合（collection），相当于关系数据库的表。
- 多个集合（collection），逻辑上组织在一起，就是数据库（database）。
- 一个MongoDB 实例支持多个数据库（database）。
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:
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mongodb与关系型数据库的逻辑结构对比：
| MongoDB术语/概念 | SQL术语/概念 | 解释说明 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| collection | table | 数据库表/集合 |
| document | row | 数据记录行/文档 |
| field | column | 数据字段/域 |
| index | index | 索引 |
| table joins | 表连接,MongoDB不支持 | |
| primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
6、数据存储结构
MongoDB 的默认数据目录是/data/db，它负责存储所有的MongoDB 的数据文件。在MongoDB内部，每个数据库都包含一个.ns 文件和一些数据文件，而且这些数据文件会随着数据量的增加而变得越来越多。所以如果系统中有一个叫做foo 的数据库，那么构成foo 这个数据库的文件就会由foo.ns，foo.0，foo.1，foo.2 等等组成。
MongoDB 内部有预分配空间的机制，每个预分配的文件都用0 进行填充，由于有了这个机制, MongoDB 始终保持额外的空间和空余的数据文件，从而有效避免了由于数据暴增而带来的磁盘压力过大的问题。
由于表中数据量的增加，数据文件每新分配一次，它的大小都会是上一个数据文件大小的2倍，每个数据文件最大2G。这样的机制有利于防止较小的数据库浪费过多的磁盘空间，同时又能保证较大的数据库有相应的预留空间使用。
数据库的每张表都对应一个命名空间，每个索引也有对应的命名空间。这些命名空间的元数据都集中在*.ns 文件中。
7、mongodb的数据类型
MongoDB文档存储是使用BSON类型，BSON（BSON short for Binary JSON, is a binary-encoded serialization of JSON-like documents）是二进制序列化的形式。类如JSON，同样支持内嵌各种类型。
MongoDB 常用数据类型：
| 数据类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。 | {"a" : "string"} |
| Number | 数值类型。不区分整数和浮点数。 | {"a" : 1.34}或{"a" : 123} |
| Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。 | 整数：{"a" : 123}或 {"a" : NumberInt("3")} 或{"a" : NumberLong("3")} |
| Boolean | 布尔值。用于存储布尔值（真/假）。 | {"a" : true} |
| Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 | {"a" : 1.34} |
| Min/Max keys | 将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。 | |
| Array | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 | {"a" : ["b", "c" , "d", "e"]} |
| Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 | |
| Object | 用于内嵌文档。 | {"a" : {"b" : "c" , "d" : "e"}} |
| Null | 用于创建空值。 | {"a" : null} |
| Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。 | |
| Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。 | {"a" : new Date()} |
| Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 (每个文档都有) | {"a" : ObjectId()} |
| Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 | {"a" : function() { /* ... */ }} |
| Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 | |
| Regular expression | 正则表达式 | {“a”:/^egon.*?nb$/i} |
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