为何使用MongoDB？

Mongodb用来应对“三高”问题：

高并发：对数据库高并发读写的需求。

高性能：对海量数据的高效存储和访问的需求。

高可用：对数据库的高扩展性和高可用性的需求。

MySQL数据库在面临这“三高”时，显得力不从心，所以学习Mongodb才更能丰富业务场景的处理能力。

MongoDB 是一种开源的、高性能、非关系型数据库管理系统（NoSQL DBMS），是一个非常流行的数据库解决方案。它被设计用于存储和检索大量非结构化或半结构化数据，特别适合应用程序开发中需要灵活性和可伸缩性的场景。

MongoDB 采用了文档数据库模型，这意味着它存储数据的方式类似于 JSON（JavaScript Object Notation）文档。文档是 MongoDB 中的基本数据单元，它们使用 BSON（Binary JSON）格式存储，这种格式支持各种数据类型，包括字符串、数字、日期、数组和嵌套文档。MongoDB 文档可以包含不同结构的数据，这使得它非常适合存储变化多端、不规则或半结构化数据。

MongoDB 有什么特点？

  • 数据记录被存储为文档 ：MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。

  • 模式自由 ：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式，能够用更少的数据对象表现复杂的领域模型对象。

  • 支持多种查询方式 ：MongoDB 查询 API 支持读写操作 (CRUD)以及数据聚合、文本搜索和地理空间查询。

  • 支持 ACID 事务 ：NoSQL 数据库通常不支持事务，为了可扩展和高性能进行了权衡。不过，也有例外，MongoDB 就支持事务。与关系型数据库一样，MongoDB 事务同样具有 ACID 特性。MongoDB 单文档原生支持原子性，也具备事务的特性。MongoDB 4.0 加入了对多文档事务的支持，但只支持复制集部署模式下的事务，也就是说事务的作用域限制为一个副本集内。MongoDB 4.2 引入了分布式事务，增加了对分片集群上多文档事务的支持，并合并了对副本集上多文档事务的现有支持。

  • 高效的二进制存储 ：存储在集合中的文档，是以键值对的形式存在的。键用于唯一标识一个文档，一般是 ObjectId 类型，值是以 BSON 形式存在的。BSON = Binary JSON， 是在 JSON 基础上加了一些类型及元数据描述的格式。

  • 自带数据压缩功能 ：存储同样的数据所需的资源更少。

  • 支持 mapreduce ：通过分治的方式完成复杂的聚合任务。不过，从 MongoDB 5.0 开始，map-reduce 已经不被官方推荐使用了，替代方案是 聚合管道。聚合管道提供比 map-reduce 更好的性能和可用性。

  • 支持多种类型的索引 ：MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多键索引、哈希索引、文本索引、 地理位置索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。

  • 支持 failover ：提供自动故障恢复的功能，主节点发生故障时，自动从从节点中选举出一个新的主节点，确保集群的正常使用，这对于客户端来说是无感知的。

  • 支持分片集群 ：MongoDB 支持集群自动切分数据，让集群存储更多的数据，具备更强的性能。在数据插入和更新时，能够自动路由和存储。

  • 支持存储大文件 ：MongoDB 的单文档存储空间要求不超过 16MB。对于超过 16MB 的大文件，MongoDB 提供了 GridFS 来进行存储，通过 GridFS，可以将大型数据进行分块处理，然后将这些切分后的小文档保存在数据库中。

MongoDB 的存储结构是什么？

MongoDB 的存储结构区别于传统的关系型数据库，主要由如下三个单元组成：

  • 文档（Document） ：MongoDB 中最基本的单元，由 BSON 键值对（key-value）组成，类似于关系型数据库中的行（Row）。

  • 集合（Collection） ：一个集合可以包含多个文档，类似于关系型数据库中的表（Table）。

  • 数据库（Database） ：一个数据库中可以包含多个集合，可以在 MongoDB 中创建多个数据库，类似于关系型数据库中的数据库（Database）。

也就是说，MongoDB 将数据记录存储为文档 （更具体来说是BSON文档），这些文档在集合中聚集在一起，数据库中存储一个或多个文档集合。

MongoDB适用场景

MongoDB 在许多应用程序场景中都是一个强大的选择，特别适合以下情况：

  • 大数据量和高可伸缩性：MongoDB 可以处理大规模数据集，并且可以轻松分片数据以实现水平扩展。这使其成为大数据和高负载应用程序的理想选择。

  • 变化多端和快速迭代：对于应用程序的数据模型经常发生变化或需要快速迭代的情况，MongoDB 的动态模式非常适用。您可以轻松地修改文档结构而不需要进行复杂的数据库迁移。

  • 半结构化数据：如果您的应用程序需要存储半结构化数据，即数据的结构可能不完全相同，MongoDB 的文档模型非常适合。您可以存储不同结构的数据在同一个集合中。

  • 地理空间数据：对于需要存储和查询地理空间数据的应用程序，如地理信息系统（GIS）、位置感知应用和地图应用，MongoDB 提供了强大的地理空间支持。

  • 实时分析：MongoDB 支持实时分析，您可以使用聚合框架来执行复杂的分析操作，并将结果快速呈现给应用程序。

  • 内容管理系统：如果您需要构建内容管理系统（CMS）或博客平台，MongoDB 可以存储文章、评论、标签和媒体文件等数据。

  • 社交媒体应用：对于社交媒体应用程序，MongoDB 的高可伸缩性和实时数据处理能力使其成为一个理想的选择。

  • 云原生应用程序：MongoDB 与云计算服务（如 AWS、Azure 和 Google Cloud）集成紧密，使其成为构建云原生应用程序的理想数据库选择。