1. 传统关系型数据的局限

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。而MongoDB可应对“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。

2. MongoDB具体的应用场景

• 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。

3. 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？可以考虑以下的一些问题：

• 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 级别数据存储
• 应用发展迅速，需要能快速水平扩展
• 应用要求存储的数据不丢失
• 应用需要99.999%高可用
• 应用需要大量的地理位置查询、文本查询

如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。

4. MongoDB简介

MongoDB（https://www.mongodb.com/）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。

5. 关系型数据库概念与MongoDB概念对比

需要注意的是MongoDB是不支持多表连接的。

6. 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,ObjectId,binary data,regular expression（正则表达式） 和javascript code（函数function）。

7. MongoDB的特点

MongoDB主要有如下特点：

7.1 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。

7.2 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。

7.3 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）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。

7.4 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。

7.5 其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型

8. MongoDB注意事项

• MongoDB 不支持事务。
• MongoDB 不支持多表连接查询。
• MongoDB 中的键值对是有序的，相同的键值对，不同的顺序，属于不同的文档。
• new Date(); 返回日期对象，属于日期类型，Date()函数返回日期字符串，在Shell中操作日期要使用日期类型， 日期类型是包含时区的。
• _id的值可以是任意类型，默认是ObjectId类型，可以在分片环境中生成唯一的标识符（时间戳（单位：秒）+主机的唯一标示（主机名的hash值）+进程标识符PID+自动增加的计数器）， 通过时间戳可以大概知道ObjectId大概是按时间先后排序的，主机的唯一标示可以用于保证在多台服务器器上不重复，进程ID为了保证同台服务器器上多个不同的进程之间生成不重复 值，最后一部分是一个自增的计数器， 前面三部分是为了保证同一秒在同一台机器上的同一个进程上生成一个唯一的值，最后一部分用于保证在同一秒、同一台机器、同一个进程 在同一秒内（注意是同一秒内）生成唯一值。
• mongodb中有一些特殊的键，它们被称为修改器、操作符等, 这些特殊的键以$开头。

$set（更新字段）
$unset(删除字段)
$inc(自增或自减)
$and、$or、$in、$nin、$nor、$exists（用于判断文档中是否包含某字段）
$push(向数组中尾部添加一个元素)
$pushAll(将数组中的所有值push)
$addToSet（向set集合中添加元素）
$pop(删除数组中的头部或尾部元素)
$pull(删除数组中指定的值)
$size（根据数组的长度进行筛选）
$slice(返回数组中部分元素，如前几个、后几个、中间连续几个元素)
$elemMatch(用于匹配数组中的多个条件)
$where(自定义筛选条件，效率比较低，需要将bson转为js对象，不能使用索引，可以先使用普通查询过滤掉部分不满足条件的文档，然后再使用where，尽量减少where操作文档的数量过大)