一分钟玩转 MongoDB

一分钟玩转 MongoDB

MongoDB是什么？

MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2

1、MongoDB名字由来

摘自英文俚语 humongous，意为“巨大”，可能也是 MongoDB 设计之初的理念，为处理大数据而生。

2、主要特点

• 面向文档存储的数据库
• 支持任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")。
• 相对传统数据库有更强的扩展性。
• 分布式
• 查询表达式丰富。查询指令使用JSON形式的标记
• 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段
• Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
• GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。

3、专业术语表

3.1 概念/术语

3.2 RDBMS/MongoDB术语

4、RDBMS vs NoSQL

4.1 RDBMS

• 高度组织化结构化数据
• 结构化查询语言（SQL） (SQL)
• 数据和关系都存储在单独的表中。
• 数据操纵语言，数据定义语言
• 严格的一致性
• 基础事务

4.2 NoSQL

• 代表着不仅仅是SQL
• 没有声明性查询语言
• 没有预定义的模式
• 键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
• 最终一致性，而非ACID属性
• 非结构化和不可预知的数据
• CAP定理
• 高性能，高可用性和可伸缩性

5、 NoSQL的优点/缺点

5.1 优点

• 高可扩展性
• 分布式计算
• 低成本
• 架构的灵活性，半结构化数据
• 没有复杂的关系

5.2 缺点

• 没有标准化
• 有限的查询功能（到目前为止）
• 最终一致是不直观的程序

6、与MySQL/pgSQL对比

6.1 底层存储引擎不同

• InnoDB

• mongoDB

6.2 应用场景不同

• 关系型数据库
  • 这些数据通常需要做结构化查询，比如join，这时候，关系型数据库就要胜出一筹
  • 这些数据的规模、增长的速度通常是可以预期的
  • 事务性、一致性
• 非关系型数据库
  • 这些数据通常用于模糊处理，如全文搜索、机器学习
  • 这些数据是海量的，而且增长的速度是难以预期的，
  • 根据数据的特点，NoSQL数据库通常具有无限（至少接近）伸缩性
  • 按key获取数据效率很高，但是对join或其他结构化查询的支持就比较差
• MongoDB应用场景
  • 表结构不明确且数据不断变大 MongoDB是非结构化文档数据库，扩展字段很容易且不会影响原有数据。内容管理或者博客平台等，例如圈子系统，存储用户评论之类的。
  • 更高的写入负载 MongoDB侧重高数据写入的性能，而非事务安全，适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。本身存的就是json格式数据。例如做日志系统。
  • 数据量很大或者将来会变得很大 Mysql单表数据量达到5-10G时会出现明细的性能降级，需要做数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，MongoDB内建了sharding、很多数据分片的特性，容易水平扩展，比较好的适应大数据量增长的需求。
  • 高可用性 自带高可用，自动主从切换（副本集） 按key获取数据效率很高，但是对join或其他结构化查询的支持就比较差

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