MongoDB：基础概述
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。 本篇内容主要包括：MongoDB 概述、MongoDB 的体系结构、关于 BSON
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一、MongoDB 概述
1、MongoDB 简介
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 常常被归类为 NoSQL 数据库系统，也是当前 NoSQL 数据库中比较热门的一种。
2、文档数据库
MongoDB 文档类似于 Json 对象。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值（key=>value）对组成。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
使用文档的优点是：
- 文档（即对象）对应于许多编程语言中的内置数据类型。
- 嵌入式文档和数组减少了对昂贵连接的需求。
- 动态模式支持流畅的多态性。
Ps：MongoDB 将文档存储在集合中。集合类似于关系数据库中的表。
3、MongoDB 特点
MongoDB 作为非关系性文档数据库有着以下几个主要特点：
- 高性能：MongoDB 提供了高性能的数据持久化方式，包括了对嵌入式数据模型的支持（减少了数据库系统上的 I/O 操作）。对更多的索引类型的支持（更快的查询），并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键；
- 高可用：MongoDB 的复制工具（称为副本集）提供：自动故障转移、数据冗余。副本集是一组维护相同数据集合的 MongoDB 实例，提供了冗余和提高了数据可用性；
- 水平拓展：MongoDB 提供水平可伸缩性作为其核心功能的一部分：分片将数据分布在一个集群的机器上。从 3.4 开始，MongoDB 支持基于分片键创建数据区域。在平衡群集中，MongoDB 仅将区域覆盖的读写定向到区域内的那些分片；
- 丰富的查询语言：MongoDB 支持丰富的查询语言以支持读写操作（CRUD）以及：数据聚合、文本搜索和地理空间查询；
- 支持多种存储引擎：MongoDB支持多个存储引擎：WiredTiger 存储引擎（包括对静态加密的支持 ）、内存存储引擎。 另外，MongoDB 提供可插拔的存储引擎 API，允许第三方为 MongoDB 开发存储引擎。
二、MongoDB 的体系结构
1、MongoDB 数据逻辑结构
MongoDB的一个实例，由多个数据库（Database）组成；一个数据库，由多个集合（Collection）组成；一个集合，又由多个文档（Document）组成！
以关系型数据库为对比对象，来讲一下上面这些概念的意思：
- 实例：MongoDB 实例和关系型数据库实例是一样的，由各种高速缓冲池以及后台进程组成，负责维护和访问数据库数据；
- 数据库（Database）：MongoDB 的数据库和关系型数据库也是差不多的概念，一个 MongoDB 实例可以承载多个数据库。不过需要注意的是：
- 不同的数据库拥有独立的权限，即使在磁盘上，不同数据库也放在不同的文件中；
- MongoDB 中有三个特殊的数据库：admin（可以看做“root”数据库）、local（本地数据库，永远都不可以复制，且一台服务器上的所有本地集合都可以放在这个数据库中）、config（用于分片设置，保存分片信息）；
- 集合（Collection）：集合可以看做是关系型数据库中的表，不同的是关系型数据库中的表存放的是表数据，但 Collection 存放的是文档。需要注意的是：集合是“动态模式”的，对于文档的格式没有要求，所以十分自由。
- 文档（Document）：MongoDB 是一种面向文档的数据库，文档也是 MongoDB 中数据的基本单元，可以类比看作关系型数据库中的一行数据。
2、与关系型数据库的术语类比
MongoDB | 关系型数据库 |
|---|---|
Database | Database |
Collection | Table |
Document | Record/Row |
Filed | Column |
Embedded Documents | Table join |
3、MongoDB 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。
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。
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在 *.ns 文件中。
三、关于 BSON
1、Bson 概念
MongoDB 作为一款流动的文档数据库，采用 Bson 格式来支持文档模型。
Bson是 由 10gen 开发的一个数据格式，目前主要用于 MongoDB 中，是 MongoDB 的数据存储格式。Bson 基于 Json 格式，选择 Json 进行改造的原因主要是 Json 的通用性及 Json 的 schemaless 的特性。
Bson 全称是 Binary Json，和 Json 很像，但是是采用二次格式进入存储，它和 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。
# 一个 Document 的 Bson 表示
{
title:"MongoDB",
last_editor:"192.168.1.122",
last_modified:new Date("27/06/2011"),
body:"MongoDB introduction",
categories:["Database","NoSQL","Bson"],
revieved:false
}# 一个嵌套的例子：
{
name:"lemo",
age:"12",
address:{
city:"suzhou",
country:"china",
code:215000
} ,
scores:[
{"name":"english","grade:3.0},
{"name":"chinese","grade:2.0}
]
}2、Bson 与 Json 的区别
Bson 相对 Json 有以下优势：
- 更快的遍历速度：对 Json 格式来说，太大的 Json 结构会导致数据遍历非常慢。在 Json 中，要跳过一个文档进行数据读取，需要对此文档进行扫描才行，需要进行麻烦的数据结构匹配，比如括号的匹配。而 Bson 对 Json 的一大改进就是，它会将 Json 的每一个元素的长度存在元素的头部，这样你只需要读取到元素长度就能直接 seek 到指定的点上进行读取了。
- 操作更简易：对 Json 来说，数据存储是无类型的，比如你要修改基本一个值，从 9 到 10，由于从一个字符变成了两个，所以可能其后面的所有内容都需要往后移一位才可以。而使用 Bson，你可以指定这个列为数字列，那么无论数字从 9 长到 10 还是 100，我们都只是在存储数字的那一位上进行修改，不会导致数据总长变大。当然，在 MongoDB 中，如果数字从整形增大到长整型，还是会导致数据总长变大的。
- 增加了额外的数据类型：Json 是一个很方便的数据交换格式，但是其类型比较有限。Bson在其基础上增加了 “byte array” 数据类型。这使得二进制的存储不再需要先 base64 转换后再存成Json，大大减少了计算开销和数据大小。当然，在有的时候，Bson 相对 Json 来说也并没有空间上的优势，比如对
{“field”:7}，在 Json 的存储上 7 只使用了一个字节，而如果用 Bson，那就是至少 4 个字节（32位）
目前在 10gen 的努力下，BSO N已经有了针对多种语言的编码解码包。并且都是 Apache 2 license 下开源的。并且还在随着 MongoDB 进一步地发展。