MongoDB简介 - 技术栈

数据库，顾名思义，是保存数据的地方。中华文化博大精深，短短3个文字，就定义了一个强大的数据管理和读写方式出来。数据库，管理的对象是数据。称为库，表示数据在库中有组织，相互之间有微妙的关系。数据怎样进入库，库的容量大小有多少，库中的数据怎样分区保存，采用怎样的形式来保存，怎样快速的定位到数据库中的数据，当库满的时候，怎样实现扩充。与普通的仓库中的货物不同，货物可以损失可以再生产或采购。当数据造成损失时，应该怎样减少损失，或者恢复数据。同时，访问数据库，哪些系统和操作人员才可以访问数据库，怎样防止数据丢失，保证数据安全，都是数据库需要考虑的问题。

以oracle为代表的关系型数据库，曾经是各种数据库形式中最主流的数据库形式。数据库设计按照固定的模式，表示数据之间的关联关系。这种关系型数据库，对数据进行了有效的分类组织并减少数据冗余。通过建立索引，主外键关联等措施，提高了数据读取的效率。定义结构化查询语句（sql）来查询数据，实现了数据的方便读写。数据库内部的解析优化器，为大量数据读取提供了性能保障。

自mongodb 1.0版本发布以来，其文档的简单便捷性，结构上的灵活性，数据读取的高效性逐渐受到开发人员的广泛关注和欢迎。带动了文档型数据库，内存数据库等不需要使用sql查询的数据库（NoSql数据库）的发展。近几年，各种类型的数据库搭配使用，为系统设计提供了更多的解决方案。而NoSql的概念从不需要sql语句查询，也变成了不只是sql查询语句（not only sql）。

自本文开始，通过对官网文档的翻译整理和时间，结合多年开发经验，对Mongodb进行深入浅出的介绍，并准备了一些列mongodb的文章和使用技巧。欢迎关注订阅。

文档型数据库

mongodb是文档型数据库，数据库中的一条记录，就是一个文档。文档是由键值对构成的结构化数据。类似JSON数据结构。文档中的数据，也可以是数组，日期，或其他文档。

复制代码

{
  name: "sue",                    //键值对，字段-name, 值："sue"，字符类型
  age: 26,                        //键值对，字段-age, 值：26， 数字类型
  status: "A",                    //键值对，字段-status, 值："A"， 字符类型
  groups: ['news', "sports"],     //键值对，字段-groups, 值：['news', "sports"]， 数组
  location: {                     //键值对，字段-groups, 值：{city: "New York"}， 对象
    city: "New York"              //键值对，字段-city, 值：'New York'， 字符类型
  }
}

多个文档放在一起，构成了一个文档集合。集合与关系型数据库中的表类似，但格式上比关系型数据库灵活，并不需要完全统一的格式和数据类型。

多个集合构成了一个数据库。而数据库包含在运行在虚拟机或物理机上的mongodb运行实例中。

在mongo数据库中，使用文档型数据库，为mongodb带来了三点优势

文档中的数据类型，能够映射到大多数开发语言支持的原生数据类型
支持嵌入式对象和数组类型，减少数据关联查询带来的开销
动态数据结构，支持更频繁的数据结构变化

mongodb的功能与优势

存储和查询数据，是数据库的基本功能，mongodb既然是数据库，就一定擅长类似数据增删改查这样基本的数据库操作。mongodb虽然支持动态数据结构，但开发人员也可以为集合定义统一数据模型，包含字段类型和字段上的验证和限制等。

此外，mongodb还有下面一些优势

- mongodb支持数据的聚合操作，为数据的查询，转换，分类排序提供了流水线式的工作方式。
- 提供安全的数据存储和访问方式，具备数据加密，完备的用户登陆验证管理功能
- 易于部署安装和拓展，支持横向添加多节点支持和纵向数据分片。
- 支持多种数据存储引擎，包括WireTiger存储引擎和In-Memory存储引擎。
- 高性能，内嵌数据模型，减少IO开销。支持索引查询，并支持为嵌套对象和数组建立索引。
- 高可用，支持故障自动切换主节点，具备数据冗余备份功能。