MongoDB 简介

NoSQL 简介

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即”不仅仅是SQL”。

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

为什么使用NoSQL ?

今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。

NoSQL纪元

当下已经存在很多的NoSQL数据库，比如MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个：

不再使用SQL语言，比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言
通常是开源项目
为集群运行而生
弱结构化——不会严格的限制数据结构类型

NoSQL 数据库的类型一览表

数据库类型	描述	主流产品	有谁在用	适用场景	不适用场景
键值（Key-Value）数据库	键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过 key 来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。	Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort	GitHub （Riak）、BestBuy （Riak）、Twitter （Redis和Memcached）、StackOverFlow （Redis）、 Instagram （Redis）、Youtube （Memcached）、Wikipedia（Memcached）	储存用户信息，比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和 ID（键）挂钩，这种情景下键值数据库是个很好的选择。	1. 取代通过键查询，而是通过值来查询。Key-Value 数据库中根本没有通过值查询的途径。2. 需要储存数据之间的关系。在 Key-Value 数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。3. 事务的支持。在 Key-Value 数据库中故障产生时不可以进行回滚。
面向文档（Document-Oriented）数据库	面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用 XML、JSON 或者 JSONB 等多种形式存储。	MongoDB、CouchDB、RavenDB	SAP （MongoDB）、Codecademy （MongoDB）、Foursquare （MongoDB）、NBC News （RavenDB）	1. 日志。企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented 数据库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息。2. 分析。鉴于它的弱模式结构，不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。	在不同的文档上添加事务。Document-Oriented 数据库并不支持文档间的事务，如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
列存储（Wide Column Store/Column-Family）数据库	列存储数据库将数据储存在列族（column family）中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子，如果我们有一个 Person 类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。	Cassandra、HBase	Ebay （Cassandra）、Instagram （Cassandra）、NASA （Cassandra）、Twitter （Cassandra and HBase）、Facebook （HBase）、Yahoo!（HBase）	1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中，每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子，标签可以储存在一个，类别可以在一个，而文章则在另一个。	1. 如果我们需要 ACID 事务。Vassandra 就不支持事务。2. 原型设计。如果我们分析Cassandra 的数据结构，我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初，我们根本不可能去预测它的查询方式，而一旦查询方式改变，我们就必须重新设计列族。
图（Graph-Oriented）数据库	图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体，Steve Jobs、Apple 和 Next，则会有两个“Founded by”的边将 Apple 和 Next 连接到 Steve Jobs。	Neo4J、Infinite Graph、OrientDB	Adobe （Neo4J）、Cisco （Neo4J）、T-Mobile （Neo4J）	1. 在一些关系性强的数据中2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现，那么将会非常有益于推荐的制定不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小，因为很少有操作涉及到整个图。

MongoDB 简介

网站

mongoDB 官网 www.mongodb.org
mongoDB 中文官网 www.mongoing.com
github.com/mongodb
jira.mongodb.org #bug

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

分布式文件系统

分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。

文档

文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。不同的编程语言对文档的表示方法不同，在JavaScript 中文档表示为：

{“greeting”:“hello,world”}

这个文档只有一个键“greeting”，对应的值为“hello,world”。多数情况下，文档比这个更复杂，它包含多个键/值对。例如：

{“greeting”:“hello,world”,“foo”: 3}

文档中的键/值对是有序的，下面的文档与上面的文档是完全不同的两个文档。

{“foo”: 3 ,“greeting”:“hello,world”}

文档中的值不仅可以是双引号中的字符串，也可以是其他的数据类型，例如，整型、布尔型等，也可以是另外一个文档，即文档可以嵌套。文档中的键类型只能是字符串。

集合

集合就是一组文档，类似于关系数据库中的表。集合是无模式的，集合中的文档可以是各式各样的。例如，{“hello,word”:“Mike”}和{“foo”: 3}，它们的键不同，值的类型也不同，但是它们可以存放在同一个集合中，也就是不同模式的文档都可以放在同一个集合中。既然集合中可以存放任何类型的文档，那么为什么还需要使用多个集合？这是因为所有文档都放在同一个集合中，无论对于开发者还是管理员，都很难对集合进行管理，而且这种情形下，对集合的查询等操作效率都不高。所以在实际使用中，往往将文档分类存放在不同的集合中，例如，对于网站的日志记录，可以根据日志的级别进行存储，Info级别日志存放在Info 集合中，Debug 级别日志存放在Debug 集合中，这样既方便了管理，也提供了查询性能。但是需要注意的是，这种对文档进行划分来分别存储并不是MongoDB 的强制要求，用户可以灵活选择。

可以使用“.”按照命名空间将集合划分为子集合。例如，对于一个博客系统，可能包括blog.user 和blog.article 两个子集合，这样划分只是让组织结构更好一些，blog 集合和blog.user、blog.article 没有任何关系。虽然子集合没有任何特殊的地方，但是使用子集合组织数据结构清晰，这也是MongoDB 推荐的方法。

数据库

MongoDB 中多个文档组成集合，多个集合组成数据库。一个MongoDB 实例可以承载多个数据库。它们之间可以看作相互独立，每个数据库都有独立的权限控制。在磁盘上，不同的数据库存放在不同的文件中。MongoDB 中存在以下系统数据库。

Admin 数据库：一个权限数据库，如果创建用户的时候将该用户添加到admin 数据库中，那么该用户就自动继承了所有数据库的权限。
Local 数据库：这个数据库永远不会被负责，可以用来存储本地单台服务器的任意集合。
Config 数据库：当MongoDB 使用分片模式时，config 数据库在内部使用，用于保存分片的信息。

截至2018-07-19 目前最新版本为4.0.0