【MongoDB】NoSQL了解，初识MongoDB

一：NoSQL了解

NoSQL:非关系形数据库

1.NoSQL 产生的原因：

  1）对数据库高并发读写的需求

  2）海量数据的高效率存储和访问的需求

  3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

2.NoSQL特点：

  1）它可以处理超大量的数据
  2）它击碎了性能瓶颈

3）开源

4）集群扩充方便并且成本很低

二：初识MongDB

介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，支持索引，支持几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。

特点：

1 、  面向集合

数据被分组存储在数据集中， 被称为一个集合（Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库

里的表。

2 、  模式自由

意味着对于存储在 MongoDB 数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。例如，下面两个记录可以存在于同一个集合里面：

{"id" : "ff-eeer-errr-fff"}

{"age" : 27}

3 、  文档型：意思是我们存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任意类型,包括数组和文档.

4、  支持动态查询

5、  支持完全索引，包含内部对象

6、  支持查询

7、  支持复制和故障恢复

8、  使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）

9、  自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性

10、支持 Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl 及 C++语言的驱动程序，社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平         台的驱动程序

11、可通过网络访问

三、MongDB功能

面向集合的存储：适合存储对象及 JSON 形式的数据

动态查询：MongoDB 支持丰富的查询表达式。查询指令使用 JSON 形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组

完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。MongoDB 的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划

查询监视：MongoDB 包含一系列监视工具用于分析数据库操作的性能

复制及自动故障转移：MongoDB 数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移

高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）

自动分片以支持云级别的伸缩性： 自动分片功能支持水平的数据库集群， 可动态添加额外的机器

四、MongDB适用场合

网站数据：MongoDB 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性

缓存：由于性能很高，MongoDB 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，

由 MongoDB 搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储

高伸缩性的场景：MongoDB 非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB的路线图中已经包含对 MapReduce 引擎的内置支持

用于对象及 JSON 数据的存储：MongoDB 的 BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及查询

参考文章：

《MongDB实战》