mongoDB简介

文章转自：http://blog.csdn.net/liusong0605/article/details/10548537

mongoDB是非关系型数据库的一种。在进入mongoDB的学习之前，我们先来了解一下非关系型数据库(NoSQL)。

        一、NoSQL的产生

             随着web2.0的兴起，特别是超大规模和高并发的网站对数据库提出了进一步的需求(大数据量引发的一系列问题)，而关系型数据库面对这些新的需求，显得有些力不从心，例如：

             1. 面对数据库高并发读写的需求，关系数据库应付上万次sql查询还勉强顶的住，但是应付上万次sql写数据请求，硬盘IO就无法承受了。因为关系型数据库各个数据之间存在关联，为了进行join处理，不得不把数据存储在同一个服务器内，这样不利用数据分散，不具备写扩展性。

             2. 面对海量数据的高效率存储和访问的需求，在一张上万条甚至上亿条记录的表里进行sql查询，效率是极其低下的。关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的，它需要对sql语言进行解析，同时还有对表的锁定和解析这样的额外开销。

             3. 面对数据库的高可扩展性和高可用性的需求，因为关系型数据库的存储是建立在关系模型基础上的，当关系模型发生变动时，对于已经存储了大量数据的关系型数据库来说，是非常麻烦的事情。

            在新需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而与此同时，web2.0对关系数据库的很多主要特性却往往要求不那么高，例如：

             1. 对数据库事务一致性的需求，很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。

             2. 对数据库的写实时性和读实时性需求，很多网站并不需要插入数据后立即显示。

             3. 对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求，任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，sql的功能被极大的弱化了。

           关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这些问题，非关系型数据库应运而生。

         二、NOSQL优点

            1. 大数据量，高性能

                 NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库结构简单，这样，可以利用通过增加主服务器来实现数据库的读扩展性。而上面也说过了，面对大数据量的写入问题，关系型数据库还是存在压力的。

            2. 灵活的数据模型

               在关系型数据库中，每一张表就是一个关系模式的映射，当关系模型发生改变时，哪怕是很小的变更，都是很麻烦的，甚至还需要停机或者降低服务级别。

               而NoSQL的存储是模式自由的，无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式，数据之间可以没有任何格式限制。

            3.  易扩展

               由于NoSQL数据库所存储数据之间的无关系性，使数据库易于扩展，而且，在架构的层面上也带来了可扩展的能力。

          三、NoSQL与关系型数据库设计理念的比较

              关系型数据库是建立在关系模型基础上的，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。其中每一张表就是一个关系模式的映射，每条记录字段的组成都一样，即使不是每条记录都需要所有的字段，但数据库也会为每条记录分配所有的字段。这样的结构便于表与表之间的关联。

              NoSQL数据库是模式自由的，存储的数据不局限于固定的结构，数据之间可以没有任何关系。这样的结构显得更加灵活，也减少了一些时间和空间的开销。

 

           四、总结

             NoSQL数据库的出现，弥补了关系型数据库在某些方面的不足，但从功能上讲，NoSQL的几乎所有功能，在关系数据库上都能满足，所以，选择NoSQL的原因并不在功能上，而是二者都有各自的特点和应用场景，两者的紧密结合将会给web2.0的数据库发展带来新的思路，让关系型数据库关注在关系上，非关系型数据关注在存储上。

      一、简介

      mongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的非关系型数据库。是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。

      mongoDB由C++编写，其名字来源于"humongous"这个单词，其宗旨在于处理大量数据。

      mongoDB可以运行在Windows、unix、OSX、Solaris系统上，支持32位和64位应用，提供多种编程语言的驱动程序。

      mongoDB支持的数据结构非常松散，是类似json的BSON格式，通过键值对的形式存储数据，可以存储复杂的数据类型。

      mongoDB支持的数据类型有：null、boolean、String、objectId、32位整数、64位整数、64位浮点数、日期、正则表达式、js代码、二进制数据、数组、内嵌文档、最大值、最小值、未定义类型。

      其中，内嵌文档我理解的并不是.doc.txt等文件，这里所指的文档是mongoDB的一个存储单元(相当于关系型数据当中的记录)，在mongoDB中的表现形式为{key1:value1，key2：value2}，而内嵌文档则是这样的形式{key1:value1,key2:{key2.1:value2.1,key2.2:value2.2}}。

      mongoDB最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

      二、mongoDB的特性：

       1. 面向集合存储。数据被分组到若干集合，每个集合可以包含无限个文档，可以将集合想象成RDBMS的表，区别是集合不需要进行模式定义。

       2. 模式自由。集合中没有行和列的概念，每个文档可以有不同的key，key的值不要求一致的数据类型。

       3. 支持动态查询。mongoDB支持丰富的查询表达式，查询指令使用json形式表达式。

       4. 完整的索引支持。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。

       5. 高效的数据存储，支持二进制数据及大型对象（图片、视频等）。

       6. 支持复制和故障恢复。

       7. 自动分片以支持云级别的伸缩性，支持水平的数据库集群，可动态添加额外的服务器。

     三、 mongoDB的适用场景：

       1.  适合作为信息基础设施的持久化缓存层

        2. 适合实时的插入、更新与查询，并具备应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性

        3. 适合文档化格式的存储及查询

        4. 适合由数十或数百台服务器组成的数据库

      四、mongoDB不适用场景：

         1. 要求高度事务性的系统。例如对于银行或会计等需要大量原子性复杂事物的应用程序来说，还是需要关系型数据库的。

         2. 传统的商业智能应用

         3. 复杂的表级联查询