MongoDB 专栏文章索引
MongoDB 简介
基于 Linux 环境安装并配置启动 MongoDB 服务并使用远程客户端工具连接
MongoDB 常用基本命令
1. 为什么要使用 MongoDB?
随着当前数据量的急剧增长，传统的关系型数据库（Oracle、MySQL）在数据操作的“三高”需求以及在应对 Web2.0 的网站需求方面，已经显得力不从心。
这里的 “三高”需求是指：
- 高性能：对数据库在高并发读写场景下保持高性能的需求。
- 高存储：对海量数据的高效率存储和访问的需求。
- 高扩展性&高可用性：对数据库高扩展性和高可用性的需求。
然而，作为分布式文档型的数据库 MongoDB 可以应对以上的“三高”需求。
2. MongoDB 具体的业务应用场景
MongoDB 作为分布式文档型数据库的代表，它的具体的应用场景如下：
- 社交场景：使用 MongoDB 存储用户信息以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
- 游戏场景：使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
- 物流场景：使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
- 物联网场景：使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行分析。
- 视频直播场景：使用 MongoDB 存储用户信息、点赞和互动信息。
以上的具体应用场景中，数据操作方面的共同特点是：
- 数据量大
- 写入操作频繁
- 存储的都是价值较低的数据，对事务性要求不高
对于这样的数据，更适合使用 MongoDB 来实现数据存储。
在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果还需要考虑以下问题：
- 应用不需要事务及复杂 join 支持
- 需求频繁变更，数据模型无法确定，想要快速开发
- 应用需要 2000-3000 以上的读写 QPS(Queries-per-second)
- 应用需要 TB 甚至 PB 级别数据存储
- 应用发展迅速，需要快速水平扩展
- 应用要求存储的数据不丢失
- 应用需要大量的地理位置查询、文本查询
如果上述有一个符合，可以考虑使用 MongoDB.
3. MongoDB 基本概念
在了解了为什么要使用 MongoDB 以及 MongoDB 常见的应用场景之后，下面我们就开始进一步地对 MongoDB 的体系结构、数据模型和特点简单了解一下。
MongoDB 是一个开源、高性能、无模式的分布式文档型数据库，设计之初的目的就是用于简化开发和方便扩展，它是 NoSQL 数据库产品中的一种，也是最像关系型数据库的非关系型数据库。
它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式称为 BSON，既可以存储比较复杂的数据类型，又具有相当好的灵活性。MongoDB 中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对(field:value) 组成的数据结构，字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。
3.1 体系结构
MongoDB 作为非关系型数据库，它的体系结构与关系型数据库有很大的区别：
| SQL 术语/概念 | MongoDB 术语 | 解释/说明 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据表/集合 |
| row | document | 数据记录行/文档 |
| column | field | 数据字段/域 |
| index | index | 索引 |
| table joins | 表连接，MongoDB 不支持 | |
| 嵌入文档 | MongoDB 通过嵌入式来替代多表连接 | |
| primary key | primary key | 主键，MongoDB 自动将_id字段设置为主键 |
3.2 数据模型
MongoDB 的最小存储单位是文档(document)对象，文档对象对应于关系型数据库的行，数据在 MongoDB 中以 BSON(Binary-JSON) 文档的格式存储在磁盘上。
BSON(Binary Serialized Document Format) 是一种类 JSON 的二进制形式的存储格式，简称 Binary JSON. BSON 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。
BSON 采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量级、可遍历性和高效性三个特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据，这种格式的优点是灵活性高，缺点是空间利用率不是很理想。
BSON 中除了基本的 JSON 类型(string, integer, boolean, null, array 和 object)，MongoDB 还使用了其他特殊的类型，包括 date,object id,binary data,regular expression 和 code. 每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查询驱动的文档可以获取这些信息。
BSON 数据类型参考列表如下所示：
| 数据类型 | 描述 | 举例 |
|---|---|---|
| 字符串 | UTF-8 字符串都可表示为字符串类型的数据 | {“x”:“foobar”} |
| 对象 id | 对象 id 是文档的12字节的唯一ID | {“x”:ObjectId()} |
| 布尔值 | 真或假：true或false | {“x”:true} |
| 数组 | 值的集合或列表可以表示成数组 | {“x”:[“a”,“b”,“c”]} |
| 32 位整数 | 类型不可用，javascript 仅支持64位浮点数，所以32位整数会被自动转换 | shell 是不支持该类型的，shell 中默认会转换成64位浮点数 |
| 64 位整数 | 不支持这个类型，shell 会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数 | shell 是不支持该类型的，shell 中默认会转换成64位浮点数 |
| 64 位浮点数 | shell 中的数字就是这一种类型 | {“x”:3.14159, “y”: 3} |
| null | 表示空值或未定义的对象 | {“x”:null} |
| undefined | 文档中也可以使用未定义类型 | {“x”:undefined} |
| 符号 | shell 不支持，shell 会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串 | |
| 正则表达式 | 文档中可以包含正则表达式，采用 javascript 的正则表达式语法 | {“x”:/foobar/i} |
| 代码 | 文档中还可以包含 javascript 代码 | {“x”:function(){/* … */}} |
| 二进制数据 | 二进制数据可以由字节的串组成，不过 shell 中无法使用 | |
| 最大值/最小值 | BSON 包括一个特殊类型，表示可能的最大值，shell 中没有这个类型 |
注意：shell 默认使用64位浮点数数值，{”x“:3.14}或{”x“:3}，对于整型值，可以使用 NumberInt(4 字节符号整数) 或 NumberLong(8字节符号整数)，{"x":NumberInt("3")} {"x":NumberLong("3")}.
3.3 MongoDB 的特点
- 高性能：MongoDB 提供高性能的数据持久性，特别是对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的 I/O 活动。索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键(文本索引解决搜索的需求、TTL 索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用)
- 高可用性：MongoDB 的复制工具称为副本集(replica set)，它可提供自动故障转移和数据冗余。
- 高扩展性：MongoDB 提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分，分片将数据分布在一组集群的机器上，海量数据存储，服务能力水平扩展。
- 丰富的查询支持：MongoDB 支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，例如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
- 无模式（动态模式）、灵活的文档模型。