mongodb数据库，什么是mongoDB数据库

大家好，今天来为大家分享mongodb数据库的一些知识点，和什么是mongoDB数据库的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

什么是mongoDB数据库

作为一名程序员，我相信大家都要接触数据库，对于mysql和mongoDB也有相对的认识，对于mysql我们已经很了解了，现在我们就来简单说说mongoDB数据库。

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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo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。

mongoDB数据库的特点：

高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有:

*面向集合存储，易存储对象类型的数据。

所谓"面向集合"(Collection-Oriented)，意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合(Collection)。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(RDBMS)里的表(table)，不同的是它不需要定义任何模式(schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。

*模式自由(schema-free)。

采用无模式结构存储，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。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS中的表的一个重要特征。

*支持动态查询。

*支持完全索引，包含内部对象。

可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。MongoDB的索引和RDBMS的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度。除此之外，MongoDB还提供创建基于地理空间的索引的能力。

*支持查询。

MongoDB支持丰富的查询操作，MongoDB几乎支持SQL中的大部分查询。

*支持复制和故障恢复。

MongoDB支持主从复制机制，可以实现数据备份、故障恢复、读扩展等功能。而基于副本集的复制机制提供了自动故障恢复的功能，确保了集群数据不会丢失。

*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象(如视频等)。

使用二进制格式存储，可以保存任何类型的数据对象。

*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#，Perl，JavaScript等多种语言。

MongoDB提供了当前所有主流开发语言的数据库驱动包，开发人员使用任何一种主流开发语言都可以轻松编程，实现访问MongoDB数据库。

*文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。

BSON是对二进制格式的JSON的简称，BSON支持文档和数组的嵌套。

*可通过网络访问。

可以通过网络远程访问MongoDB数据库。

*强大的聚合工具

MongoDB除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group等，支持使用MapReduce完成复杂的聚合任务。

MongoDB除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group等，支持使用MapReduce完成复杂的聚合任务。

MongoDB主要应用场景有:

（1）网站实时数据处理。它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。

（2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

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

（4）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。

不适用的场景如下:

（1）要求高度事务性的系统，例如，银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

（2）传统的商业智能应用，例如针对特定问题的BI数据库会产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。

（3）复杂的跨文档(表)级联查询。

mongodb与mysql区别(超详细)

MySQL是关系型数据库。

优势：

在不同的引擎上有不同的存储方式。

查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。

开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。

缺点：

在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

Mongodb是非关系型数据库(nosql),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。

存储方式：虚拟内存+持久化。

查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。

适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。

架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。

成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。

优点：

快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！

缺点：

不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。

Mysql和Mongodb主要应用场景

1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量：(1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。(如日志之类)(2)从datamodels设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发，对开发比较方便。(3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。

2.将mongodb作为类似redis，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache之类的缓存db来使用。亦或是仅作日志收集分析。

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原文：https://blog.csdn.net/Gjc_csdn/article/details/80419997

mongodb使用场景是什么

使用场景：

（1）网站数据：MongoDB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。

（2）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。

（3）大尺寸，低价值的数据。

（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。

（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。

mongodb设计特点：

（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。

（2）模式自由，采用无模式结构存储。在MongoDB中集合中存储的数据是无模式的文档，采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS中的表的一个重要特征。

（3）支持完全索引，可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。MongoDB的索引和RDBMS的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度。除此之外，MongoDB还提供创建基于地理空间的索引的能力。

（4）支持查询。MongoDB支持丰富的查询操作，MongoDB几乎支持SQL中的大部分查询。

（5）强大的聚合工具。MongoDB除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group等，支持使用MapReduce完成复杂的聚合任务。

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