MongDB 文件数据库

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摘要：MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。

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MongDB 文档数据库

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。

  • 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

  • 是一个开源文档型 NoSQL 数据库，介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

  • 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。使用类似 JSON 的文档模型存储数据，这使得数据存储变得非常灵活。
  • 最大的特点是支持的查询语言非常强大，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。

应用场景

传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的三高需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心，而 MongoDB可应对“三高“需求：

  • High performance：对数据库高并发读写的需求

  • Huge Storage：对海量数据的高效率存储和访问的需求

  • High Scalability && High Availability：对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

具体应用场景：

  • 社交场景，存储存储用户信息，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，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，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，存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
  • 视频直播，存储用户信息、点赞互动信息等。

这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：对于这样的数据，更适合使用 MongoDB来实现数据的存储。

  1. 数据量大
  2. 写入操作频繁（读写都很频繁）
  3. 价值较低的数据，对事务性要求不高

什么时候选择MongoDB：

  • 应用不需要事务及复杂join支持
  • 新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
  • 应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）
  • 应用需要TB甚至PB级别数据存储
  • 应用要求存储的数据不丢失
  • 应用需要99.999%高可用
  • 应用需要大量的地理位置查询、文本查

相对MySQL，在以上以用场景可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）

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