MongoDB简介

MongoDB 简介：面向文档的分布式数据库

MongoDB 是一款高性能、开源、面向文档的 NoSQL 数据库，由 C++ 编写，专为处理海量非结构化或半结构化数据设计。它打破了传统关系型数据库的表结构限制，采用灵活的文档模型，非常适合 Web 应用、大数据存储和快速迭代的业务场景。

核心特性

面向文档的存储模型

文档（Document）：MongoDB 的基本数据单元，类似 JSON 格式的BSON（Binary JSON），支持嵌套结构、数组等复杂数据类型。

示例文档：

{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),  // 自动生成的唯一标识
  "name": "MongoDB",
  "type": "database",
  "features": ["high performance", "high availability", "easy scalability"],
  "version": "6.0",
  "metrics": {
    "downloads": 1000000,
    "users": 500000
  }
}

集合（Collection）：多个文档的集合，类似关系型数据库的 “表”，但无需预先定义结构（模式自由），同一集合中的文档可以有不同的字段。

模式自由（Schema-less）

无需预先定义表结构（Schema），文档的字段可以动态添加或修改，适应业务快速迭代。
例如，同一users集合中可以同时存在以下文档：

// 文档1
{ "name": "Alice", "age": 25, "email": "alice@example.com" }
// 文档2（字段不同）
{ "name": "Bob", "phone": "123456789", "address": { "city": "Beijing" } }

高性能

内存映射（MMAP）：通过内存映射文件（MMAP）技术将数据文件直接映射到进程内存，读写操作通过内存完成，减少传统 I/O 开销。
索引支持：支持单字段索引、复合索引、地理空间索引等，加速查询（类似关系型数据库的索引）。
读写分离：支持副本集（Replica Set），主节点处理写操作，从节点分担读压力，提高吞吐量。

高可用性与扩展性

副本集（Replica Set）：由多个节点组成的集群，自动实现故障转移（主节点故障时，从节点自动选举新主节点），确保数据不丢失。
分片（Sharding）：将海量数据分散存储到多个分片服务器，支持水平扩展，应对数据量增长。

丰富的查询与聚合能力

支持类似 SQL 的查询语法，包括过滤、排序、分页、嵌套查询等。
提供强大的聚合框架（Aggregation Pipeline），支持数据分组、统计、转换等复杂操作。

示例查询：

// 查询 age > 18 且 country = "China" 的用户，按 name 升序排序
db.users.find({ age: { $gt: 18 }, country: "China" }).sort({ name: 1 })

多语言支持

提供官方驱动支持几乎所有主流编程语言，如 Java、Python、Node.js、C#、PHP 等，易于集成到各类应用中。

适用场景

MongoDB 适合处理以下类型的业务需求：

非结构化 / 半结构化数据：如日志、用户行为、社交数据（JSON 格式天然适配）。
快速迭代的业务：无需频繁修改表结构，适应敏捷开发。
高并发读写：通过副本集和分片支持高吞吐量。
大数据存储：分片机制支持 PB 级数据存储。

典型应用案例：

电商平台的商品信息（字段多变）。
社交应用的用户动态、消息记录。
物联网设备的传感器数据（海量、非结构化）。

与关系型数据库的核心区别

特性	MongoDB（NoSQL）	关系型数据库（如 MySQL）
数据模型	文档（BSON），嵌套结构	表（行 / 列），严格 Schema
扩展性	水平扩展（分片）为主	垂直扩展（升级硬件）为主
事务支持	支持多文档事务（4.0+）	强事务支持（ACID）
join 操作	不支持（通过应用层实现关联）	原生支持多表 join
适用场景	非结构化数据、高并发、快速迭代	结构化数据、强事务需求