Mongo 经验总结分享

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Mongo 经验总结分享

MongoDB 基础

MongoDB 是什么？

MongoDB 是一个基于 分布式文件存储 的开源 NoSQL 数据库系统，由 C++ 编写的。MongoDB 提供了 面向文档 的存储方式，操作起来比较简单和容易，支持“无模式”的数据建模，可以存储比较复杂的数据类型，是一款非常流行的 文档类型数据库 。

在高负载的情况下，MongoDB 天然支持水平扩展和高可用，可以很方便地添加更多的节点/实例，以保证服务性能和可用性。在许多场景下，MongoDB 可以用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，皆在为 Web 应用提供可扩展的高可用高性能数据存储解决方案。

MongoDB 的存储结构是什么？

MongoDB 的存储结构区别于传统的关系型数据库，主要由如下三个单元组成：

文档（Document）：MongoDB 中最基本的单元，由 BSON 键值对（key-value）组成，类似于关系型数据库中的行（Row）。
集合（Collection）：一个集合可以包含多个文档，类似于关系型数据库中的表（Table）。
数据库（Database）：一个数据库中可以包含多个集合，可以在 MongoDB 中创建多个数据库，类似于关系型数据库中的数据库（Database）。

也就是说，MongoDB 将数据记录存储为文档（更具体来说是BSON 文档），这些文档在集合中聚集在一起，数据库中存储一个或多个文档集合。

SQL 与 MongoDB 常见术语对比：

SQL	MongoDB
表（Table）	集合（Collection）
行（Row）	文档（Document）
列（Col）	字段（Field）
主键（Primary Key）	对象 ID（Objectid）
索引（Index）	索引（Index）
嵌套表（Embedded Table）	嵌入式文档（Embedded Document）
数组（Array）	数组（Array）

文档

MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。字段的值可能包括其他文档、数组和文档数组。

文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意 UTF-8 字符。

键不能含有 \0(空字符）。这个字符用来表示键的结尾。
. 和 $ 有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
以下划线 _开头的键是保留的(不是严格要求的)。

集合

MongoDB 集合存在于数据库中，没有固定的结构，也就是 无模式 的，这意味着可以往集合插入不同格式和类型的数据。不过，通常情况下，插入集合中的数据都会有一定的关联性。

集合不需要事先创建，当第一个文档插入或者第一个索引创建时，如果该集合不存在，则会创建一个新的集合。

集合名可以是满足下列条件的任意 UTF-8 字符串：

集合名不能是空字符串 ""。
集合名不能含有 \0 （空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。例如 system.users 这个集合保存着数据库的用户信息，system.namespaces 集合保存着所有数据库集合的信息。
集合名必须以下划线或者字母符号开始，并且不能包含 $。

MongoDB 有什么特点？

数据记录被存储为文档：MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。
模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式，能够用更少的数据对象表现复杂的领域模型对象。
支持多种查询方式：MongoDB 查询 API 支持读写操作 (CRUD)以及数据聚合、文本搜索和地理空间查询。
支持 ACID 事务：NoSQL 数据库通常不支持事务，为了可扩展和高性能进行了权衡。不过，也有例外，MongoDB 就支持事务。与关系型数据库一样，MongoDB 事务同样具有 ACID 特性。MongoDB 单文档原生支持原子性，也具备事务的特性。MongoDB 4.0 加入了对多文档事务的支持，但只支持复制集部署模式下的事务，也就是说事务的作用域限制为一个副本集内。MongoDB 4.2 引入了分布式事务，增加了对分片集群上多文档事务的支持，并合并了对副本集上多文档事务的现有支持。
高效的二进制存储：存储在集合中的文档，是以键值对的形式存在的。键用于唯一标识一个文档，一般是 ObjectId 类型，值是以 BSON 形式存在的。BSON = Binary JSON，是在 JSON 基础上加了一些类型及元数据描述的格式。
自带数据压缩功能：存储同样的数据所需的资源更少。
支持多种类型的索引：MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多键索引、哈希索引、文本索引、地理位置索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。
支持 failover：提供自动故障恢复的功能，主节点发生故障时，自动从从节点中选举出一个新的主节点，确保集群的正常使用，这对于客户端来说是无感知的。
支持分片集群：MongoDB 支持集群自动切分数据，让集群存储更多的数据，具备更强的性能。在数据插入和更新时，能够自动路由和存储。
支持存储大文件：MongoDB 的单文档存储空间要求不超过 16MB。对于超过 16MB 的大文件，MongoDB 提供了 GridFS 来进行存储，通过 GridFS，可以将大型数据进行分块处理，然后将这些切分后的小文档保存在数据库中。

MongoDB 对比 MySQL 的优势

MongoDB使用类似JSON的BSON文档表示，可以灵活地添加、删除和修改字段，并且与关系型数据库一样拥有索引支持和ACID属性
拓展性强，MongoDB天生支持水平扩展，可以通过分片技术将数据分布在多个节点上，以支持大规模数据和高并发访问
高可用性，支持自动将数据复制到其他节点，系统出现故障自动完成，官方文档说通常不到5秒
非结构化数据支持：MongoDB适用于存储非结构化或半结构化数据，例如日志、地理位置数据、图像、视频等，而MySQL更适合结构化数据和复杂的关系型数据。
查询速度上，MongoDB通常将相关数据存储在一起，检索单个文档通常比MySQL多个表JOIN数据快

MongoDB 适合什么应用场景？

MongoDB 的优势在于其数据模型和存储引擎的灵活性、架构的可扩展性以及对强大的索引支持。

选用 MongoDB 应该充分考虑 MongoDB 的优势，结合实际项目的需求来决定：

随着项目的发展，使用类 JSON 格式（BSON）保存数据是否满足项目需求？MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。
是否需要大数据量的存储？是否需要快速水平扩展？MongoDB 支持分片集群，可以很方便地添加更多的节点（实例），让集群存储更多的数据，具备更强的性能。
是否需要更多类型索引来满足更多应用场景？MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多键索引、哈希索引、文本索引、地理位置索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。