mongodb主要用来干嘛，什么时候用，存什么样的数据？

　　一年多一直在使用mongodb，基本上从对mongodb不懂的小白，到现在操作mongodb无任何压力，最近的一个项目在做mongodb副本集的管理，三组机器做一个副本集，大概要管几十台上百台副本集，主要用来自动化发布，构建副本集（我们的mongo副本集部署在docker中），所以在写各种mongo shell的代码实现，说白了就是调用mongo的commands。看到这个问题特来回答一下。
　　mongodb众所周知不支持事务，所以需要强事务的业务根本不能考虑mongodb。
　　mongodb的优势就是文档存储:
　　1. 业务经常变动，需要不时的添加字段，那么mongodb比较适合，关系型数据库添加字段的复杂度也还好
　　2. 嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。但这不仅仅这一点优势，具体下面会细说。
　　3. upsert支持，查询速度也不慢
　　4. 高可用的副本集支持
　　5. 查询语法非常丰富，嵌套文档查询功能非常强大，不是重度用户可能不能理解
　　下面说说一个具体的使用事例:
　　项目的一条数据在10kb左右，如果使用关系型数据库那么需要将这条数据拆分成大概几百条左右，建造多个表，设计较复杂，这种数据大概在一百万条左右，想想拆分后在十几亿的数据量就可怕。打平后的数据什么DB也都可以拿下，只是一百万变十几亿比较恐怖而已。
　　如果采用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多个表，从这些表中拉取数据，性能肯定要下降很多，比不上只在一个表查询，而且只拉取少两个数量级的数据。查询也还好，业务允许可以对结果做缓存，放到redis里去。
　　但是重点来了，需求要增量更新部分数据，这时候需要更新多个表，根本没法做到原子性（注意事务不是原子操作），当然也可以使用cas等技术补偿，达到最终一致性。但使用mongodb存储只需要update一条数据，对相应的嵌套文档中内容更新，可以做到原子性，是不是很方便？
　　具体说说该项目的难点，查询无法使用缓存，可能会很吃惊，但是业务决定了确实做不了，而且增量更新的量达到上万的QPS，如果不能保证原子性想想多么可怕！
　　所以mongodb在这里帮了大忙，关系型数据库解决不了这个难题。
　　有人可能要问，mongodb没有事务，上游数据写入也会有问题，你不可能所有数据都存一个表吧？
　　当然不是的，我们mongodb里的数据是从MySQL中清洗出来存到mongodb中的，mongodb只做单点的业务需求，综合的数据还是在MySQL中。
　　此项目我们用了上百个副本集，保证系统的高可用，这些副本集配置只要一条shell就搞定，如果用MySQL的主从不知道怎么配（我自己不懂），估计DBA得忙死，而该项目完全不需要也没用到DBA。
　　说了这么多mongo的优点，也说说他的缺点:
　　1. 查询优化器和MySQL没法比
　　2. 不支持reload，只能冷重启，初始化配置的时候比较麻烦
　　3. 没有事务，不敢存储第一手数据，多用来做备份数据的存储
　　mongodb可以做很多事情，取决于你脑洞，性能不差，存一些相对不重要的数据，mongodb嵌套文档功能强大，多看看官方文档挖掘挖掘有用信息，每次都能发现惊喜。
　　希望对你有用！
　　文中的图片，是我学习MongoDB之后做的技术分享PPT，可以关注我后发私信＂资料＂两个字，我会将完整PPT的下载链接发给你，只供个人学习使用哟。
　　什么是MongoDB
　　首先，我们对MongoDB下一个定义 ，它是一个数据库；再稍微详细一点儿，它是一个开源的、基于分布式文件存储的、非关系型数据库。说到非关系型数据库，最有名的可能就是Redis了，它是一种Key,Value类型的数据库，而MongoDB，它是文档型数据库的一种，它的存储方式类似于JSON。
　　我们常用的关系型数据库，在有着事务一致性 、支持复杂SQL、成熟、稳定等优点的同时，与此同时，也有诸如数据结构固定 、需要停机迁移等缺点。而MongoDB正是对关系型数据库进行了完美的补充，它有着数据模式自由 、便于弹性扩展的优点。
　　MongoDB中的一些基本概念，和关系型数据库对照着看，还是很好理解的：
　　MongoDB中的文档相当于MySQL里面的一行数据（Record）：
　　MongoDB中的集合相当于MySQL里面的一张表（Table）：
　　什么时候用MongoDB
　　MongoDB更多适用于大数据量、高并发、弱事务、不确定数据类型 的应用； 特别是这里的＂不确定数据类型＂，也是MongoDB最大的特点之一。
　　在以往的关系型数据库中，我们需要提前定义一个表的表结构，当表结构发生改变的时候，我们需要执行DDL语句。而MongoDB数据类型是很自由的，表中的每一行数据实际上都是一个JSON串，在同一张表中，每一个JSON串中的键值数量可以是不同的，键的内容可以是不同的，甚至是两个完全不同的JSON串可以共存在一张表中，并且MongoDB是无需事先创建表结构或修改表结构，所有的改变都是动态的。
　　但是MongoDB不适用高度事务性的系统；它可以用于对象及JSON数据的存储，或者是一些大尺寸，低价值的数据存储，而且由于性能很高，MongoDB也适合作为应用的缓存层。
　　所以总结来说，关系型数据库和非关系型数据库MongoDB是不存在谁替代谁的问题，他们应该是各有优势，相互补充的。就好像我们平时用的无线键盘和机械键盘一样，无线键盘灵活轻便、外观比较时尚，而机械键盘手感出色、跪起来很舒服，不伤膝盖，各有优势。
　　以上是我对MongoDB简单分享，如果大家想更深入的了解MongoDB，可以随时找我交流，我是一个喜欢分享的人，比如你们很多人家里的无线路由器，都设密码，不在家的时候还会把无线关了，一点分享的精神都没有。而我，就一直开着无线路由器，也从不设密码，让周围的人可以搜到我的信号，连接成功，我就会很开心。虽然我没装宽带，但我觉得这并不重要，因为我的分享，给了他们带来了希望和快乐。
　　希望我的解答能帮助你！
　　是一种存储json对象，并提供快速查询，删除和更新的新一代数据库服务软件。可以类比mysql或者sqlserver。但跟传统数据库不同，它不依赖schema(类似mysql的table定义)和关系约束。它可以存任何json对象，并提供多种方法进行查询，聚合，映射。
　　由于原生json支持，特别适合作为node的数据库。node中比较知名的mongoose，把mongodb进行了包装，提供schema检验，关系查询，等传统sql的功能，通过promise提供并行批量数据库操作，事务性也可以由第三方插件提供。再结合redis的内存缓存服务，和kareem提供的hook功能。基本上可以优雅的完成自动缓存查询，自动缓存更新。因此，用node快速开发情况下会选择mongodb。
　　这个主要看业务，大部分用于存储一些日志，统计相关的数据，如果不要求事物的话mongo是很好的选择，天生具备分布式扩展，大数据量存储。我们是用java操作，用的spring data mongodb，具体你可以百度猿天地，里面有视频教程
　　随着云计算的高速发展，越来越多的应用需要存储海量数据，并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求，传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求。
　　作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储。什么是MongoDB？
　　MongoDB[1] 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[2] 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。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的主要特点
　　（1）文件存储格式为Bson，使用易于掌握和理解的Json风格语法。相对Json来说，Bson拥有更好的性能，主要表现为更快的遍历速度、操作更简易、增加了额外的
　　数据类型。
　　（2）模式自由，支持嵌入子文档和数组，无需事先创建数据结构，属于逆规范化的数据模型，有利于提高查询速度。
　　（3）动态查询，支持丰富的查询表达式，使用Json形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象和数组及子文档。
　　（4）完整的索引支持，包括文档内嵌对象和数据，同时还提供了全文索引方式，MongoDB的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
　　（5）使用高效的二进制数据存储，适合存储大型对象（如高清图片、视频等）。
　　（6）支持多种复制模式，提供冗余及自动故障转移。支持Master-Slave、Replica Pairs/Replica Sets、有限Master-Master模式。
　　（7）支持服务端脚本和Map/Reduce，可以实现海量数据计算，即实现云计算功能。
　　（8）性能高、速度快。在多数场合，其查询速度对于MySQL要快的多，对于CPU占用非常小。部署很简单，几乎是零配置。
　　（9）自动处理碎片，支持自动分片功能实现水平扩展的数据库集群，可以动态添加或移除节点。
　　（10）内置GridFS，支持海量存储。
　　（11）可通过网络访问，采用高效的MongoDB网络协议，在性能方面要优于http或Rest协议。
　　（12）第三方支持丰富，MongoDB社区活跃，越来越多的公司和网站在生产环境中使用MongoDB进行技术架构优化，同时由10gen公司官方提供强大技术支持。
　　MongoDB的适用场景
　　MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。
　　（1）网站数据：MongoDB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，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：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。
　　（4）高伸缩性的场景：MongoDB非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB的路线图中已经包含对MapReduce
　　引擎的内置支持。
　　（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的Bson数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
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