MongoDB快速入门指南：业务场景、三高特点及相关概念

1.1 业务场景

传统关系型数据库（如MySQL），针对数据运营2.0的“三高”要求及相应网站的要求，你会不会感到“不知所措”

所谓三高要求：

高并发、高性能、高可用，简称三高

• 高并发性能：和数据库写入需求
• 高存储：需要高效存储和访问海量数据
• 高扩展性&&高可用性：需要数据的高扩展性和高可用性

而MongoDB可以满足三个高要求

具体应用场景：

• 社交场景，使用MongoDB存储用户信息，以及用户的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人和地点等功能。
• 游戏场景，使用MongoDB保存游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以嵌入文档的形式保存，方便查询、高效存储和访问。
• 物流场景，使用MongoDB存储订单信息，订单状态在配送过程中会不断更新，嵌套与MongoDB以数组的形式存储，一次查询即可读出订单的所有变化。
• 在物联网场景中，使用MongoDB存储所有连接的智能设备信息，以及设备上报的日志信息，并对该信息执行多种操作。多方面分析。
• 视频直播，使用MongoDB存储交互信息等用户信息。

这些应用场景中数据操作的共同点是：

1. 数据量大
2. 频繁写入操作低价值数据集对事务性要求不高

这样的数据比较适合使用MongoDB进行数据存储

那么我们什么时候选择❀呢？什么？

除了架构的选择，除了上述三个特性外，还必须考虑以下问题：

• 应用程序不需要事务和复杂的JOIN来支持
• 新的应用程序，需求将改变，数据模型不行，我会快速迭代开发
• 应用需要2000-3000读写QPS以上（更高也可以）
• 应用需要TB甚至PB级数据存储
• 应用发展迅速，必须能快速水平扩展
• 应用要求存储的数据不丢失
• 应用要求99.999% 高可用的应用需要大量 请求数对于地理位置，文字查询

如果以上符合1条，您可以考虑MongoDB。如果有2个或更多匹配，你将永远不会后悔选择MongoDB。

如果上述业务场景使用MySQL怎么办？

与 MySQL 相比，MongoDB 显然可以以更低的成本（包括学习、开发、运维成本等）解决问题

1.2 MongoDB 简介

MongoDB 是一个开源、高性能的 schemaless文档数据库，最初是为了简化开发、方便扩展的NoSQL数据库产品之一而设计的。它是一种与关系数据库（MySQL）最相似的非关系数据库。它支持的数据结构非常松散，是一种类似于JSON的格式，称为BSON，因此可以存储更复杂的数据类型，相当灵活。 MongoDB中的一条记录就是一个文档，它是由字段和值对（字段：值）组成的数据结构。一个 MongoDB 文档看起来就像一个 JSON 对象，也就是说，一个 文档被认为是一个对象。该字段的数据类型为字符类型。除了使用一些基本类型之外，它的值还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

“看起来最像关系数据库的 NoSQL 数据库”。 MongoDB 中的记录是一个文档，它是一个键值对。该字段的数据类型为字符类型。除了使用一些基本类型之外，值还包括其他文档、普通数组和文档数组

Mongo 相比 Mysql

MongoDB 的数据模型是面向文档的。所谓文档就是类似于JSON的结构。只要明白MongoDB数据库中存在不同的JSON（BSON）

• Database（数据库）
  • 数据库就是存储集合
• 集合
  • 对应数组集合。 文档
    • 文档数据库中的最小单位，通常情况下，我们存储和操作的内容都是文档

  在MongoDB中，无论是数据库还是集合都不需要手动创建。当我们创建文档时，如果该文档所在的集合或数据库不存在，则会自动创建。数据库或集合

  1.2.1 数据库（数据库） 管理语法

  操作	语法
  查看所有数据库	显示数据库或;
  查看当前数据库	db；
  更改数据库（如果数据库不存在然后创建数据库)	use ;
  删除当前数据库	db.dropDatabase();

  1.2.2❙❙❙❙ 2.2.2 管理操作（采集） 语法查看所有集合显示集合;创建集合db.createCollection("");删除集合d.