MongoDB简单介绍

Posted 2021-01-10 cs_wu

MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。

可做前段缓存服务器、缓冲数据存储区，同样也可以作为应用系统的存储服务器，例如微博、论坛等应用系统，也可以作为图片存储服务器（分布式）；

在数据写方面，Mongo也支持比较高的写速率（当然这取决于硬件设备）。这比一般使用硬盘存储介质的关系数据库的存储效率要高很多。

但是，非关系数据库会造成大量冗余数据，如果前期的系统设计很粗糙，后期的数据维护将会相当困难。

 

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。他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。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。

特点

它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：

*面向集合存储，易存储对象类型的数据。

*模式自由。

*支持动态查询。

*支持完全索引，包含内部对象。

*支持查询。

*支持复制和故障恢复。

*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。

*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C ，php，C#等多种语言。

*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。

*可通过网络访问。

 

使用原理

       所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。

       模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

       存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized Document Format）。

MongoDB已经在多个站点部署

主要场景:

1）网站实时数据处理。它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，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

不适用的场景如下: 

1）要求高度事务性的系统。

2）传统的商业智能应用。

3）复杂的跨文档（表）级联查询。

系统介绍

       分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。

        HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统。

        Yonghong Data Mart是基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件。Yonghong Data Mart的分布式文件存储系统 (ZDFS)是在Hadoop HDFS基础上进行的改造和扩展，将服务器集群内所有节点上存储的文件统一管理和存储。

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）和传统的RDBMS 系统（具有丰富的功能）之间架起一座桥梁，它集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo 适用于以下场景。

● 网站数据：Mongo 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。

● 缓存：由于性能很高，Mongo 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo 搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

● 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。

● 高伸缩性的场景：Mongo 非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，Mongo 的路线图中已经包含对MapReduce 引擎的内置支持。

● 用于对象及JSON 数据的存储：Mongo 的BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

不适场景

● 高度事务性的系统：例如，银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

● 传统的商业智能应用：针对特定问题的BI 数据库会产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。

● 需要SQL 的问题。