本人学习mongodb时间不长,但是鉴于工作的需要以及未来发展的趋势,本人想更深层的认识mongodb底层的原理以及更灵活的应用mongodb,边学边工作实践。

  mongodb属于nosql中算是最热门的数据库,所以我们不妨对nosql有一个最基本的了解:

 NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库。NoSQL 被我们用得最多的当数key-value 存储,当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml 数据库等。与关系型数据库相比,关系型数据库给你强加了太多东西。它们要你强行修改对象数据,以满足数据库系统的需要,而非关系型数据“只是给你所需要的”!
    目前,大型互联网公司中,比较成功的案例有新浪微博的redis、google的bigtable以及amazon的simpleDB。
    为什么选择nosql?因为它适应时代发展的要求。
    随着互联网web 2.0网站的兴起,非关系型数据库现在成为了一个极其热门的新领域,非关系型数据库产品发展非常迅速,而传统关系型数据库在应付 web 2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web 2.0纯动态网站就显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题。
    以下几个问题,比较突出:

  • high performance 数据库高并发读写,web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面的静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。关系型数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据,硬盘IO就已经无法忍受了。
  • huge storage 对海量数据的高效率存储和访问的需求
  • high scalability&&high availability 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求,在基于web 的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server 和app server 那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24 小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,代价昂贵。

对于web2.0 网站来说,关系型数据库在这个舞台上无法施展它锋利的一面,有点英雄无用武之地。

  • 数据库事务一致性需求,很多web 实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低,有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
  • 数据库的写实时性和读实时性需求,对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web 应用来说,并不要求这么高的实时性。
  • 对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求,任何大数据量的web 系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL 报表查询,特别是SNS 类型的网站,从需求以及产品设计角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL 的功能被极大的弱化了。

下面开始,正式了解mongodb。

mongodb是一种介于关系型数据库和菲关系数据库之间的产品,是非关系型数据当中功能最丰富,最像关系数据库的。它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。mongodb最大的特点是支持的查询语言非常强大,其语法有点类似面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系型数据库单表查询绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档行数据库。
    特征:

  • 面向集合(Collenction-Orented),意思是数据被分组存储在数据集中, 被称为一个集合(Collenction)。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)。
  • 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。
  • 文档型,意思是我们存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任意类型,包括数组和文档. 我们把这个数据格式称作 “BSON” 即 “Binary Serialized dOcument Notation.”

功能:

  • 面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据
  • 动态查询:mongodb支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易地查询文档中内嵌的对象及数组
  • 完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。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
  • 查询监视:mongodb包含一系列监视工具用于分析数据库操作的性能
  • 复制及自动故障转移:mongodb数据库支持服务器之间的数据复制,支持master-salve模式及服务器之间的相互复制。复制主要目标是提供冗余及自动故障转移
  • 高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(图片)
  • 自动分片以支持云级别的伸缩性:自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器

适合场景:

  • 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
  • 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
  • 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: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
  • 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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