MongoDB介绍
1 MongoDB 相关概念
1.1 业务应用场景
传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。
解释:“三高”需求:
• High performance - 对数据库高并发读写的需求。
• 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。
而MongoDB可应对“三高”需求。
具体的应用场景如:
1)社交场景,使用 MongoDB 存储存储用户信息,以及用户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
2)游戏场景,使用 MongoDB 存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、高效率存储和访问。
3)物流场景,使用 MongoDB 存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储,一次查询就能将
订单所有的变更读取出来。
4)物联网场景,使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析。
5)视频直播,使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。
这些应用场景中,数据操作方面的共同特点是:
(1)数据量大
(2)写入操作频繁(读写都很频繁)
(3)价值较低的数据,对事务性要求不高
对于这样的数据,我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。
什么时候选择MongoDB
在架构选型上,除了上述的三个特点外,如果你还犹豫是否要选择它?可以考虑以下的一些问题:
- 应用不需要事务及复杂 join 支持
- 新应用,需求会变,数据模型无法确定,想快速迭代开发
- 应用需要2000-3000以上的读写QPS(更高也可以)
- 应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
- 应用发展迅速,需要能快速水平扩展
- 应用要求存储的数据不丢失
- 应用需要99.999%高可用
- 应用需要大量的地理位置查询、文本查询
- 如果上述有1个符合,可以考虑 MongoDB,2个及以上的符合,选择 MongoDB 绝不会后悔。
思考:如果用MySQL呢?
答:相对MySQL,可以以更低的成本解决问题(包括学习、开发、运维等成本)
1.2 MongoDB 简介
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库,当初的设计就是用于简化开发和方便扩展,是NoSQL数据库产品中的一种。是最
像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库。
它支持的数据结构非常松散,是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON,所以它既可以存储比较复杂的数据类型,又相当的灵活。
MongoDB中的记录是一个文档,它是一个由字段和值对(field:value)组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象,即一个文档认
为就是一个对象。字段的数据类型是字符型,它的值除了使用基本的一些类型外,还可以包括其他文档、普通数组和文档数组
1.3 体系结构
MySQL和MongoDB对比
1.4 数据模型
MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON(Binary-JSON)文档的格式存储在磁盘上。
BSON(Binary Serialized Document Format)是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。BSON和JSON一样,支持内嵌的文档对象和数组对象,但是BSON有JSON没有的一些数据类型,如Date和BinData类型。
BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法,支持内嵌的文档对象和数组对象,具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点,可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高,但它的缺点是空间利用率不是很理想。
Bson中,除了基本的JSON类型:string,integer,boolean,double,null,array和object,mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型,查看你的驱动的文档来获取详细信息。
BSON数据类型参考列表:
提示:
shell默认使用64位浮点型数值。{“x”:3.14}或{“x”:3}。对于整型值,可以使用NumberInt(4字节符号整数)或NumberLong(8字节符号整数),{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}
1.5 MongoDB 的特点
MongoDB主要有如下特点:
(1)高性能:
MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。索引支持更快的查询,并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。(文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用)mmapv1、wiredtiger、mongorocks(rocksdb)、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。Gridfs解决文件存储的需求。
(2)高可用性:
MongoDB的复制工具称为副本集(replica set),它可提供自动故障转移和数据冗余。
(3)高扩展性:
MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。分片将数据分布在一组集群的机器上。(海量数据存储,服务能力水平扩展)
从3.4开始,MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中,MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片。
(4)丰富的查询支持:
MongoDB支持丰富的查询语言,支持读和写操作(CRUD),比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
(5)其他特点:如无模式(动态模式)、灵活的文档模型