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1.MongoDB 简介

  MongoDB是一个非关系型数据库，是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统
  将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成，MongoDB 文档类似于 JSON 对象。
  MongoDB 既拥有Key-Value存储方式的高性能和高度伸缩性，也拥有传统的RDBMS系统的丰富的功能，集两者的优势于一身。
  介于关系数据库和NoSQL之间，也是功能最丰富、最像关系数据库的的NoSQL。
  
  MongoDB官方文档：https://docs.mongodb.com
  MongoDB中文社区：http://www.mongoing.com

2.MongoDB特点

模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里
面向集合的存储：适合存储 JSON风格文件的形式，
完整的索引支持：对任何属性可索引，
复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移。
自动分片：支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。
丰富的查询：支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组。
快速就地更新：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。
高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如图片等...）。

3.场景

• 适用场景
  1.网站数据： 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，也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
  3.大尺寸、低价值的数据 使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵，在此之前，很多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 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
  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格式化的存储及查询。
• 不适用的场景
  1.高度事物性的系统 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。
  2.传统的商业智能应用 针对特定问题的BI数据库会对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。
  3.需要使用SQL语句解决的场景 MongoDB不支持SQL语句。

4.关系型数据库与非关系数据库优缺点

关系型数据库
    优点
        严谨
        成熟稳定
    缺点
        扩展性差
        性能差
    适应场景
        金融系统
        财务系统
        等
        
非关系型数据库
    优点
        易扩展： NoSQL数据库种类繁多， 但是⼀个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间⽆关系， 这样就⾮常容易扩展
        ⼤数据量， ⾼性能： NoSQL数据库都具有⾮常⾼的读写性能， 尤其在⼤数据量下， 同样表现优秀。 这得益于它的⽆关系性， 数据库的结构简单
        灵活的数据模型： NoSQL⽆需事先为要存储的数据建⽴字段， 随时可以存储⾃定义的数据格式。 ⽽在关系数据库⾥， 增删字段是⼀件⾮常麻烦的事情。 如果是⾮常⼤数据量的表， 增加字段简直就是⼀个噩梦
    缺点
        数据随意

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