2023年7月21日发(作者：)

B基本概念和原理⼀、MongoDB概述1、mongoDB概述MongoDB 是⼀个基于分布式⽂件存储的数据库。由C++语⾔编写2、NoSQL概述NoSQL，指的是⾮关系型的数据库。NoSQL 有时也称作Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL ⽤于超⼤规模数据的存储3、关系数据库对⽐⾮关系数据库关系型数据库 NoSQL 数据库⾼度组织化结构化数据 代表着不仅仅是SQL结构化查询语⾔（SQL） 没有声明性查询语⾔数据和关系都存储在单独的表中 没有预定义的模式数据操作语⾔，数据定义语⾔ 键-值对存储，列存储，⽂档存储，图形数据库严格的⼀致性 最终⼀致性，⽽⾮ACID 属性基础事务 ⾮结构化和不可预知的数据 CAP 定理 ⾼性能，⾼可⽤性和可伸缩性4、NoSQL数据库分类列存储：Hbase/Cassandra⽂档存储：MongoDB/CounchDBkey-value存储：Redis/Memcache图存储：Neo4j/FlockDB对象存储：Db4oXML数据库：BaseX5、CAP原则CAP 定理（CAP theorem）, ⼜被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于⼀个分布式计算系统来说，不可能同时满⾜以下三点:⼀致性(Consistency) (所有节点在同⼀时间具有相同的数据)可⽤性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)分区容错性(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不影响系统的继续运⾏)CAP 理论的核⼼是:⼀个分布式系统不可能同时很好的满⾜⼀致性，可⽤性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满⾜两个根据CAP 原理将NoSQL 数据库分成了满⾜CA 原则、满⾜CP 原则和满⾜AP 原则三⼤类：CA - 单点集群，满⾜⼀致性，可⽤性的系统，通常在可扩展性上不太强⼤。CP - 满⾜⼀致性，分区容错性的系统，通常性能不是特别⾼。AP - 满⾜可⽤性，分区容错性的系统，通常可能对⼀致性要求低⼀些。⼆、MongoDB体系结构关系数据库DatabaseTableRowColumnIndexTable joinMongoDBDatabaseCollectionDocumentFieldIndex

解释对⽐数据库/数据库数据库表/集合数据库记录⾏/⽂档数据列/数据字段索引/索引表关联/MongoDB不⽀持主键/MongoDB⾃动将_id设为主键Primary keyObject ID

三、MongoDB数据类型BSONBSON( Binary Serialized Document Format) 是⼀种⼆进制形式的存储格式，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、⾼效性的特点四、MongoDB底层原理MongoDB 的集群部署⽅案中有三类⾓⾊：实际数据存储结点、配置⽂件存储结点和路由接⼊结点。MongDB客户端访问过程：连接的客户端直接与路由结点相连，从配置结点上查询数据，根据查询结果到实际的存储结点上查询和存储数据。MongoDB 的部署⽅案：单机部署、复本集（主备）部署、分⽚部署、复本集与分⽚混合部署。1、混合的部署⽅式如下图：混合部署⽅式下向MongoDB 写数据的流程如图：混合部署⽅式下读MongoDB ⾥的数据流程如图：2、复本集、⼜有主和从两种⾓⾊，写数据和读数据也是不同，写数据的过程是只写到主结点中，由主结点以异步的⽅式同步到从结点中下⾯是写数据图⽰：读数据则只要从任⼀结点中读取，具体到哪个结点读取是可以指定的、图⽰如下：MongoDB 的分⽚：分⽚（sharding）是将数据拆分，将其分散存到不同机器上的过程。MongoDB ⽀持⾃动分⽚，可以使数据库架构对应⽤程序不可见。对于应⽤程序来说，好像始终在使⽤⼀个单机的 MongoDB 服务器⼀样，另⼀⽅⾯，MongoDB ⾃动处理数据在分⽚上的分布，也更容易添加和删除分⽚。假设我们以某⼀索引键（ID）为⽚键，ID 的区间[0,50]，划分成5 个chunk，分别存储到3 个⽚服务器中，如图所⽰：MongoDB配置结点：（保存集群和分⽚的元数据） 存储配置⽂件的服务器其实存储的是⽚键与chunk 以及chunk 与server 的映射关系，⽤上⾯的数据表⽰的配置结点存储的数据模型如下表： MongoDB路由结点：路由⾓⾊的结点在分⽚的情况下起到负载均衡的作⽤。五、MongoDB应⽤场景1、⽹站实时数据量⼤2、数据读写都很频繁3、价值较低