1 简介

mongodb 是2009发布的 一个全新的通用平台类. 它就是开发者最想要的数据库。

充分利用关系模型的优点和 NoSQL数据库。 启用mongodb 几乎可以满足任何类别的客户需求的现代应用。

它包括以下功能。

• 应用服务

        应用领域的服务
        MongoDB 图形
        驱动 --- 适配器
  

• 数据功能 MongoDB图集

     图集 搜索
     数据湖 data lake
     移动客户端  数据同步功能 
  

• 云基础设施

        aws
        azure
        google cloud
  

我们简单使用mongodb。

2 数据库架构

数据和软件是每个 商业的核心，但是对于许多组织，充分发挥数字经济的能力仍然是一项重大挑战。
由于现有关系数据的问题：

• 在要求更高的生产力和更快的时间时

  受到严格的关系数据的阻碍与现代代码不匹配的模型和强加复杂的相互依赖的 工程团队关系。

• 无法适应大量增加的新的和快速变化
  由今天的应用程序生成的结构化、半结构化和多态数据 无法从数据中获得有价值的洞见。

• 单一且脆弱的遗留数据库抑制了大规模转向分布式系统和云。
  限制了提供弹性和规模的计算数字业务需求的同时 满足对数据隐私的全新监管要求。

• 以前独立的交易、分析、搜索和移动工作负载正在融合，以创造丰富的、数据驱动的应用程序和客户体验。

  每个工作负载都是通过自己的数据库提供数据 服务，
  可通过访问不同的开发者 API 把重复的数据孤岛与脆弱的 ETL 管道缝合在一起。

针对这些问题，很多 NoSQL 数据库只是提供了一些创可贴，提供了一个基本功能集。

典型的 NoSQL 数据库可以很好解决一个或两件事——它们可能会提供更多的灵活性，
因为数据模型优于传统数据库，或支持轻松横向扩展。

为了做到这一点，他们放弃了最有价值的特征：关系数据库。

他们经常牺牲数据完整性 ， 以构建一种 所需的结构 满足处理数据的能力
丰富而有价值的应用程序标准：
这些应用程序是否是新的数字接触点，或现代化的核心后端业务流程。

3 文档模式 和 mongodb 查询语言

Document Model & MongoDB Query Language
支持开发者 以创新的方式 建设 交易操作和分析。

• 优点：

类似json的 Bson格式数据，可以在一个表中 处理类似关系数据库的多个表的数据。

减少 类似 解析拆分json 或 构建ORM层的操作。

数据被集中在一起被访问，可以使用较少的代码 和 更高的性能来访问数据。

灵活的模式用于 动态的 适应改变。

文档的模式 是 动态的，和 自描述的，所有开发者不需要 预先在数据库中定义它。

在迁移数据库时，也不必与 被破坏的 数据模型纠结。

如果需要添加 新的数据字段，也不用影响其他应用功能，同时也不必停机 去更新数据字段。

如果需要修改数据 的模型，文档数据库 可实时的更新和上传数据对象，而无需执行代价高昂的 ALTER TABLE 操作。

文档数据库 允许 多个版本的 模型存在于 相同的表空间。 ORM中间件，多开发者同时操作，
DBA 和 运维团队， 新的和旧的应用程序可以同时存在。

mongodb 支持模型验证，所以你可以对每个文档结构强制执行标准。

使用 模型验证（Schema Validation），当应用进入生产环境时，开发者可以对每个文档应用数据治理，并同时在开发时，维持灵活的数据模式。

json 随处都是，它是轻量级的，无语言依赖，人类可读的。 json已经变成一种 数据通信和存储的事实标准文件(Documents) 是一种超级数据模型，可以满足你的应用所有需求。
如 富文本对象，键值对，表，geo数据，时间序列数据，也包括 图形的节点或边。

以上优点完全可以做到 使你使用一个数据库 服务多个应用，同时可以使用一种查询语言 （无论选择哪种数据模型）都可以为你提供一致性的开发经验。

mongodb 不似其他数据库 直接存储json的字符串和数字，它编码了json数据除BSON，还包括 int，long， date， floating point， decimal123。

以方便 mongodb 应用于可靠的程序，方便排序，和对比数据。

3 性能和可靠性：服务任何工作量

• 性能

全面而且有表现力的 查询语句，丰富的索引，数据完整性控制。

    Ad hoc queries    # 临时查询
    indexing       # 索引
    real time appregations  # 实时聚合

以上查询语言的优点 提供强大的 数据访问，数据分组，数据转换 和 分析数据

federate queries # 联合查询 可以支持事务 以及存档你的数据到 数据湖（data lake）.

使用mongodb 查询语言 和 驱动 在单个数据库连接 使用联合查询 可以支持事务 以及存档你的数据到 数据湖（data lake）

• 可靠性

  ACID transactions 可以实现 all-or-nothing （全部成功或无一执行）
  快照隔离 保证 mongodb为可靠的。

        无论是单个文档 或 横向扩展 mongodb (scale-out architecture)
        或者 是分布在 不同地区不同分片的 geo 数据
  

• 强大的数据一致性保证

  一致性是可以 调整平衡性的，以保证数据的新鲜程度，原文：

    consistency guarantees are fully tunable allowing you to balance data freshness against performance.
  

• mongodb 驱动

  多个语言的驱动支持，可以 避免用户 像使用SQL那样 建立脆弱的 ORM 关系层。

  mongoDB Compass # 图形管理界面

        mongodb 的 图形驱动界面。    
  

  mongo连接至 BI： bi-connector
  mongo连接至 spark： spark-connector # apache 开源软件，用于大规模数据处理的统一 分析引擎。
  mongo charts： charts

  mongo实时数据流： changeStreams
  triggers： 数据库订阅
  mongo连接至kafka： kafka-connector

• 运行要求：

  mongodb 可以运行在任何地方。

4 小结

本节整理基本概念和特性，下一节我们实例示范如何使用。

• 参考

docs.mongodb.com/manual/replication/