MongoDB的适用场景
每个技术或者产品的出现，都有其背景，并不是臆造或者凭空出现的，都是为特定的历史发展时期解决特定的问题而生。我们来看看横空出世的MongoDB具体能解决什么问题。
先回顾下NoSQL的概念，NoSQL的常见的解释一般有两种，一是不仅仅是SQL（Not Only SQL），二是非关系型（Non-relatonal）。在这里我们理解为非关系型数据库。非关系型数据库的种类比较多，主要有MongoDB为代表的文档存储型（Document store），Cassandra为代表的列存储型（Wide column store），Redis为代表的键值型（Key-Value store）等，更详细的信息可以从DB-Engine网站了解。
现在说说MongoDB的情况，MongoDB的名字由来，Humongous Database=MongoDB，中文意思就是巨大无比的数据库，顾名思义，MongoDB就是为处理大数据而生，以解决海量数据的存储和高效查询使用为使命。可以看出，它的使命不是为替代关系型数据库为目的，而是为对关系型数据库的补充。
MongoDB的特点：
1、非关系型
既然是非关系型，那就肯定不适用复杂的多文档（多表）的级联查询，如果有这样的需求，我们还是用关系型数据库吧，MongoDB不适合。
2、模型自由（Schema-Free）
MongoDB一个数据库实例可以有多个Collection（集合）（对应关系型数据库的表Table），一个Collection里有多个Document（对应关系型数据库的行Row），所谓模型自由，用关系型数据库的话说，就是表Table的列Column的数量和类型不确定。是不是很意外？确实是这样的，也就是说在一个Collection里的多个Document，每个Document都可以有任意个属性，并且每个属性的类型都可以不一样。如果我们的程序的数据校验大部分都依赖于后台数据库的校验，用MongoDB肯定会获得数据错乱，反过来说，我们可以获取到巨大的自由，随时根据需要扩充属性字段，同时有一个棒棒的后台。
3、副本集和分片集群（Replica Sets and Sharded Clusters）
MongoDB提供副本集和分片集群技术，从先天上支持数据库的高扩展性和高伸缩性，可以简单的是使用基于X86的小服务器集群，提供强大的处理能力，而且很容易扩展，目前3.0版本已经支持高达50个副本集。分片集群会让不停增长的数据始终如一的提供初始的访问性能，而不会随着数据的增长，系统的访问速度越来越慢。
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