MongoDB是目前最流行的NoSQL数据库，是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，特点是高性能、易部署、易使用、存储数据非常方便，旨在为Web应用提供可扩展有高性能数据存储解决方案。
MongoDB是由10gen团队所开发，于年2月首度推出，MongoDB开源、跨平台、支持Windows、Linux、OSX和Solaris系统。
当前最新版本为6.0.3。
1、NoSQL简介
NoSQL(NoSQL=NotOnlySQL)，意即“不仅仅是SQL”。NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作NotOnlySQL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。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
1）RDBMSvsNoSQL
RDBMS：
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（SQL）(SQL)
数据和关系都存储在单独的表中
数据操纵语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
NoSQL：
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键-值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
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
2）NoSQL的优点/缺点
优点:
高可扩展性
分布式计算
低成本
架构的灵活性，半结构化数据
没有复杂的关系
缺点：
没有标准化
有限的查询功能（到目前为止）
最终一致是不直观的程序
2、MongoDB的使用场景
随着互联网业务的发展，在数据操作方面出现越来越多的“三高”业务需求，什么是“三高”需求？即：
Highperformance：对数据库高并发读写的需求；
HugeStorage：对海量数据的高效率存储和访问的需求；
HighScalabilityHighAvailability：对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
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，而MongoDB数据库可应对“三高”需求。
具体的应用场景如：
1）社交场景：使用MongoDB存储社交用户信息，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：
数据量大
写入操作频繁（读写都很频繁）
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。
那么什么时候选择MongoDB呢？
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：
1）应用不需要事务及复杂join支持
2）新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
3）应用需要-以上的读写QPS（更高也可以）
4）应用需要TB甚至PB级别数据存储
5）应用发展迅速，需要能快速水平扩展
6）应用要求存储的数据不丢失
7）应用需要99.%高可用
8）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，就可以考虑MongoDB。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）。
MongoDB的典型行业案例参考如下：
3、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。