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mongodb的优缺陷及运行场景
MongoDB，一个散布式文件存储数据库，以其高性能和灵敏性在Web运行畛域备受青眼。
它融合了相关数据库和非相关数据库的长处，允许复杂的数据结构存储，如JSON格局的文档，便于开发者了解和操作。
MongoDB的查问言语弱小，相似面向对象，允许索引构建，成功高效查问。
在实践运行中，MongoDB体现杰出，尤其是在须要极速开发迭代和数据高可用性的场景。
例如，游戏中的用户消息治理、物流订单跟踪、社交运行的天文位置索引和物联网设备数据存储等。
虽然不允许复杂的事务，但其文档模型和复制集机制能满足大少数场景的需求。
MongoDB的数据模型基于文档，存储效率虽不如相关数据库，但灵敏性极高，允许多种数据类型。
其特点是高性能，允许嵌入式文档和数组索引，以及丰盛的查问性能，如聚合、文本搜查和天文空间查问。
此外，MongoDB还提供了高可用性和水平裁减才干，经过正本集和分片技术确保数据的稳固性和裁减性。
装置MongoDB可以经过官方下载，留意或许须要额外的vcruntime140_文件。
经常使用 Compass 图形化工具可以更直观地治理数据库。
自动端口为，但可以启动修正。
MongoDB以其多场景的实用性和弱小性能，成为了开发者们的首选之一。
对比MySQL，什么场景MongoDB更实用
更高的写入负载自动状况下，MongoDB更并重高数据写入性能，而非事务安保，MongoDB很适宜业务系统中有少量“高价值”数据的场景。
然而应当防止在高事务安保性的系统中经常使用MongoDB，除非能从架构设计上保障事务安保。
高可用性MongoDB的复副集(Master-Slave)性能十分繁复繁难，此外，MongoDB可以极速照应的解决单节点缺点，智能、安保的成功缺点转移。
这些个性使得MongoDB能在一个相对不稳固（如云主机）的环境中，坚持高可用性。
数据量很大或许未来会变得很大依赖数据库(MySQL)自身的个性，成功数据的裁减是较艰巨的事，在MySQL中，当一个单达表到5-10GB时会出现显著的性能升级，此时须要经过数据的水温和垂直拆分、库的拆分红功裁减，经常使用MySQL通常须要借助驱动层或代理层成功这类需求。
而MongoDB内建了多种数据分片的个性，可以很好的顺应大数据量的需求。
基于位置的数据查问MongoDB允许二维空间索引，因此可以极速及准确的从指定位置失掉数据。
表结构不明白，且数据在始终变大在一些传统RDBMS中，参与一个字段会锁住整个数据库/表，或许在口头一个重负载的恳求时会显著形成其它恳求的性能升级。
通常出当初数据表大于1G的时刻（当大于1TB时更甚）。
因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档参与一个新字段是很极速的操作，并且不会影响到已有数据。
另外一个好处当业务数据出现变动时，是将不在须要由DBA修正表结构。
没有DBA允许假设没有专职的DBA，并且预备不经常使用规范的相关型思维（结构化、衔接等）来解决数据，那么MongoDB将会是你的首选。
MongoDB关于对像数据的存储十分繁难，类可以间接序列化成JSON存储到MongoDB中。
然而须要先了解一些最佳通常，防止当数据变大后，因为文档设计疑问而形成的性能缺陷。
mongodb经常使用场景是什么？
经常使用场景：
（1）网站数据：MongoDB适宜实时的拔出，升级与查问，并具有网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
（2）缓存：因为性能很高，MongoDB也适宜作为消息基础设备的缓存层。
在系统重启之后，由MongoDB搭建的耐久化缓存层可以防止高层的数据源过载。
（3）大尺寸，高价值的数据。
（4）高伸缩性的场景：MongoDB适宜由数十或数百台主机组成的数据库。
（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格局适宜文档化格局的存储及查问。
mongodb设计特点：
（1）面向汇合存储，容易存储对象类型的数据。
在MongoDB 中数据被分组存储在汇合中，汇合相似RDBMS 中的表，一个汇合中可以存储有限多的文档。
（2）形式自在，驳回无形式结构存储。
在MongoDB 中汇合中存储的数据是无形式的文档，驳回无形式存储数据是汇合区别于RDBMS 中的表的一个关键特色。
（3）允许齐全索引，可以在恣意属性上建设索引，蕴含外部对象。
MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一样，可以在指定属性、外部对象上创立索引以提高查问的速度。
除此之外，MongoDB 还提供创立基于天文空间的索引的才干。
（4）允许查问。
MongoDB 允许丰盛的查问操作，MongoDB 简直允许SQL中的大局部查问。
（5）弱小的聚合工具。
MongoDB 除了提供丰盛的查问性能外，还提供弱小的聚合工具，如count、group 等，允许经常使用MapReduce 成功复杂的聚合义务。
