文 | 杨荣康
简介
MongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的菲关系型数据库。可以运行在Windows、Unix、OSX、Solaris系统上，支持32位和64位应用，提供多种编程语言的驱动程序。MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似JSON的BSON格式，通过键值对的形式存储数据，可以存储复杂的数据类型。
基本概念
文档（document）：文档是MongoDB的核心概念，是数据的基本单元，类似于关系数据库中的行。在MongoDB中，文档表示为键值对的一个有序集。文档一般使用如下的样式来标记：
{"title":"hello!"}
{"title":"hello!","recommend":5}
{"title":"hello!","recommend":5,"author":{"firstname":"paul","lastname":"frank"}}
从上面的例子可以看到，文档的值有不同的数据类型，甚至可以是一个完整的内嵌文档（最后一个示例的author就是一个文档）
集合（collection）：集合是一组文档的集合，相当于关系型数据库中的数据表，MongoDB数据库不是关系型数据库，没有模式的概念。同一集合中的文档可以有不同的形式。比如：
{"name":"jack","age":19}
{"name":"wangjun","age":22,"sex":"1"}
可以存在同一个集合当中。
数据库（database）：多个文档构成集合，多个集合组成数据库。一个MongoDB实例可以承载多个数据库，每个数据库可以拥有0到多个集合。
MongoDB 的主要目标是在键值对存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的 RDBMS（关系性数据库）系统，集两者的优势于一身。MongoDB适用于以下场景：
网站数据：Mongo 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
缓存：由于性能很高，Mongo 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由 Mongo 搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵，在此之前，很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库
用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。
当然 MongoDB 也有不适合的场景：
高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量事务的应用程序。
传统的商业智能应用：针对特定问题的 BI 数据库能够提供高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能时更适合的选择（如Hadoop套件中的Hive）。
需要SQL的问题。
集群攻略
MongoDB在商用环境中，为了高可用性，通常都是以集群形式使用的，MongoDB的集群环境搭建非常简单，下面就作一个介绍。
主从模式
我们在使用MySQL数据库时广泛采用的模式，采用双机备份后主节点挂掉了后从节点可以接替主机继续服务。所以这种模式比单节点的要可靠得多。
下面看一下怎么一步步搭建MongoDB的主从复制节点：
1. 准备两台机器 10.43.159.56 和 10.43.159.58。 10.43.159.56当作主节点， 10.43.159.58作为从节点。