研发前一阵子数据库开始使用MongoDB了，将部分本来应该用MySQL的数据都重新新建并存放在了MongoDB中。为什么要这么做呢？
首先，我们来了解下什么是MongoDB:
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
这里，我们需要介绍下分布式系统(distributed system) 那么什么是分布式系统呢？由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络或广域网）组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。分布式系统可以应用在不同的平台上如：Pc、工作站、局域网和广域网上等。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
其次，说下MongoDB的主要特点:
MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引。(如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上，这就是所谓的分片。
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。MongoDB安装简单。
下载地址: https://www.mongodb.com/download-center#community
在MAC笔记本上安装时，建议使用brew方法，
brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community@4.4
@ 符号后面的 4.4 是最新版本号。
安装信息：
配置文件：/usr/local/etc/mongod.conf
日志文件路径：/usr/local/var/log/mongodb
数据存放路径：/usr/local/var/mongodb
看下MongoDB的概念解析:
SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明
database database 数据库
table collection 数据库表/集合
row document 数据记录行/文档
column field 数据字段/域
index index 索引
table joins 表连接,MongoDB不支持
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键
这里需要强调的一点是，MongoDB不支持joins
一个mongodb中可以建立多个数据库。
MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。
好的，今天先到这里吧
