1. 什么是MongoDB？
MongoDB是一个跨平台、开源、面向文档的NoSQL数据库。相比传统的关系型数据库，MongoDB更注重数据的灵活性与可扩展性。
下面我们将通过一个实例来说明为什么MongoDB被称为面向文档的NoSQL数据库。
1.1 准备工作
在进行MongoDB实验之前，我们需要先安装MongoDB并启动MongoDB服务器：
// 下载MongoDB安装包
$ curl -O https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-osx-ssl-x86_64-4.0.3.tgz
// 解压MongoDB安装包
$ tar -zxvf mongodb-osx-ssl-x86_64-4.0.3.tgz
// 将解压后的mongodb-osx-ssl-x86_64-4.0.3目录复制到/usr/local下
$ sudo mv mongodb-osx-ssl-x86_64-4.0.3/ /usr/local/mongodb
// 创建MongoDB数据存储目录
$ sudo mkdir -p /data/db
// 启动MongoDB服务器
$ sudo /usr/local/mongodb/bin/mongod
1.2 创建文档
在MongoDB中，数据以文档的形式存储。文档可以看作是一个键值对的集合，字段的值可以是字符串、数字、布尔值、数组或者嵌套的文档。
下面我们通过一个实例来说明如何在MongoDB中创建文档：
// 连接MongoDB服务器
$ mongo
// 创建名为“mydb”的数据库
> use mydb
// 向“mydb”数据库中的“mycollection”集合中插入一个文档
> db.mycollection.insertOne({
"title": "MongoDB入门指南",
"author": "张三",
"tags": ["MongoDB", "Database", "NoSQL"],
"body": "MongoDB是一个开源的NoSQL数据库。",
"createTime": new Date()
})
2. MongoDB测试
通过上面的实例，我们已经成功在MongoDB中创建了一个文档，接下来我们将通过一些测试来验证MongoDB的性能。
2.1 基准测试
基准测试用于衡量MongoDB的性能，通过基准测试可以测试MongoDB的读写能力与并发能力。
MongoDB提供了自带的基准测试工具——mongoperf。
下面我们通过一个简单的命令来启动mongoperf基准测试工具：
// 启动mongoperf基准测试工具并设置并发线程数为64
$ /usr/local/mongodb/bin/mongoperf --hosts localhost --threads 64 insert
在这个命令中，我们通过--threads参数设置了并发线程数，--hosts参数指定了mongoperf连接的MongoDB服务器地址，最后的insert参数表示我们要进行插入测试。
运行完毕后，mongoperf将会打印出该测试的结果，其中包括每秒插入文档数、每秒读取文档数、每秒更新文档数以及每秒删除文档数等信息。
2.2 压力测试
压力测试用于测试MongoDB在高并发、大数据量情况下的稳定性与性能。
在进行压力测试之前，我们需要先安装一个性能测试工具——Apache JMeter。
下面我们通过一个简单的命令来启动Apache JMeter压力测试工具：
// 启动Apache JMeter压力测试工具
$ /path/to/jmeter/bin/jmeter
在启动Apache JMeter之后，我们需要创建测试计划。测试计划包括线程组、HTTP请求等元素。其中，线程组用于模拟并发用户，HTTP请求用于模拟用户对MongoDB的操作。
下面我们通过一个HTTP请求的例子来说明如何在Apache JMeter中模拟用户对MongoDB的插入操作：
1. 添加线程组
在左侧的面板中添加线程组元素，并设置线程数和持续时间：
2. 添加HTTP请求
在线程组下添加HTTP请求元素，并设置MongoDB服务器的地址和端口、请求方式以及请求参数等：
3. 开始测试
单击最上方的“启动”按钮开始测试：
测试结束后，Apache JMeter会生成测试结果报告，其中包括各项性能指标（如平均响应时间、吞吐量等）以及测试结果的可视化图表：
3. 结论
通过以上的测试，我们可以看出MongoDB在读写能力和并发能力方面都有着不错的表现。同时，MongoDB在面向文档的设计方面也符合了NoSQL数据库的特点。
因此，如果你需要处理大量复杂的数据，或者需要灵活地对数据库进行扩展与更新，那么MongoDB将是一个很好的选择。