1. 什么是NoSQL?
随着互联网应用及移动互联网的快速发展，传统的数据库系统逐渐不能满足业务需求，为了解决传统数据库在大量数据访问和高并发处理方面的瓶颈，一种新的数据库系统被创建出来，它就是NoSQL数据库系统。
NoSQL数据库的定义，其文化内涵包括非关系型、分布式和开源。它不依赖固定模式，可以水平扩展，适用于分布式存储和大数据处理。
2. MongoDB概述
MongoDB是一个主流的NoSQL数据库系统之一，也被称为文档型数据库。MongoDB采用的是基于文档（BSON类型）的数据存储方式，可以方便地存储复杂数据结构，比如嵌套结构等。它支持类SQL语言的丰富查询语法，使得查询数据更具有表现力。此外，MongoDB还支持复制技术和分片技术，增强了数据的可靠性、可扩展性及其可用性。
2.1 MongoDB与传统关系型数据库的对比
1. 模式自由
与传统的关系型数据库相比，MongoDB更加灵活。在MongoDB中，你可以随意对数据进行维护，添加新的字段和文档。这意味着没有强制性的文档结构，同时也没有约束和不一致的问题。这种模式的自由让开发者更加关注业务逻辑和应用程序实现，而不必过多关注强制和约束。
2. 高性能
MongoDB的优秀性能来自于其支持的索引，索引可以帮助MongoDB快速找到数据。不同于传统的关系型数据库，MongoDB使用的是B树索引，可以快速进行范围查询和排序操作。
3. 分布式扩展
由于MongoDB中的数据可以进行分片，这意味着我们可以通过横向扩展来提高性能。此外，MongoDB还提供了数据复制技术，可以在多个节点上复制数据，以确保数据的安全性和可用性。
2.2 MongoDB的语法
MongoDB的语法非常接近于JavaScript，具有非常好的可读性。例如，我们可以查询MongoDB数据库中叫做my_test的集合中所有年龄大于20岁，性别为男的文档。这样的查询语句可以写成：
db.my_test.find({"age": {"$gt": 20}, "gender": "male"})
上面的代码中，find是MongoDB提供的查询命令，$gt是MongoDB提供的一个操作符，代表大于。通过这种语法，我们可以非常清晰地表达出自己的查询意图。
3. MongoDB实战
本节主要介绍使用MongoDB的情景和应用场景。
3.1 日志系统
MongoDB可以非常方便地存储系统日志，并快速地查询它们。如果您使用传统的关系型数据库，可能需要为每个日志类型创建一个不同的数据结构和表。然而，在MongoDB中，我们可以将所有的日志文档放在同一个集合中，并使用简单的查询语言来筛选数据。
3.2 推荐系统
推荐系统需要存储海量数据，而且需要快速地查询和分析数据。MongoDB是一个非常好的选择，因为它可以快速地处理大量数据，并且可以灵活地存储不同类型的数据。通过使用MongoDB集合和索引，我们可以构建一个高效的推荐系统。
3.3 物联网应用
物联网应用需要存储大量的传感器数据，这些数据以时间序列的方式产生。MongoDB提供了一个非常灵活的存储系统，可以非常方便地存储大量的数据，并且可以使用丰富的查询语法来检索这些数据。此外，MongoDB还提供了分片技术，可以轻松地增加数据存储的容量。
4. 小结
本文主要介绍了NoSQL的概念和MongoDB数据库的概况，对比了它与传统关系型数据库的不同之处。同时，我们还对MongoDB进行了实战应用的介绍，包括日志系统、推荐系统和物联网应用。相信读者已经对MongoDB数据库有了初步的了解，这将为今后更进一步的学习和应用奠定基础。