什么是MongoDB
MongoDB是一个跨平台文档数据库管理系统，采用的是类似于JSON的文档存储形式。与其他数据库不同的是，MongoDB的数据存储格式是独特的BSON（Binary JSON）格式，它能够在许多应用场景中提供高效的数据存储和高性能的数据访问。
为什么使用MongoDB
在传统的关系型数据库中，数据存储在数据库中的表中，而在MongoDB中，则是使用类似于JSON格式的文档来存储数据，使得MongoDB能够在存储和查询大量非结构化数据时非常高效。
此外，MongoDB还支持一些高级查询功能，例如MapReduce和聚合操作，以及全文搜索引擎（text search engine），使得它非常适用于处理海量数据和实时数据分析。
使用MongoDB加快数据源开发进程的方法
1. MongoDB和ETL工具的集成
ETL（Extract，Transform，Load）工具常用于将数据从源数据库中提取出来，并对其进行转换，最后加载到目标数据库中。将MongoDB和ETL工具相结合，则可以方便地将非结构化的数据导入到MongoDB中，从而加快数据源的开发进程。
例如，Talend是一款非常流行的ETL工具，它支持MongoDB的数据源和数据目的地，可以使用Talend快速地将数据从各种源数据库中提取并转换为MongoDB支持的格式，最后加载到MongoDB中。
// 使用Talend将数据导入MongoDB
1. 在Talend中创建一个新的Job
2. 选择MongoDB作为数据源，并连接到源数据库
3. 选择MongoDB作为数据目的地，并连接到MongoDB数据库
4. 使用tMap组件将数据从源格式转换为MongoDB支持的BSON格式
5. 使用tMongoDBOutput组件将数据写入MongoDB数据库
2. 使用MongoDB进行数据预处理
MongoDB通过支持一些高级查询功能，例如MapReduce和聚合操作，来方便开发人员进行数据预处理和数据筛选。通过将数据源的数据导入到MongoDB中，并使用这些高级查询功能，可以大幅度提高数据预处理的效率。
例如，在数据源中，存在一个order表，包含订单号，订单日期和订单金额。假设我们需要对这个表进行预处理，计算每天的销售额统计，并将结果存储在另一个表中。这时我们可以通过MongoDB的MapReduce功能来实现。
// 使用MongoDB进行数据预处理
1. 将order表导入MongoDB中
2. 使用MapReduce计算每天的销售总额
db.orders.mapReduce(
function() {
emit(this.order_date, this.order_amount);
},
function(key, values) {
return Array.sum(values);
},
{
query: {},
out: "sales_by_day"
}
)
上面的代码中，使用了MongoDB的mapReduce函数来计算每天的销售总额。map函数中定义了键（订单日期）和值（订单金额），reduce函数中将同一键的数据进行累加。out参数指定了结果存储的集合（sales_by_day）。
3. 使用MongoDB进行实时数据处理
在许多实时数据分析和处理场景中，需要对瞬时生成的数据进行快速的处理。MongoDB通过支持全文搜索引擎和自然语言处理，来方便开发人员进行实时数据处理。
例如，在一家在线零售商的场景中，需要对用户的搜索关键词进行实时分析。这时我们可以使用MongoDB的全文搜索引擎来快速地分析搜索关键词，并根据搜索关键词推荐相关的商品。
// 使用MongoDB进行实时数据处理
1. 在MongoDB中存储用户的搜索关键词
2. 对搜索关键词进行全文搜索，并推荐相关商品
db.products.find(
{ $text: { $search: "red shirts" } },
{ score: { $meta: "textScore" } }
).sort( { score: { $meta: "textScore" } } )
上面的代码中，使用了MongoDB的$text查询操作符进行全文搜索，并使用$meta参数返回匹配度。最后将结果按匹配度排序。
总结
MongoDB是一款非常强大的文档数据库管理系统，可以通过多种方式来加快数据源开发的进程。它通过支持高级查询功能和全文搜索引擎，来方便开发人员进行数据预处理和实时数据处理。此外，MongoDB还能与ETL工具进行集成，将各种源格式的数据导入到MongoDB中。