1.引言
随着互联网的飞速发展，数据量的增长速度已经越来越快了，如何优化数据处理成为数据处理领域的重点，市场上也不断涌现各种新的数据处理工具。MongoDB是最近几年兴起的一种非关系型数据库，它可用于处理各种形式的数据，适合大数据的处理。本文主要介绍淘宝使用MongoDB优化数据处理能力的案例，解释为什么MongoDB能更好的处理数据。
2.MongoDB简介
2.1 MongoDB是什么
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的数据模型是面向文档的，这意味着可以存储任意形式的数据，例如文本、图像、音频等，而且在MongoDB中使用文档模型比使用关系型数据库更方便。
2.2 MongoDB与关系型数据库的区别
相较于关系型数据库，MongoDB有以下几个明显的不同之处：
MongoDB是文档数据库，数据以 BSON（类 JSON）的形式保存，不需要事先定义数据结构，这就允许我们在存储数据时可以采用灵活的方式。
由于MongoDB没有关系的约束，因此可以自由地添加、删除或修改任意数量和类型的字段，这对于企业运营十分方便，无需考虑模型的设计和迭代。
相较于关系型数据库通过表关联检索数据的方式，MongoDB的检索均建立在查询表达式上，可以进行高效灵活的检索。
3.淘宝使用MongoDB的优势
淘宝在通信、搜索等方面都已采用了Hadoop、Kylin等大数据处理工具，而MongoDB在数据存储方面也发挥了非常重要的作用。具体优势如下：
3.1 高性能
MongoDB支持内存映射，以达到更快的读写速度。内存映射可以将磁盘上的文件直接映射到内存中，从而实现快速读写。
3.2 数据分片
数据分片是一种水平扩展方法，即将数据集合划分成多个小的数据片断，分别存储于多个服务器上。当服务器或数据集合增加时，能够保证数据的负载均衡，提升系统的可扩展性。而MongoDB就天然支持数据分片，这其实是MongoDB得以广泛应用的关键特点。
3.3 天生支持多语言
MongoDB支持多种编程语言，如Java、Python、C++等，这个众所周知。同构复制支持多个数据中心复制，提供了满足重要数据的高可用性和避免数据中断的位置域自动切换。
4.MongoDB对数据处理能力的提升
4.1 用MapReduce实现数据分析
MapReduce是Google发明的一种并行计算模型。简单来说，就是将大数据分成多个小数据，在多个计算器上进行并行计算，最后将结果组合成一个最终结果。淘宝使用MongoDB的MapReduce功能，将数据量较大的商品信息、搜索信息等按每天分组统计，并生成分析结果，以便更好地满足运营、用户分析、快速搜索等业务需求，这对于淘宝来说非常有用。
var map=function(){emit(this.brand,{count:1,price:this.price});};
var reduce=function(key,values){
v={count:0,price:0};
for(var i=0;i
{
v.count+=values[i].count;
v.price+=values[i].price;
}
return v;
};
db.goods.mapReduce(map,reduce,{out:{inline:1}});
4.2 利用MongoDB全文搜索功能
MongoDB新版本中添加了全文搜索功能，使得MongoDB的使用范围更广了。全文搜索不仅能提供更精确的搜索结果，还能支持中文全文搜索。利用全文搜索功能，淘宝可以更好地把握用户需求，提高商品推荐的准确度。
4.3 使用MongoDB的数据分析功能
MongoDB的数据分析功能非常强大，数据分析主要有两种方法，一种是使用MongoDB内置的聚合框架（Aggregation Framework），另一种是使用MapReduce。
Aggregation Framework的优势在于处理较小的数据集合时速度更快，对于数据量大的集合，MapReduce的处理速度明显优于Aggregation Framework。
淘宝在使用数据分析功能时，也根据实际情况选择Aggregation Framework或MapReduce进行数据分析。
5.总结
本文简要介绍了MongoDB，深入探讨淘宝使用MongoDB优化数据处理能力的具体案例，并总结了MongoDB对数据处理能力的提升。MongoDB的出现为数据处理带来了新的可能性，用户体验得以大幅提升，也为企业带来了更好的商业模式选择。