1. MongoDB 简介
MongoDB是一个非关系型文档数据库，以JSON格式存储数据。它是一种分布式数据库，最初由10gen公司开发，现已更名为MongoDB公司。MongoDB非常适合存储大量的无结构化或半结构化数据，因为数据以文档的形式存储。
在MongoDB中，每个文档都有一个唯一的ID，称作ObjectID，这个ID在整个集合中是唯一的。文档可以包含键-值对，也可以包含嵌套的文档或数组，这使得MongoDB非常灵活。
MongoDB支持丰富的查询语言，通过它可以完成复杂的查询操作。此外，MongoDB具有易于水平扩展的能力，这使得它能够扩展到非常大的规模。
db.collection.insert({key1:value1, key2:value2})
db.collection.find()
db.collection.update({key:value}, {$set:{key2:new_value}})
2. MongoDB 和传统关系型数据库的区别
2.1 数据库结构
传统关系型数据库存储数据时需要先定义数据结构，然后才能够存储数据，而且存储的数据必须符合定义的结构。而MongoDB是面向文档的，它不要求您事先定义数据结构，因此数据可以灵活地更改。这意味着在MongoDB中，一个文档可以有与其他文档不同的字段，而且每个文档甚至可以有不同的结构。
此外，MongoDB的文档可以有嵌套结构，这意味着您可以将一个文档嵌套在另一个文档中，而传统的关系型数据库结构则不能实现这种方式的存储。
2.2 查询语言
传统的关系型数据库使用SQL语言来进行查询，而MongoDB使用的是基于JSON的查询语言。
在MongoDB中，查询可以非常灵活地完成，因为MongoDB支持丰富的查询操作。 您可以使用查询运算符，如$gt（大于）、$lt（小于）等，在MongoDB中完成非常复杂的查询。 此外，MongoDB支持MapReduce操作，使得它可以完成非常复杂的数据分析操作。
与SQL相比，MongoDB的查询语言更加灵活，可以更好地适应不同的数据需求。
2.3 数据的规模和性能
传统的关系型数据库在处理数据规模非常大的情况下会变得非常缓慢，而MongoDB与之不同，它可以进行非常快速的读写操作。 这是因为MongoDB在内部使用的是Btree索引来加速查询操作。此外，MongoDB还内置了一些高级查询优化功能，如覆盖索引，以提高查询性能。
另一个值得注意的性能方面是MongoDB的水平扩展性。 传统的关系型数据库在水平扩展方面的表现并不出色，而MongoDB在这方面表现得非常出色。 MongoDB可以通过添加更多的节点，来扩展自己的存储能力。
3. MongoDB 的内部结构
3.1 数据库、集合和文档
MongoDB中的数据被组织成多个不同的数据库，每个数据库中可以包含多个集合。集合类似于关系型数据库中的表，它是一组文档的集合。每个文档是MongoDB中的基本数据单元，类似于关系型数据库中的一行（row）。
文档是MongoDB中最基本的存储单元，它由一组键值对组成。MongoDB的文档内部使用二进制JSON（BSON）格式存储，并且支持嵌套和数组类型的数据。每个文档在插入到集合之前都会自动生成一个唯一的ObjectID。
3.2 索引
MongoDB中的索引（index）用于加速查询，它们与关系型数据库中的索引类似。在MongoDB中，它们用于加速内存中的数据检索。MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引和全文索引等。
在MongoDB中创建索引可以使用db.collection.createIndex()方法，参数是一个键值对。例如，要在名为test的集合中为age字段创建简单索引，可以使用以下命令：
db.test.createIndex({age:1})
这将为test集合中的age字段创建升序索引。在查询test集合时，MongoDB将会使用该索引来加速查询。
3.3 副本集
副本集是MongoDB的一种高可用性解决方案。通过使用副本集，您可以确保在其中一个节点出现故障时，其他节点可以接管其任务，从而保证系统的连续性。副本集通常由多个MongoDB节点组成，其中一个主节点负责写入，其他节点作为辅助节点负责从主节点复制数据。
在副本集中，每个节点都有一个优先级（priority）、权重（weight）和投票数（votes）等属性。这些属性可以用于配置系统中节点的角色和行为。
3.4 分片
在MongoDB中使用分片技术可以将数据水平分割到多个节点上，并且每个节点都可以独立处理数据。这确保了系统能够处理大量数据，并且在高负载情况下能够保持良好的性能。
分片实现方式是将数据按照特定的key（分片键）分布到多个节点上。MongoDB将数据分成若干片，每一片都被一台或多台机器上的一个进程所管理。MongoDB使用mongos来管理多个分片节点。
4. MongoDB 中的数据操作
4.1 插入数据
MongoDB中插入数据非常简单，可以使用insert()方法。例如：
db.myCollection.insert({name:"Tom", age:30})
这将向myCollection中插入一个新文档，其中包含name和age键。
4.2 查询数据
在MongoDB中，查询数据非常灵活，您可以使用find()方法来查询文档。例如，如果要查询名为Tom的所有文档，可以使用以下命令：
db.myCollection.find({name:"Tom"})
这将返回所有具有name等于"Tom"的文档。
4.3 更新数据
要更新MongoDB中的文档，可以使用update()方法。例如，如果要将年龄为30岁的Tom的年龄更改为40岁，可以使用以下命令：
db.myCollection.update({name:"Tom"}, {$set:{age:40}})
这将会更新名为Tom的文档的age键的值。
4.4 删除数据
要从MongoDB中删除文档，可以使用remove()方法。例如，如果要删除所有文档中age等于30的文档，可以使用以下命令：
db.myCollection.remove({age:30})
这将会删除所有age等于30的文档。
5. 总结
MongoDB是一个非常强大的数据库，并且它与传统的关系型数据库有很多不同之处。您可以使用MongoDB来存储大量的无结构化数据，并且在处理大规模数据时具有很好的性能。此外，MongoDB也具有非常灵活的查询语言，以及易于水平扩展的能力。