基础概念

本章节将介绍 NoSQL 数据库的基本概念，并深入探讨 MongoDB 的核心概念、架构原理，为后续的学习打下坚实的基础。

NoSQL 数据库概述

NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型数据库，它们在数据结构、可扩展性和事务模型上与传统的关系型数据库（如 MySQL）有显著不同。

关系型数据库 vs NoSQL 数据库

特性	关系型数据库 (RDBMS)	NoSQL 数据库
数据模型	基于表（Table）和行（Row）的结构化数据	多样化模型（文档、键值、列族、图）
Schema	固定（Schema-on-Write），需预先定义表结构	动态（Schema-on-Read），数据结构灵活
扩展性	主要通过垂直扩展（Scale-Up）提升单机性能	主要通过水平扩展（Scale-Out）构建分布式集群
事务	遵循 ACID 原则，保证强一致性	通常遵循 BASE 原则，保证最终一致性
适用场景	事务性要求高、数据结构稳定的应用	大数据、高并发、需要快速迭代的应用

NoSQL 数据库分类

NoSQL 数据库根据其数据模型的不同，主要分为以下几类：

文档型数据库 (Document-Oriented)
- 特点：以文档（通常是 JSON 或 BSON 格式）为单位存储数据，结构灵活。
- 代表：MongoDB, CouchDB
键值型数据库 (Key-Value)
- 特点：数据以简单的键值对形式存储，查询速度快。
- 代表：Redis, Memcached
列族型数据库 (Column-Family)
- 特点：数据按列族存储，适合大规模数据聚合分析。
- 代表：Cassandra, HBase
图形型数据库 (Graph)
- 特点：专注于节点和边的关系，适合社交网络、推荐系统等场景。
- 代表：Neo4j, ArangoDB

MongoDB 在 NoSQL 生态中的定位

MongoDB 是文档型数据库的杰出代表，它凭借其灵活的数据模型、强大的查询语言和高可扩展性，在 NoSQL 生态中占据了重要地位。它特别适用于需要快速开发、数据结构多变、高并发读写的应用场景。

核心概念

理解 MongoDB 的核心概念是掌握其使用的第一步。

文档（Document）与 BSON 格式

文档 (Document)：是 MongoDB 中数据的基本单元，由一组键值对（key-value）组成，类似于 JSON 对象。文档的结构是动态的，同一个集合中的文档可以有不同的字段。
```
{
  "_id": ObjectId("60c72b2f9b1d8b3b8c8b4567"),
  "name": "Alice",
  "age": 30,
  "email": "alice@example.com",
  "tags": ["mongodb", "database", "nosql"]
}
```
BSON (Binary JSON)：MongoDB 在内部使用 BSON 格式存储文档。BSON 是 JSON 的二进制表示形式，它支持更多的数据类型（如日期、二进制数据），并优化了存储空间和查询性能。

集合（Collection）概念

集合 (Collection)：是 MongoDB 文档的容器，可以看作是关系型数据库中的表（Table）。但与表不同，集合不需要预先定义结构（schema-less）。

数据库（Database）结构

数据库 (Database)：是集合的物理容器。一个 MongoDB 实例可以承载多个数据库，每个数据库都有自己独立的权限和文件。

MongoDB 与关系型数据库术语对比

MongoDB	关系型数据库 (RDBMS)
Database	Database
Collection	Table
Document	Row (or Record)
Field	Column (or Attribute)
Index	Index
Replica Set	Master-Slave Replication
Sharding	Partitioning

架构原理

了解 MongoDB 的底层架构有助于我们更好地进行性能调优和故障排查。

存储引擎（WiredTiger）

WiredTiger 是 MongoDB 默认的存储引擎，它提供了文档级别的并发控制、数据压缩和快照等高级功能，是 MongoDB 高性能的关键。

内存映射文件系统

MongoDB 使用内存映射文件（Memory-Mapped Files）来处理数据。它将磁盘上的数据文件映射到内存中，使得 MongoDB 可以像访问内存一样访问数据，从而将数据管理委托给操作系统的虚拟内存管理器，简化了代码并提升了性能。

索引机制

为了提高查询效率，MongoDB 支持在任意字段上创建索引。与关系型数据库类似，MongoDB 的索引也采用 B-Tree 数据结构，能够极大地加速数据检索过程。

查询优化器

MongoDB 内置了一个查询优化器，它会分析查询请求，并从多个可能的查询计划中选择一个最优的执行计划，以确保查询的高效性。

文档学习

阅读 MongoDB 官方文档中关于“核心概念”的部分。

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