常见的关系型数据库

关系数据库管理系统(Relational DataBase Management System，RDBMS)
MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、MS SQLServer

mongoDB简介

MongoDB(源自单词 humongous)是一种较新的数据库，它没有表、模式、SQL 或行的概念。
它没有事务、ACID 兼容性、连接、外键或其他许多容易在凌晨引起问题的特性。

记住：MongoDB 不会尝试为所有人完成所有事情。但对于许多目的(例如构建 Web 应用)，
MongoDB 是一个能够实现解决方案的完美工具。

MongoDB 以C++编写，因此迁移相对容易，并且可以在任何位置运行该应用。MongoDB 提供了一个功能丰富的面向文档数据库，并且对运行速度和扩展性做了优化。它也几乎可运行在任何目标上。MongoDB的网站上包含了可运行在 Linux、Mac OS、Windows 和 Solaris 中的安装文件。

警告：
32 位版本的 MongoDB 数据库大小被限制为小于等于 2GB，因为 MongoDB 内部使用内存
映射文件来实现高性能。在 32 位系统中任何大于 2GB 的文件都需要一些特殊的处理，这样会
降低处理速度，也会使应用代码变得复杂。官方关于该限制的观点是：64 位环境很容易获得；
因此，增加代码的复杂性并不是很好的权衡之计。64 位版本的 MongoDB 可以实现所有的意图
和目的，并且不含任何限制。

关于BSON

MongoDB 并未使用 JSON 存储数据，而使用由 MongoDB 团队开发的一种称为
BSON(二进制 JSON 的英文简称)的开放数据格式。大多数情况下，使用 BSON 取代 JSON 并不
会改变处理数据的方式。BSON 通过使计算机更容易处理和搜索文档的方式，使 MongoDB 处
理速度变得更快。BSON 还添加了一些标准 JSON 不支持的特性，包括数字数据(例如 int32 和
int64)的许多扩展类型，以及支持处理二进制数据。

BSON 是一个开放标准，在网址 http://bsonspec.org/上可以找到它的规范。当人们听到 BSON
是 JSON 的二进制形式时，他们期望 BSON 占用的空间要比 JSON 少得多。不过，事实并不一
定是这样的；许多情况下，BSON 版本与相同的 JSON 相比要占用更多的空间。

首先，要记住 MongoDB 的设计目标是快速，而不是节省空间。虽然这并不意味着 MongoDB
会浪费空间(它不会)；不过，如果处理数据的速度更快(它确实是这样的)，那么存储文档时的一
点开销是完全可以接受的。简单地说，BSON 更易于遍历(即浏览)，遍历索引页非常快。

BSON 支持在一个文档中存储最多 16MB 的二进制数据，

关于唯一键

MongoDB 要求每个文档必须有唯一标识符；在 MongoDB 中，该标识符
被称为_id。除非为该字段指定某个值，否则 MongoDB 将自动创建唯一值。即使是在已经成熟
的 RDBMS 数据库世界中，也存在着是应该自己提供唯一键还是由数据库提供的分歧。最近，
由数据库创建唯一键的方式已经变得更加流行。MongoDB 是一个分布式数据库，所以其主要
目标之一是消除对共享资源的依赖(例如检查主键是否独一无二)。非分布式的数据库通常使用
一个简单的主键，例如自动递增的序列号。MongoDB 的默认_id 格式是一个 ObjectId，它是一
个 12 字节的唯一标识符，可以独立地在分布式环境中生成。
之前，使用 MongoDB 的大多数开发者似乎更喜欢创建自己的唯一键，由自己来维护键的
唯一性。然而，现在人们更愿意使用 MongoDB 创建的默认 ID 值。不过，在使用 RDBMS 数据
库时，选择哪种方式更多地取决于个人偏好。我们更愿意使用数据库提供的值，因为这意味着
我们可以保证键是唯一的，并且是独立的。
最终，你必须决定哪种方式更适合自己。如果有信心保证自己的键一定是唯一的(并且可能
不会改变)，那么就可以使用。如果不确定键的唯一性或者不希望担心这件事情，最好还是使用
MongoDB 提供的默认键。

关于集合

集合有点类似于表，但它们不那么死板。集合非常像一个贴有标签的盒子。
最后但并非最不重要的是，集合可以按需求即时创建。尤其是，在第一次尝试保存文档时，
MongoDB 将创建引用它的集合。这意味着可以按照需求即时创建集合(但并不是应该这么做)。
因为 MongoDB 也允许动态地创建索引，执行其他数据库级别的命令，所以可以利用该特性构
建出一些非常动态的应用。

理解 MongoDB 中数据库的最简单方式就是将它看成一个集合的集合

存储二进制数据

GridFS 是 MongoDB 在数据库中存储二进制数据的解决方案。
GridFS 通过在 files 集合中存储文件的信息(称为元数据)来实现。数据本身被分成多块(称为
信息块)存储在 chunks 集合中。这种方式使数据存储既简单又有扩展性；还使范围操作(例如获
取文件的特定部分)变得更简单。

实施分片

对于涉及大规模部署的应用，自动分片可能是 MongoDB 最重要和最常用的特性。
在自动分片场景中，MongoDB 将处理所有数据的分割和重组。它将保证数据进入正确的
服务器，并以最高效的方式运行查询和重组结果。事实上，从开发者的角度看，使用含有数百
个分片的 MongoDB 数据库和使用单个 MongoDB 数据库并没有区别。

使用 map 和 reduce 函数

MongoDB 并不要求使用 map 和 reduce 函数。事实上，MongoDB 只依赖于简单的查询语法，
这种语法与 MySQL 中使用的类似。不过，对于希望使用该功能的人，MongoDB 也提供了对这
些函数的支持。