最近看一本书，铃木敏文的《零售的哲学》，里面提到一个很有意思的观点，711核心使命是提供便利，围绕便利场景，提供一系列食品、ATM服务等，而不是和超市去PK货物品种。
联想到常见的NOSQL数据库和传统关系型数据的区别也有点类似；传统关系型数据库发展了几十年，就像超市一样，功能非常多，非常完善，也是进入到各个行业中去。NOSQL从一出生就是带着解决关系数据中的某些场景的不突出/不擅长的使命。
另外一些新数据库又思考着突破NoSQL的场景的限制，想着同时解决OTLP/OLAP，也有诞生了NewSQL或者HTAP的概念，典型的有TiDB/CockroachDB。
可以说，随着技术的发展，尤其是硬件的更新，新的存储和新的网络，NOSQL数据库有几个趋势：
1、融合和跨界是各个数据库（NOSQL/NEWSQL/SQL）当前选择，所以各个NOSQL数据库相互之间重叠能力很多，但是未来是否有一个大一统的数据库？这个未必。
2、数据库场景化趋势非常明显，围绕核心擅长的场景，去补齐和完善周边生态和能力也显得尤为重要。
讲了这么多NOSQL数据库大的趋势和概念，接下来我会梳理下常见的一些NOSQL数据库关键能力和适合的场景。
本文是第二篇，梳理MongoDB适合的关键能力和适合场景。梳理不全的地方，请大家留言补充！
前面有一些相关文章，大家可以看看：
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01
MongoDB简介
MongoDB是一个介于关于数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的，语法类似Javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库
- 面向集合(Collenction-Orented)
意思是数据被分组存储在数据集中被称为一个集合(Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似于数据库中的表，不同的是它不需要定义任何模式
- 模式自由(schema-free)
意思是集合里面没有行和列的概念，下面的两个例子是可以存储在同一个集合中：
{“name”:”mongo”}
{“age”:25}
- 文档型(documents)
意思是我们存储的数据是键值对的集合，键是字符串，值可以是数据类型集合中任意的类型，包括数组文档，每个文档相当于关系型数据库中的一个记录
02
MongoDB特点
MongoDB的特点是高性能、易部署、易使用、存储数据非常方便，主要特性有：
- 文件存储格式为BSON (一种json的扩展)，面向集合存储，易于存储对象类型的数据，模式自由
- 对嵌套数据模型的支持减少了数据库系统的IO操作；
- 索引支持更快地查询操作，支持嵌套文档和数组的键索引。
- 支持动态查询
- 支持全文搜索，地理位置索引等
- 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（图片视频等） GridFS
- 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 Map / Reduce
- MongoDB的同步机制（称为replica sets，复制集合，即保持了相同数据集合同步的MongoDB服务器集群），提供了自动失效备援（automatic failover）和数据冗余性（data redundancy）支持。
- 水平伸缩性
- 自动分片部署数据到机器集群的功能
- 复制集合（replica sets）能够为低延迟高吞吐量的部署提供最终一致性。 > 以上内容来自MongoDB官网介绍，对于前端工程师来说，MongoDB最大的好处就是，可以使用Javascript的语法来方便的完成数据库的CRUD操作。
03
支持不完善
- 多表关联: 仅仅支持Left Outer Join
- SQL 语句支持: 查询为主，部分支持
- 多表原子事务: 不支持
- 多文档原子事务:不支持
- 16MB 文档大小限制
- 不支持中文排序
- 服务端 Javascript 性能欠佳
04
适合场景
- 持久化缓存层
- 高效的实时性
- 用于对象及JSON数据的存储
- 高伸缩性的场景
- 大尺寸，低价值的数据存储
05
不适合场景
- 要求高度事务性的系统
- 传统的商业智能应用
- 复杂多表查询
参考文档：when to use mongodb-tj.pdf
梳理不全的地方，请大家留言补充！
