mongodb与mysql命令对比传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。 

mongoDB 高可用 mongoDB支持在多个机器中通过异步复制达到故障转移和实现冗余。多机器中 同一时刻只有一台是用于写操作。正是由于这个情况，为mongoDB提供了数据 一致性的保障。担当主角色的机器能把读操作分发给slaves/secondaries。

测试方案：用js脚本创建向一个collection里插入一百万个文档，测量mongo占用内存，硬盘数据文件大小（优化数据库设计），插入时间，在一百万条基础上做find操作。内存：启动mongodb后，内存： 插入100w条数据过程： 未导入数据： 导入数据： 做查询：导入数据： 创建100w个文档，时间2分26秒左右（测试5次）Find查询：未建索引情况下，测试5次，击中索引，基本只需要0ms（测试不到），平均3.4秒。

mongoDB部署 集群包含一个或者多个shard shard存储数据集合的一部分数据 shard为replica set集群 一个replica set由一个primary和多个secondary和arbiter(可选）组成 如果primary失效，自动选举一个secondary为primary 写入请求只能在primary上做单点写入维持数据一致性 读取请求会发送给primary，最终的读取操作分布在多个secondary上 数据读取和写入请求自动路由到集群的shard 集群包含多个配置服务器 数据分区信息（哪些数据存放在哪些shard上） 集群中包含多个请求路由器 Mongos，接收数据写入读取请求，并将请求路由到目标shard上 一个路由器可以服务多个客户端app App通过程序扩展接口连接mongos

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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。其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。本文是一个MongoDB的入门级教程，手把手的教会读者使用MongoDB，并将学习过程中可能遇到的问题一一列举。本文不是用长篇的文字来理论性描述MongoDB的各方面知识，而是用图文并茂的方法来讨论MongoDB，希望用最短的时间使开发人员熟悉MongoDB。

MongoDB是一个面向文档的数据库系统。使用C++编写，不支持SQL，但有自己功能强大的查询语法。MongoDB使用BSON作为数据存储和传输的格式。BSON是一种类似JSON的二进制序列化文档，支持嵌套对象和数组。MongoDB很像MySQL，document对应MySQL的row，collection对应MySQL的table。Windows下MongoDB操作MongoDB在Windows上的安装运行很方便。

mongoDB支持在多个机器中通过异步复制达到故障转移和实现冗余。多机器中 同一时刻只有一台是用于写操作。正是由于这个情况，为mongoDB提供了数据 一致性的保障。担当主角色的机器能把读操作分发给slaves/secondaries。采用Replica Sets的集群方案，这个方案与Master-Slave Replication的集群方案类 似，数据服务器也有主从的区别。优点是主数据服务器或从数据服务器挂掉后，会自动 切换主数据库，不用人工干预，稳定性比Master-Slave Replication。缺点是需要客户 端的驱动支持，因为客户端在与主服务器连接失败后，会向集群的其他服务器发一条特 殊的指令询问，谁是新的主数据服务器。集群的服务器在不做分区的前提下，分成三 种，主数据服务器，从数据服务器，选举服务器（只做投票不存储数据），若做数据分 区还有配置服务器。

MongoDB集群中包含一个自动分片模块("mongos").自动分片可以用于构建一个大规模的可扩展的数据库集群,这个集群可以并入动态增加的机器。自动建立一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分表存储在sharding的各个节点上。在一个mongodb的集群中包括一些shards(mongod进程)，mongos的路由进程，一个或多个config服务器。sharding是一种对大规模数据存储的一种策略，关于sharding的详细信息可以查看这里。也许有人会问，为什么需要做这种策略，因为在一个大型系统中最后的瓶颈会落在网络的带宽和磁盘的读写上，如果将数据分布在多个机器上的多个磁盘上，将会系统数据的处理能有所提高。

MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。

知不觉房产系统已经使用MongoDB一年多了，记得一年多以前，正是NOSQL被热炒时，MongoDB更是作为NOSQL中的佼佼者，被炒得火烫，也应该就在当时被这股火烫着了，所以义无反顾的选择了MongoDB，现在想想当时确实有些冲动了，当时MongoDB的资料还是比较少，更别说中文资料了，后来还出现使用MongoDB成功应用的范例Foursquare的宕机事件。现在确实应该很感谢MongoDB为我们的系统服务了一年了，在这一年的时间里，确实出现过不少的小问题，特别是在管理操作上，这大概也是因为MongoDB在系统维护上不如Mysql那样有着各种的业界实践，往往就只能通过管理员自己去摸索。

MongoDB 快速入门

介绍到了在MongoDB的控制台完成MongoDB的数据操作，通过前一篇文章我们对MongoDB有了全面的认识和理解。现在我们就用Java来操作MongoDB的数据。

MongoDB是一款开源，高性能，可扩展，无模式，面向文档(与JSON类似的数据模式)的数据库。后文有详细说明。Cassandra是一个网络社交云计算方面理想的数据库。是有一堆数据库节点共同构建的一个分布式网络服务。对Cassandra的一个写操作，会被复制到其它节点上去，读操作时，会被路由到某个节点去读取。

mongodb 简单使用

Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能： ◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。 ◆动态查询：Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。 ◆完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。 ◆查询监视：Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。 ◆复制及自动故障转移：Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。 ◆高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）。 ◆自动分片以支持云级别的伸缩性（处于早期alpha阶段）：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。 MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。

  Java端要向mongoDB插入java对象时，我用了到morphia开源组件。官网：code.google.com/p/morphia   只写了DAO层的java代码，能够满足常用的增、删、改、查、分页等操作。