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- #每天一个知识点#
MongoDB索引有什么用?
和关系型数据库类似，MongoDB中也有索引。索引的目的主要是用来提高查询效率，如果没有索引的话，MongoDB必须执行集合扫描 ，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询存在合适的索引，MongoDB可以使用该索引来限制它必须检查的文档数量。并且，MongoDB 可以使用索引中的排序返回排序后的结果。
虽然索引可以显著缩短查询时间，但是使用索引、维护索引是有代价的。在执行写入操作时，除了要更新文档之外，还必须更新索引，这必然会影响写入的性能。因此，当有大量写操作而读操作少时，或者不考虑读操作的性能时，都不推荐建立索引。展开评论点赞 - #每天一个知识点#
MongoDB 支持哪些存储引擎？
存储引擎（Storage Engine）是数据库的核心组件，负责管理数据在内存和磁盘中的存储方式。
与 MySQL 一样，MongoDB 采用的也是 插件式的存储引擎架构 ，支持不同类型的存储引擎，不同的存储引擎解决不同场景的问题。在创建数据库或集合时，可以指定存储引擎。
插件式的存储引擎架构可以实现 Server 层和存储引擎层的解耦，可以支持多种存储引擎，如 MySQL 既可以支持 B-Tree 结构的 InnoDB 存储引擎，还可以支持 LSM 结构的 RocksDB 存储引擎。
在存储引擎刚出来的时候，默认是使用 MMAPV1 存储引擎，MongoDB4.x 版本不再支持 MMAPv1 存储引擎。
现在主要有下面这两种存储引擎：
1. WiredTiger 存储引擎：自 MongoDB 3.2 以后，默认的存储引擎为 WiredTiger 存储引擎open in new window 。非常适合大多数工作负载，建议用于新部署。WiredTiger 提供文档级并发模型、检查点和数据压缩（后文会介绍到）等功能。
2. In-Memory 存储引擎：In-Memory 存储引擎open in new window在 MongoDB Enterprise 中可用。它不是将文档存储在磁盘上，而是将它们保留在内存中以获得更可预测的数据延迟。
此外，MongoDB 3.0 提供了 可插拔的存储引擎 API ，允许第三方为 MongoDB 开发存储引擎，这点和 MySQL 也比较类似。展开赞过 评论2 - #每天一个知识点#
MongoDB适合什么应用场景？
MongoDB的优势在于其数据模型和存储引擎的灵活性、架构的可扩展性以及对强大的索引支持。
选用MongoDB应该充分考虑MongoDB的优势，结合实际项目的需求来决定：
1. 随着项目的发展，使用类JSON格式（BSON）保存数据是否满足项目需求？MongoDB中的记录就是一个BSON文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于JSON对象，是 MongoDB中的基本数据单元。
2. 是否需要大数据量的存储？是否需要快速水平扩展？MongoDB 支持分片集群，可以很方便地添加更多的节点（实例），让集群存储更多的数据，具备更强的性能。
3. 是否需要更多类型索引来满足更多应用场景？MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多键索引、哈希索引、文本索引、 地理位置索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。展开赞过 评论2 - #每天一个知识点#
MongoDB有什么特点？
1.数据记录被存储为文档：MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。
2.模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式，能够用更少的数据对象表现复杂的领域模型对象。
3.支持多种查询方式：MongoDB 查询 API 支持读写操作 (CRUD)以及数据聚合、文本搜索和地理空间查询。
4.支持 ACID 事务：NoSQL 数据库通常不支持事务，为了可扩展和高性能进行了权衡。不过，也有例外，MongoDB 就支持事务。与关系型数据库一样，MongoDB 事务同样具有 ACID 特性。MongoDB 单文档原生支持原子性，也具备事务的特性。
5.高效的二进制存储：存储在集合中的文档，是以键值对的形式存在的。键用于唯一标识一个文档，一般是 ObjectId 类型，值是以 BSON 形式存在的。BSON = Binary JSON， 是在 JSON 基础上加了一些类型及元数据描述的格式。
6.自带数据压缩功能：存储同样的数据所需的资源更少。
7.支持 mapreduce：通过分治的方式完成复杂的聚合任务。不过，从 MongoDB 5.0 开始，map-reduce 已经不被官方推荐使用了，替代方案是 聚合管道。聚合管道提供比 map-reduce 更好的性能和可用性。
8.支持多种类型的索引：MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多键索引、哈希索引、文本索引、 地理位置索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。
9.支持 failover：提供自动故障恢复的功能，主节点发生故障时，自动从从节点中选举出一个新的主节点，确保集群的正常使用，这对于客户端来说是无感知的。
10.支持分片集群：MongoDB 支持集群自动切分数据，让集群存储更多的数据，具备更强的性能。在数据插入和更新时，能够自动路由和存储。
11.支持存储大文件：MongoDB 的单文档存储空间要求不超过 16MB。对于超过 16MB 的大文件，MongoDB 提供了 GridFS 来进行存储，通过 GridFS，可以将大型数据进行分块处理，然后将这些切分后的小文档保存在数据库中。展开评论点赞 - #每天一个知识点#
MongoDB 的存储结构是什么？
MongoDB 的存储结构区别于传统的关系型数据库，主要由如下三个单元组成：
文档（Document）：MongoDB 中最基本的单元，由 BSON 键值对（key-value）组成，类似于关系型数据库中的行（Row）。
集合（Collection）：一个集合可以包含多个文档，类似于关系型数据库中的表（Table）。
数据库（Database）：一个数据库中可以包含多个集合，可以在 MongoDB 中创建多个数据库，类似于关系型数据库中的数据库（Database）。
也就是说，MongoDB 将数据记录存储为文档 （更具体来说是BSON 文档），这些文档在集合中聚集在一起，数据库中存储一个或多个文档集合。展开等人赞过 317