mongodb是一个可扩展、灵活的NoSQL文档数据库平台，旨在克服关系型数据库的局限性和其他NoSQL解决方案的不足。mongodb因其水平扩展和负载均衡能力而闻名，这为应用开发者提供了前所未有的灵活性和可扩展性。
mongodb atlas是全球领先的现代云数据库服务。使用Atlas，开发者可以在AWS、Azure和Google Cloud上部署完全管理的云数据库。一流的数据安全和隐私标准实践意味着开发者可以放心，因为他们可以立即访问他们为企业级应用开发所需的可用性、可扩展性和合规性。
mongodb数据库平台已被下载超过2亿次，MongoDB University注册用户超过180万。有10多种语言的驱动程序，社区还添加了更多。最棒的是，mongodb完全免费使用。
无论您需要在本地运行还是在公有云上运行，mongodb都为开发者提供了一系列有用的开箱即用功能。
让我们来看看mongodb最基本的技术特性。
mongodb的设计着眼于开发者的生产力和灵活性。它是一个面向文档的数据库，这意味着数据以文档的形式存储，文档被组织在集合中。文档模型对于开发者来说更加自然，因为文档是自包含的，可以被视为对象。这意味着开发者可以专注于他们需要存储和处理的数据库，而不是担心如何在不同严格的数据表中分割数据。
文档被组织在集合中。然而，单个集合中的文档并不一定需要具有完全相同的字段集。这就是我们所说的“灵活模式”。这种灵活性允许开发者更快地迭代并迁移不同模式之间的数据，而无需停机。不过，如果您想在某个时刻锁定模式，可以通过为您的集合应用验证规则来实现。
mongodb中的文档以BSON格式存储，这是一种二进制编码的JSON格式。这意味着数据以二进制格式存储，比JSON快得多。这还允许存储二进制数据，这对于存储图像、视频和其他二进制数据非常有用。尽管BSON是一种二进制编码格式，但使用您编程语言的mongodb驱动程序处理它仍然非常容易。
要了解更多关于文档模型的信息，请参阅文档数据库文章。
分片是将较大的数据集分散到多个分布式实例，或“分片”的过程。当应用于特别大的数据集时，分片有助于数据库分配和更好地执行可能otherwise复杂和繁琐的查询。没有分片，扩展拥有数百万日活跃用户的增长型网络应用几乎是不可能的。
MongoDB中的分片允许实现更高的水平扩展性。水平扩展意味着每个集群中的每个分片都包含数据集的一部分，本质上作为一个单独的数据库。结合分布式分片的数据形成一个单一、全面的数据库，更适合处理流行、增长的应用需求，且无需停机。
在分片环境中，所有客户端操作都通过一个轻量级的过程mongos来处理。根据分片键，mongos可以将查询定向到正确的分片。适当的分片也有助于更好的负载均衡。
查看专门的数据库分片文章，了解更多关于不同分片架构及其解决的问题。
当数据仅存储在单个服务器上时，它面临着多个潜在的故障点，如服务器崩溃、服务中断，甚至是老式的硬件故障。任何这些事件都会使访问数据变得几乎不可能。
通过部署多个服务器进行灾难恢复和备份，复制可以让你绕过这些脆弱性。跨多个服务器的水平扩展大大增加了数据的可用性、可靠性和容错性。使用读偏好，复制可以潜在地将读负载分散到副本集的次要成员。
在MongoDB中，使用副本集来完成这个目的。主服务器或节点接受所有写操作，并将这些相同的操作应用于次要服务器，从而复制数据。如果主服务器发生关键故障，任何次要服务器都可以被选为主节点。如果以前的主节点重新上线，它将作为新主节点的次要服务器。
MongoDB Atlas，MongoDB的数据库即服务（DBaaS）平台，至少有三个成员的副本集。它们可以跨越多个区域，甚至是你选择的多个云服务提供商。
查看复制文章，了解更多关于MongoDB中复制的工作原理。
身份验证是MongoDB中的一个关键安全功能。身份验证确保只有授权用户才能访问数据库。没有身份验证，任何人都可以访问你的数据。
MongoDB为用户提供了一系列的身份验证机制来访问数据库。最常见的是盐值挑战响应身份验证机制（SCRAM），这是默认机制。当使用时，SCRAM要求用户提供身份验证数据库、用户名和密码。
要了解更多关于SCRAM和其他可用的身份验证机制，请查看MongoDB身份验证文章。
MongoDB Atlas中的数据库触发器是一个强大的功能，允许你在数据库中发生某些事件时执行代码。例如，你可以使用触发器在文档插入、更新或删除时执行脚本。触发器还可以安排在特定时间执行。
MongoDB Atlas允许你以简单直观的方式创建和管理触发器。你可以通过Atlas UI控制你的触发器。
数据库触发器是执行审计、确保数据一致性和数据完整性以及执行复杂事件处理的好方法。查看专门的数据库触发器文章，了解更多关于不同类型触发器的信息以及如何使用它们。
时间序列数据通常由记录数据的设备生成，例如传感器。数据存储在文档集合中，每个文档都包含一个时间戳和一个值。MongoDB提供了一些功能来帮助您管理时间序列数据。
MongoDB的本地时间序列集合旨在提高存储效率，并在测量序列中表现良好。您有一系列参数可以控制时间序列数据的存储，包括测量的粒度（测量之间的时间间隔）和旧数据的过期阈值。
要了解更多关于本地时间序列集合和其他使处理时间序列数据更轻松的MongoDB功能，请查看时间序列数据文章。
在设计数据库模式时，无法预先知道最终用户将执行的所有查询。即席查询是一个短生命周期的命令，其值取决于变量。每次执行即席查询时，结果可能因涉及的变量而异。
优化即席查询的处理方式在规模较大的情况下可以产生显著差异，当可能需要考虑数千到数百万个变量时，这也是为什么MongoDB——一个面向文档的、灵活的模式数据库——在需要实时分析的企业应用程序中成为了云数据库平台的首选。通过实时更新即席查询的功能，性能的提升可以产生颠覆性的变化。
MongoDB支持字段查询、地理查询和正则表达式搜索。查询可以返回特定字段，并考虑用户定义的函数。这是通过MongoDB索引、BSON文档和MongoDB查询语言（MQL）实现的。MongoDB还支持通过聚合框架进行聚合。
要了解更多关于MongoDB的分析功能，请查看专门的实时分析文章。
根据我们的经验，许多技术支持团队未能解决用户的问题之一是索引。正确地执行索引旨在提高搜索速度和性能。未能正确定义适当的索引可能会导致各种访问问题，如查询执行和负载平衡问题。
没有适当的索引，数据库被迫逐个扫描文档以识别匹配查询语句的文档。但是，如果每个查询都存在适当的索引，服务器可以最优地执行用户请求。MongoDB提供了一系列索引和功能，具有特定语言排序顺序，支持复杂的访问模式。
值得注意的是，MongoDB索引可以根据需要创建，以适应实时不断变化的查询模式和应用程序需求。它们也可以在任何文档的任何字段上声明，包括嵌套在数组中的字段。
查看性能最佳实践：索引文章，了解更多关于不同类型的索引以及如何使用它们。
最终，最优的负载均衡仍然是大型企业应用程序大规模数据库管理的圣杯之一。将数百万个客户端请求正确地分配到数百或数千个服务器上，可以带来明显的（并且非常受欢迎的）性能差异。
幸运的是，通过水平扩展功能如复制和分片，MongoDB支持大规模负载均衡。该平台能够处理对同一数据的多个并发读写请求，并使用业界领先的并发控制和锁定协议，确保数据一致性。无需添加外部负载均衡器——MongoDB确保每个用户都能获得所需数据的持续视图和优质体验。
如果您想了解分片集群中的负载均衡如何工作，请查看MongoDB文档中的分片集群平衡器页面。
MongoDB是一个灵活的文档型数据库平台，旨在成为企业应用程序的首选云数据库。MongoDB提供了一系列功能，使其成为各种应用的理想选择。
MongoDB Atlas是MongoDB的DBaaS（数据库即服务）平台，提供完全托管的MongoDB集群，每个用户都有独立的MongoDB实例。Atlas拥有MongoDB企业实例的所有功能，并且可以一键实现水平和垂直扩展。您可以通过创建免费集群来开始使用MongoDB Atlas。
NoSQL数据库是一代新的数据库技术，旨在提供灵活、可扩展和可靠的解决方案，用于存储和检索数据。NoSQL数据库最显著的特点包括
MongoDB是一个文档型NoSQL数据库平台，提供了许多重要功能。其中主要包括