MongoDB高级知识

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一.mongodb适合场景：

1.读写分离：
MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构，三个数据节点位于不同的物理服务器上，自动同步数据。Primary和Secondary节点提供服务。两个节点分别提供独立域名，配合MongoDB Driver可自行实现读取压力分配。

2.业务灵活多变：
由于MongoDB采用No-Schema的方式，对于初创型的业务非常适用，免去变更表结构的痛苦。用户可以将模式固定的结构化数据存储在RDS中，模式灵活的业务存储在 MongoDB中，高热数据存储在云数据库Memcache或云数据库Redis中，实现对业务数据高效存取，相应降低成本投入。

3.移动应用：
云数据库MongoDB版支持二维空间索引，可以完美的支撑基于位置查询的移动类APP的业务需求。同时MongoDB动态模式存储方式非常适合存储多重系统的异构数据，满足移动APP应用的需求。

4.物联网应用：
云数据库MongoDB版性能极高，具备异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的性能，非常适合物联网高并发写入的场景。同时MongoDB的map-reduce功能也可以将大量数据进行聚合分析。

5.核心日志系统：
云数据库MongoDB版在异步落盘场景下可提供极高的插入性能，具备内存数据库的处理能力。MongoDB提供二级索引功能满足动态查询的需求，并且可以利用map- reduce的聚合框架进行多维度的数据分析。

二.mongodb v3.4有那些更新：

1.更快的复制集全量同步：
在拷贝数据的时候，同时建立所有的索引（以前版本只有_id索引是在同步数据时建立的），拷贝数据的阶段，secondary 不断拉取新的 oplog，确保 secondary 的 local 数据库有足够的空间来存储这些临时数据。

2.更高效的负载均衡：
MongoDB 3.2及以前版本里，分片集群的负载均衡由mongos负责，多个 mongos 会抢一个分布式锁，抢锁成功的 mongos 会对执行负载均衡任务，在shard间迁移chunk；在3.4版本里，负载均衡将由config server的 primary 节点负责，负载均衡并发度及效率上会有大的提升。

3.更丰富的Aggregation操作：
MongoDB 在3.4版本增加了大量的 aggregation 操作符，数据分析功能更加强大，如bucket 能方便的对数据进行分类；$grahpLookup 在 3.2的$lookup 的基础上更进一步，能支持更复杂的关系运算；$addFields使得文档操作更丰富，比如将某些字段求和存储为新的字段。

4.支持 Sharding Zones：
分片集群里引入了 Zone 的概念，主要取代现在的 tag-aware sharding 机制，能将某些数据分配到指定的一个或多个 shard 上，这个特性将极大的方便 sharding cluster 的跨机房部署。

5.支持 Collation：
MongoDB 3.4 开始支持 collation，在之前的版本里，文档里存储的字符串，不论是中文还是英文，不论大小写，一律按字节来对比，引入 collation 后，支持对字符串的内容进行解读，可以按使用的 locale 进行对比，也支持对比时忽略大小写。

6.支持只读视图（Read-only views）：
MongoDB 3.4里增加了对只读视图的支持，视图将集合里满足某个查询条件的数据虚拟成一个特殊的集合，用户可以在特殊的集合上做进一步的查询操作。

7.引擎更新换代：

WiredTiger存储引擎：基于 btree 结构组织数据，相比 MongoDB早期的 mmapv1 存续引擎性能上有非常大的提升，而且支持数据压缩，存储成本更低。
RocksDB存储引擎：是基于 LSM tree 结构组织数据，其针对写入做了优化，将随机写入转换成了顺序写入，能保证持续高效的数据写入。
TerarkDB存储引擎：借助 TerarkDB 的全局压缩技术，在提高压缩率的同时，能大幅提高随机查询的性能。

巴特西

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