一、从NOSQL(Not Only SQL)说起
常见的数据库可以分为下面的两种类型：
- RDBMS（关系型数据库）：常见的关系型数据库有 Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL；
- NoSQL（非关系型数据库）：常见的非关系型数据库有 MongoDB、Redis、Voldemort、Cassandra、Riak、Couchbase、CouchDB 等。
为什么使用 NoSQL？
NoSQL 全称为“Not only SQL” ，表示非关系型数据库， MongoDB 就是非关系型数据库的一种。随着互联网不断发展，传统关系型数据库在处理超大规模数据以及高并发应用时已经显得力不从心了，而非关系型的数据库则由于其本身特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的问题，特别是大数据应用的难题。
不过，使用 NoSQL 数据库并不一定需要处理大数据。NoSQL（Not Only SQL）是一类非关系型数据库，相比传统的关系型数据库，它更注重可扩展性、高性能和灵活性。
尽管 NoSQL 数据库在处理大规模数据时具有优势，但其应用场景不仅限于大数据。以下是一些使用 NoSQL 数据库的常见情况：
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高性能读写需求：NoSQL 数据库通常以键值对或文档形式存储数据，可以提供快速的读写操作。适用于对响应时间和吞吐量有较高要求的应用，不论数据规模大小。
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灵活的数据模型：NoSQL 数据库不需要遵循固定的表结构，可以动态添加字段，适用于数据结构多变或者半结构化数据的存储和查询。
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分布式环境和横向扩展：NoSQL 数据库天生支持分布式架构，可以方便地进行数据分片和横向扩展，以应对不断增长的数据负载。
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处理大量低价值数据：虽然大数据环境下常使用 NoSQL 数据库，但对于包含大量低价值数据的应用，使用 NoSQL 数据库可以降低存储和维护成本。
总之，NoSQL 数据库的使用并不仅限于大数据场景，它在高性能、灵活性和分布式环境等方面的特点，使得它可以适用于各种规模和类型的应用。选择是否使用 NoSQL 数据库应基于具体需求和应用场景来决定。
二、MongoDB 是什么
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库系统。它采用了JSON格式的BSON文档来存储数据，每个文档都有自己的键值对组成的结构。MongoDB具有以下特点：
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强调灵活的数据模型：MongoDB的文档模型非常灵活，不需要提前定义表结构，可以根据需要动态添加、修改字段。这使得处理半结构化数据或者需求频繁变更的应用更加便捷。
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高性能：MongoDB支持水平扩展，可以在集群中添加更多的节点来增加处理能力。同时，它也支持索引、聚合等功能，提供了快速的查询和聚合操作，适合高并发和大规模读写的场景。
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分布式和容错性：MongoDB天生支持分布式部署，可以将数据分片存储在不同的节点上，提高了横向扩展和容错性能。
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多种数据存储方式：除了传统的单节点方式外，MongoDB也支持副本集和分片集群模式，以满足不同规模和性能需求。
三、MongoDB 使用场景
在以下场景下，MongoDB是一个很好的选择：
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文档型数据：如果你的应用需要处理半结构化的数据，或者数据结构经常变化，MongoDB的灵活性和无需预定义模式的特点非常适合。
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大规模数据处理：MongoDB的分布式架构和水平扩展能力使其在处理大数据量和高并发读写的场景下表现出色。
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实时分析和聚合：MongoDB提供了丰富的聚合操作和强大的查询功能，适用于实时分析和数据挖掘应用。
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原型开发和敏捷开发：MongoDB对数据模型的灵活性和动态添加字段的能力，使得原型开发和敏捷开发过程更加高效和灵活。
细化到具体的场景下，目前主要有：
移动应用
MongoDB 支持二维空间索引，可以高效地查询地理位置关系和检索用户地理位置数据，很好地支撑基于地理位置查询的移动类 App 的业务需求。 同时 MongoDB 动态模式存储方式也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。
物流应用
物流订单状态在运送过程中会不断更新， MongoDB 存储以内嵌 JSON 的形式来存储订单信息，一次查询就能将订单所有的变更读取出来，高效快捷。
视频直播
视频直播行业会产生大量的礼物信息，用户聊天信息等，数据量较大，使用 MongoDB 可存储用户信息、礼物信息以及日志等信息，同时可通过丰富的聚合查询来进行业务分析。
总之，MongoDB是一款强调灵活性、高性能和可扩展性的NoSQL数据库，适用于半结构化数据、大规模数据处理和实时分析等场景，以及需要迅速迭代和快速开发的应用。
