What is NoSQL? How MongoDB Revolutionized the Database
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
NoSQL (Not only SQL) 是一类用于存储和处理数据的非关系型数据库。与传统的关系型数据库相比，NoSQL 在结构化数据方面拥有更大的灵活性、高性能、高可用性等优点。然而，NoSQL 提供的特性也同样带来了新的挑战——如何在大规模数据量下保持高性能、可扩展性和易维护性。随着互联网公司对大数据的需求不断增加，越来越多的企业开始采用 NoSQL 作为其核心数据库系统。今天，MongoDB 就是一个典型的 NoSQL 产品，它最初是在 2007 年由 Monty Python 和 the Holy Grail 开发者创造出来的。 本文将从以下几个方面对 NoSQL 进行介绍和探讨： 1. NoSQL 的主要特征 NoSQL 有以下几种主要特征： · 无模式（Schema-less）：没有预定义的字段、表结构或文档格式。数据模型可以自由地变化，以满足应用需求的变化。 · 没有固定 schema：不需要事先设计数据库表结构和数据类型。每条记录都可以动态添加、修改或删除字段。 · 分布式存储：数据分布在不同的服务器上，可以使用复制功能实现高可用性。 · 支持索引：支持对查询结果进行排序和检索的索引机制。 · 不依赖于事务：无需使用 ACID 事务支持，可以实现更高的并发访问率。 2. MongoDB 特色 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。最大的特色之一是支持丰富的数据类型。除了字符串、数字、日期和数组外，还包括对象、符号表、散列、范围索引、空间索引以及二进制数据。另一大特色是支持 Map/Reduce 和聚合框架，可以轻松实现复杂的分析查询。 另外，MongoDB 为分布式部署提供了很多便利。它可以使用副本集（replica set）、分片集群和云服务平台。此外，它还内置了一套自动故障转移和恢复机制，可以保证数据的安全性。 # 2. 基本概念术语说明 首先，让我们来看一下 MongoDB 中的一些基本概念、术语及它们的含义。这些概念和术语将帮助你更好地理解和使用 MongoDB。 1. Collection: 集合(collection)，它类似于关系数据库中的表格，存储数据记录。一个集合中可以包含多个文档(document)。 2. Document: 文档(document)，它是一个类似 JSON 对象的数据结构。文档中可以嵌入各种数据类型，如字符串、数字、数组、对象和其他文档。 3. Field: 域(field)，它是文档的组成部分。每个域由名称和值组成。域可以是简单的值，也可以是一个子文档或者一个数组。 4. Index: 索引(index)，它用来快速找到集合中的指定文档。索引是一种特殊的数据结构，存储在集合内部。当查找时，索引可以帮助加快速度。 5. Query Language: 查询语言(query language)，它用于搜索、过滤和更新文档。MongoDB 使用基于文档的查询语言，比如 SQL 。 6. Shell: 命令行接口(shell)，它提供交互式命令行界面，可以执行诸如创建、查询和修改集合、文档和索引等任务。 7. ObjectId: Object ID ，它是文档的唯一标识符。 # 3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解 接下来，让我们来学习 MongoDB 中最重要的两个部分——查询语言和 Map/Reduce 功能。 ## （1）查询语言 查询语言是 MongoDB 提供的强大功能之一。通过查询语言，你可以用一种简单、灵活的方式来搜索、过滤和更新文档。查询语言支持丰富的语法规则和运算符，比如条件查询、逻辑运算、文本搜索、排序和聚合等。 为了方便起见，我们假设有一个名为 users 的集合，其中存储了用户信息，并已设置了一个 _id 域作为主键索引。假设用户数据如下：
{
"_id": "1",
"name": "John Doe",
"age": 30,
"city": "New York"
}
{
"_id": "2",
"name": "Jane Smith",
"age": 25,
"city": "San Francisco"
}
{
"_id": "3",
"name": "Bob Johnson",
"age": 40,
"city": "Chicago"
}
代码解读为了查询年龄大于 30 岁的所有用户，可以这样编写查询语句：
db.users.find({ age: { $gt: 30 } })
代码解读输出结果为：
{ "_id" : "3", "name" : "Bob Johnson", "age" : 40, "city" : "Chicago" }
代码解读该语句首先选择users集合，然后匹配age域的值是否大于30。其中，$gt表示‘大于’运算符。
（2）Map/Reduce
Map/Reduce 是 MongoDB 提供的一个分布式数据处理框架。它允许在集合的文档中应用计算功能，生成新的文档。Map/Reduce 可以被视为一种编程模型，提供了一种并行化文档处理的方法。其核心思路是将一个函数应用于集合的文档，生成中间结果。然后将中间结果合并为最终结果。Map/Reduce函数接收三个参数：当前文档、键值、文档集合。假设有一个名为 books 的集合，存储了书籍信息。现要计算出各个城市的图书数量，我们可以使用 Map/Reduce 方法：
function map() {
emit(this.city, 1); // 向每个城市投放一个值
}
function reduce(key, values) {
var total = 0;
for (var i = 0; i < values.length; i++) {
total += values[i];
}
return total;
}
db.books.mapReduce(map, reduce, { out: "results" });
代码解读上述代码中的emit()函数负责将各城市对应的文档数量传递到中间结果中。reduce()函数负责将所有城市对应的文档数量汇总，计算出最终的图书总量。最后，通过out参数来指定输出结果的集合名称，输出结果的名称如下所示。
{ "_id" : "New York", "value" : 1 }
{ "_id" : "San Francisco", "value" : 1 }
{ "_id" : "Chicago", "value" : 1 }
代码解读从输出结果可以看到，每个城市的图书数量均为 1。
4. 具体代码实例和解释说明
本节给出一些具体的代码实例，可以更好地理解 MongoDB。
（1）创建集合
构建一个名为 students 的集合，该集合包含学生的名字、年龄、语文成绩、数学成绩、物理成绩等详细信息。
use students
db.createCollection('students')
代码解读（2）插入文档
插入一条学生信息到 students 集合中。
db.students.insertOne({
name: 'Alice',
age: 19,
math: 90,
science: 85,
english: 95
})
代码解读返回结果：
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("612d6f3f271c13118c9239e8")
}
代码解读此时，students 集合中包含一条文档：
{
"_id" : ObjectId("612d6f3f271c13118c9239e8"),
"name" : "Alice",
"age" : 19,
"math" : 90,
"science" : 85,
"english" : 95
}
代码解读（3）查询文档
查询年龄小于等于 20 的所有学生信息。
db.students.find({ age: { $lte: 20 } }).pretty()
代码解读返回结果：
{
"_id" : ObjectId("612d6f3f271c13118c9239e8"),
"name" : "Alice",
"age" : 19,
"math" : 90,
"science" : 85,
"english" : 95
}
代码解读（4）修改文档
修改 Alice 的数学成绩，将其修改为 92。
db.students.updateOne(
{ name: 'Alice' },
{ $set: { math: 92 } }
)
代码解读返回结果：
{
"acknowledged" : true,
"matchedCount" : 1,
"modifiedCount" : 1,
"upsertedCount" : 0
}
代码解读此时，students 集合中的 Alice 的数学成绩已经变为 92。
（5）删除文档
删除年龄大于等于 20 的所有学生信息。
db.students.deleteMany({ age: { $gte: 20 } })
代码解读返回结果：
{
"acknowledged" : true,
"deletedCount" : 1
}
代码解读此时，students 集合中不存在年龄大于等于 20 的学生信息。
（6）创建索引
为 students 集合创建 name 和 age 两个域的索引。
db.students.createIndex({ name: 1, age: -1 })
代码解读返回结果：
"name_1_age_-1"
代码解读（7）全文搜索
对 students 集合中的姓名字段建立全文索引。
db.students.createIndex({ name: "text" })
代码解读返回结果：
"name_text"
代码解读用 “张” 关键字搜索姓名。
db.students.find({$text: {$search: "张"}}).sort({"score": {"$meta": "textScore"}}).limit(2)
代码解读返回结果：
{
"_id" : ObjectId("612d7a1c271c13118c9239ea"),
"name" : "李白",
"age" : 22,
"math" : 100,
"science" : 90,
"english" : 80
}
代码解读用 “王” 关键字搜索姓名。
db.students.find({$text: {$search: "王"}}).sort({"score": {"$meta": "textScore"}}).limit(2)
代码解读返回结果：
{
"_id" : ObjectId("612d7a1c271c13118c9239ec"),
"name" : "王五",
"age" : 24,
"math" : 90,
"science" : 80,
"english" : 90
}
代码解读5. 未来发展趋势与挑战
在移动互联网和物联网技术的广泛应用下，NoSQL技术逐渐崭露头角。NoSQL一词不仅指代非关系型数据库，还涵盖了数据库集合，其中包括SQL风格的关系型数据库以及基于键值对的文档型数据库。近年来，业界对NoSQL的关注主要集中在以下几个方面：数据存储、数据检索、数据一致性与数据安全性。
随着互联网公司业务的扩展，海量数据开始涌现。在当前网络环境下，存储海量数据成为必要，例如社交媒体平台的用户数据、电子商务平台的交易数据等。与此同时，大数据领域的NoSQL技术逐渐占据主导地位，包括Apache Hadoop、MongoDB、Cassandra、HBase、DynamoDB等。尽管NoSQL技术提供了极高的扩展性和灵活性，但同时也带来了复杂性和易错性。很多时候，由于对实时性要求不高，导致数据的一致性无法保证，从而造成数据不准确或丢失。例如，在高并发场景下，锁的问题可能导致数据不一致，最终导致数据丢失或错误。因此，业界对NoSQL的时效性要求日益提高。NoSQL由于不支持结构化查询语言，且对JSON格式不友好，难以满足搜索引擎对结构化数据的需求。目前，已有多家公司转向基于NoSQL的搜索引擎，如SolrCloud和Elasticsearch。随着企业服务能力需求的提升，传统技术可能无法满足现代需求。例如，医疗保健领域已出现FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）标准，旨在促进医疗机构、制药公司与消费者的互通互助。FHIR以FHIR规范为基础，构建了包括FHIR Server、FHIR Client、FHIR Data Repository等工具，实现了跨医院和跨科室的医疗服务共享。国内的国产医疗软件FHIRon已推出，推动更多企业采用FHIR规范。随着人们对健康生活的关注提升，NoSQL技术正逐步向融合应用方向发展，致力于打造具有全球影响力的开源生态圈。
6. 附录常见问题与解答
Q1：什么是 NoSQL？ A1：NoSQL 是 Not Only SQL 的全称，表示它不局限于单一的关系型数据库。其概念源自 Google 2008 年发布的重要论文《Bigtable》。全称为“Not only SQL”，该技术通过降低对特定数据库管理系统依赖，能够灵活应对各种复杂需求。其主要优势包括：
- 可扩展性：NoSQL 支持水平扩展，通过集群、分片和副本等技术实现快速扩展；
- 弹性可靠性：NoSQL 通过冗余备份和故障切换等措施，有效保障了数据的安全性；
- 灵活的数据模型：NoSQL 提供了丰富的数据类型，能够存储半结构化和不可预知的数据；
- 大数据分析：NoSQL 的 MapReduce 功能支持大数据分析，能够快速处理海量数据；
- 海量数据访问：NoSQL 通过支持索引和查询优化措施，显著提升了数据的访问速度。
Q2：NoSQL 与关系型数据库的区别有哪些？ A2：在结构和组织数据方面，关系型数据库通常遵循严格的模式，而NoSQL数据库则不受限制，其数据结构可以灵活调整。数据存储方式上，关系型数据库通常以表的形式组织，每个表由多列和多行构成，而NoSQL数据库则采用不同的存储方式。在事务处理和数据一致性方面，关系型数据库依赖事务机制，确保数据的一致性，而NoSQL数据库则无需事务支持，能够实现更高的并发访问。在索引功能和查询优化方面，关系型数据库拥有完善的功能，支持关系运算并提供查询优化器以提升效率，而NoSQL数据库则不具备索引功能，通常只需通过查询关键词来检索数据。NoSQL数据库通常不自带默认的SQL引擎，需要依赖数据库厂商提供的自定义SQL接口进行操作。
BSON是什么？ BSON作为Binary JSON的缩写，意为二进制形式的JSON。BSON被设计用于在MongoDB中传输数据，其区别在于：
- 所有数据均以二进制编码表示；
- BSON中的元素仅限于以下数据类型：double、string、object、array、binary、undefined、objectId、boolean、date、null。
Q4：NoSQL 的适用范围极为广泛。NoSQL 与传统关系型数据库之间显著区别在于它没有固定的模式，能够灵活地定义和调整数据结构。因此，特别适合那些对数据的灵活性和快速扩展有较高需求的应用场景。
- 超大规模数据 NoSQL 数据库在处理大数据时具有优势。它可以承载高吞吐量的数据，并通过水平扩展实现容量的无限增长。
- 实时应用 NoSQL 数据库适用于实时的应用场景，如实时监控、实时推荐系统、实时分析等。这种应用需要处理大量的数据，并且保证数据的实时响应。
- 高可用性和高并发 NoSQL 数据库可以通过冗余备份和分片实现高可用性和高并发。
- 多样的查询方式 NoSQL 数据库支持丰富的数据结构，包括键值对、文档、图形、列族、对象等。它可以根据不同的查询方式返回不同的数据。
Q5：MongoDB 为何成为数据存储领域的首选？ A5：MongoDB 为何成为数据存储领域的首选？因为它是最受欢迎的 NoSQL 数据库。MongoDB Inc.在2010年10月完成了首轮融资，估值达到1000万美元，当时是美国上市的最新一笔IPO。截至2021年8月，MongoDB 已经成功转型为全球三大社交媒体平台之一，同时也成为全球第八大搜索引擎、全球第四大移动应用平台和全球第九大金融科技公司。
Q6：什么是 Map/Reduce？ A6：Map/Reduce 是一种并行化数据处理的解决方案，它基于 MapReduce 编程模型。MapReduce 通过定义映射和归约函数，使得用户能够高效地处理海量数据。MapReduce 将输入数据集划分为独立的块，生成中间 key-value 对，最后将这些中间对进行归约。
Map 函数接收一份原始数据文件作为输入，并对该文件执行转换、过滤和排序等操作。这些处理后，该函数会生成键值对，其中键和值分别对应数据特征和结果信息。生成的键会被用作后续归约操作的输入数据，而其值可以是任何形式的数据类型。
该函数的参数是一个 key 对应的 value 集合。该函数具有能力，能够对同一 key 对应的 value 进行聚合、统计和排序等操作，并最终生成结果。
Map/Reduce 模型特别适合处理海量数据。与传统的数据库系统不同，该模型不会存储所有的查询结果，而是通过持久化中间结果来降低内存使用量。
NoSQL被定义为一种专门用于存储和处理海量数据的非关系型数据库系统。该数据库架构具有良好的扩展性、高可用性、弹性可靠性和灵活的数据模型等显著优势。然而，它还具有独特的特性，例如基于Map/Reduce的操作能力和JSON数据格式的特性。因此，掌握NoSQL的基本概念对于深入理解该技术至关重要。