1.为什么要学习？
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项目需要，公司需要通过从以往的日志记录以及购买信息中挖掘有价值的信息，数据量大结构复杂；
项目的需求决定要解决数据库高并发读写，海量数据的高效存储和访问以及高可扩展和高可用性等问题。
MongoDB(非结构化数据库)不仅可以处理结构化数据，而且更适合处理非结构化数据(文本、图像、超媒体等信息)。它突破了关系型数据库结构定义不易改变而且数据定长的限制，在处理连续信息和非结构化信息中有着关系型数据库无法比拟的优势。
MongoDB的优势：大数据量高性能，易扩展，高可用性，轻松实现大数据量的存储；完善的Java API，存储格式时JSON，对JAVA，JS来说非常好处理，运维起来很方便，清晰的版本控制，非常活跃的社区。
关系型数据库不擅长：大量数据的写入；字段不固定，表结构变更；简单查询需要快速返回结果；
MongoDB在各大互联网公司广泛使用，涉及范围广，使用简单。
2.MongoDB都有哪些特性？
面向文档存储：BSON
面向集合存储：易存储对象类型的数据。
强大的查询功能：支持丰富的查询表达式。使用json形式的标记，可以查询文档中内嵌的对象及数组。
完整的查询功能：全索引支持包括内嵌对象及数组。查询优化器生成高效查询计划。
模式自由：集合中的键不要求一致，键值不要求一致的数据类型。不知道它的任何结构定义
复制（主从复制／副本集）及自动故障转移:用于故障恢复，读扩展;Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主从模式 以及服务器之间的相互复制
分片（自动分片）：用于负载均衡，写扩展。支持水平的数据库集群，动态添加额外的机器
GridsFS：避免文件系统对目录做文件数目的限制。不会产生磁盘碎片
支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++等多语言，多平台
查询监视：监视工具用于分析数据库操作性能
缓存服务：对关系性数据库数据进行缓存，减少数据压力
自动处理碎片
三、MongoDB在数据库中存储二进制数据的解决方案？
两种：第一种是像存储普通数据那样，将文件转化为二进制数据存入mongodb，第二种使用gridfs
第一种：先读取文件内容，然后塞进bson.binary.Binary对象里，最后像平常那样写入数据库；获取文件一样的简单，像平时那样查找数据，然后将二进制内容写入文件即可；
第二种如果是大文件可以使用gridfs
gridfs会把文件分成若干块来存储，每一块的大小默认为256K，所以，如果是小文件，就不要用gridfs来存储了，不然会浪费空间的，gridfs是MongoDB之上的分布式文件系统，可以使用mongodb的分片和复制机制，因为Mongodb分配数据空间时以2GB为单位，所以gridfs不产生磁盘碎片。
