Mongo概括

Mongo简介

mongo是文档数据库，json存储结构，提供了灵活的数据类型，可以快速上手，快速开发，随着数据量的增加，有复制集，sharding模式用来水平扩展。但是他的查询模式在单机模式，复制集模式到sharding模式中有变更，即sharding模式下sharding key查询与复制集模式下任意条件查询不是很符合，相当于关系型数据库的分库分表，还是需要更改应用程序中查询语句

PS:根据个人的NoSQL经验，我对于mongo的态度是用于快速开发，适合的数据量和MySQL不分库分表前的承载数据量相当，即数据量1亿以下。mongo的发展趋势一直就是不断的迎合关系型数据库，提供更多关系型数据库具备的功能，让开发者能够无缝迁移。果然4.0中提供了跨文档的事务支持了。

Mongo 物理架构

复制集

一个主节点，两个secondary 节点。主节点写，secondary 节点可以分发读。三个节点的数据完全一样。

分片模式

复制集这种不分片的mongo 架构满足不了数据量大的情况。

三种角色-query router查询路由，server 发请求到router，然后分发给shard-config servers存储集群的元数据和配置信息，不存储数据-shard存储分片数据注意query router 是mongos instance,而config server 和 shard中节点都是mongod instance.两者不一样。mongos 启动的时候需要连接config server,并配置各个shard信息。

与Cassandra比较

目前NoSql 排行版前三是Mongo,Cassandra,Redis.Redis 特点明确，key-value 形式，数据不持久化主要用来做缓存。所以这里主要比较Mongo,Cassandra

1. license

mongo 是AGPLV3,mongo driver 才是apache.AGPLV3不是完全开源的，

cassandra 是apache,无压力

2. 性能

现在这世道，是个数据库都说自己是高性能。个人使用情况来看。cassandra写入性能要好很多，原因在于他只写commit log 和memtable.线性扩展Cassandra也好很多。读操作没有特别区别。

但是不基于业务来谈性能没什么多大意义。因为cassandra为了高效存储数据，对query的支持不是很友好，所以通常为了满足query，你可能需要建立index,视图，或者新表。这些开销会影响到写性能。

3. 数据模型

mongo 支持复杂的数据模型，数据类型更加的丰富，还可以嵌套文档。

cassandra 相对要弱点。

4. 集群架构

mongo 的sharded 集群需要三种角色，query router,config server,data store replicat set.当有primary节点down掉，需要重新选举primary node.所以会有down time.另外集群角色多，部署起来相对麻烦，但个人觉得这不是什么多大问题，毕竟没有人需要经常去部署。

cassandra所有节点都一样，replication_factor 为3的，write_consistency 为quorum时，可支持1个node down。对于整个cluster来说，是zero down time.没有任何影响。

5. multi active-active 数据中心

mongo 有主从节点，只有主节点能够写。所以没法做到active-active.如果用户从一个数据中心到另外一个数据中心了，没法写到新的数据中心，必须要写到最初的数据中心。

cassandra 没问题，server端可以配置DC-Aware 模式，就可以根据server来路由到新的数据中心

6. 与关系型数据库对比

mongo 更像关系型数据库，虽然mongo是基于document，没有了SQL语句，而cassandra却有CQL.以及mongo 没有Schema，而cassandra却有。~~但是从设计schema，和使用情况来说。mongo不需要太多的思想转变，数据既可以是规范化也可以有反规范化。但是cassandra则完全反规范化。~~

cassandra 与mongo一样，都有范式和反范式设计。

- mongo index实现原理和关系型数据库一样都是B+树，而cassandra则是新建一张表。mongo index支持类型更加的丰富。

- 另外cql语法和SQL相比，有很多的限制。

SpringBoot开启Mongo开发之旅

https://github.com/FS1360472174/nosql-mongo/tree/master/project/example