一.mongodb的特点:
1. 模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里
2. 面向集合的存储：适合存储 JSON风格文件的形式，
3. 完整的索引支持：对任何属性可索引，
4. 复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移。
5. 自动分片：支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。
6. 丰富的查询：支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组。
7. 快速就地更新：查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
8. 高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如图片等...）。

二. mongodb的应用场景：
1. 网站数据：mongo 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
2. 缓存：由于性能很高，mongo 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由 mongo 搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
3. 大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵，在此之前，很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
4. 高伸缩性的场景：mongo 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
5. 用于对象及 JSON 数据的存储：mongo 的 BSON 数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。
6. 重要数据：mysql，一般数据：mongodb，临时数据：memcache 7. 对于关系数据表而言，mongodb 是ᨀ供了一个更快速的视图 view；而对于 PHP 程序而言，mongodb 可以作为一个持久化的数组来使用，并且这个持久化的数组还可以支持排序、条件、限制等功能。
8. 将 mongodb 代替 mysql 的部分功能，主要一个思考点就是：把 mongodb 当作 mysql 的一个 view（视图），view 是将表数据整合成业务数据的关键。比如说对原始数据进行报表,重要数据，关系数据
三. 不适合的场景：
1. 高度事物性的系统：例如银行或会计系统。传统的关
系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用
程序。
2. 传统的商业智能应用：针对特定问题的 BI 数据库会对
产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更
合适的选择。
3. 需要 SQL 的问题
4. 重要数据，关系数据

四. mongodb优缺点
优点:弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数内置 GridFS，
高效存储二进制大对象 (比如照片和视频支持复制集、主备、互为主备、自动分片等特性动态查询全索引支持,扩展到内部对象和内嵌数组
缺点：不支持事务,MongoDB 占用空间过大,维护工具不够成熟

一.mongodb的特点:
1. 模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里
2. 面向集合的存储：适合存储 JSON风格文件的形式，
3. 完整的索引支持：对任何属性可索引，
4. 复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移。
5. 自动分片：支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。
6. 丰富的查询：支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组。
7. 快速就地更新：查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
8. 高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如图片等...）。

二. mongodb的应用场景：
1. 网站数据：mongo 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
2. 缓存：由于性能很高，mongo 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由 mongo 搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
3. 大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵，在此之前，很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
4. 高伸缩性的场景：mongo 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
5. 用于对象及 JSON 数据的存储：mongo 的 BSON 数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。
6. 重要数据：mysql，一般数据：mongodb，临时数据：memcache 7. 对于关系数据表而言，mongodb 是ᨀ供了一个更快速的视图 view；而对于 PHP 程序而言，mongodb 可以作为一个持久化的数组来使用，并且这个持久化的数组还可以支持排序、条件、限制等功能。
8. 将 mongodb 代替 mysql 的部分功能，主要一个思考点就是：把 mongodb 当作 mysql 的一个 view（视图），view 是将表数据整合成业务数据的关键。比如说对原始数据进行报表,重要数据，关系数据
三. 不适合的场景：
1. 高度事物性的系统：例如银行或会计系统。传统的关
系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用
程序。
2. 传统的商业智能应用：针对特定问题的 BI 数据库会对
产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更
合适的选择。
3. 需要 SQL 的问题
4. 重要数据，关系数据

四. mongodb优缺点
优点:弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数内置 GridFS，
高效存储二进制大对象 (比如照片和视频支持复制集、主备、互为主备、自动分片等特性动态查询全索引支持,扩展到内部对象和内嵌数组
缺点：不支持事务,MongoDB 占用空间过大,维护工具不够成熟