至少前天接触了有致于做物联网平台的某鞋业集团，发现对MongoDB文档数据库理解还是不够深刻。今天再次在两台Linux CentOS主机安装了MongoDB数据库，对其高级特性进行了验证。有以下经验。
一、MongoDB无初始结构化的定义，有利于物联网数据的松散化管理。
1、我们插入两条文档数据，"name","color","failure" 元数据事先并未定义
> db.mxCollection.insert({"name":"car1","color":"yello"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.mxCollection.insert({"name":"car1","failure":"yes"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
2、查询这两条数据，发现数据显示不像mysql，单元列存储无规则；而且默认有_id元数据，有利于进行唯一性的检索
> db.mxCollection.find()
{ "_id" : ObjectId("5cee854cc74bc88162353db6"), "name" : "car1", "color" : "yello" }
{ "_id" : ObjectId("5cee8589f918f3b3837a6c81"), "name" : "car1", "failure" : "yes" }
3、MongoDB直接架构在磁盘上，并未在HDFS上
标粗的两个文件即为数据库文件。
[root@ecs-maxing-0001 bin]# cd /data/db
[root@ecs-maxing-0001 db]# ls
journal local.0 local.ns maxing.0 maxing.ns mongod.lock storage.bson _tmp
二、MongoDB原生支持读写分离，以及自动主备切换
1、用rs.add命令在primary节点加入secondary节点，当主节点死亡时，将自动连接备节点。
2、比起mysql主从同步后，mysql切换节点需要proxy软件支持，而MongoDB数据库原生支持。不得不说，后起之秀的数据库的确先进了很多。
三、MongoDB原生支持数据切片，支持自动横向伸缩
Shard节点为真正的数据存储节点，而ConfigServer则进行数据的分配管理，RouterSDK安装在App端。通过RouterSDK与configServer的通信，实现自动选择Shard节点，满足数据在不同服务器存储的需求。Router前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用，实现了去中心化。
同时Shard节点支持自动弹性扩展、伸缩，任意增加、减少服务器不影响业务的运行。
MongoDB去中心、支持不中断业务的扩展，比Mysql的复杂分布式数据库配置的确先进、简单了不少。
因篇幅有限，明天我们测试一下数据库分片的实际效果。
四、MongoDB通过建索引可以极大加速数据检索时间
物联网的时代，数据增加非常之快，且数据量非常之在。比如一个物联网的智能穿戴手环，一天可能增加10M的数据量，后期的数据检索时间将非常痛苦。例如，想查询一年内，所有的走路步数，实际已经完成了一次count()计算。如果没有建索引，如果数据量很多，有可能十几分钟都难以得到结果。建索引后效果将提升很多，有利于物联网数据的大数据快速检索。
1、建立索引
> db.mxCollection.createIndex({"name":1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
2、实测在1GB左右的数据量，从优化前的执行15.15S到优化后降至0.013S，性能提升了1000多倍。
> db.mxCollection.find({"name":"hello"}).pretty()
{ "_id" : ObjectId("5cee8b41d0e361b43e717d4d"), "name" : "hello" }
希望以上文章能帮到您。
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