1、简介
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类 似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几 乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

2、特点
它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性有：
*面向集合存储，易存储对象类型的数据。
*模式自由。
*支持动态查询。
*支持完全索引，包含内部对象。
*支持查询。
*支持复制和故障恢复。
*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。
*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。
*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。
*可通过网络访问。

3、使用原理
所谓“面向 集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有 一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式 （schema)。

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized Document Format）。

4、实际应用
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或IOS平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

1、概念
BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。

BSON可以做为网络数据交换的一种存储形式，这个有点类似于Google的Protocol Buffer，但是BSON是一种schema-less的存储形式，它的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。

BSON有三个特点：轻量性、可遍历性、高效性。

{“hello":"world"} 这是一个BSON的例子，其中"hello"是key name，它一般是cstring类型，字节表示是cstring::= (byte*) "/x00" ,其中*表示零个或多个byte字节，/x00表示结束符;后面的"world"是value值，它的类型一般是 string,double,array,binarydata等类型。

2、使用情况
MongoDB 使用了BSON这种结构来存储数据和网络数据交换。把这种格式转化成文档这个概念(Document)，因为BSON是schema-free的，所以在 MongoDB中所对应的文档也有这个特征，这里的一个Document也可以理解成关系数据库中的一条记录(Record)，只是这里的 Document的变化更丰富一些，如Document可以嵌套。

MongoDB以BSON做为其存储结构的一种重要原因是其可遍历性。

3、例子
3.1 一个Document的BSON表示

{      title:"MongoDB",      last_editor:"192.168.1.122",      last_modified:new Date("27/06/2011"),      body:"MongoDB introduction",      categories:["Database","NoSQL","BSON"],      revieved:false }

这是一个简单的BSON结构体，其中每一个element都是由key/value对组成的。

3.2 一个嵌套的例子

{      name:"lemo",      age:"12",      address:{          city:"suzhou",          country:"china",          code:215000 },      scores:[          {"name":"english","grade:3.0},          {"name":"chinese","grade:2.0}  ]  }

这是一种相对复杂点的例子，其中包括了地址对象和分数对象数组，这里使用了嵌套文档对象与文档对象数据来表示单个学生的信息，这种嵌套的文档结构要使用关系数据库来做是比较复杂的。