本文目录一览：
- 1、mongodb使用场景是什么?
- 2、如何在MongoDB中建立新数据库和集合
- 3、mongodb中文档和关系型数据库的主要区别 。
- 4、mongoDB应用篇-mongo聚合查询
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储 ， 一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
【mongodb基础语法 mongodb中的5个基本概念】默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能 ， 而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景 。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全 。
如何在MongoDB中建立新数据库和集合1、首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库 。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了 。如图，提示connecting to…… ， 说明连接成功了 。
2、在 MongoDB 默认数据库测试 。如果没有创建任何数据库，然后集合将被存储在测试数据库 。
3、答案是我们不在MongoDB中创建数据库 ， 我们只需要使用具有你需要名称的数据库，并且在数据库中保存单个记录来创建它就可以了 。
mongodb中文档和关系型数据库的主要区别 。文档数据库不同于关系数据库，关系数据库基于了关系模型 ， 而文档数据库采用了半结构化模型，没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途 。
MongoDB是非关系型数据库 。MongoDB又叫文档型数据库 ， 或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选 。
MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库 。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构 。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询1、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架 。
2、之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开 。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询 。
3、MongoDB适用于需要处理大量数据 ， 特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
4、使用场景：（1）网站数据：MongoDB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，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
