爆炸式发展的NoSQL技术
在过去的很长一段时间中，关系型数据库（Relational Database Management System）一直是最主流的数据库解决方案，他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构。然而，在信息技术爆炸式发展的今天，大数据已经成为了继云计算，物联网后新的技术革命，关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力，开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题，但优化毕竟不是一个长期方案，所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQL（非关系型数据库）。
NoSQL非常年轻，但他拥有的众多优秀的特性已经让众多企业和开发者开始接受，让我们来看一下来自于美国数据库知识网站DB-engines上个月的数据库排名情况。
从排名中可以看到MongoDB数据库从众多的RDBMS（关系型数据库）中脱颖而出，已经成为第五名，并且还在不断上升中。
如果将数据库比喻成人类的话，那么MongoDB完全可以说是神童了，年仅5岁的他单枪匹马挑战一群叔叔级别的人物，并且按照近几年的发展速度来看，他也即将超越PgSQL成为第四名，虽然距离前方三位有着NB爹的富二代还有一定的距离，但在这样一个技术爆炸的年代还有什么不可能的事呢？
为什么选择MongoDB？
1.性能
在大数据时代中，大数据量的处理已经成了考量一个数据库最重要的原因之一。而MongoDB的一个主要目标就是尽可能的让数据库保持卓越的性能，这很大程度地决定了MongoDB的设计。在一个以传统机械硬盘为主导的年代，硬盘很可能会成为性能的短板，而MongoDB选择了最大程度而利用内存资源用作缓存来换取卓越的性能，并且会自动选择速度最快的索引来进行查询。MongoDB尽可能精简数据库，将尽可能多的操作交给客户端，这种方式也是MongoDB能够保持卓越性能的原因之一。
2.扩展
现在互联网的数据量已经从过去的MB、GB变为了现在的TB级别，单一的数据库显然已经无法承受，扩展性成为重要的话题，然而现在的开发人员常常在选择扩展方式的时候犯了难，到底是选择横向扩展还是纵向扩展呢？
——————————————————————————————————————————————————————————————
横向扩展（scale out）是以增加分区的方式将数据库拆分成不同的区块来分布到不同的机器中来，这样的优势是扩展成本低但管理困难。
纵向扩展（scale up） 纵向扩展与横向扩展不同的是他会将原本的服务器进行升级，让其拥有更强大的计算能力。这样的优势是易于管理无需考虑扩展带来的众多问题，但缺点也显而易见，那就是成本高。一台大型机的价格往往非常昂贵，并且这样的升级在数据达到极限时，可能就找不到计算能力更为强大的机器了。
——————————————————————————————————————————————————————————————
而MongoDB选择的是更为经济的横向扩展，他可以很容易的将数据拆分至不同的服务器中。而且在获取数据时开发者也无需考虑多服务器带来的问题，MongoDB可以将开发者的请求自动路由到正确的服务器中，让开发者脱离横向扩展带来的弊病，更专注于程序的开发上。
3.使用
MongoDB采用的是NoSQL的设计方式，可以更加灵活的操作数据。在进行传统的RDBMS中你一定遇到过几十行甚至上百行的复杂SQL语句，传统的RDBMS的SQL语句中包含着大量关联，子查询等语句，在增加复杂性的同时还让性能调优变得更加困难。MongoDB的面向文档（document-oriented）设计中采用更为灵活的文档来作为数据模型用来取代RDBMS中的行，面向文档的设计让开发人员获取数据的方式更加灵活，甚至于开发人员仅用一条语句即可查询复杂的嵌套关系，让开发人员不必为了获取数据而绞尽脑汁。
