MongoDB 最常见的 10 个错误说法 _MongoDB

作者 | Mark Smith
【MongoDB 最常见的 10 个错误说法】译者 | 王者
策划 | 万佳
我加入 MongoDB 还不到一年，但学到了很多东西。在面试这家公司前，我从未真正使用过 MongoDB，尽管我听过一些有关它的演讲，并且它的简单易用给我留下深刻印象。
但和大多数人一样，我也听说过这些可怕的说法：“它不支持关系模型。如果你想存储文档，那没问题，但如果以后想要进行聚合该怎么办？你将被困在这个错误的数据库里！而且不管怎样，它不支持事务！”
当我开始查找这些信息的来源，才意识到两个问题：首先，这些帖子大多是十年前的，所以他们所说的是一个刚刚推出三年的产品，而不是今天这个成熟、经过实战考验的数据库。其次，他们说的几乎都不再是对的，而且在某些情况下从来都没有对过。
所以我决定做一个演讲(并写了这篇文章)来逐一澄清这些错误的说法。
1
迷思 0：MongoDB 是 Web 可伸缩的
YouTube 上有个视频，视频里有几只狗（看起来应该是狗吧？) 。你可能已经看到了——其中一只是盲目的新技术追随者，它盲目相信 MongoDB，没有真正加以了解。另一只狗比较理性，第一只狗的盲从让它感到沮丧。

文章插图
在加入 MongoDB 第一天，我的一个朋友给我发了这个视频链接，但此前，我已经看过了。看看日期，这段视频已经流传十多年了。当时真的很有趣，但现在呢？里面几乎所有的东西都过时了。
事实上，MongoDB 公司很多人的 T 恤或笔记本电脑贴纸上都有这个角色，它是 MongoDB 的非官方吉祥物。
2
MongoDB 到底是什么?
在开始讲“MongoDB 不是什么”之前，我们来总结一下 MongoDB 到底是什么。
MongoDB 是一个分布式文档数据库。集群(我们称之为复本集)大多是自我管理的——当集群中的每台机器都知道了其他服务器的所在，如果其中一个节点宕机或网络出现问题，它们会自动加以处理。如果其中一台机器被关闭或发生崩溃，其他机器会接管。要实现仲裁，群集中至少需要有 3 个节点。集群中的每台服务器都有数据库所有数据的完整副本。

文章插图
集群是为了冗余，而不是为了可伸缩性。所有的客户端通常只连接到一台服务器——被选举出来的主服务器，它负责执行查询和更新，并将数据变更传输到备用机器。
你可以直接连接到备用服务器做一些有趣的事情，比如运行分析查询。但一般来说，直接连接到备用节点意味着你可能会遇到一些旧数据，所以不应该连接到备用节点，除非你可以接受旧数据。
讲完“分布式”，接下来讲讲“文档数据库” 。
MongoDB 与传统关系型数据库的不同之处在于，它不是将数据保存成扁平的行，然后存储在数据库的表中，而是在文档中存储分层结构的数据——基本上与 JSON 对象类似。文档存储在集合中，集合实际上就是一堆文档。每个文档可以具有与集合中其他文档不同的结构或模式。你还可以（而且应该）根据将要运行的查询类型和存储数据对集合中的文档进行索引。如果你想要确保集合中的所有文档都遵循一种结构，可以将 JSON 模式应用于集合，作为验证器。
上面的文档是一个例子，显示了 1893 年的一部电影的信息！文档是用PyMongo驱动程序获取的。
注意，这里有些值是数组，比如“countries”和“cast”，而有些值是对象（我们称它们为子文档）。这就是 MongoDB 文档的层次结构——它们不像关系数据库中的表行那样扁平。
还需要注意的是，它还包含一个原生 Python datetime 类型的“released”字段，以及一个特殊的 ObjectId 类型的值。或许这个不是真正意义上的 JSON 文档？我们待会再来说这个……
上面的文档是一个例子，显示了 1893 年的一部电影的信息！文档是用PyMongo驱动程序获取的。
注意，这里有些值是数组，比如“countries”和“cast”，而有些值是对象（我们称它们为子文档）。这就是 MongoDB 文档的层次结构——它们不像关系数据库中的表行那样扁平。
还需要注意的是，它还包含一个原生 Python datetime 类型的“released”字段，以及一个特殊的 ObjectId 类型的值。或许这个不是真正意义上的 JSON 文档？我们待会再来说这个……