1.什么是候选择mongoodb? 什么是候不用?
2.orm
3.分片、存储、恢复

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mongodb是什么？
    not only sql
    在key，value的基础上，加上结构化的约束。
    mongodb是一个最像关系型数据库的非关系型数据库。

关系型数据库：
    事务
    表关联
    表结构约束

非关系型数据库：
    无事务，性能会大大提高。
    数据与数据之间没有关联，都是独立的。
    key-value，无结构约束。 为什么说像呢? 因为和关系型数据库非常类似。

Database       Database    数据库
Table          Collection  数据库表/集合
Row            Document    数据记录行
Column         Field       字段
Index          Index       索引
Table Joins    无        
PrimaryKey     Object ID   主键     

-----------mysql举例

Member(mysql)
id             name            addr               age
主键自增       非空，字符串    允许空，字符串     非空，数字

-----------mongodb举例

Member 不会预定义，增量分析

_id: ObjectID
name: "Tom"
add: "湖南长沙"

_id: ObjectID
name: "Mic"
add: "湖南衡阳"
age: 18

_id: ObjectID
name: "Mic"
add: "湖南衡阳"
age: 18
sex: "男"

所有字段中最大的‘并集’，只要出现一次，就会存在。 
Mongodb中的表，字段，不需要预定义。

bson，也就是二进制的json

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cap：
    c: 一致性
    a：可用性
    p：分区容错性

    ca:
    cp:
    ap:

    mongodb默认：AP， 因此是最终一致性。

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Null： 空值               表示空值或者未定义的对象                            {"x": null}
Boolean： 布尔值          真或者假                                            {"x": true}
Integer： 整数            整形数值,用于存储数值. 根据你所采用 
                                 的服务器,可以分为32位或64位。

Double：浮点数            双精度浮点。                                       {"x": 3.14, "y": 3}
String： 字符串           utf8字符串                           
Symbol： 符号              基本上等于字符串类型。但是采用的是特殊符号类型语言。     
ObjectID： 对象ID         对象ID，用于创建文档的ID。                         {"id": ObjectId()}
Date： 日期               日期时间，用unix时间格式来存储当前日期或时间。    {"date"L new Date()}
Timestamp： 时间戳        从标准纪元开始的毫秒数。
Regular： 正则表达式      文档中可以包含正则表达式，遵循js语法。             {"foo": /foobar/i}
Code： 代码               可以包含js代码                                     {“x": function(){}}
Undefined： 未定义        已经废弃
Array： 数组              值得集合或者列表                                     {"arr": ["a", "b"]}
Binary Data： 二进制      用于存储二进制数据
Object：内嵌文档          文档可以作为文档中某个                            {"x": {"foo": "bar"}}

---------底层原理
Route Server： 路由服务--》Config Server：配置服务(根据配置分配到哪台机器)--》Mongod副本集(存在N台机器上)

仲裁节点： 副本与副本之间的心跳。 主机出问题后，切换到副本。
    从机是只同步。 仲裁只找老大。

分片(数据可以存储各个节点之上)： 
    类似于hdfs里面的MapReduce：Map是分发，Reduce是归纳。

    去热点： 数据存储要均衡。

    分布式存储，易扩展，并保证均衡。

    块：就是hash槽。 有一定冗余，保证高可用。

----------应用场景
实时数据插入，更新，查询，适合数据的缓存。

数据会同步到内存，索引会动态生成。索引会存内存。

大尺寸，低价值的存储： 如网盘，电影。

用户信息，这种常用的。

适合数据集群。

--------不适合的场景
银行，会计等大量原子性复杂事务的应用程序。
    一个地方报错，另外一个地方不影响。

智能商业应用等高度BI使用规则。

复杂的sql查询才能算出来的。