MongoDB 拥有强大且富有表现力的查询语言，支持灵活的数据检索和操作。虽然它不同于 SQL，但它非常直观，并支持多种操作：
CRUD操作： db.collection.insertOne()，插入多个，updateMany()，删除一个（），删除多个（）。
查询选择器：用于比较的丰富运算符 (， 评估 （$表达式，$where) 和数组 ($in，$全部，$size) 查询。
聚合框架：这是一个非常出色的功能，它提供了强大的多阶段数据处理管道。它允许用户直接在数据库中执行复杂的数据转换、过滤、分组、排序和分析操作。例如$匹配，$group，$项目，$sort，$限制， 和 $放松实现与许多 SQL 数据库聚合功能相媲美甚至超越的复杂数据分析。这减少了许多分析任务将数据提取到外部处理层的需要。
3. 通过分片实现水平扩展
MongoDB 的设计目标是水平可扩展性，这意味着它可以将数据分布在多个服务器（分片）上，以处理海量数据集和高吞吐量。
分片：将数据分布到多台机器的过程。MongoDB 的分片架构允许你通过向集群添加更多机器来扩展数据库。每个分片都是一个副本集（用于实现高可用性），并且蒙戈斯路由器将查询定向到适当的分片。
分片键：为了分发数据，您需要定义一个分 法国电话营销数据 片键用于集合。MongoDB 使用此键来确定文档属于哪个分片。选择有效的分片键对于均衡的数据分布和高效的查询路由至关重要。
基于范围的分片：根据分片键值的范围分布数据。
基于哈希的分片：根据分片键值的哈希值来分布数据，促进更均匀的分布，但失去了分片键本身的范围查询效率。
自动平衡：MongoDB 包含一个自动平衡器，可自动在分片之间迁移数据块以保持均匀分布，确保没有单个分片成为热点。
这种架构使 MongoDB 能够处理 PB 级数据和每秒数百万次操作，适合具有高增长潜力和苛刻性能要求的应用程序。
4.副本集的高可用性
MongoDB 通过以下方式确保高可用性和数据冗余副本集。
副本集：一组维护相同数据集的 MongoDB 实例。副本集由一个主节点和多个辅助节点组成。
自动故障转移：如果主节点发生故障，选举过程会自动从可用的辅助节点中选择新的主节点，从而最大限度地减少停机时间。
阅读可扩展性：辅助节点可用于提供读取查询，分配读取负载并提高整体性能，但必须注意读取一致性（请参阅下面的一致性模型）。
数据冗余：副本提供数据的冗余副本，防止硬件故障时数据丢失。