处理非结构化/半结构化数据：关系表难以有效地存储和查询不能整齐地放入行和列的数据，例如 JSON 文档、传感器数据或复杂的用户配置文件。
高读/写负载的性能：对于某些工作负载，关系数据库中 ACID 事务和复杂连接的开销可能成为瓶颈。
NoSQL（不仅仅是 SQL）数据库作为一种替代方案出现，它提供了各种数据模型（键值、文档、列族、图形），以应对这些现代挑战，通常优先考虑可用性和分区容忍度而不是严格一致性（根据 CAP 定理）。
MongoDB：文档数据库冠军
在多样化的 NoSQL 领域中，MongoDB 凭借其高人气和多功能性脱颖而出文档数据库。
1.文档模型：灵活性的核心
MongoDB 灵活性行和列，而是将数据存储在灵活的、类似 JSON 的文档中。这些文档存储在集合中，类似于关系数据库中的表，但没有严格的模式强制。
BSON（二进制 JSON）：MongoDB 使用 BSON，这是一种类似 JSON 文档的二进制编码序列化格式。BSON 扩展了 JSON，添加了其他数据类型（例如，日期，二进制数据) 并且专为高效解析和遍历而设计。
无模式/模式灵活：这是 MongoDB 吸引力的基石。与需要预定义模式的关系数据库不同，同一集合中的文档可以具有不同的字段、结构和数据类型。这在开发过程中提供了极大的灵活性：
快速迭代：开发人员无需进行破坏性的模式 希腊电话营销数据 移即可改进数据模型。这在敏捷环境中尤其有益，因为产品需求和数据结构并非预先完全定义，而且预计会频繁更改。想象一下，构建一个社交媒体应用程序，只需将新功能（例如，在帖子中添加“心情”字段，或在评论中添加“回复”数组）添加到新文档即可推出，而旧文档则保持不变，无需运行成本高昂的修改表命令。
处理多样化数据：轻松容纳新字段、嵌套结构和各种数据类型，无需预先设计约束。例如，用户集合可能存储不同的用户配置文件：一个用户可能有名，姓，电子邮件， 和 地址而另一个企业用户可能也公司名称，职称， 和 营业地址. MongoDB 可以将这些不同的结构无缝地存储在同一个集合中。
敏捷开发：与敏捷方法完美契合，满足需求快速变化的需求。它减少了开发和数据库管理之间的摩擦，从而缩短了部署周期。