定义：
一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写的，旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 的设计目标是高性能、可扩展、易部署、易使用，存储数据非常方便。
主要功能特性
(1)面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。
(2)模式自由，采用无模式结构存储。在MongoDB 中集合中存储的数据是无模式的文档，采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征。
(3)支持完全索引，可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度。除此之外，MongoDB 还提供创建基于地理空间的索引的能力。
(4)支持查询。MongoDB 支持丰富的查询操作，MongoDB 几乎支持SQL中的大部分查询。
(5)强大的聚合工具。MongoDB 除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group 等，支持使用MapReduce 完成复杂的聚合任务。
(6)支持复制和数据恢复。MongoDB 支持主从复制机制，可以实现数据备份、故障恢复、读扩展等功能。而基于副本集的复制机制提供了自动故障恢复的功能，确保了集群数据不会丢失。
(7)使用高效的二进制数据存储，包括大型对象(如视频)。使用二进制格式存储，可以保存任何类型的数据对象。
(8)自动处理分片，以支持云计算层次的扩展。MongoDB 支持集群自动切分数据，对数据进行分片可以使集群存储更多的数据，实现更大的负载，也能保证存储的负载均衡。
(9)支持Perl、PHP、Java、C#、JavaScript、Ruby、C 和C++语言的驱动程序，MongoDB 提供了当前所有主流开发语言的数据库驱动包，开发人员使用任何一种主流开发语言都可以轻松编程，实现访问MongoDB 数据库。
(10)文件存储格式为BSON(JSON 的一种扩展)。BSON 是对二进制格式的JSON 的简称，BSON 支持文档和数组的嵌套。
(11)可以通过网络访问。可以通过网络远程访问MongoDB 数据库。
数据模型
一个MongoDB 实例可以包含一组数据库，一个DataBase 可以包含一组Collection(集合)，一个集合可以包含一组Document(文档)。一个Document包含一组field(字段)，每一个字段都是一个key/value pair。
key: 必须为字符串类型。
value:可以包含如下类型。
● 基本类型，例如，string，int，float，timestamp，binary 等类型。
● 一个document。
● 数组类型
使用场景
MongoDB 的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)和传统的RDBMS 系统(具有丰富的功能)之间架起一座桥梁，它集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo 适用于以下场景。
● 网站数据:Mongo 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
● 缓存:由于性能很高，Mongo 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo 搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
● 大尺寸、低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
● 高伸缩性的场景:Mongo 非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，Mongo 的路线图中已经包含对MapReduce 引擎的内置支持。
● 用于对象及JSON 数据的存储:Mongo 的BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
MongoDB 的使用也会有一些限制，例如，它不适合于以下几个地方。
● 高度事务性的系统:例如，银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
● 传统的商业智能应用:针对特定问题的BI 数据库会产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。
● 需要SQL 的问题。
