前言 MongoDB是非关系型数据库的典型代表，DB-Engines Ranking 数据显示，近年来，MongoDB在 NoSQL领域一直独占鳌头。MongoDB是为快速开发互联网应用 而设计的数据库系统，其数据模型和持 久化策略就是为了构建高读/写的性能，并且可以方面的弹性拓展。随着MongoDB的普及和使用量的快 速增长，为了规范使用，便于管理和获取更高的性能，整理此文档。我们从 数据库设计规范、集合设计 规范、索引设计规范、文档设计规范、API使用规范、连接规范等方面进行阐述和要求。 存储选型 1. 主要解决大量数据的访问效率问题， 减少mysql 压力。MongoDB内建了多种数据分片的特性，可 以很好的适应大数据量的需求。内建的Sharding分片特性避免系统在数据增长的过程中遇到性能 瓶颈。 2. 复杂数据结构，以多种不同查询条件去查询同一份数据。 MongoDB的BSON数据格式非常适合文 档化格式的存储及查询；支持丰富的查询表达式，可轻易查询文档中内嵌的对象和数组及子文档。 3. 非事务并且关联性集合不强的都可以使用 4. 无多文档事务性需求及复杂关联检索 5. 业务

索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。 可以毫不夸张的说，系统中 SQL 的好坏，是能直接决定你系统的快慢的。但是在优化之前大家是否想过一个问题？那就是：我们优化的原则是什么？优化SQL的理论基础是什么？ 虽然说实践出真知，但是我更相信理论是支撑实践的基础，因为我们不可能毫无目的的去盲目的实践，因为这样往往事倍功半。 所以说了这么多只想告诉大家，在真正的开始索引优化之前，我们需要彻底搞明白索引的原理。这样再谈优化你将觉得更丝滑~ 1、索引的本质 索引的本质是一种排好序的数据结构。这个我相信其实大家并不陌生，因为谈到索引很多人自然而然的就会联想到字典中的目录。 没错，这样的类比是很形象的，但是如果再往深处说，恐怕很多小伙伴就有点张口结舌了，那既然你已经知道了索引的本质，那么您就已经有了看这篇文章的基础，相信读文本文的你，一定会对索引的原理有一个全新的了解。 2、索引的分类

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