MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或mac os x平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。 推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构。 多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。 MongoDB文档类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档，数组和文档数组。
{“greeting”:“hello,world”}这个文档只有一个键“greeting”，对应的值为“hello,world”。多数情况下，文档比这个更复杂，它包含多个键/值对。
例如：{“greeting”:“hello,world”,“foo”: 3} 文档中的键/值对是有序的，下面的文档与上面的文档是完全不同的两个文档。{“foo”: 3 ,“greeting”:“hello,world”}
文档中的值不仅可以是双引号中的字符串，也可以是其他的数据类型，例如，整型、布尔型等，也可以是另外一个文档，即文档可以嵌套。文档中的键类型只能是字符串。
使用文档的优点是：
文档（即对象）对应于许多编程语言中的本机数据类型。
嵌入式文档和数组减少了对昂贵连接的需求。
动态模式支持流畅的多态性。
集合就是一组文档，类似于关系数据库中的表。
集合是无模式的，集合中的文档可以是各式各样的。例如，{“hello,word”:“Mike”}和{“foo”: 3}，它们的键不同，值的类型也不同，但是它们可以存放在同一个集合中，也就是不同模式的文档都可以放在同一个集合中。
既然集合中可以存放任何类型的文档，那么为什么还需要使用多个集合？ 这是因为所有文档都放在同一个集合中，无论对于开发者还是管理员，都很难对集合进行管理，而且这种情形下，对集合的查询等操作效率都不高。所以在实际使用中，往往将文档分类存放在不同的集合中。 例如，对于网站的日志记录，可以根据日志的级别进行存储，Info级别日志存放在Info 集合中，Debug 级别日志存放在Debug 集合中，这样既方便了管理，也提供了查询性能。 但是需要注意的是，这种对文档进行划分来分别存储并不是MongoDB 的强制要求，用户可以灵活选择。
可以使用“.”按照命名空间将集合划分为子集合。 例如，对于一个博客系统，可能包括blog.user 和blog.article 两个子集合，这样划分只是让组织结构更好一些，blog集合和blog.user、blog.article 没有任何关系。虽然子集合没有任何特殊的地方，但是使用子集合组织数据结构清晰，这也是MongoDB 推荐的方法。
MongoDB 中多个文档组成集合，多个集合组成数据库。
一个MongoDB 实例可以承载多个数据库。它们之间可以看作相互独立，每个数据库都有独立的权限控制。在磁盘上，不同的数据库存放在不同的文件中。
MongoDB 中存在以下系统数据库。
Admin 数据库：一个权限数据库，如果创建用户的时候将该用户添加到admin 数据库中，那么该用户就自动继承了所有数据库的权限。
Local 数据库：这个数据库永远不会被复制，可以用来存储本地单台服务器的任意集合。
Config 数据库：当MongoDB 使用分片模式时，config 数据库在内部使用，用于保存分片的信息。
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。
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