MongoDB副本集同步原理解析
BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。
这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。
在MongoDB很早的版本，0之前，没有journal，加上默认不是安全写，系统一宕机就可能出现数据丢失，因为数据没有刷盘，也没有恢复日志恢复机制。这个问题倒默认启用journal以及安全写之后，没有问题了。
可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。
具体如下：副本集指的是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。
功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。
用mongodb查询的时候,如何只查询出某一个字段的值?
1、可以使用一个projection排除一个或者一组字段，如下：复制代码代码如下：db.inventory.find( { type： food }， { type：0 } )这个操作返回所有type字段值为food的文档，在结果中type字段不返回。
2、db.collection.distinct(field， query， options) 获取某个字段的唯一值，仅可对单一字段去重。
3、这种情况有三种方法保证唯一字段的唯一性： 1）使用片键。 2）使用第二个集合保证唯一性。 3）使用本身便能保证唯一性的标识符。如ObjectId。开启一个集合的分片，之后mongo就可以在分片间分配这个集合的数据。
MongoDB自动分片介绍
1、MongoDB的分片机制能够帮助你将你的数据库划分到多个服务器，通常在生产环境中可以将数据集划分到多个副本集中。但分片最好在数据库建立早期划分，因为一旦你的数据大于512GB那么分片划分就不是那么容易了。
2、MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。
3、（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。
4、自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。
5、因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。此外，MongoDB还提供了自动分片的功能，可以自动将数据迁移到新的服务器，从而简化了水平扩展的操作。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能
1、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
2、“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
3、因此，对于需要高性能的应用，如实时分析、在线游戏等，MongoDB也是一个不错的选择。 水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。
4、在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减小，这样会节省内存，提高内存利用效率。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话，当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止。
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