MongoDB特点与体系结构等简介
MongoDB是一个开源、高性能、无结构化（NoSQL）的文档型数据库系统。以下是MongoDB的主要特点和体系结构。
特点：
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数据模型：MongoDB使用文档型数据模型，数据以JSON格式存储，非常适合动态和灵活的数据。
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索引：MongoDB支持各种类型的索引，包括单字段、多字段、全文本和Geospatial索引。索引可以大大提高查询效率。
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复制：MongoDB支持自动故障转移、数据复制和恢复。当主节点发生故障时，数据会自动切换到备份节点上，以确保数据的高可用性。
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分片：MongoDB支持分布式架构，可以横向扩展存储容量。数据可以分布在多个服务器上，以提高吞吐量和负载平衡。
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开发人员友好：MongoDB支持多种编程语言（如Java、Python、C#等），并提供了强大的查询语言和API，让开发人员非常容易地使用MongoDB。
体系结构：
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客户端：应用程序通过编程语言的API连接到MongoDB。
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驱动程序：客户端API通过驱动程序与MongoDB通信。MongoDB提供了多种语言的驱动程序，包括Java、Python、C#等。
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mongod进程：mongod进程是MongoDB的核心，负责存储和管理数据。它通过监听网络端口接受来自客户端的请求。
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数据库：MongoDB支持多个数据库，每个数据库包含多个集合。
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集合：集合类似于传统数据库中的表，用于存储类似数据的文档。集合可以拥有不同的文档结构，非常适合处理不规则和动态的数据。
示例说明1：
以下是一个简单的Python脚本，展示如何连接MongoDB并向集合中插入数据。
import pymongo
# 连接MongoDB
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 选择数据库
db = client["mydatabase"]
# 选择集合
col = db["customers"]
# 插入数据
data = {"name": "John", "address": "Highway 37"}
col.insert_one(data)
示例说明2：
以下是一个使用MongoDB Geospatial索引的示例，用于查询离指定地点最近的酒店。
import pymongo
# 连接MongoDB
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 选择数据库
db = client["mydatabase"]
# 选择集合
col = db["hotels"]
# 添加Geospatial索引
col.create_index([("location", pymongo.GEOSPHERE)])
# 查询最近的酒店
location = {"type": "Point", "coordinates": [-73.935242, 40.730610]}
result = col.find({"location": {"$near": {"$geometry": location}}}).limit(10)
# 打印结果
for r in result:
print(r)