2010年應該被人們記住，因為SQL將在這一年死去。這一年關系數據庫行將就木，這一年開發者發現他們再不需要長時間辛苦的構造列或者表格來存放數據。

　　2010年將是文件型數據庫的發展元年。盡管這樣的勢頭已經持續多年，從今年開始將是一個更多，更廣泛的文件型數據庫出現的年代。從基于云計算的Amazon到Google，大量開源工具，以及隨之誕生的CouchDB和MongoDB。

　　那么什么是MongoDB?下面有五件事是PHP開發者應該了解的：

　　1. MongoDB是一個單獨的服務器;

　　2. MongoDB是基于文件，而不是基于表;

　　3. MongoDB中較少的Schema;

　　4. 你不需要學習另外的語言;

　　5. MongoDB對PHP支持非常友好。

　　1. MongoDB是一個單獨的服務器

　　就像MySQL和PostgreSQL一樣，MongoDB將監聽接入的鏈接。它提供的工具作用包括詢問，創建，更新和刪除。理論上，你將跟在MySQL和PostgreSQL一樣的進行工作：鏈接，處理，然后再關閉鏈接。

　　2. 向行和表說再見，歡迎文檔和收集器

　　代替儲存數據的表和行，MongoDB將數據儲存在文檔中。假如我們有一篇帶標題的“文章”，它有多個作者，一個主題和標簽。所有這些看起來就像下面：

　　array(

　　'title'=>'Hello World',

　　'authors'=>array('John','Sally','Jim'),

　　'body'=>'Hello world',

　　'tags'=>array('tag1','tag2','tag3')

　　);

　　?>

　　上面的例子中最關鍵的就是那一條記錄——這篇文檔——是的，確實存儲起來就像是一篇文檔，支持復合形式的值存儲在同一區域。不再需要結構化，不需要將數據按照表來區分。因此，表已經不存在了。

　　3. MongoDB包含較少的schema

　　MongoDB沒有schema語言。如果你想新建一種文檔類型，你不需要告訴數據庫任何事情。盡管將新的數據放到數據庫中就行了。

　　在第二點中，我模擬了一個文檔?，F在我想為所有區域定義一個文章類型，所有我需要做的就是將這些數據寫到數據庫中。如果我決定延緩寫入呢?我只需要拉出這部分數據，然后加上日期字段，最后保存就行。

　　那么數據類型怎么辦?簡單的回答就是MongoDB運用一種強制系統，類似JavaScript或者PHP。如此這樣，數據庫極好的弱化了類型的作用。

　　這有一些漏洞(超大量的數據需要一些明確的定義)，不過多數情況下，你寫你的MongoDB代碼就像在PHP上編程一樣。

　　4. 你不需要學習另外的語言

　　回憶一下其他你曾寫過的數據庫抽象層。回憶所有你曾使用過的ORM層。那么你現在可以拋棄他們的，在MongoDB上你用不著他們了。

　　MongoDB(包含它的PHP驅動)不需要詢問語言。在大多數案例中，你只需要簡單的給定一個指針具體制定你需要的，然后返回你一個文檔指向。

　　如果你運行一些高階函數(比如Map-Reduce)，你可以通過JavaScript應用加入到MongoDB中去，并且在JavaScript內部引擎中運行這些腳本。

　　5. PHP和MongoDB是天生一對?

　　PHP已經對MongoDB具備很好的支持。Mongo驅動可以作為一個PECL加載項加入到PHP，這意味著安裝起來就像運行PECL一樣安裝Mongo。

　　看到這里，你可以開始編寫Mongo的API了。更廣一些說，它和PDO排在一起。不是簡單的消亡，但是絕對不同于我們之前開發過的數據庫。

　　API的說明文檔將包括一個引導和許多例子，這樣你就可以在短時間內自舉。下面將是對你十分有用的提示。

　　MongoDB發展非?？臁?/p>

　　開發時間非常短，沒有過多的模式來管理，很少(如果有的話)的數據映射。

　　因為沒有新的查詢語言要學習，代碼的調整很小。畢竟，你不需要另外的ORM，封包也非常輕。

　　你的代碼是未來的保證，可以更輕松的為你的對象增加更多的領域，甚至是更復雜的領域。因此你的代碼可以很輕松的適應需求的變化。

　　延伸閱讀

　　Mongo是一個高性能，開源，無模式的文檔型數據庫，它在許多場景下可用于替代傳統的關系型數據庫或鍵/值存儲方式。Mongo使用C++開發，提供了以下功能：

　　◆ 面向集合的存儲：適合存儲對象及JSON形式的數據。

　　◆ 動態查詢：Mongo支持豐富的查詢表達式。查詢指令使用JSON形式的標記，可輕易查詢文檔中內嵌的對象及數組。

　　◆ 完整的索引支持：包括文檔內嵌對象及數組。Mongo的查詢優化器會分析查詢表達式，并生成一個高效的查詢計劃。

　　◆ 查詢監視：Mongo包含一個監視工具用于分析數據庫操作的性能。

　　◆ 復制及自動故障轉移：Mongo數據庫支持服務器之間的數據復制，支持主-從模式及服務器之間的相互復制。復制的主要目標是提供冗余及自動故障轉移。

　　◆ 高效的傳統存儲方式：支持二進制數據及大型對象(如照片或圖片)。

　　◆ 自動分片以支持云級別的伸縮性(處于早期alpha階段)：自動分片功能支持水平的數據庫集群，可動態添加額外的機器。

　　MongoDB的主要目標是在鍵/值存儲方式(提供了高性能和高度伸縮性)以及傳統的RDBMS系統(豐富的功能)架起一座橋梁，集兩者的優勢于一身。根據官方網站的描述，Mongo適合用于以下場景：

　　◆ 網站數據：Mongo非常適合實時的插入，更新與查詢，并具備網站實時數據存儲所需的復制及高度伸縮性。

　　◆ 緩存：由于性能很高，Mongo也適合作為信息基礎設施的緩存層。在系統重啟之后，由Mongo搭建的持久化緩存層可以避免下層的數據源過載。

　　◆ 大尺寸，低價值的數據：使用傳統的關系型數據庫存儲一些數據時可能會比較昂貴，在此之前，很多時候程序員往往會選擇傳統的文件進行存儲。

　　◆ 高伸縮性的場景：Mongo非常適合由數十或數百臺服務器組成的數據庫。Mongo的路線圖中已經包含對MapReduce引擎的內置支持。

　　◆ 用于對象及JSON數據的存儲：Mongo的BSON數據格式非常適合文檔化格式的存儲及查詢。

　　自然，MongoDB的使用也會有一些限制，例如它不適合：

　　◆ 高度事務性的系統：例如銀行或會計系統。傳統的關系型數據庫目前還是更適用于需要大量原子性復雜事務的應用程序。

　　◆ 傳統的商業智能應用：針對特定問題的BI數據庫會對產生高度優化的查詢方式。對于此類應用，數據倉庫可能是更合適的選擇。

　　◆ 需要SQL的問題。

　　MongoDB支持OS X、Linux及Windows等操作系統，并提供了Python，PHP，Ruby，Java及C++語言的驅動程序，社區中也提供了對Erlang及.NET等平臺的驅動程序。