一、主从
1、主从配置
mongodb提供主从配置，主从配置需要两个数据库节点，可以在不同的两台机器，也可以在同一台机器（可使用--dbpath参数指定数据库目录）。主
数据库会记录在其上的所有操作oplog，从数据库定期轮询主数据库获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证主从数据的一致性。
2、互为主从
数据库自动协调某个时间点上的主从关系。一开始，数据库会判断哪个为主，哪个为从，一旦主服务器负载过高，另一台就会自动成为从服务器。
二、Replica Set
Replica set的目标是取代主从方式成为mongodb新的集群组织方式，目前已经适合生产环境使用。原理上，跟主从差不多，都是通过复制oplog日志，重做日志把操作复制到新的实列上。在主从中，需要两两进行心跳保证实例之间了解相互的生存状态，如果集群一大，使得集群增加额外的通讯负担。而Replica Set克服了这个缺点。
Replica Set的模式是故障转移模式。故障转移需要三种角色。主节点，从节点 ，选举节点。当主节点挂掉时，选举节点进行选举，选出主节点。
三、分片
当数据快达到了一台机器的限制存储量，或者一台机器的io负载过高时，需要进行分片。本质是说将一个集合的数据存储在不同的节点。
Shard:用于存储数据的地方。
Config Server:存储整个集群信息，其中包括chunk数据块信息。
Router:路由服务，让整个集群看起来像单一数据库，前端应用可以透明使用。
在配置集群的时候，需要启动路由服务，mongod实例。除此之外，使用时需要在数据库和集合的粒度上开启分片功能。
分片的关键点是chunk(块)。一个分片包含多个区间，每个区间就是一个块。每个块有大小限制，可在配置文件中配置。
路由服务作用：从元数据中定位数据位置，合并查询结果，负责数据迁移和数据自动平衡，并管理集群节点。
需注意的是，启用分片后，无法直接使用group进行统计，但可以用map reduce功能替代。
mongodb-sharding机制的分析：
http://xiezhenye.com/2012/12/mongodb-sharding-%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%88%86%E6%9E%90.html
四、索引
monggodb支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等。
可以使用explain对语句进行解析。
mongodb支持对DB的请求进行profiling。目前支持3种级别的profiling。
0：不开启profiling
1：将处理时间超过某个阀值的请求都记录到DB下的system.profile集合（类似Mysql的slow query）
2：记录所有的请求
五、GridFS
GridFS是mongodb的内置功能。它主要用来存储和恢复那些超过16M的文件，比如：图片、视频、音频等。
它是非常有用的，不只方便存储超过16M的文件，而且它在读取一个文件的时候，不会将整个文件读入内存。
GridFS将一个文件存放在两个集合中，chunks和files。chunks主要存储文件内容（以二进制方式），而files存储文件的元信息（包括存储的位置，自定义属性等）。
六、MapReduce
聚合查询是用来统计数据的，类似于Mysql的count。但当涉及到大数据或者有分区的时候，聚合查询性能差或者不能用，这时就需要mapReduce了。
mapReduce命令的基本格式为：
mapReduce首先查询集合，然后将结果文档利用emit映射为键值对，然后在根据有多个值的键来简化。
map：一个JavaScript函数，将一个值与键对应起来，并生成键值对；
reduce：一个JavaScript函数，合并相同的键值对；
out：统计后，存放的集合名字；
query：在reduce的时候，按该条件过滤（可选）；
sort：排序标准；
limit：指定返回的文档的最大数量（可选）；
使用mongodb需要注意点：
1、不支持事物；
2、mongodb占用空间过大；
原因：
1）、空间的预分配：为避免形成过多的磁盘碎片，mongodb每次空间不足的时候都会申请生成一大块的磁盘空间，申请的量从64M、128M、256M这样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录例看到这些整块生成容量不断递增的文件；
2）、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON(json的二进制格式)格式存储。如果value相对key并不大，比如存储数字，则数据的overhead是最大的。
3）、删除数据不释放空间：为避免记录删除后数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标志为已删除，以后可以重复利用。可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢
3、mongodb没有成熟的维护工具。
参考文章：
1、http://www.jianshu.com/p/7a41907a1549
2、http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-sharding.html
3、http://wiki.jikexueyuan.com/project/mongodb/mongodb-map-reduce.html
