实例：系统上运行的进程及节点集，一个实例可以有多个库，默认端口 27017。 库：多个集合组成数据库，每个数据库都是独立的，有自己的用户、权限信息，独立的存储文件集 合。 集合：即是一组文档的集合，集合内的文档结构可以不同。 文档：MongoDB 的最小数据单元，其基本概念为：多个键值对有序组合在一起的数据单元。示例如 下所示：

在 mongodb 中基本的概念是文档、集合、数据库，下面我们挨个介绍。下表将帮助您更容易理解 Mongo 中的一些概念：通过下图实例，我们也可以更直观的了解 Mongo 中的一些概念：

MongoDB默认数据库为db，存储在data目录中。一个mongoDB实例可以容纳多个独立的数据库，每个数据库都有自己的集合和权限。不同的数据库存储在不同文件中

数据库的命名有其特定的规则，不过不用深究。

有一些数据库名是保留的

文档是一个BSON（一组键值）。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是 MongoDB 非常突出的特点。一个 简单的文档例子如下：

需要注意的是

集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。当文档插入的时候，集合就会被创建

当第一个文档插入时，集合就会被创建。

Capped collections 就是固定大小的 collection。它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的 顺序). 有点和 “RRD” 概念类似。Capped collections 是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适 合类似记录日志的功能和标准的 collection 不同，你必须要显式的创建一个 capped collection，指定 一个 collection 的大小，单位是字节。collection 的数据存储空间值提前分配的。Capped collections 可以按照文档的插入顺序保存到集合中，而且这些文档在磁盘上存放位置也是按照插入顺序来保存 的，所以当我们更新 Capped collections 中文档的时候，更新后的文档不可以超过之前文档的大小， 这样话就可以确保所有文档在磁盘上的位置一直保持不变。由于 Capped collection 是按照文档的插 入顺序而不是使用索引确定插入位置，这样的话可以提高增添数据的效率。MongoDB 的操作日志文 件 oplog.rs 就是利用 Capped Collection 来实现的。要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信 息。

固定集合可以声明 collection 的容量大小，其行为类似于循环队列。数据插入时，新文档会被插入到 队列的末尾，如果队列已经被占满，那么最老的文档会被之后插入的文档覆盖。

日志文件，聊天记录，通话信息记录等只需保留最近某段时间内的应用场景

元数据是一个预留空间，在对数据库或应用程序结构执行修改时，其内容可以由数据库自动更新。元数据是系统中各类数据描述的集合，是执行详细的数据收集与数据分析的主要途径。元数据最重要的作用是作为一个分析阶段的工具，任何字典最重要的操作是查询，在结构化分析中，元数据的作用是给每一个结点加上定义与说明。 数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间：

ObjectId 类似唯一主键，可以很快的去生成和排序，包含 12 bytes，含义是：

MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个 ObjectId 对象，由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳，所以你不需要为你的文档保存时间戳字段(当然也看具体业务了)，你可以通过getTimestamp 函数来获取文档的创建时间

BSON 有一个特殊的时间戳类型用于 MongoDB 内部使用，与普通的 日期 类型不相关。 时间戳值是一个 64 位的值。其中：

表示当前距离 Unix 新纪元（1970 年 1 月 1 日）的毫秒数。日期类型是有符号的, 负数表示 1970 年之前的日期。