**MongoDB** — это нереляционная NoSQL база данных, которая хранит данные в виде документов. Эти документы хранятся в формате BSON, который представляет собой бинарную версию формата JSON.

MongoDB предоставляет определенные ключевые особенности, которые отличают её от традиционных реляционных баз данных. Во-первых, она ориентирована на документы, что означает, что каждый документ может иметь свою уникальную структуру. Документы группируются в коллекции, которые аналогичны таблицам в реляционных базах данных.

Во-вторых, MongoDB предлагает горизонтальную масштабируемость, что означает, что больше машин можно добавить в кластер для увеличения ёмкости базы данных.

В-третьих, MongoDB поддерживает ad-hoc запросы, индексацию и агрегирование данных, что позволяет создавать сложные запросы и анализ данных.

MongoDB является идеальной базой данных для приложений, которые требуют высокой степени гибкости и масштабируемости, таких как веб-, мобильные или IoT-приложения.

Коллекция в MongoDB эквивалентна таблице в реляционной базе данных. Это место, где хранятся документы MongoDB.

Документы в коллекциях представляют собой наборы пар ключ-значение. Документы имеют динамическую схему. Это означает, что документы в одной и той же коллекции не обязательно должны содержать одинаковый набор полей, и структура этих полей может варьироваться от одного документа к другому.

Все это означает, что MongoDB очень гибкая и может адаптироваться к различным требованиям приложений. Коллекции не требуют заранее определенной структуры. Вместо этого документы могут содержать поля с динамически определяемой структурой, что позволяет хранить в одной коллекции данные различных типов с разной структурой.

Нет жестких правил в отношении структуры и типов данных. MongoDB позволяет хранить документы со сложной формой - например, документы, содержащие другие документы или массивы других документов.

Шардинг в MongoDB – это стратегия разделения больших наборов данных на более мелкие, более управляемые части (называемые шардов), которые хранятся на нескольких серверах. Эта техника, также известная как горизонтальное разбиение данных, позволяет эффективно управлять и обрабатывать большие объемы данных.

Несмотря на разделение, данные в MongoDB представлены как единая, целостная база данных. Это означает, что пользователям не нужно изменять способ обращения к данным, даже если они разделены на части.

Основная цель шардинга – улучшение производительности и масштабируемости. Разделение данных на шарды позволяет сбалансированно распределить нагрузку между несколькими машинами, что направляет ресурсы на конкретные задачи и увеличивает эффективность обработки. Это особенно важно для больших баз данных, где обработка большого объема данных на одном сервере будет затратной по времени и неэффективной. В зависимости от потребностей, шарды могут быть распределены по разным серверам, кластерам или дата-центрам, обеспечивая гибкость и надежность.

Репликация в MongoDB позволяет поддерживать несколько копий одних и тех же данных на различных машинах. Это способствует высокой доступности данных и является ключевым аспектом архитектуры MongoDB.

Репликация в MongoDB включает в себя набор реплик, состоящий из **одного основного узла** (способного выполнять операции записи) и **двух или более вторичных узлов**. В наборе реплик может быть только один основной узел в любой момент времени. В случае его отказа оставшиеся вторичные узлы могут голосовать за то, какой из них должен его заменить.

Вторичные узлы реплицируют данные с основного узла, поддерживая, таким образом, копии набора данных. При работе с репликацией важно обеспечить правильную задержку репликации и репликацию через отдельные центры обработки данных для гарантии защиты данных.

Наличие этих копий данных позволяет пользователям MongoDB легко восстанавливать и восстанавливать данные, что способствует быстрой ликвидации последствий сбоев. В дополнение к улучшению доступности, репликация ведет к увеличению производительности операций чтения, так как операции чтения могут выполняться на любом члене набора реплик.