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背景1.1单机MySQL的美好时代
在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付
在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。
上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
DAL
ataAccessLayer（数据访问层–Hibernate，MyBatis）
数据量的总大小一个机器放不下时。
数据的索引（B+Tree）一个机器的内存放不下时。
访问量(读写混合)一个实例不能承受。
如果满足了上述1or3个时，只能对数据库的整体架构进行重构。
1.2Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。
1.3Mysql主从读写分离
由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为网站标配。
1.4分库分表+水平拆分+mysql集群
在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM在写数据的时候会使用表锁，在高并发写数据的情况下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
ps：这就是为什么MySQL在5.6版本之后使用InnoDB做为默认存储引擎的原因–MyISAM写会锁表，InnoDB有行锁，发生冲突的几率低，并发性能高。
同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQLCluster集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。
1.5MySQL的扩展性瓶颈
MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。
1.6今天是什么样子？
一、MongoDB和MySQL区别
MongoDB是非关系型的数据库（NoSQL)，属于文档型数据库，文档数据库为了解决关系数据库带来的问题。最大的特点是no-schema，可存储和读取任意的数据。
存储的数据格式：JSON（或BSON）。JSON格式，如RestAPI请求返回的Response就是JSON格式。
JSON格式的数据和XML格式的区别：JSON更简单，没有那么多的标签来定义字段名。即JSON是自描述的。另外JSON格式存储到MongoDB中，即使读取一个JSON中不存在的字段也不会导致SQL的语法错误。
1.1MongoDB优点
文档数据库具有no-schema特性，其中优点：
（1）新增的字段不会出错
如用户表增加一个字段，不需像关系型数据那样执行更新表结构的语句。直接查询文档出来即可看到新增的字段。
（2）查询历史数据不会出错
上面提到新增一个字段，历史数据中是无此字段，如果查询历史数据，则返回的数据中不会有该字段，虽然查询不会报错，但是取值时，会返回null。业务代码中用到此字段，则需要做兼容性处理。
（3）轻松存储复杂数据
用JSON存储，而JSON又可以表示复杂数据结构，如字段可存数组，字段可以嵌套字段，且可存很多字段。换做MySQL，则需要设计几张表来存。MongoDB存数据的结构，特别适合电商这种业务场景，比如两种不同的商品，属性差别就很大，但是用JSON存就可以轻松应对。
文档数据库缺点：
1.2MongoDB缺点（1）4.0以前不支持多文档事务
结合MongoDB文档模型内嵌数组、文档的支持，目前的单文档事务能满足绝大部分开发者的需求。为了让MongoDB能适应更多的应用场景，让开发变得更简单，MongoDB4.0将支持复制集内部跨一或多个集合的多文档事务，保证针对多个文档的更新的原子性。而在MongoDB4.2版本，还会支持分片集群的分布式事务。
MongoDB不同版本支持的功能：
MongoDB的事务接口非常简单，开发者只需将保证原子性的更新序列放到一个session的开始事务与提交事务之间即可。
使用MongoDB事务的示例代码：
try(ClientSessionclientSession=client.startSession()){clientSession.startTransaction();try{collection.insertOne(clientSession,docOne);collection.insertOne(clientSession,docTwo);clientSession.
