分布式文件存储的数据库
能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。
其主要场景如下：
网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
不适用的场景如下：1）要求高度事务性的系统。
2）传统的商业智能应用。
3）复杂的跨文档（表）级联查询。
因为MongoDB的schema-less，所有格式灵活，不用为了各种格式不一样的信息专门设计统一的格式，极大的减少开发的工作
从3.0版本开始限制更严格了，固定集合不能修改文档大小。不管改大还是改小。