今天我们要讨论的话题是关于Mongodb替代Oracle的，随着数据存储的不断增加，开发人员需要处理更多的数据，而Oracle等传统关系型数据库的扩展能力却受到限制。相反，Mongodb具有高可扩展性和灵活性，使其成为大数据时代的首选。
在Oracle中，我们需要定义表格的结构、字段的类型和大小，再进行数据插入。但是在Mongodb中，可以尽可能地自由存储数据。这样，当我们需要更改数据结构或增加一些新字段时，我们无需更改现有表的结构，而只需要在新的文档中添加新字段，这是非常方便的。
Mongodb的查询操作也非常强大。相对于关系型数据库，Mongodb可以一次查找所有相关的记录，而不需要多表连接查询。Mongodb采用JSON格式存储数据，使得它可以更轻松地进行多条件查询。以下是一个简单的查询操作示例：
db.collection.find({ age: { $gt: 18 } })
上面的代码是查询所有age大于18岁的记录，符合条件的记录会被以JSON对象的方式返回。
另一个Mongodb的优势是，它非常适合处理Unstructured Data。例如，存在某些记录没有固定的结构字段，优化保存这些数据需要对Oracle等关系型数据库进行修改和设计。在Mongodb中，这些数据可以像其他数据一样进行轻松存储和处理，因为它没有固定的结构要求。
如果你还担心数据的一致性问题，Mongodb同样有保证。它支持基于文档级别的原子操作，确保在一个操作完成之前，不会有其他文档被修改。例如，以下代码保证在往一个document插入多条数据时，它们不会被其他线程的操作影响：
db.students.update(
{ name: "Alice" }, //查询条件
{
$push: { //插入指令
scores: {
$each: [ 90, 92, 85 ]
}
}
}
);
另一个原子操作是“乐观并发控制”（Optimistic Concurrency Control，简称OCC），它是由一个版本号机制来保证的。当我们修改数据时，Mongodb会将之前版本的版本号记录下来。然后，当其他线程也更新了同样的数据时，我们可以比较版本号，如果版本号不一致，则说明其他线程也已经更新了数据，我们需要重新提交整个事务，保证数据一致性。
综上所述，Mongodb适合大量Unstructured Data的存储和处理，也可以处理大量数据的查询和表更新。它提供了原子操作，并且可在多个服务器上部署，以提高可扩展性和性能。因此，它是Oracle和其他关系型数据库的良好替代品，对于处理大数据等高负载场景，而言是不二之选。
