前言
Flask 基礎框架在之前的三篇文章中寫完了。想要學習 web 相關的同學可以自己回顧翻一下，相信看完了，你也可以寫出來一個簡單的小案例來炫耀一波！
說到 web 開發，就不得不提到一個東西，數據庫！之前在介紹實戰項目時候，我提到過本次項目需要用到的數據庫 - MongoDB。本篇來帶你如何從零安裝 MongoDB 數據庫。下一篇介紹 Python 操作數據庫。
數據庫歷史
開始之前，為了照顧一些非專業領域的朋友，先來介紹一下，什麼是數據庫？為什麼會誕生出數據庫的概念？以及為什麼數據庫下還要細分一些不同的領域數據庫。
1. 伴隨數據的發展歷史所帶來的載體
以下也是我自己查的資料（不一定準確，歡迎知道的讀者來挑錯！），雖然知道數據庫設計出來的目的是什麼，不過還是去檢索了下它的發展由來歷史。
數據庫誕生的發展大概經歷了三個重大時期。每一次都是數據爆發提升所帶來的系統改變。
第一個時期是 1880 年美國人口普查。為了表示記錄數據，發明了分揀機、製表機和記錄機，記錄完整的數據。打孔卡上的孔，表示數據。打空帶便是信息的載體。
第二個時期 - 文件系統。其本身被認為是一個與文件櫃極為相似的範例。這個時期我理解就是小學時候用到的文件夾，裡面可以按照不同文件進行分類。
在電腦系統中，文件系統我們已經接觸過了，其實就是對文件的進行操作管理的系統。比如你在 Windows 上創建 txt 文本之類的。
第三個時期在二十世紀六十年代，隨著計算機速度和功能的增長，計算機被用於製造和更廣泛的實驗室使用。從而誕生了數據庫以及數據庫管理系統（DBMS），到20世紀60年代中期，許多此類系統已投入商業使用。
2. 數據庫的設計目的
這裡我就不用官方定義來說了，簡單的舉個栗子用自己的觀點陳述一下。
早期我們使用文件來對數據進行記錄，比如我們常用的 excel ，word 等。Excel 相信大家都用過，它本身的設計基於行和列，由行和列組成一個“二維表”的結構，來對數據進行存儲。使用的過程中，我們可以用篩選等功能來處理數據。但面臨的問題是，當數據過於龐大，文件就會打不開了。甚至可能出現程序崩壞的情況。
那麼此時，就需要一個大數據容量的東西來存儲數據，所以數據庫設計最重要的本質就是存儲大量數據。同時，再此基礎上提供了對數據操作的簡易性，對數據的完整性，以及對數據的安全性等特性。
下面是從 Quora （類似知乎，不對，應該是知乎仿照它...）查到的一個問題，為什麼我們需要數據庫？英語好的同學可以看下，不翻譯了。
3. 關係型數據庫與非關係型數據庫
關係型數據庫：
SQL (Structured Query Language) 數據庫，指關係型數據庫。主要代表：SQL Server，Oracle，MySQL(開源)，PostgreSQL(開源)。
現在市面上用的最多的關係型數據庫就是以上幾個代表，簡單的說，其實關係型數據庫原理類似 Excel ，由行和列組成一張“二維”關係的數據表。
使用 SQL 語句即可對數據庫進行操作，比如創建庫，創建表，查詢表數據等。。。SQL 語句就像下面這樣：
<code>select * from user; # 查找用戶表/<code>
查詢結果也類似這樣的展現形式：
非關係型數據庫：
NoSQL（Not Only SQL）泛指非關係型數據庫。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
有了 SQL 數據庫，為什麼還有 NoSQL 數據庫？
在當今互聯網時代，數據越來越龐大，關係數據庫運行的慢，處理大數據的大多數情況是 NoSQL 比較高效，但 NoSQL 並不能完全取代關係數據庫，有些複雜操作並不能處理。
NoSQL 數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關係數據庫的關係型特性。數據之間無關係，這樣就非常容易擴展。
舉個常見的例子，僅是個人猜測，我們日常用的微博（若有錯誤，還望指出），它處理每個明星與粉絲之間的關係，這麼種類繁多的屬性字段，如果用 NoSQL 遠比 SQL 要好很多，因為字段與字段之間沒有相關性。
說下為什麼本交通統計項目採用的是 MongoDB 呢？理由很簡單，因為高德地圖返回的數據類型是 JSON 格式，用 MongoDB 兼容性非常好，直接存入即可。
安裝 MongoDB
不同平臺的下載地址都是一樣的，搜索引擎搜索 MongoDB ：
這下載入口做的不太明顯，我也是找了一小會兒，哈哈哈！~大家根據自己電腦系統下載不同版本即可。Package MSI就是windows的一鍵安裝，我習慣下 ZIP ，所以選到了 ZIP 進行下載，大概 200 MB+。 解壓後，進入 bin ：
如果此時你直接雙擊打開，能看到的結果就是黑框一閃而過，然後....然後就沒啥了。。。因為你打開的方式不太對！
接下來：
手動在此目錄下，創建一個文件 mongo.config:
記事本或者什麼其他工具，打開編輯，配置下 Mongo 的數據存儲位置以及日誌存儲位置：
<code>dbpath=C:/Users/asus/Desktop/mongodb/dblogpath=C:/Users/asus/Desktop/mongodb/log/mongodb.log/<code>
這裡的路徑一定要是絕對路徑，改成自己的即可，同時在創建對應指定目錄，db 和 log：
最後一步，進入 bin ，然後 shift + 鼠標右鍵，在此處打開 shell 窗口，輸入：
<code>mongod.exe --config C:\\Users\\asus\\Desktop\\mongodb\\bin\\mongo.config --install --serviceName "MongoDB" --journal/<code>
這裡的 --config 參數後面的文件也必須是絕對路徑。
解釋下，上述代碼的意思是將 mongo 作為服務的形式配置在 windows 電腦上，便於我們啟動。按下 win + R 鍵，打開服務：
這個就是剛才我們配置的 mongodb 服務，右鍵啟動就好。啟動完畢，可以看下剛才 mongo 的 db 和 log 目錄下是不是生成了一些文件呢：
以上，mongodb 數據庫安裝完畢。
MongoDB 可視化工具
依然官網，下載可視化工具:
類似 mongodb ，點到 tool 處下載，然後讓你填一個信息，瞎寫就好，提交完就能下載了：
可視化工具，直接打開 exe 即可：
配置默認即可，沒改動過，localhost代表本機，port 27017 是 mongodb 的默認端口：
完工！
可視化工具操作 MongDB
專業人員不要覺得用可視化工具來操作顯得很 lowB ，實際上工具本來就是可以幫我們節省大量的時間。而每個視圖背後對應的本質還是命令代碼。
1. 創建數據庫
2. 填寫數據庫名稱，以及 Collection 名稱
3. 創建文檔
插入完成後，轉化為表來展示，看看是否和我們常見的 Excel 相似呢：
總結
對於 MongoDB 的具體內容，以及每個官方字段的含義，放在下一篇介紹了！本篇篇幅又超長了。。。
下篇文章，如何使用 Python 操作 MongoDB 數據庫（拖延了一篇。。。），敬請期待！
如果有什麼問題，歡迎小夥伴們留言探討！