MongoDB已经流行了很长一段时间,相对于MySQL,究竟什么场景更需要用MongoDB?下面是一些总结。

更高的写入负载

默认情况下,MongoDB更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。

高可用性

MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非常简洁方便,此外,MongoDB可以快速响应的处理单节点故障,自动、安全的完成故障转移。这些特性使得MongoDB能在一个相对不稳定(如云主机)的环境中,保持高可用性。

数据量很大或者未来会变得很大

依赖数据库(MySQL)自身的特性,完成数据的扩展是较困难的事,在MySQL中,当一个单达表到5-10GB时会出现明显的性能降级,此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展,使用MySQL通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而MongoDB内建了多种数据分片的特性,可以很好的适应大数据量的需求。

基于位置的数据查询

MongoDB支持二维空间索引,因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。

表结构不明确,且数据在不断变大

在一些传统RDBMS中,增加一个字段会锁住整个数据库/表,或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候(当大于1TB时更甚)。 因MongoDB是文档型数据库,为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作,并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时,是将不在需要由DBA修改表结构。

没有DBA支持

如果没有专职的DBA,并且准备不使用标准的关系型思想(结构化、连接等)来处理数据,那么MongoDB将会是你的首选。MongoDB对于对像数据的存储非常方便,类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。 但是需要先了解一些最佳实践,避免当数据变大后,由于文档设计问题而造成的性能缺陷。 阅读剩余部分 –