原文地址:http://www.mongoing.com/archives/3609mysql
案例1sql
案例2數據庫
MongoDB以前有用過,主要用來存儲一些監控數據,No schema 對開發人員來講,真的很方便,增長字段不用改表結構,並且學習成本極低。數組
案例3服務器
使用MongoDB作了O2O快遞應用,將送快遞騎手、快遞商家的信息(包含位置信息)存儲在MongoDB,而後經過 MongoDB的地理位置查詢,這樣很方便的實現了查找附近的商家、騎手等功能,使得快遞騎手能就近接單,目前在使用MongoDB上沒遇到啥大的問題,官網的文檔比較詳細,很給力。微信
常常跟一些同窗討論MongoDB業務場景時,會聽到相似【你這個場景 mysql 也能解決,不必必定用 MongoDB】的聲音,的確,並無某個業務場景必需要使用 MongoDB才能解決,但使用 MongoDB 一般能讓你以更低的成本解決問題(包括學習、開發、運維等成本),下面是 MongoDB 的主要特性,你們能夠對照本身的業務需求看看,匹配的越多,用 MongoDB 就越合適。less
MONGODB 特性 | 優點 |
---|---|
事務支持 | MongoDB 目前只支持單文檔事務,須要復瑣事務支持的場景暫時不適合。 |
靈活的文檔模型 | JSON 格式存儲最接近真實對象模型,對開發者友好,方便快速開發迭代。 |
高可用複製集 | 知足數據高可靠、服務高可用的需求,運維簡單,故障自動切換。 |
可擴展分片集羣 | 海量數據存儲,服務能力水平擴展。 |
高性能 | mmapv一、wiredtiger、mongorocks(rocksdb)、in-memory 等多引擎支持知足各類場景需求 |
強大的索引支持 | 地理位置索引可用於構建 各類 O2O 應用、文本索引解決搜索的需求、TTL索引解決歷史數據自動過時的需求。 |
Gridfs | 解決文件存儲的需求 |
aggregation & mapreduce | 解決數據分析場景需求,用戶能夠本身寫查詢語句或腳本,將請求都分發到 MongoDB 上完成。 |
從目前阿里雲MongoDB雲數據庫上的用戶看,MongoDB 的應用已經滲透到各個領域,好比遊戲、物流、電商、內容管理、社交、物聯網、視頻直播等,如下是幾個實際的應用案例。運維
若是你還在爲是否應該使用MongoDB,不如來作幾個選擇題來輔助決策(注:如下內容改編自MongoDB公司TJ同窗的某次公開技術分享)。性能
應用特徵 | YES / NO |
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應用不須要事務及複雜 join 支持 | 必須 Yes |
新應用,需求會變,數據模型沒法肯定,想快速迭代開發 | ? |
應用須要2000-3000以上的讀寫QPS(更高也能夠) | ? |
應用須要TB甚至 PB 級別數據存儲 | ? |
應用發展迅速,須要能快速水平擴展 | ? |
應用要求存儲的數據不丟失 | ? |
應用須要99.999%高可用 | ? |
應用須要大量的地理位置查詢、文本查詢 | ? |
若是上述有1個 Yes,能夠考慮 MongoDB,2個及以上的 Yes,選擇 MongoDB 毫不會後悔。學習
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