MongoDB

业务应用场景

传统的关系数据库(如MySQL)，在数据库操作的 三高 需求以及对web2.0 的网站需求面前，显得力不从心。

解释 "三高" 需求：

• High Performance： 对数据库高并发读写的需求
• High Storage：对海量数据的高效率存储和访问的需求
• High Scalability && High Availability：对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

具体的应用场景，如：

• 社交场景，使用MongoDB 存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人，地点等功能
• 游戏场景，使用MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备，积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询，高效率存储和访问
• 物流场景，使用MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来
• 物联网场景，使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，对这些进行多维度的分析
• 视频直播，使用MongoDB存储用户信息，点赞，互动信息等。

这些场景中，数据操作方面的共同特点是：

1.数据量大
2.写入操作频繁(读写都很频繁)
3.价值较低的数据，对事物性要求不高

对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB 来实现数据的存储

什么时候选择MongoDB？

在架构选型上，除了上述三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它，可以考虑以下一些问题：

1.应用不需要事物及复杂的join支持
2.新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
3.应用需要2000-3000 以上的读写QPS
4.应用需要TB甚至PB 级别数据存储
5.应用发现迅速，需要快速水平扩展
6.应用要求存储的数据不丢失
7.应用需要99.999%高可用
8.应用需要大量的地理位置查询，文本查询

如果上述有1个符合，可以考虑MongoDB，2个及以上符合，选择MongoDB绝对不会后悔

MongoDB 简介

MongoDB 是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当时的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL 数据库产中的一种，是最像关系型数据库(Mysql)的非关系型数据库

它支持的数据结构非常松散，是一种类似于JSON的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活

MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对(filed:value) 组成的数据结构。MongoDB 文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数据和文档数组

体系结构

MySQL 和 MongoDB 对比：