01 引言
传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对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。
- Huge 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。
而MongoDB可应对以上“三高”需求。
02 MongoDB应用场景
具体的应用场景如:
- 社交场景,使用 MongoDB 存储存储用户信息,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,并对这些信息进行多维度的分析。
- 视频直播,使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。
这些应用场景中,数据操作方面的共同特点是:
- 数据量大
- 写入操作频繁(读写都很频繁)
- 价值较低的数据,对事务性要求不高
对于这样的数据,我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。
03 什么时候使用MongoDB
在架构选型上,除了上述的三个特点外,如果你还犹豫是否要选择它?可以考虑以下的一些问题:
- 应用不需要事务及复杂 join 支持
- 新应用,需求会变,数据模型无法确定,想快速迭代开发
- 应用需要2000-3000以上的读写QPS(更高也可以)
- 应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
- 应用发展迅速,需要能快速水平扩展
- 应用要求存储的数据不丢失
- 应用需要99.999%高可用
- 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个及以上的符合,选择 MongoDB 绝不会后悔。
相对MySQL,可以以更低的成本解决问题(包括学习、开发、运维等成本)。
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