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這篇文章主要介紹選擇mongodb的原因，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

在使用場景方面，MongoDB非常適合用做以下應(yīng)用程序的主要數(shù)據(jù)存儲——Web應(yīng)用程序、分析與記錄應(yīng)用程序，以及任何要求有中等級別緩存的應(yīng)用程序。此外，由于能方便地存儲無Schema數(shù)據(jù)，MongoDB還很適合保存事先無法知曉其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

之前所說的內(nèi)容還不太足以讓人信服，為了證實它們，我們大致了解一下目前市面上的眾多數(shù)據(jù)庫，并和MongoDB做個對比。接下來，我將討論一些特殊的MongoDB使用場景，提供一些生產(chǎn)環(huán)境中的例子。最后，我還會討論一些MongoDB實際使用中的重要注意事項。

MongoDB與其他數(shù)據(jù)庫的對比

市面上的數(shù)據(jù)庫數(shù)量成爆炸式增長，要在它們之間進(jìn)行權(quán)衡是很困難的。幸運的是，它們之中的大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都能歸在幾個分類里。本節(jié)中，我會描述簡單及復(fù)雜的鍵值存儲、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和文檔數(shù)據(jù)庫，并對它們做一個比較。

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簡單鍵值存儲

簡單鍵值存儲正如其名，它們基于給定的鍵對值做索引。常見的場景是緩存。舉例來說，假設(shè)您需要緩存一個由應(yīng)用程序呈現(xiàn)的HTML頁面，此處的鍵可能是頁面的URL，值是HTML本身。請注意，對鍵值存儲而言，值就是一個不透明的字節(jié)數(shù)組。不用強(qiáng)加關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的Schema，也沒有任何數(shù)據(jù)類型的概念。這自然限制了鍵值存儲的操作：可以放入一個新值，然后通過鍵將其取出或刪除。擁有如此簡單性的系統(tǒng)通常很快，而且具有可伸縮性。

最著名的簡單鍵值存儲是memcached（發(fā)音是mem-cach-dee）。memcached僅在內(nèi)存里存儲數(shù)據(jù)，用持久性來換取速度。它也是分布式的，跨多臺服務(wù)器的memcached節(jié)點能像單個數(shù)據(jù)存儲來使用，這消除了維護(hù)跨服務(wù)器緩存狀態(tài)的復(fù)雜性。

與MongoDB相比，memcached這樣的簡單鍵值存儲通常讀寫會更快。但與MongoDB不同的是，這些系統(tǒng)很少能充當(dāng)主要數(shù)據(jù)存儲。簡單鍵值存儲的最佳用途是附加存儲，既可以作為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之上的緩存層，也可以作為任務(wù)隊列之類的短暫服務(wù)的簡單持久層。

復(fù)雜鍵值存儲

可以改進(jìn)簡單鍵值模型來處理復(fù)雜的讀寫Schema或提供更豐富的數(shù)據(jù)模型。如此一來，就有了復(fù)雜鍵值存儲。廣為流傳的論文 Dynamo：Amazon's Highly Available Key-value Store中描述的Amazon Dynamo就是這樣一個例子。Dynamo旨在成為一個健壯的數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡(luò)故障、數(shù)據(jù)中心停轉(zhuǎn)及類似情況下仍能工作。這要求系統(tǒng)總是能夠進(jìn)行讀和寫，本質(zhì)上就是要求數(shù)據(jù)能自動跨多個節(jié)點進(jìn)行復(fù)制。如果一個節(jié)點發(fā)生故障，系統(tǒng)的用戶，也許這里是一個使用Amazon購物車的顧客，不會察覺到服務(wù)中斷。當(dāng)系統(tǒng)允許同一份數(shù)據(jù)被寫到多個節(jié)點時，發(fā)生沖突的情況是不可避免的，Dynamo提供了一些解決沖突的方法。與此同時，Dynamo也很容易伸縮。因為沒有主節(jié)點——所有節(jié)點都是對等的，很容易從整體上理解系統(tǒng)，能方便地添加節(jié)點。盡管Dynamo是一個私有系統(tǒng)，但其構(gòu)建理念啟發(fā)了很多NoSQL系統(tǒng)，包括Cassandra、Project Voldemort和Riak。

看看是誰開發(fā)了這些復(fù)雜鍵值存儲，看看實踐中它們的使用情況如何，您就能知道它們的優(yōu)點了。以Cassandra為例，它實現(xiàn)了很多Dynamo的伸縮屬性，同時還提供了與Google BigTable類似的面向列的數(shù)據(jù)模型。Cassandra是一款開源的數(shù)據(jù)存儲，是Facebook為其收件箱搜索功能而開發(fā)的。該系統(tǒng)可以水平擴(kuò)展，索引60TB以上的收件箱數(shù)據(jù)，允許在收件箱中對關(guān)鍵字和收件人做檢索。數(shù)據(jù)是根據(jù)用戶ID做索引的，每條記錄由一個用于關(guān)鍵字檢索的搜索項數(shù)組和一個用于收件人檢索的收件人ID數(shù)組構(gòu)成。

這些復(fù)雜鍵值存儲是由Amazon、Google和Facebook這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)公司開發(fā)的，用來管理系統(tǒng)的多個部分，擁有非常大的數(shù)據(jù)量。換言之，復(fù)雜鍵值存儲管理了一個相對自包含的域，它對有效存儲和可用性有一定要求。由于采用了無主節(jié)點的架構(gòu)，這些系統(tǒng)能輕松地通過添加節(jié)點進(jìn)行擴(kuò)展。它們都選擇了最終一致性，也就是說讀請求不必返回最后一次寫的內(nèi)容。用戶用較弱的一致性所換得的是在某一節(jié)點失效時仍能寫入的能力。

這與MongoDB正好相反，它提供了強(qiáng)一致性、（每個分片）一個主節(jié)點、更豐富的數(shù)據(jù)模型，還有二級索引，最后兩項特性總是一起出現(xiàn)的。如果一個系統(tǒng)允許建模多個領(lǐng)域?qū)ο螅纾瑯?gòu)建完整Web應(yīng)用程序時就會有此要求，那么查詢就需要跨整個數(shù)據(jù)模型，這時就要用到二級索引了。

因為有豐富的數(shù)據(jù)模型，可以考慮把MongoDB作為更通用的大型、可伸縮Web應(yīng)用程序的解決方案。MongoDB的伸縮架構(gòu)有時也會受到爭議，因為它并非源自Dynamo。但MongoDB針對不同領(lǐng)域有不同的伸縮解決方案。MongoDB的自動分片受到了Yahoo! PNUTS數(shù)據(jù)存儲和Google BigTable的啟發(fā)。讀過這些數(shù)據(jù)存儲的白皮書的人會發(fā)現(xiàn)，MongoDB實現(xiàn)伸縮的方法已經(jīng)被實現(xiàn)了，而且還很成功。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

本章中已經(jīng)介紹了不少關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，簡單起見，我只討論RDBMS與MongoDB的相同點和不同點。盡管MySQL使用固定Schema的數(shù)據(jù)表，MongoDB使用無Schema的文檔，但兩者都能表示豐富的數(shù)據(jù)模型。MySQL和MongoDB都支持B樹索引，那些適用于MySQL索引的經(jīng)驗也同樣適用于MongoDB。MySQL支持關(guān)聯(lián)和事務(wù)，因此，如果您必須使用SQL或者要求有事務(wù)，那么只能選擇MySQL或其他RDBMS。在不需要事務(wù)的情況下，MongoDB的文檔模型通常也足夠表示對象了。MongoDB中對單獨文檔的更新也是原子的，這提供了傳統(tǒng)事務(wù)的一個子集。MongoDB和MySQL都支持復(fù)制。就可伸縮性而言，MongoDB設(shè)計成能水平擴(kuò)展的，能自動分片并處理故障轉(zhuǎn)移。MySQL上的分片都需要手動管理，有一定的復(fù)雜性，更常見的是垂直擴(kuò)展的MySQL系統(tǒng)。

文檔數(shù)據(jù)庫

自稱為文檔數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)品還不多，在本書編寫時，除了MongoDB之外，唯一的著名文檔型數(shù)據(jù)庫就是Apache CouchDB。盡管CouchDB的數(shù)據(jù)是使用JSON格式的純文本存儲的，而MongoDB使用的是BSON二進(jìn)制格式，但兩者的文檔模型是相似的。與MongoDB一樣，CouchDB也支持二級索引，不同之處是CouchDB中的索引是通過編寫MapReduce函數(shù)來定義的，這比MySQL和MongoDB使用的聲明式語法更復(fù)雜一些。兩者伸縮的方式也有所不同，CouchDB不會把數(shù)據(jù)分散到多臺服務(wù)器上，每個CouchDB節(jié)點都是其他節(jié)點的完整副本。

使用場景和生產(chǎn)部署

老實說，您不會僅根據(jù)數(shù)據(jù)庫的特性就做出選擇，您需要知道使用它的真實成功案例。這里，我提供一些廣義上的MongoDB使用場景，以及一些生產(chǎn)環(huán)境中的范例。

Web應(yīng)用程序

MongoDB很適合作為Web應(yīng)用程序的主要數(shù)據(jù)存儲。就算是一個簡單的Web應(yīng)用程序也會有很多數(shù)據(jù)模型，用來管理用戶、會話、應(yīng)用特定的數(shù)據(jù)、上傳和權(quán)限，更不用說完整領(lǐng)域了。正如它們能和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的扁平式方法對齊一樣，它們也能獲益于MongoDB的集合與文檔模型。因為文檔能表示豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，建模相同數(shù)據(jù)所需的集合數(shù)量通常會比使用完全正規(guī)化關(guān)系型模型的數(shù)據(jù)表數(shù)量要少。此外，動態(tài)查詢和二級索引能讓您輕松地實現(xiàn)SQL開發(fā)者所熟悉的大多數(shù)查詢。最后，作為一個成長中的Web應(yīng)用程序，MongoDB提供了清晰的擴(kuò)展路線。

在生產(chǎn)環(huán)境中，MongoDB已經(jīng)證明它能管理應(yīng)用的方方面面，從主要數(shù)據(jù)領(lǐng)域到附加數(shù)據(jù)存儲，比如日志和實時分析。這里的案例來自The Business Insider（TBE），它從2008年1月起使用MongoDB作為主要數(shù)據(jù)存儲。雖然TBE是一個新聞網(wǎng)站，但它流量很大，每天有超過一百萬獨立頁面訪問（page view）。這個案例中有意思的是除了處理站點的主要內(nèi)容（文章、評論、用戶等等），MongoDB還處理并存儲實時分析數(shù)據(jù)。這些分析被TBE用于生成動態(tài)熱點地圖，標(biāo)明不同新聞故事的點擊率。該站目前還沒有太多的數(shù)據(jù)需要分片，但它有使用副本集來保證自動故障轉(zhuǎn)移。

敏捷開發(fā)

無論如何看待敏捷開發(fā)運動，您都很難否認(rèn)大家對于快速構(gòu)建應(yīng)用程序的渴望。不少開發(fā)團(tuán)隊，包括Shutterfly和紐約時代的團(tuán)隊，都部分選擇了MongoDB，因為相比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，使用MongoDB他們能更快地開發(fā)應(yīng)用程序。一個明顯的原因是MongoDB沒有固定的Schema，所有花在提交、溝通和實施Schema變更的時間都省下來了。

除此之外，不再需要花時間把數(shù)據(jù)的關(guān)系型表述硬塞進(jìn)面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型里去了，也不用處理ORM生成的SQL的奇怪行為，或者對它做優(yōu)化了。如此一來，MongoDB為項目帶來了更短的開發(fā)周期和敏捷的、中型大小的團(tuán)隊。

分析和日志

我之前已經(jīng)暗示過MongoDB適用于分析和日志，將MongoDB用于這些方面的應(yīng)用程序數(shù)量增長得越來越快。通常，發(fā)展成熟的公司都會選擇用于分析的特殊應(yīng)用作為切入點，進(jìn)入MongoDB的世界。這些公司包括GitHub、Disqus、Justin.tv和Gilt Groupe，還有其他公司就不再列舉了。

MongoDB與分析的關(guān)聯(lián)源自于它的速度和兩個關(guān)鍵特性：目標(biāo)原子更新和固定集合（capped collection）。原子更新讓客戶端能高效地增加計數(shù)器，將值放入數(shù)組。固定集合，常被用于日志，特點是分配的大小是固定的，能實現(xiàn)自動過期。相比文件系統(tǒng)，將日志數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫里更易組織，而且能提供更強(qiáng)大的查詢能力。現(xiàn)在，拋開grep或自定義日志檢索工具，用戶可以使用他們熟悉并喜歡的MongoDB查詢語言來查看日志輸出。

緩存

這是一種數(shù)據(jù)模型，它能更完整地表示對象，結(jié)合了更快的平均查詢速度，經(jīng)常讓MongoDB介于傳統(tǒng)的MySQL與memcached之間。例如之前提到的TBE，它不使用memcached，直接通過MongoDB來響應(yīng)頁面請求。

以上是選擇mongodb的原因的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道！

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