MongoDB是一个面向文档（document-oriented）的数据库，同时汲取了组合键值对存储和关系数据库出处的最佳特性。因为键值对格式简单，所以存储速度非常快，而且容易伸缩。关系型数据库在水平方向上难以伸缩，但是拥有更加丰富的数据模型和查询语言。MongoDB在两者之间做了部分妥协，具备了两者优势的能力。它的最终目标就是易于伸缩，出处丰富的数据结果，提供负责的查询语言。
MongoDB与其他数据库对比
| 示例 | 数据模型 | 伸缩性模型 | 使用场景 | |
|---|---|---|---|---|
| 简单键值存储 | memcached | 键值对，其中值是一个二进制对象 | Memcached能跨多个节点伸缩，把所有可用内存变为一个存储库 | 缓存、Web网站等 |
| 复杂键值存储 | HBase、Cassandra、Riak KV、Redis、CouchDB | 多种模型。Cassandra使用名为列（column）的键值结构。Voldemort存储二进制大字段 | 最终一致性，多节点部署以获得高可用性和简单的故障转移 | 高吞吐量垂直内容（活动feed、消息队列）、缓存、Web操作 |
| 关系型数据库 | Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、PostgreSQL | 数据表 | 垂直伸缩。对集群和手动分区支持有限 | 要求事务（银行、金融）或SQL的系统、正规化数据模型 |
- 简单键值存储
索引值是基于提供的Key键，常用于数据缓存。举例来说，假设需要缓存一个由HTML页面，此时可以用页面的URL作为键，值是HTML本身。另外需要注意，对键值存储而言，值就是一个不透明的字节数组。没有强加关系型数据库中的Schema，也没有任何数据类型的概念。通过键值其找出指定数据用于后续操作。如此简单逻辑的系统通常很快，而且具有可伸缩性。
最著名的简单键值存储是memcached（发音是mem-cash-dee）。memcached仅在内存里存储数据，是以牺牲持久性来换取速度。它也是分布式的。memcached节点运行在多个服务器上，也作为单个存储库，去除了跨机器节点保持高速缓存状态的复杂性。
与MongoDB相比，memcached这样的简单键值存储通常读写会更快。但与MongoDB不同，这些系统很少能充当主要数据存储。简单键值存储的最佳用途是附加存储，既可以作为传统数据库之上的缓存层，也可以作为任务队列之类的短暂服务的简单持久层。 - 复杂键值存储
改进简单键值模型来处理复杂的读写Schema或提供更丰富的数据模型后，就有了复杂键值存储。
MongoDB提供了强一致性、（每个分片）一个主节点、更丰富的数据模型，还有二级索引，最后两项特性总是一起出现的。如果一个系统允许跨多个域建模，例如构建完整Web应用程序时就会有此要求，那么查询就需要跨整个数据模型，这时就要用到二级索引了。
因为有丰富的数据模型，可以考虑把MongoDB作为更通用的大型、可伸缩Web应用程序的解决方案。 - 关系型数据库
流行的关系型数据库管理系统（RDBMS）包括MySQL、PostgreSQL、MicrosoftSQL Server、Oracle Database、IBM DB2等。在这里以MySQL为例，尽管MySQL 使用固定Schema的数据表，MongoDB使用无Schema的文档，但两者都能表示丰富的数据模型。MySQL和MongoDB都支持B树索引，那些适用于MySQL索引的经验也同样适用于MongoDB。MySQL支持联结和事务，因此如果你必须使用SQL或者要求有事务，那么只能选择MySQL或其他RDBMS。也就是说，MongoDB的文档模型足以在不用联结查询的情况下表示对象。MongoDB中对单独文档的更新也是原子的，这提供了传统事务的一个子集。MongoDB和MySQL都支持复制。就可伸缩性而言，MongoDB设计成能水平扩展，能自动分片并处理故障转移。MySQL上的分片都需要手动管理，有一定的复杂性，更常见的是垂直扩展的MySQL系统。 - 文档型数据库
除了MongoDB之外，其他的著名文档型数据库就是Apache CouchDB。尽管CouchDB的数据是使用JSON格式的纯文本存储的，而MongoDB是使用BSON二进制格式，但两者的文档模型是相似的。与MongoDB一样，CouchDB也支持二级索引，不同之处是CouchDB中的索引是通过编写MapReduce函数来定义的，这比MySQL和MongoDB使用的声明式语法更复杂一些。两者伸缩的方式也有所不同，CouchDB不会把数据分散到多台服务器上，每个CouchDB节点都是其他节点的完整副本。
网友评论