关于NoSQL之MongoDB的一些总结

NoSQL已经流行了很长一段时间，那么究竟是什么场景下你才更需要用到这些“新兴事物”，就比如MongoDB？下面是一些总结：

你期望一个更高的写负载

默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。

不可靠环境保证高可用性

设置副本集（主-从服务器设置）不仅方便而且很快，此外，使用MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（或数据中心）故障转移。

未来会有一个很大的规模

数据库扩展是非常有挑战性的，当单表格大小达到5-10GB时，MySQL表格性能会毫无疑问的降低。如果你需要分片并且分割你的数据库，MongoDB将很容易实现这一点。

使用基于位置的数据查询

MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。

非结构化数据的爆发增长

给RDBMS增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，这个问题通常发生在表格大于1GB（更是下文提到BillRun系统中的痛点——单表格动辄几GB）的情况下。鉴于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速；因此，在应用程序发生改变时，你不需要专门的1个DBA去修改数据库模式。

缺少专业的数据库管理员

如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询，MongoDB将会是你的首选。MongoDB非常适合类的持久化，类可以被序列化成JSON并储存在MongoDB。需要注意的是，如果期望获得一个更大的规模，你必须要了解一些最佳实践来避免走入误区。

BillRun——使用MongoDB的账单系统|2014年2月MUG IL（来自oc666）现实用例学习：账单

在上一次的ILMUG上，Ofer Cohen提出了BillRun，一个下一代基于MongoDB的开源账单解决方案。这个账单系统已被增速最快的以色列移动电话运营商采用，每月处理超过5亿的CDR（通讯记录），Ofer分享了该系统如何利用MongoDB的优势：

PPT请访问Slide Share

弱数据结构模式允许系统快速引入新的CDR类型，BillRun负责托管所有的数据。BillRun系统已经管理了TB级的表格，I/O性能受限于新字段的增加及数据体积的增长。快速副本集允许更简单地设置多数据中心DRP和HA方案。分片允许I/O超预算时的线性横向扩展。在CDR插入达到2000个每秒时，MongoDB非常适用于高写入系统。同时，你完全可以使用findAndModify（会影响性能）以及2阶段提交（应用程序级别）来解决事务问题。面向开发者的查询允许优雅查询的编写。基于位置允许更好的分析用户使用情况，从而更好地制定移动电话基础设施的投入点。

总结

MongoDB是个非常不错的工具，但是只有在适合的场景下才能爆发出压倒性优势，BillRun就是一个不错的用例。

以上所述就是本文的全部内容了，希望大家能够喜欢。

赞 (0)

相关推荐

  • 8 种常用的 NoSQL 数据库系统对比分析

    Kristóf Kovács 是一位软件架构师和咨询顾问,他最近发布了一片对比各种类型NoSQL数据库的文章. 虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破.这只是时间问题:被迫使用关系数据库,但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举. 但是NoSQL数据库之间的不同,远超过两 SQL数据库之间的差别.这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库.针对这种情况,这里对 Cassandra.Mongodb.CouchDB.Redis. Ria

  • NoSQL数据库的分布式算法详解

    NoSQL数据库的分布式算法详解

    今天,我们将研究一些分布式策略,比如故障检测中的复制,这些策略用黑体字标出,被分为三段: 数据一致性.NoSQL需要在分布式系统的一致性,容错性和性能,低延迟及高可用之间作出权衡,一般来说,数据一致性是一个必选项,所以这一节主要是关于 数据复制 和 数据恢复 . 数据放置.一个数据库产品应该能够应对不同的数据分布,集群拓扑和硬件配置.在这一节我们将讨论如何 分布 以及 调整数据分布 才能够能够及时解决故障,提供持久化保证,高效查询和保证集训中的资源(如内存和硬盘空间)得到均衡使用. 对等系统.像

  • 深入解析NoSQL数据库的分布式算法(图文详解)

    深入解析NoSQL数据库的分布式算法(图文详解)

    尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革,但是依然引发了铺天盖地的关于各种协议和算法的研究以及实践.在这篇文章里,我将针对NoSQL数据库的分布式特点进行一些系统化的描述. 系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由,包含了分布式系统协调,故障转移,资源管理和许多其他特性.这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐,什么都能塞进去.尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革,但是依然引发了铺天盖地的关于各种协议和算法的研究以及实践.正是通过这些尝试逐渐总

  • 初识NoSQL NoSql数据库入门 NoSql数据库基础知识

    做了一年的大一年度项目了,对于关系型数据库结构还是有些了解了,有的时候还是觉得这种二维表不是很顺手.在看过一篇文章之后,对NoSQL有了初步的了解,(https://keen.io/blog/53958349217/analytics-for-hackers-how-to-think-about-event-data).这篇文章写的很好,确实写出来了在实际情况下NoSQL的"用武之地",而且用了MineCraft作分析,但是也许不够全面.比如文章中只是提到了,entity数据用关系型怎

  • 最新统计排名前十的SQL和NoSQL数据库排行榜

    最新统计排名前十的SQL和NoSQL数据库排行榜

    本排名根据DB Engines的排行榜得来,该排行榜从人气上分析了市场上200个不同的数据库,这里一览Top 10. 无可争议的Top 3 Oracle.MySQL及Microsoft SQL Server一直以绝对的优势霸占着排行榜的前三名,以独特的优势瓜分了市场上最多的用户. 1.  Oracle 11g 首次发行:1980年 许可机制:Proprietary 是否SQL:是 Oracle是重要商业项目的首选,同时也是市场上最古老的主流数据库产品,Oracle有4个不同的版本可用:Enter

  • 8种主流NoSQL数据库系统特性对比和最佳应用场景

    曾在多家大公司任职的软件架构师兼顾问Kristóf Kovács在博客中对主流的NoSQL数据库(Cassandra.Mongodb.CouchDB.Redis.Riak.Membase.Neo4j以及HBase)进行了全方位的对比. 虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破.这只是时间问题:被迫使用关系数据库,但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举. 但是NoSQL数据库之间的不同,远超过两SQL数据库之间的差别.这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一

  • 大数据时代的数据库选择：SQL还是NoSQL？

    一.专家简介VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示,SQL已经赢得了大型企业的广泛部署,大数据是它可以支持的另一个领域.Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示,NoSQL是可行的选择,并且从很多方面来看,它是大数据的最佳选择,特别是涉及到可扩展性时.二.SQL经历时间的考验,并仍然在蓬勃发展结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者,它已经主宰了几十年,目前大数据公司和组织(例如谷歌.Facebook.Cloudera和Apache)正在积极投资于SQL

  • NoSQL 数据库你应该了解的 10 件事

    四分之一个世纪以来,关系型数据库(RDBMS)一直是主流数据库模型.但是现在非关系型数据库,"云"或者"NoSQL"数据库,正在作为一种替代数据库模型获得越来越多的占有率.本文中我们将关注非关系型 NoSQL 数据库的 10 个关键特征:排在前 5 位的优点和前 5 位的挑战.提示:点击链接可以下载本文 英文版PDF NoSQL 的五大有点 1:弹性扩展 多年来,数据库负载需要增加时,数据管理员只能依赖于纵向扩展(scale-up)--买更多更强的服务器,而不是依赖

  • PHP对MongoDB[NoSQL]数据库的操作

    一.MongoDB简介 MongoDB (名称来自"humongous") 是一个可扩展的.高性能.开源.模式自由.面向文档的数据库,集文档数据库.键值对存储和关系型数据库的优点于一身.官方站点:http://www.mongodb.org/,MongoDB特点: •面向文档存储(类JSON数据模式简单而强大)•动态查询•全索引支持,扩展到内部对象和内嵌数组•查询记录分析•快速,就地更新•高效存储二进制大对象 (比如照片和视频)•复制和故障切换支持•Auto-Sharding自动分片支

  • MongoDB系列教程（一）：NoSQL起源

    为什么出现NoSQL? 随着互联网的发展,当我们把一台服务器一台服务器变成两台服务器,当我们开始建立数据备份,当我们需要加一个缓冲层,来调整所有的查询,投入更多的硬件. 最后,需要将数据切分多个集群上,并重构大量的应用逻辑以适应这种切分.不久之后,你就会发现被自己数月前的设计数据结构限制住了. 随着web2.0的兴起,关系型数据库本身无法克服的缺陷越来越明显,主要表现为如下几点. 1.对数据高并发读写的需求 2.对海量数据的高效率存储和访问的需求. 3.对数据库的高可扩展性和高可用性的需求. 4

  • NoSQL开篇之为什么要使用NoSQL

    NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自己的

  • NoSQL反模式 - 文档数据库篇

    NoSQL反模式 - 文档数据库篇

    我们设计关系数据库Schema的都有一套完整的方案,而NoSQL却没有这些.半年前笔者读了本<SQL反模式>的书,觉得非常好.就开始留意,对于NoSQL是否也有反模式?好的反模式可以在我们设计Schema告诉哪里是陷阱和悬崖.NoSQL宣传的时候往往宣称是SchemaLess的,这会让人误解其不需要设计Schema.但如果不意识到设计Schema的必要,陷阱就在一直在黑暗中等着我们.这篇文章就总结一些别人的,也有自己犯过的深痛的设计Schema错误. NoSQL数据库最主流的有文档数据库,列存

  • NoSQL和Redis简介及Redis在Windows下的安装和使用教程

    NoSQL和Redis简介及Redis在Windows下的安装和使用教程

    NoSQL简介 介绍redis前,我想还是先认识下NoSQL,即not only sql, 是一种非关系型的数据存储,key/value键值对存储.现有Nosql DB 产品: Redis/MongoDB/Memcached/Hbase/Cassandra/ Tokyo Cabinet/Voldemort/Dynomite/Riak/ CouchDB/Hypertable/Flare/Tin/Lightcloud/ KiokuDB/Scalaris/Kai/ThruDB, 等等~~~ 为什么需要

  • 纯Python开发的nosql数据库CodernityDB介绍和使用实例

    纯Python开发的nosql数据库CodernityDB介绍和使用实例

    看看这个logo,有些像python的小蛇吧 .这次介绍的数据库codernityDB是纯python开发的. 先前用了下tinyDB这个本地数据库,也在一个api服务中用了下,一开始觉得速度有些不给力,结果一看实现的方式,真是太鸟了,居然就是json的存储,连个二进制压缩都没有.  这里介绍的CodernityDB 也是纯开发的一个小数据库. CodernityDB是开源的,纯Python语言(没有第三方依赖),快速,多平台的NoSQL型数据库.它有可选项支持HTTP服务版本(Codernit

随机推荐