MongoDB优势

• 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自动分片支持云级扩展性

  • MapReduce 支持复杂聚合

  • 商业支持,培训和咨询

  1. 文档存储

  数据存储以BSON/JSON文档，这对于Web应用程序有很大的意义。开发者API喜欢以JSON形式传输，这使得整个项目的数据表示可采用统一的模型。所有这一切都无需任何前期架构设计。

  2. 可扩展性

  MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。

  3. 简单的复制

  就像分片技术一样，MongoDB范围内复制过程同样简单好用，在副本机器上还有大量的复制选项。灵活的功能可满足用户应用的需求。

  4. 易于查询

  MongoDB以文档的形式存储数据，不支持事务和表连接。因此查询的编写、理解和优化都容易得多。简单查询设计思路不同于SQL模式，嵌入文档在特定的环境下可得到更好的查询，然而这需要先加入集合。如果需要执行多个请求到数据库则需要加入其到客户端。在MongoDB时ODM工具（如Doctrine2）将发挥自身的优势。

  5. 安全性

  由于MongoDB客户端生成的查询为BSON对象，而不是可以被解析的字符串，所以可降低受到SQL注入的攻击的危险。最常见的攻击类型为针对Web应用程序的攻击，在MongoDB上使用Doctrine2 ODMs 查询语言可减轻攻击风险。

  6. 支持

  用户在选择数据库时总是喜欢积极和充满活力的，这点非常重要。MongoDB在业界有非常大的影响力，用户也会定期的组织活动。MongoDB的标签在StackOverFlow是非常活跃的。你永远不会陷入困境，因为总有人与你讨论并解决问题。

  7. 价格

  MongoDB是免费的！

  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，比如日志收集，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。

   

  处理很大的规模的单表：

  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。

   

  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。

  使用基于位置的数据查询，查的更快

  MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。

  MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度，毕竟内存的I/O效率比磁盘高多了

   

  非结构化数据的爆发增长

  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。

  
  

  缺点

  • 不支持事务（进行开发时需要注意，哪些功能需要使用数据库提供的事务支持）
  • MongoDB占用空间过大 （不过这个确定对于目前快速下跌的硬盘价格来说，也不算什么缺点了）
  • MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方
  • 在32位系统上，不支持大于2.5G的数据(很多操作系统都已经抛弃了32位版本，所以这个也算不上什么缺点了，3.4版本已经放弃支持32 位 x86平台)