【Mongodb】---优势与劣势

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性有：

Ø 面向集合存储，易存储对象类型的数据

Ø 模式自由

Ø 支持动态查询

Ø 支持完全索引，包含内部对象

Ø 支持查询

Ø 支持复制和故障恢复

Ø 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）

Ø 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性

Ø 支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言

Ø 文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）

Ø 可通过网络访问

使用原理

所谓“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary JSON）。

 

优势：

 

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！

 

快速!(当然，这和具体的应用方式有关，通常来说，它比一般的关系型数据库快5位左右。)

很高的可扩展性 – 轻轻松松就可实现PB级的存储(但是可能我们并不需要PB级的存储，10TB可能就够了)

他有一个很好的 replication 模式 (replica sets)

有很完善的Java API

他的存储格式是Json的，这对Java来说非常好处理，对javascirpt亦然。

运维起来非常方便，你不用专门为它安排一个管理员。

它有一个非常活跃的社区(我提出的一个bug在20分钟内就能得到修复。多谢Elliot)

他的版本控制非常清楚。

MongoDB 背后的公司(10gen)已经准备好了明天在 MongoDB 上面的投入的资金了。

劣势

 

与关系型数据库相比，MongoDB的缺点：
①mongodb不支持事务操作。
  所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)
②mongodb占用空间过大。
  关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：
1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是 拿空间来换取时间吧。

3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。

4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢

③MongoDB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。

 

应用经验缺乏，我们都没有相关NoSQL 产品的使用经验。

项目相对来说还比较新。

和以往的存储相比，数据的关系性操作不再存在。