mongodb有必要用吗，mongodb有必要学吗?

mongodb适用于什么场景

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。

● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。

◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

相关问答

Q1: 用户数据库是用mongodb好还是用mysql好?

1、综合考虑以上因素，你可以选择适合自己使用的数据库。

2、MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。

3、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

4、MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 0”应用程序。

5、所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。关系型数据库-MySQL 在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。

6、另外，MongoDB还有一个最大的缺点，就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。

Q2: 用mongodb专门做日志库合适吗

1、因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。 无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。

2、MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适，它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美，估计计算能力一般（没有测试过）。 对于前端报表展现貌似可以，速度快，支持一定计算能力，并发好。

3、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。

Q3: 千万别用MongoDB?真的吗

1、自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

2、但是，如果你想要在 MongoDB 上搞一个大规模的系统，在上面运行真实的业务，那么，请不要用 MongoDB。转载，仅供参考。

3、安全：MongoDB 支持多种安全机制，但是如果不正确配置安全机制，可能会导致数据泄露问题。 数据类型：MongoDB 支持多种数据类型，但是如果不正确使用数据类型，可能会导致性能问题。

4、真是狗屎，所以完全不推荐用这个狗屎库。但是这个扩展最奇怪的就是文档超级简陋，根本不能获得任何有价值的信息，所以只能靠摸索来了。下面是我用到的由MongoClient迁移到MongoDB\Driver的差异点。

5、python的问题在于纯cpu运算性能低以及多线程的GIL限制，前者对于一般应用基本没影响（绝大部分的CRUD服务瓶颈都在IO）；后者有必要时完全可以通过多进程方式绕过。mongodb的问题在于无法完成复杂的多表连接查询。

Q4: 使用mongodb数据库有哪些优势?

水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。

mongoDB数据库的特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。所谓面向集合(Collection-Oriented)，意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合(Collection)。

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。

优势：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！MySQL是关系型数据库。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式。

使用场景：MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库. 文档以 BSON 格式存储，主要用于存储数据。Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据。

Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

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