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MongoDB數據庫使用場景介紹

時間:2024-02-03 17:22作者:下載吧人氣:28

很多人比較關心 MongoDB 的適用場景,也有用戶在話題里分享了自己的業務場景,比如

案例1

用在應用服務器的日志記錄,查找起來比文本靈活,導出也很方便。也是給應用練手,從外圍系統開始使用MongoDB。

  • 用在一些第三方信息的獲取或者抓取,因為MongoDB的schema-less,所有格式靈活,不用為了各種格式不一樣的信息專門設計統一的格式,極大的減少開發的工作。

案例2

mongodb之前有用過,主要用來存儲一些監控數據,No schema 對開發人員來說,真的很方便,增加字段不用改表結構,而且學習成本極低。

案例3

使用MongoDB做了O2O快遞應用,·將送快遞騎手、快遞商家的信息(包含位置信息)存儲在 MongoDB,然后通過 MongoDB 的地理位置查詢,這樣很方便的實現了查找附近的商家、騎手等功能,使得快遞騎手能就近接單,目前在使用MongoDB 上沒遇到啥大的問題,官網的文檔比較詳細,很給力。

經常跟一些同學討論 MongoDB 業務場景時,會聽到類似『你這個場景 mysql 也能解決,沒必要一定用 MongoDB』的聲音,的確,并沒有某個業務場景必須要使用 MongoDB才能解決,但使用 MongoDB 通常能讓你以更低的成本解決問題(包括學習、開發、運維等成本),下面是 MongoDB 的主要特性,大家可以對照自己的業務需求看看,匹配的越多,用 MongoDB 就越合適。

MongoDB 特性 優勢
事務支持 MongoDB 目前只支持單文檔事務,需要復雜事務支持的場景暫時不適合
靈活的文檔模型 JSON 格式存儲最接近真實對象模型,對開發者友好,方便快速開發迭代
高可用復制集 滿足數據高可靠、服務高可用的需求,運維簡單,故障自動切換
可擴展分片集群 海量數據存儲,服務能力水平擴展
高性能 mmapv1、wiredtiger、mongorocks(rocksdb)、in-memory 等多引擎支持滿足各種場景需求
強大的索引支持 地理位置索引可用于構建 各種 O2O 應用、文本索引解決搜索的需求、TTL索引解決歷史數據自動過期的需求
Gridfs 解決文件存儲的需求
aggregation & mapreduce 解決數據分析場景需求,用戶可以自己寫查詢語句或腳本,將請求都分發到 MongoDB 上完成

從目前阿里云 MongoDB 云數據庫上的用戶看,MongoDB 的應用已經滲透到各個領域,比如游戲、物流、電商、內容管理、社交、物聯網、視頻直播等,以下是幾個實際的應用案例。

  • 游戲場景,使用 MongoDB 存儲游戲用戶信息,用戶的裝備、積分等直接以內嵌文檔的形式存儲,方便查詢、更新
  • 物流場景,使用 MongoDB 存儲訂單信息,訂單狀態在運送過程中會不斷更新,以 MongoDB 內嵌數組的形式來存儲,一次查詢就能將訂單所有的變更讀取出來。
  • 社交場景,使用 MongoDB 存儲存儲用戶信息,以及用戶發表的朋友圈信息,通過地理位置索引實現附近的人、地點等功能
  • 物聯網場景,使用 MongoDB 存儲所有接入的智能設備信息,以及設備匯報的日志信息,并對這些信息進行多維度的分析
  • 視頻直播,使用 MongoDB 存儲用戶信息、禮物信息等
  • ……

如果你還在為是否應該使用 MongoDB,不如來做幾個選擇題來輔助決策(注:以下內容改編自 MongoDB 公司 TJ 同學的某次公開技術分享)。

應用特征 Yes / No
應用不需要事務及復雜 join 支持 必須 Yes
新應用,需求會變,數據模型無法確定,想快速迭代開發
應用需要2000-3000以上的讀寫QPS(更高也可以)
應用需要TB甚至 PB 級別數據存儲 ?
應用發展迅速,需要能快速水平擴展 ?
應用要求存儲的數據不丟失 ?
應用需要99.999%高可用 ?
應用需要大量的地理位置查詢、文本查詢

如果上述有1個 Yes,可以考慮 MongoDB,2個及以上的 Yes,選擇MongoDB絕不會后悔。

MongoDB數據庫使用場景介紹

到此這篇關于MongoDB數據庫使用場景介紹的文章就介紹到這了。希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持。

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