为什么选择MongoDB?
为什么选择MongoDB?
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为啥用MongoDB?
赶NoSQL时髦?
Auto-shard等激动人心的特性?
•No! 08年,还都是浮云。
最初的想法是寻找一个可靠的分布式K/V解决MySQL的问题。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即反SQL运动,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
所以说,NoSQL不仅仅是产品,更是一项运动!
原来的架构
•MySQL(Percona),
Master-Master-Slaves
•HA:MMM
新需求
- 能够适应多数据源
- 需要灵活,不确定的schema:不同模型的字段不定,属性不定
- 属性更新频繁
- 服务器等硬件资源有限
如何解决?
原有MySQL的方案:
- 使用文本字段,JSON存储
- schema自由度高
- 更新容易,直接检索困难
- 使用关联表
- schema自由度有限,类型控制
- 更新频繁,query缓存失效
新思路
继续使用Memcached?
- 缓存失效,内存不足
决定:寻找Memcached替代品
- 能够持久化的分布式KV
选型条件
- 同时有PHP/Perl/DotNet/JAVA的良好客户端支持
- 性能和Memcached相差不要太
- 支持分布式集群
- 低碳环保,节约资源
- 文档清晰,有成功案例
一些候选者
- Flare
- Repcached
- Redis
- TC/TT
最初的选择
选中Flare:
- 内置cluster看起来很美好,可靠性有保
证 - 使用Memcached协议,现有改动小
代价
项目开发1个月后:
- 官方更新显示似乎并非如此可靠
- 水土不服:
(1)个人能力有限,无法解决一些灵异事件
(2)没有开发者社区
(3)不懂日文
新的候选者
- Cassandra:技术实力无法支撑,用不起
- CouchDB:灵活,但性能口碑似乎不佳
重新选择
MongoDB:
- 读写性能中庸,比Redis逊色
- Document模型令人满意
- 内置操作没有Redis惊喜,基本够用
- MySQL类似的集群机制,上手方便
- 某些MySQL的优化部署经验可以复用
胆子大一点
MySQL +MongoDB?
- 多余:很多MySQL的操作MongoDB均
可实现 - 同时维护MySQL <=> MongoDB 的数
据,代码逻辑有些复杂 - 人员流失,培训新人表示鸭梨大
胆子再大一点
能否彻底抛弃MySQL?
- Transaction?可以没有
- Joins? 原本少用,可以没有
- 数据一致性:不太高
胆子再更大一点
好吧,试试:
- 拿一个旧项目开刀
- 1人1个星期完成90%代码移植
- 原有35个table => 10 collection
- 开发过程很happy!
MongoDB,就是它了
一举两得的加分项:GridFS
- 简单,符合我们的要求
- 无需再考虑分布文件系统
- 放弃了原来的MogileFS,减轻运维压
力
综上原因,选对了!
- SourceForge等一些大站应用增强信心
- 分享的信息逐渐丰富
- 10gen核心团队在mailing-list快速响应,
有问必答 - NoSQL开始受到追捧,MongoDB的口
碑良好
本文参收集网络资料整理,作为我选择MongoDB的一个参考。
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