MongoDB简介、特点、原理、使用场景、应用案例
简介
MongoDB[2] 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。
特点
使用原理
主要场景:
1)网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2)缓存。由于性能很高,它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。3)高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库,它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
不适用的场景如下:
1)要求高度事务性的系统。2)传统的商业智能应用。3)复杂的跨文档(表)级联查询。
系统介绍
适用场景
● 网站数据:Mongo 非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。● 缓存:由于性能很高,Mongo 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo 搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。● 大尺寸、低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。● 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。
不适场景
● 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。● 传统的商业智能应用:针对特定问题的BI 数据库会产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。● 需要SQL 的问题。
应用案例
- Craiglist上使用MongoDB的存档数十亿条记录。
FourSquare,基于位置的社交网站,在Amazon EC2的服务器上使用MongoDB分享数据。
Shutterfly,以互联网为基础的社会和个人出版服务,使用MongoDB的各种持久性数据存储的要求。
bit.ly, 一个基于Web的网址缩短服务,使用MongoDB的存储自己的数据。
spike.com,一个MTV网络的联营公司, spike.com使用MongoDB的。
Intuit公司,一个为小企业和个人的软件和服务提供商,为小型企业使用MongoDB的跟踪用户的数据。
sourceforge.net,资源网站查找,创建和发布开源软件免费,使用MongoDB的后端存储。
etsy.com ,一个购买和出售手工制作物品网站,使用MongoDB。
纽约时报,领先的在线新闻门户网站之一,使用MongoDB。
CERN,著名的粒子物理研究所,欧洲核子研究中心大型强子对撞机的数据使用MongoDB。
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