数据库:mongodb与关系型数据库相比的优缺点zz (转)
数据库:mongodb与关系型数据库相比的优缺点zz (转) 与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到当前情况下的精确值。这
数据库:mongodb与关系型数据库相比的优缺点zz (转)
与关系型数据库相比，MongoDB的优点：
①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。
但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：
每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。
②文档结构的存储方式，，能够更便捷的获取数据。
对于一个层级式的数据结构来说，如果要将这样的数据使用扁平式的，表状的结构来保存数据，这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。
举例1：
就拿一个“字典项”来说，虽然并不十分复杂，但还是会关系到“定义”、“词性”、“发音”或是“引用”等内容。大部分工程师会将这种模型使用关系型数据库 中的主键和外键表现出来，但把它看作一个“文档”而不是“一系列有关系的表”岂不更好？使用 “dictionary.definition.partOfSpeech='noun'”来查询也比表之间一系列复杂（往往代价也很高）的连接查询方便 且快速。
举例2：在一个关系型数据库中，一篇博客（包含文章内容、评论、评论的投票）会被打散在多张数据表中。在MongoDB中，能用一个文档来表示一篇博客， 评论与投票作为文档数组，放在正文主文档中。这样数据更易于管理，消除了传统关系型数据库中影响性能和水平扩展性的“JOIN”操作。
CODE↓
> db.blogposts.save({ title : "My First Post", author: {name : "Jane", id :1},
comments : [{ by: "Abe", text: "First" },
{ by : "Ada", text : "Good post" }]
})
> db.blogposts.find( { "author.name" : "Jane" } )
> db.blogposts.findOne({ title : "My First Post", "author.name": "Jane",
comments : [{ by: "Abe", text: "First" },
{ by : "Ada", text : "Good post" } ]
})
> db.blogposts.find( { "comments.by" : "Ada" } )
> db.blogposts.ensureIndex( { "comments.by" : 1 } );
举例③：
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。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：
使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每 个Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义 Collection，随时可以创建。
Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属 性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这 样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。
图1 MongoDB是一个Schema-free的文档数据库
图2是一个例子，作品和评论可以设计为一个collection，评论作为子文档内嵌在art的comments属性中，评论的回复则作为 comment子文档的子文档内嵌于replies属性。按照这种设计模式，只需要按照作品id检索一次，即可获得所有相关的信息了。在MongoDB 中，不强调一定对数据进行Normalize ，很多场合都建议De-normalize，开发人员可以扔掉传统关系数据库各种范式的限制，不需要把所有 的实体都映射为一个Collection，只需定义最*的class。MongoDB的文档模型可以让我们很轻松就能将自己的Object映射到 collection中实现存储。
图2 MongoDB支持嵌入子文档
③内置GridFS，支持大容量的存储。
GridFS是一个出色的分布式文件系统，可以支持海量的数据存储。
内置了GridFS了MongoDB，能够满足对大数据集的快速范围查询。
④内置Sharding。
提供基于Range的Auto Sharding机制：一个collection可按照记录的范围，分成若干个段，切分到不同的Shard上。
Shards可以和复制结合，配合Replica sets能够实现Sharding+fail-over，不同的Shard之间可以负载均衡。查询是对 客户端是透明的。客户端执行查询，统计，MapReduce等操作，这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。这让我们关注于自己的业务，适当的 时候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力最大可支持约20 petabytes，足以支撑一般应用。
这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。