文章目录
  1. 1. MongoDB简介
  2. 2. 特性
  3. 3. 和关系型数据相比优点
  4. 4. 和关系型数据相比缺点

MongoDB是一个可扩展的、高性能的、开源的、面向文档的数据库。现在使用它的项目越来越多,关于关系型数据库和noSQL孰优孰劣的争论也一直在继续。二者各有千秋,今天就简单比较一下。

MongoDB简介

mongodb是用C++开发的面向文档的数据库,也就是反传统的数据库范式来设计的,把相关的对象都记录到一个文档里,每个文档内是schema-free的,也就是列名可以自由定义,比较灵活,特别是面对业务逻辑多变的应用场景十分给力。数据以BSON(类似JSON)的格式二进制存储。不好的地方就是可能带来一定的数据冗余和存储开销。

很明显,MongoDB这种面向文档的数据库和传统的关系型数据库的设计思路是差别很大的,因为每个文档都包含了所有信息,和其他文档是没有关联的,这样传统的Join操作就完全没必要了,也正是因为去除了这种“关系”,使得MongoDB的水平拆分更加容易,这也是面对海量数据的一个很好的处理思路。另外,MongoDB的索引机制和MySQL等数据库是一样的,可以利用传统的关系型数据库的经验来使用MongoDB的索引。

不像其他很多NoSQL产品由个别工程师根据应用场景开发出来,MongoDB是有一个专门的公司10gen来维护。有一点要注意的是,MongoDB自己是不管理内存的,无法指定内存大小,完全交给操作系统来管理,因此有时候是不可控的,在生产环境使用必须在OS层面监控内存使用情况。

特性

  1. 面向集合存储,易存储对象类型的数据
  2. 模式自由
  3. 支持动态查询
  4. 支持完全索引,包含内部对象
  5. 支持查询
  6. 支持复制和故障恢复
  7. 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
  8. 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
  9. 支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多种语言
  10. 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)
  11. 可通过网络访问

和关系型数据相比优点

  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。

    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。

  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。

  5. 第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比,MongoDB也具有的优势)

    现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的,没有官方支持,给使用者带来了很大的风险。

    而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。

    而且MongoDB社区非常活跃,很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB,越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django,RoR来搭配的技术方案。

  6. 性能优越

    在使用场合下,千万级别的文档对象,近10G的数据,对有索引的ID的查询不会比mysql慢,而对非索引字段的查询,则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询,而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意,同样写入百万级别的数 据,mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多,基本10分钟以下可以解决。补上一句,观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。

和关系型数据相比缺点

  1. mongodb不支持事务操作

    事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它

  2. mongodb占用空间过大。

    原因主要有如下几点:

    1、空间的预分配:为避免形成过多的硬盘碎片,mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间,而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增,直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加,你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

    2、字段名所占用的空间:为了保持每个记录内的结构信息用于查询,mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储,如果 value域相对于key域并不大,比如存放数值型的数据,则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些,这样占用 空间就小了,但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index,每个字段名用一个字节表示,这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理,这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换,再发送到客户端,这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是 拿空间来换取时间吧。

    3、删除记录不释放空间:这很容易理解,为避免记录删除后的数据的大规模挪动,原记录空间不删除,只标记“已删除”即可,以后还可以重复利用。

    4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录,但这个过程会比较缓慢

  3. MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具,这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。
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  2. 2. 特性
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  4. 4. 和关系型数据相比缺点