MongoDB(八) Mongodb适用什么场景 |
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MongoDB(八) Mongodb适用什么场景
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一、MongoDB 数据库定位
OLTP 数据库
原则上 Oracle 和 MySQL 能做的事情，MongoDB 都能做（包括 ACID 事务）
优点：横向扩展能力，数据量或并发量增加时候架构可以自动扩展
优点：灵活模型，适合迭代开发，数据模型多变场景
优点：JSON 数据结构，适合微服务/REST API
二、基于功能选择 MongoDB：
场景特点： 基于 REST API / JSON 快速迭代，数据结构变化频繁 地理位置功能 爆发增长可能性 高可用MongoDB 选型考量： 文档模型可以支持不同的结构 原生地理位置功能 横向扩展能力支撑爆发增长 复制集机制快速提供高可用 3.2、商品信息场景特点： 商品信息包罗万象 商品的属性不同品类差异很大 数据库模式设计困难MongoDB 选型考量： 文档模型可以集成不同商品属性 可变模型适合迭代 京东商城 / 小红书 / GAP 3.3、内容管理场景特点： 内容数据多样，文本，图片，视频 扩展困难，数据量爆发增长MongoDB 选型考量： JSON 结构可以支持非结构化数据 分片架构可以解决扩展问题 Adobe AEM / Sitecore 3.4、物联网场景特点： 传感器的数据结构往往是半结构化 传感器数量很大，采集频繁 数据量很容易增长到数亿到百亿MongoDB 选型考量： JSON 结构可以支持半结构化数据 使用分片能力支撑海量数据 JSON 数据更加容易和其他系统通过 REST API 进行集成 华为 / Bosch / Mindsphere 3.5、SaaS应用场景特点： 多租户模式， 需要服务很多客户 需求多变，迭代压力大 数据量增长快MongoDB 选型考量： 无模式数据库，适合快速迭代 水平扩展能力可以支撑大量用户增长 ADP / Teambition 3.6、实时分析场景特点： 流数据计算 快速计算，秒级返回MongoDB 选型考量： 使用 MongoDB 缓存机制，可以利用内存计算加速 使用 MongoDB 聚合框架，实现分析功能 使用微分片架构的并发计算来大量缩减计算时间更多精彩内容关注公众号：杰子学编程 |
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