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項目中我為什麼用Mongodb取代Mysql

編輯:關於MYSQL數據庫

       在項目設計的初期,我當時有了這樣的想法,同時也是在滿足下面幾個條件的情況下來選擇最終的nosql方案的:

      1、需求變化頻繁:開發要更加敏捷,開發成本和維護成本要更低,要能夠快速地更新進化,新功能要在最短的周期內上線。

      2、客戶端/api支持,因為這直接影響開發效率

      3、部署簡單

      4、擴展能力強

      5、節省系統資源,對cpu等資源耗費較小

      滿足這些要求的nosql方案,就剩下了mongodb和redis了,對於redis,我並不是說他不好,而是有一個重要原因,我們的項目的數據處理格式都是采用JSON的形式來處理的,這一點對於後來兩者之間的選擇,起到了決定性作用。

      當然,Redis對豐富數據類型的操作很吸引人,可以輕松解決一些應用場景,其讀寫性能也相當高,之前的版本是存儲和內存掛鉤是掛鉤的,這樣如果存儲大量的數據需要消耗太多的內存,當然現在的版本已經麼有這樣的問題了。

      MongoDB是一個面向文檔的數據庫,目前由10gen開發並維護,它的功能豐富,齊全,完全可以替代MySQL。

      在我項目實施的過程中,我總結了mongodb的一些很好的亮點:

      為什麼MongoDB可以替代MySQL?

      1、使用JSON風格語法,易於掌握和理解:MongoDB使用JSON的變種BSON作為內部存儲的格式和語法。針對MongoDB的操作都使用JSON風格語法,客戶端提交或接收的數據都使用JSON形式來展現。相對於SQL來說,更加直觀,容易理解和掌握。這也是根據我自己項目的情況出發,最後選擇了mongodb的一個原因。

      2、Schema-less,支持嵌入子文檔:MongoDB是一個Schema-free的文檔數據庫。一個數據庫可以有多個Collection,每個Collection是Documents的集合。Collection和Document和傳統數據庫的Table和Row並不對等。無需事先定義Collection,隨時可以創建。Collection中可以包含具有不同schema的文檔記錄。 這意味著,你上一條記錄中的文檔有3個屬性,而下一條記錄的文檔可以有10個屬性,屬性的類型既可以是基本的數據類型(如數字、字符串、日期等),也可以是數組或者散列,甚至還可以是一個子文檔(embed document)。這樣,可以實現逆規范化(denormalizing)的數據模型,提高查詢的速度。

      3、簡單易用的查詢方式:直接使用JSON,支持范圍查詢、正則表達式查詢。

      4、CRUD更加簡單,支持in-place update:只要定義一個數組,然後傳遞給MongoDB的insert/update方法就可自動插入或更新;對於更新模式,MongoDB支持一個upsert選項,即:“如果記錄存在那麼更新,否則插入”。MongoDB的update方法還支持Modifier,通過Modifier可實現在服務端即時更新,省去客戶端和服務端的通訊。這些modifer可以讓MongoDB具有和Redis、Memcached等KV類似的功能:較之MySQL,MonoDB更加簡單快速。Modifier也是MongoDB可以作為對用戶行為跟蹤的容器。在實際中使用Modifier來將用戶的交互行為快速保存到MongoDB中以便後期進行統計分析和個性化定制

      5、所有的屬性類型都支持索引,甚至數組:這可以讓某些任務實現起來非常的輕松。在MongoDB中,“_id”屬性是主鍵,默認MongoDB會對_id創建一個唯一索引。

      6、性能高效,速度快: MongoDB使用c++/boost編寫,在多數場合,其查詢速度對比MySQL要快的多,對於CPU占用非常小。部署也很簡單,對大多數系統,只需下載後二進制包解壓就可以直接運行,幾乎是零配置。

      7、服務端腳本和Map/Reduce:MongoDB允許在服務端執行腳本,可以用Javascript編寫某個函數,直接在服務端執行,也可以把函數的定義存儲在服務端,下次直接調用即可。MongoDB不支持事務級別的鎖定,對於某些需要自定義的“原子性”操作,可以使用Server side腳本來實現,此時整個MongoDB處於鎖定狀態。Map/Reduce也是MongoDB中比較吸引人的特性。Map/Reduce可以對大數據量的表進行統計、分類、合並的工作,完成原先SQL的GroupBy等聚合函數的功能。並且Mapper和Reducer的定義都是用Javascript來定義服務端腳本。

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