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数据库:mongodb与关系型数据库相比的优缺点zz (转)

来源:互联网 作者:佚名 时间:2013-11-01 08:37
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,只需定义最顶级的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

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。

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