对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB

xiaoxiao2021-02-28  3

摘要:对比传统关系型数据库,NoSQL有着非常显著的性能和扩展性优势,然而这些优点却建立在一些关键功能的丢失之上,比如事务、join等。那么在数据体积激增的当下,究竟哪个数据库才会适合你的场景,下面看Moshe的分享。

【编者按】随着数据的爆发性增长,NoSQL得到的关注已越来越多,然而你的用例真正需要使用NoSQL数据库吗?又真的适合使用NoSQL吗?近日,Bright Aqua研发副总裁Moshe Kaplan以BillRun系统为例,分析了MongoDB的优势和使用场景: 

以下为译文: 

NoSQL已经流行了很长一段时间,那么究竟是什么场景下你才更需要用到这些“新兴事物”,就比如MongoDB?下面是一些总结:

你期望一个更高的写负载

默认情况下,对比事务安全,MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据,那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB,比如一个1000万美元的交易。

不可靠环境保证高可用性

设置副本集(主-从服务器设置)不仅方便而且很快,此外,使用MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点(或数据中心)故障转移。

未来会有一个很大的规模

数据库扩展是非常有挑战性的,当单表格大小达到5-10GB时,MySQL表格性能会毫无疑问的降低。如果你需要分片并且分割你的数据库,MongoDB将很容易实现这一点。

使用基于位置的数据查询

MongoDB支持二维空间索引,因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。

非结构化数据的爆发增长

给RDBMS增加列在有些情况下可能锁定整个数据库,或者增加负载从而导致性能下降,这个问题通常发生在表格大于1GB(更是下文提到BillRun系统中的痛点——单表格动辄几GB)的情况下。鉴于MongoDB的弱数据结构模式,添加1个新字段不会对旧表格有任何影响,整个过程会非常快速;因此,在应用程序发生改变时,你不需要专门的1个DBA去修改数据库模式。

缺少专业的数据库管理员

如果你没有专业的DBA,同时你也不需要结构化你的数据及做join查询,MongoDB将会是你的首选。MongoDB非常适合类的持久化,类可以被序列化成JSON并储存在MongoDB。需要注意的是,如果期望获得一个更大的规模,你必须要了解一些最佳实践来避免走入误区。

BillRun——使用MongoDB的账单系统|2014年2月MUG IL(来自oc666)

现实用例学习:账单

在上一次的ILMUG上,Ofer Cohen提出了BillRun,一个下一代基于MongoDB的开源账单解决方案。这个账单系统已被增速最快的以色列移动电话运营商采用,每月处理超过5亿的CDR(通讯记录),Ofer分享了该系统如何利用MongoDB的优势:

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弱数据结构模式允许系统快速引入新的CDR类型,BillRun负责托管所有的数据。BillRun系统已经管理了TB级的表格,I/O性能受限于新字段的增加及数据体积的增长。快速副本集允许更简单地设置多数据中心DRP和HA方案。分片允许I/O超预算时的线性横向扩展。在CDR插入达到2000个每秒时,MongoDB非常适用于高写入系统。同时,你完全可以使用findAndModify(会影响性能)以及2阶段提交(应用程序级别)来解决事务问题。面向开发者的查询允许优雅查询的编写。基于位置允许更好的分析用户使用情况,从而更好地制定移动电话基础设施的投入点。

总结

MongoDB是个非常不错的工具,但是只有在适合的场景下才能爆发出压倒性优势,BillRun就是一个不错的用例。

原文链接: When Should I Use MongoDB rather than MySQL (or other RDBMS): The Billing Example(编译/仲浩 审校/毛梦琪) 

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