python的mongodb眾所周知不支持事務(wù)，所以需要強(qiáng)事務(wù)的業(yè)務(wù)根本不能考慮mongodb。

mongodb的優(yōu)勢(shì)就是文檔存儲(chǔ):

1.業(yè)務(wù)經(jīng)常變動(dòng)，需要不時(shí)的添加字段，那么mongodb比較適合，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)添加字段的復(fù)雜度也還好

2.嵌套文檔，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)比較復(fù)雜，適合嵌套文檔式存儲(chǔ)，那么mongodb非常合適，這個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)比較難搞，雖然MySQL和pg也有文檔存儲(chǔ)，但MySQL的不成熟，pg畢竟現(xiàn)在生產(chǎn)中使用還是偏少，個(gè)人也不了解，這里不談。但這不僅僅這一點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，具體下面會(huì)細(xì)說。

3.upsert支持，查詢速度也不慢

4.高可用的副本集支持

5.查詢語法非常豐富，嵌套文檔查詢功能非常強(qiáng)大，不是重度用戶可能不能理解

下面說說一個(gè)具體的使用事例:

項(xiàng)目的一條數(shù)據(jù)在10kb左右，如果使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)那么需要將這條數(shù)據(jù)拆分成大概幾百條左右，建造多個(gè)表，設(shè)計(jì)較復(fù)雜，這種數(shù)據(jù)大概在一百萬條左右，想想拆分后在十幾億的數(shù)據(jù)量就可怕。打平后的數(shù)據(jù)什么DB也都可以拿下，只是一百萬變十幾億比較恐怖而已。

如果采用MySQL存儲(chǔ)，每次查詢需要使用外鍵查詢多個(gè)表，從這些表中拉取數(shù)據(jù)，性能肯定要下降很多，比不上只在一個(gè)表查詢，而且只拉取少兩個(gè)數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)。查詢也還好，業(yè)務(wù)允許可以對(duì)結(jié)果做緩存，放到redis里去。

但是重點(diǎn)來了，需求要增量更新部分?jǐn)?shù)據(jù)，這時(shí)候需要更新多個(gè)表，根本沒法做到原子性(注意事務(wù)不是原子操作)，當(dāng)然也可以使用cas等技術(shù)補(bǔ)償，達(dá)到最終一致性。但使用mongodb存儲(chǔ)只需要update一條數(shù)據(jù)，對(duì)相應(yīng)的嵌套文檔中內(nèi)容更新，可以做到原子性，是不是很方便?

具體說說該項(xiàng)目的難點(diǎn)，查詢無法使用緩存，可能會(huì)很吃驚，但是業(yè)務(wù)決定了確實(shí)做不了，而且增量更新的量達(dá)到上萬的QPS，如果不能保證原子性想想多么可怕!

所以mongodb在這里幫了大忙，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)解決不了這個(gè)難題。

有人可能要問，mongodb沒有事務(wù)，上游數(shù)據(jù)寫入也會(huì)有問題，你不可能所有數(shù)據(jù)都存一個(gè)表吧?

當(dāng)然不是的，我們mongodb里的數(shù)據(jù)是從MySQL中清洗出來存到mongodb中的，mongodb只做單點(diǎn)的業(yè)務(wù)需求，綜合的數(shù)據(jù)還是在MySQL中。

此項(xiàng)目我們用了上百個(gè)副本集，保證系統(tǒng)的高可用，這些副本集配置只要一條shell就搞定，如果用MySQL的主從不知道怎么配(我自己不懂)，估計(jì)DBA得忙死，而該項(xiàng)目完全不需要也沒用到DBA。

說了這么多mongo的優(yōu)點(diǎn)，也說說他的缺點(diǎn):

1.查詢優(yōu)化器和MySQL沒法比

2.不支持reload，只能冷重啟，初始化配置的時(shí)候比較麻煩

3.沒有事務(wù)，不敢存儲(chǔ)第一手?jǐn)?shù)據(jù)，多用來做備份數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)

mongodb可以做很多事情，取決于你腦洞，性能不差，存一些相對(duì)不重要的數(shù)據(jù)，mongodb嵌套文檔功能強(qiáng)大，多看看官方文檔挖掘挖掘有用信息，每次都能發(fā)現(xiàn)驚喜。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python培訓(xùn)之mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)適合做什么，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。