与 HBase 相比,MongoDB 可以存储具有更加复杂的数据结构的数据,具有很强的数据描述能力。MongoDB 提供了丰富的操作功能,但是它没有类似于 SQL 的操作语言,语法规则相对比较复杂。
MongoDB(来自英文单词“Humongous”,中文含义为“庞大”)是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。
MongoDB 使用广泛
MongoDB 是目前 NoSQL 数据库中使用最广泛的数据库之一,根据 DB-Engines 2018 年 9 月份发布的全球数据库排名(见图 1),前六名依次是 Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MongoDB 和 DB2,此排名顺序已经持续很长时间,MongoDB 排名第五,在排名前六的数据库中,9月份只有 MongoDB 的分数依然保持增长,而且还是整个排行榜中增长幅度最大的一个。
同时纵向分析可知,自 2017 年 10月 开始到 2018 年 9 月,MongoDB 的分数连续增长 11 个月,这说明广大的 IT 公司和程序员对 MongoDB 的认可度越来越高。
图 1:2018 年 9 月全球数据库排名
MongoDB 性能高
MongoDB 是一个开源文档数据库,是用 C++ 语言编写的非关系型数据库。其特点是高性能、高可用、可伸缩、易部署、易使用,存储数据十分方便,主要特性有:面向集合存储,易于存储对象类型的数据,模式自由,支持动态查询,支持完全索引,支持复制和故障恢复,使用高效的二进制数据存储,文件存储格式为 BSON ( 一种 JSON 的扩展)等。
MongoDB 提供高性能数据读写功能,并且性能还在不断地提升。根据官方提供的 MongoDB 3.0 性能测试报告,在 YCSB 测试中,MongoDB 3.0 在多线程、批量插入场景下的处理速度比 MongoDB 2.6 快 7 倍。
关于读写与响应时间的具体测试结果参见图 2。
图 2:MongoDB 2.6 与 3.0 读写性能与响应时间性能测试
MongoDB 支持分布式
在生产过程中,因机器故障导致系统宕机的问题不可避免;集中式系统在计算能力和存储能力方面的瓶颈,也无法满足当前的数据量爆发式增长的需求。这两个问题就是系统对高可用和可伸缩架构的需求,MongoDB 在原生上就可满足这两方面的需求。
MongoDB 的高可用性体现在对副本集 Replication 的支持上,可伸缩性体现在分片集群的部署方式上。
MongoDB 的 Replication 集提供自动故障转移和数据冗余服务,Replication 结构可以保证数据库中的全部数据都会有多份备份,这与 HDFS 分布式文件系统的备份机制比较类似。采用副本集的集群中具有主(Master)、从(Slaver)、仲裁(Arbiter)三种角色。
主从关系(Master-Slaver) 负责数据的同步和读写分离;Arbiter 服务负责心跳(Heartbeat)监控,Master 宕机时可将 Slaver 切换到 Mas 血状态,继续提供数据的服务,完成了数据的高可用需求。
当需要存储大量的数据时,主从服务器都需要存储全部数据,可能会出现写性能问题。同时, Replication 主要解决的是读数据高可用方面的问题,在对数据库查询时也只限制在一台服务器上, 并不能支持一次查询多台数据库服务器,并没有满足数据库读写操作的分布式需求。
MongoDB 提供水平可伸缩性功能的是分片(Shard)。分片与在 HDFS 分布式文件系统中上传文件会将文件切成 128MB(Hadoop2.x 默认配置)相似,通过将数据切成数片(Sharding)写入不同的分片节点,完成分布式写的操作。同时,MongoDB 在读取时提供了分布式读的操作,这个功能与 HDFS 的分布式读写十分类似。
MongoDB 安装和部署容易
MongoDB 的安装十分友好,部署容易,支持多种安装方式,对第三方组件的依赖很低,用户可以使用它较容易地搭建起一个完整的生产集群。MongoDB 的单机部署十分简单,针对分片副本集安装也有第三方工具提供辅助。
MongoDB 便于开发
MongoDB 对开发者十分友好,便于使用。支持丰富的查询语言、数据聚合、文本搜索和地理空间查询,用户可以创建丰富的索引来提升查询速度,MongoDB 被称为最像关系数据库的非关系数据库。读者可以通过对比 MongoDB 与关系数据库的操作,掌握 MongoDB 的操作特点。
MongoDB 允许用户在服务端执行脚本,可以用 Javascript 编写某个函数,直接在服务端执行,也可以把函数的定义存储在服务端,使用时直接调用即可。MongoDB 支持各种编程语言,包括 Ruby、Python、Java、C++、PHP、C# 等。
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