IT168 評論】對於只有SQL背景的人來說，想要深入研究NoSQL似乎是一個艱巨的任務，MySQL與MongoDB都是開源常用數據庫，但是MySQL是傳統的關系型數據庫，MongoDB則是非關系型數據庫，也叫文檔型數據庫，是一種NoSQL數據庫。它們各有優點，關鍵看用在什么地方。
什么情況下，MongoDB是最好的選擇?
很多人認為MongoDB難以置信的強大，是一個可擴展，界面交互友好的數據庫解決方案。當開發人員需要負責管理數據庫環境時，MongoDB是一個不錯的選擇。起碼在小型企業和初創公司，是這樣。MongoDB將信息存儲在BSON(二進制JSON)中。BSON是一種類JSON二進制形式的存儲格式，簡稱Binary JSON，它和JSON一樣，支持內嵌的文檔對象和數組對象，但BSON有JSON沒有的一些數據類型，如Date和BinData類型。JSON很容易與其他編程語言關聯，許多開發人員都有使用JSON的經驗。
當你的程序有大量流量寫入時，MongoDB也是一個很好的選擇。這並不是說MySQL在處理頻繁寫入環境方面不是一個好的選擇，只是說MongoDB相對更容易一些。Facebook為寫負載過重的環境設計了RocksDB存儲引擎，性能還不錯(通過基准測試證明了這一點)。
當你需要一個無模式或模式靈活的數據結構時，MongoDB是一個不錯的選擇。MongoDB對數據結構的更改相對輕松和寬容，這是NoSQL解決方案的賣點。在MySQL世界中有許多改進使在線模式更改成為可能，只創建記錄而不定義結構增加了MongoDB的靈活性。
選擇MongoDB的另一個原因是它具有設置復制環境，內置分片和自動選擇方面的功能。在MongoDB中設置復制環境很容易，自動選擇過程允許從數據庫在主數據庫故障的情況下接管。內置分片允許簡單的橫向擴展。在MySQL環境中管理，設置和配置會很復雜。
什么情況下不能選MongoDB?
對某些用例而言，MongoDB是不錯的選擇，但它也不是萬能的。當數據高度關系化和結構化時，MongoDB就不是最佳選擇。MongoDB不支持事務，但在文檔級別，具有原子性。對於復制環境，有關寫入問題的配置注意事項都是以犧牲性能為代價的。寫入方面將驗證副本是否已寫入信息，默認情況下，MongoDB將寫請求設置為僅從主計算機請求確認，而不是副本。因為如果副本有問題，就會導致一致性問題。
二者結構有何不同?
SQL中的許多概念都與MongoDB的文檔結構相關。讓我們來看一個簡單的MongoDB環境結構，以更好地了解MongoDB的布局。
下面的圖表涉及MySQL與MongoDB的不同點：
除此之外，另一個有趣的地方是mongod進程。這是一個處理數據請求的守護進程，與MySQL的mysqld進程大致相同，是監聽MongoDB請求並管理數據庫訪問的進程。和MySQL一樣，mongod進程有很多啟動選項。最重要的配置選項之一是config，它是專門用於mongod實例的配置文件。與MySQL稍有不同，此文件使用YAML格式。下面是MongoDB配置文件示例。請注意，這是演示格式化，它並未針對任何生產數據庫進行優化。
根據定義，MongoDB是一個基於分布式文件存儲的數據庫。可以立即將文檔插入到集合中，而無需創建表和添加數據，無需定義結構。這是MongoDB與MySQL相比的優點之一，更加靈活。要注意，MongoDB提供的這種靈活性並不意味着組織一個功能強大的MongoDB數據庫毫不費力。選擇任何數據庫，都應該考慮數據庫的結構和目標。
# mongod.conf, Percona Server for MongoDB
# for documentation of all options, see:
# http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/
# Where and how to store data.
storage:
dbPath: /var/lib/mongodb
journal:
enabled: true
engine: rocksdb
# where to write logging data.
systemLog:
destination: file
logAppend: true
path: /var/log/mongodb/mongod.log
processManagement:
fork: true
pidFilePath: /var/run/mongod.pid
# network interfaces
net:
port: 27017
bindIp: 127.0.0.1
注意：YAML格式化不處理選項卡，使用空格縮進。
查詢方式有何不同?
通過shell與數據庫交互與SQL略有不同，以下是從SQL翻譯為MongoDB的查詢示例，其中使用了一個只有用戶名和相關ID的用戶表。
In SQL:
select username from user where id = 2;
In MongoDB:
db.user.find({_id:2},{“username”:1})
在JSON格式中，我們指定要查詢的用戶集合，然后指定與我們感興趣的文檔相關聯的ID。最后，指定從中獲取值的字段，此查詢結果將是ID為2的用戶的用戶名。
總結
MongoDB不是MySQL的影子，也不是MySQL的替代品，隨着兩個數據庫的不斷發展，它們的優劣慢慢融合在一起。MySQL用戶可以在MongoDB上測試各種實例，但不鼓勵盲目追求MongoDB的靈活性。盡管MongoDB在電子商務和游戲世界是一個受歡迎的選擇，因為它能夠利用大量數據進行水平擴展。