为什么选择MongoDB?

为啥用MongoDB?

赶NoSQL时髦? 
Auto-shard等激动人心的特性? 
•No! 08年,还都是浮云。 
最初的想法是寻找一个可靠的分布式K/V解决MySQL的问题。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即反SQL运动,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

所以说,NoSQL不仅仅是产品,更是一项运动!

原来的架构

•MySQL(Percona),

Master-Master-Slaves

•HA:MMM

新需求

  • 能够适应多数据源
  • 需要灵活,不确定的schema:不同模型的字段不定,属性不定
  • 属性更新频繁
  • 服务器等硬件资源有限

如何解决?

原有MySQL的方案:

  • 使用文本字段,JSON存储
  1. schema自由度高
  2. 更新容易,直接检索困难
  • 使用关联表
  1. schema自由度有限,类型控制
  2. 更新频繁,query缓存失效

新思路

继续使用Memcached?

  • 缓存失效,内存不足

决定:寻找Memcached替代品

  • 能够持久化的分布式KV

选型条件

  • 同时有PHP/Perl/DotNet/JAVA的良好客户端支持
  • 性能和Memcached相差不要太
  • 支持分布式集群
  • 低碳环保,节约资源
  • 文档清晰,有成功案例

一些候选者

  • Flare
  • Repcached
  • Redis
  • TC/TT

最初的选择

选中Flare:

  • 内置cluster看起来很美好,可靠性有保 
  • 使用Memcached协议,现有改动小

代价

项目开发1个月后:

  • 官方更新显示似乎并非如此可靠
  • 水土不服:

(1)个人能力有限,无法解决一些灵异事件

(2)没有开发者社区

(3)不懂日文

新的候选者

  • Cassandra:技术实力无法支撑,用不起
  • CouchDB:灵活,但性能口碑似乎不佳

重新选择

MongoDB:

  • 读写性能中庸,比Redis逊色
  • Document模型令人满意
  • 内置操作没有Redis惊喜,基本够用
  • MySQL类似的集群机制,上手方便
  • 某些MySQL的优化部署经验可以复用

胆子大一点

MySQL +MongoDB?

  • 多余:很多MySQL的操作MongoDB均 
    可实现
  • 同时维护MySQL <=> MongoDB 的数 
    据,代码逻辑有些复杂
  • 人员流失,培训新人表示鸭梨大

胆子再大一点

能否彻底抛弃MySQL?

  • Transaction?可以没有
  • Joins? 原本少用,可以没有
  • 数据一致性:不太高

胆子再更大一点

好吧,试试:

  • 拿一个旧项目开刀
  • 1人1个星期完成90%代码移植
  • 原有35个table => 10 collection
  • 开发过程很happy!

MongoDB,就是它了

一举两得的加分项:GridFS

  • 简单,符合我们的要求
  • 无需再考虑分布文件系统
  • 放弃了原来的MogileFS,减轻运维压 

综上原因,选对了!

  • SourceForge等一些大站应用增强信心
  • 分享的信息逐渐丰富
  • 10gen核心团队在mailing-list快速响应, 
    有问必答
  • NoSQL开始受到追捧,MongoDB的口 
    碑良好

本文参收集网络资料整理,作为我选择MongoDB的一个参考。

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