與關係型資料庫相比，mongodb的優點：
①弱一致性（最終一致），更能保證使用者的訪問速度：
舉例來說，在傳統的關係型資料庫中，乙個count型別的操作會鎖定資料集，這樣可以保證得到「當前」情況下的較精確值。這在某些情況下，例 如通過atm檢視賬戶資訊的時候很重要，但對於wordnik來說，資料是不斷更新和增長的，這種「較精確」的保證幾乎沒有任何意義，反而會產生很大的延 遲。他們需要的是乙個「大約」的數字以及更快的處理速度。
但某些情況下mongodb會鎖住資料庫。如果此時正有數百個請求，則它們會堆積起來，造成許多問題。我們使用了下面的優化方式來避免鎖定：
每次更新前，我們會先查詢記錄。查詢操作會將物件放入記憶體，於是更新則會盡可能的迅速。在主/從部署方案中，從節點可以使用「-pretouch」引數執行，這也可以得到相同的效果。
使用多個mongod程序。我們根據訪問模式將資料庫拆分成多個程序。
②文件結構的儲存方式，能夠更便捷的獲取資料。
對於乙個層級式的資料結構來說，如果要將這樣的資料使用扁平式的，錶狀的結構來儲存資料，這無論是在查詢還是獲取資料時都十分困難。
③內建gridfs，支援大容量的儲存。
gridfs是乙個出色的分布式檔案系統，可以支援海量的資料儲存。
內建了gridfs了mongodb，能夠滿足對大資料集的快速範圍查詢。
④內建sharding。
提供基於range的auto sharding機制：乙個collection可按照記錄的範圍，分成若干個段，切分到不同的shard上。
shards可以和複製結合，配合replica sets能夠實現sharding+fail-over，不同的shard之間可以負載均衡。查詢是對 客戶端是透明的。客戶端執行查詢，統計，mapreduce等操作，這些會被mongodb自動路由到後端的資料節點。這讓我們關注於自己的業務，適當的 時候可以**的公升級。mongodb的sharding設計能力較大可支援約20 petabytes，足以支撐一般應用。
這可以保證mongodb執行在便宜的pc伺服器集群上。pc集群擴充起來非常方便並且成本很低，避免了「sharding」操作的複雜性和成本。
⑤第三方支援豐富。(這是與其他的nosql相比，mongodb也具有的優勢)
現在網路上的很多nosql開源資料庫完全屬於社群型的，沒有官方支援，給使用者帶來了很大的風險。
而開源文件資料庫mongodb背後有商業公司10gen為其提供供商業培訓和支援。
而且mongodb社群非常活躍，很多開發框架都迅速提供了對mongdb的支援。不少知名大公司和**也在生產環境中使用mongodb，越來越多的創新型企業轉而使用mongodb作為和django，ror來搭配的技術方案。
⑥效能優越：
在使用場合下，千萬級別的文件物件，近10g的資料，對有索引的id的查詢不會比mysql慢，而對非索引欄位的查詢，則是全面勝出。 mysql實際無法勝任大資料量下任意欄位的查詢，而mongodb的查詢效能實在讓我驚訝。寫入效能同樣很令人滿意，同樣寫入百萬級別的數 據，mongodb比我以前試用過的couchdb要快得多，基本10分鐘以下可以解決。補上一句，觀察過程中mongodb都遠算不上是cpu殺手。
與關係型資料庫相比，mongodb的缺點：
①mongodb不支援事務操作。
所以事務要求嚴格的系統（如果銀行系統）肯定不能用它。(這點和優點①是對應的)
②mongodb占用空間過大。
關於其原因，在官方的faq中，提到有如下幾個方面：
1、空間的預分配：為避免形成過多的硬碟碎片，mongodb每次空間不足時都會申請生成一大塊的硬碟空間，而且申請的量從64m、128m、256m那 樣的指數遞增，直到2g為單個檔案的較大體積。隨著資料量的增加，你可以在其資料目錄裡看到這些整塊生成容量不斷遞增的檔案。
2、欄位名所占用的空間：為了保持每個記錄內的結構資訊用於查詢，mongodb需要把每個欄位的key-value都以bson的形式儲存，如果 value域相對於key域並不大，比如存放數值型的資料，則資料的overhead是較大的。一種減少空間占用的方法是把欄位名盡量取短一些，這樣占用 空間就小了，但這就要求在易讀性與空間占用上作為權衡了。我曾建議作者把欄位名作個index，每個欄位名用乙個位元組表示，這樣就不用擔心欄位名取多長 了。但作者的擔憂也不無道理，這種索引方式需要每次查詢得到結果後把索引值跟原值作乙個替換，再傳送到客戶端，這個替換也是挺耗費時間的。現在的實現算是 拿空間來換取時間吧。
3、刪除記錄不釋放空間：這很容易理解，為避免記錄刪除後的資料的大規模挪動，原記錄空間不刪除，只標記「已刪除」即可，以後還可以重複利用。
4、可以定期執行db.repairdatabase()來整理記錄，但這個過程會比較緩慢
③mongodb沒有如mysql那樣成熟的維護工具，這對於開發和it運營都是個值得注意的地方。
mongodb適合儲存一些關係簡單、資料量又很大的資料，比如我們的平台上虛擬機器的監控資訊，包括記憶體、io、cpu、網路等資料，每隔幾秒就採集一次資料，每週、每月，量很大，而且舊的監控資料也不會保留太長時間，就使用的mongodb來儲存這些資料；
另外mongodb的集群部署相對比較簡單，易於擴充套件；比如主從複製，在mongo.conf配置幾個引數就ok了；分片集群的配置也比較簡單。還支援使用命令列來進行動態地新增和刪除節點；
mongodb的優點與不足
（1）mongodb的不足之處
1、在集群分片中的資料分布不均勻
2、單機可靠性比較差
3、大資料量持續插入，寫入效能有較大波動
4、磁碟空間占用比較大
（2）mongodb的過人之處
1、無模式
2、查詢與索引方式靈活，是最像sql的nosql
3、支援複製集、主備、互為主備、自動分片等特性
mongodb與redis相比較：
mongodb 原始碼語言是c++,redis也是c或c++,
mongodb 檔案儲存是bson格式類似json，或自定義的二進位制格式。
mongodb與redis效能都很依賴記憶體的大小，mongodb 有豐富的資料表達、索引；最類似於關聯式資料庫，支援豐富的查詢語言，redis資料豐富，較少的io ，這方面mongodb優勢明顯。
mongodb不支援事物，靠客戶端自身保證，redis支援事物，比較弱，僅能保證事物中的操作按順序執行，這方面 redis優於mongodb。
mongodb對海量資料的訪問效率提公升，redis 較小資料量的效能及運算,這方面 mongodb效能優於redis .monbgodb 有mapredurce功能，提供資料分析，redis 沒有 ，這方面 mongodb優於redis 。
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關係型資料庫與非關係型資料庫的區別 非關係型資料庫的優勢 1.效能 nosql是基於鍵值對的，可以想象成表中的主鍵和值的對應關係，而且不需要經過sql層的解析，所以效能非常高。2.可擴充套件性 同樣也是因為基於鍵值對，資料之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴充套件。關係型資料庫的優勢 1.複雜查詢 可...
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