為什麼MongoDB可以替代MySQL？

MongoDB是一個面向文檔的資料庫，目前由10gen開發並維護，它的功能豐富，齊全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做產品原型的過程中，我們總結了MonogDB的一些亮點：

使用JSON風格文法，易於掌握和理解：MongoDB使用JSON的變種BSON作為內部儲存的格式和文法。針對MongoDB的操作都使用JSON風格文法，用戶端提交或接收的資料都使用JSON形式來展現。相對於SQL來說，更加直觀，容易理解和掌握。

Schema-less，支援嵌入子文檔：MongoDB是一個Schema-free的文檔資料庫。一個資料庫可以有多個Collection，每個Collection是Documents的集合。Collection和Document和傳統資料庫的Table和Row並不對等。無需事先定義Collection，隨時可以建立。

Collection中可以包含具有不同schema的文檔記錄。 這意味著，你上一條記錄中的文檔有3個屬性，而下一條記錄的文檔可以有10個屬性，屬性的類型既可以是基本的資料類型（如數字、字串、日期等），也可以是數組或者散列，甚至還可以是一個子文檔（embed document）。這樣，可以實現逆正常化（denormalizing）的資料模型，提高查詢的速度。

圖1 MongoDB是一個Schema-free的文檔資料庫

圖2是一個例子，作品和評論可以設計為一個collection，評論作為子文檔內嵌在art的comments屬性中，評論的回複則作為comment子文檔的子文檔內嵌於replies屬性。按照這種設計模式，只需要按照作品id檢索一次，即可獲得所有相關的資訊了。在MongoDB中，不強調一定對資料進行Normalize ，很多場合都建議De-normalize，開發人員可以扔掉傳統關聯式資料庫各種範式的限制，不需要把所有的實體都映射為一個Collection，只需定義最頂級的class。MongoDB的文檔模型可以讓我們很輕鬆就能將自己的Object映射到collection中實現儲存。

圖2 MongoDB支援嵌入子文檔

簡單易用的查詢方式：MongoDB中的查詢讓人很舒適，沒有SQL難記的文法，直接使用JSON，相當的直觀。對不同的開發語言，你可以使用它最基本的數組或散列格式進行查詢。配合附加的operator，MongoDB支援範圍查詢，Regex查詢，對子文檔內屬性的查詢，可以取代原來大多數任務的SQL查詢。

CRUD更加簡單，支援in-place update：只要定義一個數組，然後傳遞給MongoDB的insert/update方法就可自動插入或更新；對於更新模式，MongoDB支援一個upsert選項，即：“如果記錄存在那麼更新，否則插入”。MongoDB的update方法還支援Modifier，通過Modifier可實現在服務端即時更新，省去用戶端和服務端的通訊。這些modifer可以讓MongoDB具有和Redis、Memcached等KV類似的功能：較之MySQL，MonoDB更加簡單快速。Modifier也是MongoDB可以作為對使用者行為跟蹤的容器。在實際中使用Modifier來將使用者的互動行為快速儲存到MongoDB中以便後期進行統計分析和個人化定製。

所有的屬性類型都支援索引，甚至數組：這可以讓某些任務實現起來非常的輕鬆。在MongoDB中，“_id”屬性是主鍵，預設MongoDB會對_id建立一個唯一索引。

服務端指令碼和Map/Reduce：MongoDB允許在服務端執行指令碼，可以用Javascript編寫某個函數，直接在服務端執行，也可以把函數的定義儲存在服務端，下次直接調用即可。MongoDB不支援事務層級的鎖定，對於某些需要自訂的“原子性”操作，可以使用Server side指令碼來實現，此時整個MongoDB處於鎖定狀態。Map/Reduce也是MongoDB中比較迷人的特性。Map/Reduce可以對大資料量的表進行統計、分類、合并的工作，完成原先SQL的GroupBy等彙總函式的功能。並且Mapper和Reducer的定義都是用Javascript來定義服務端指令碼。

效能高效，速度快： MongoDB使用c++/boost編寫，在多數場合，其查詢速度對比MySQL要快的多，對於CPU佔用非常小。部署也很簡單，對大多數系統，只需下載後二進位包解壓就可以直接運行，幾乎是零配置。

支援多種複製模式： MongoDB支援不同的伺服器間進行複製，包括雙機互備的容錯方案。

Master-Slave是最常見的。通過Master-Slave可以實現資料的備份。在我們的實踐中，我們使用的是Master-Slave模式，Slave只用於後備，實際的讀寫都是從Master節點執行。

Replica Pairs/Replica Sets允許2個MongoDB相互監聽，實現雙機互備的容錯。

MongoDB只能支援有限的雙主模式（Master-Master），實際可用性不強，可忽略。

內建GridFS，支援大容量的儲存：這個特點是最吸引我眼球的，也是讓我放棄其他NoSQL的一個原因。GridFS具體實現其實很簡單，本質仍然是將檔案分塊後儲存到files.file和files.chunk 2個collection中，在各個主流的driver實現中，都封裝了對於GridFS的操作。由於GridFS自身也是一個Collection，你可以直接對檔案的屬性進行定義和管理，通過這些屬性就可以快速找到所需要的檔案，輕鬆管理海量的檔案，無需費神如何hash才能避免檔案系統檢索效能問題， 結合下面的Auto-sharding，GridFS的擴充能力是足夠我們使用了。在實踐中，我們用MongoDB的GridFs儲存圖片和各種尺寸的縮圖。

圖3 MongoDB的Auto-sharding結構

內建Sharding，提供基於Range的Auto Sharding機制：一個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之間可以負載平衡。查詢是對用戶端是透明的。用戶端執行查詢，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，適當的時候可以無痛的升級。MongoDB的Sharding設計能力最大可支援約20 petabytes，足以支撐一般應用。

第三方支援豐富： MongoDB社區非常活躍，很多開發架構都迅速提供了對MongDB的支援。不少知名大公司和網站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。

實施結果

實施MonoDB的過程是令人愉快的。我們對自己的PHP開發架構進行了修改以適應MongoDB。在PHP中，對MongoDB的查詢、更新都是圍繞Array進行的，實現代碼變得很簡潔。由於無需建表，MonoDB運行測試單元所需要的時間大大縮短，對於TDD敏捷開發的效率也提高了。當然，由於MongoDB的文檔模型和關聯式資料庫有很大不同，在實踐中也有很多的困惑，幸運的是，MongoDB開源社區給了我們很大協助。最終，我們使用了2周就完成了從MySQL到MongoDB的代碼移植比預期的開發時間大大縮短。從我們的測試結果看也是非常驚人，資料量約2千萬，資料庫300G的情況下，讀寫2000rps，CPU等系統消耗是相當的低（我們的資料量還偏小，目前陸續有些公司也展示了他們的經典案例：MongoDB儲存的資料量已超過 50億，>1.5TB）。目前，我們將MongoDB和其他服務共同部署在一起，大大節約了資源。

一些小提示

切實領會MongoDB的Document模型，從實際出發，扔掉關聯式資料庫的範式思維定義，重新設計類；在服務端啟動並執行JavaScript代碼避免使用遍曆記錄這種耗時的操作，相反要用Map/Reduce來完成這種表資料的處理；屬性的類型插入和查詢時應該保持一致。若插入時是字串“1”，則查詢時用數字1是不匹配的；最佳化MongoDB的效能可以從磁碟速度和記憶體著手；MongoDB對每個Document的限制是最大不超過4MB；在符合上述條件下多啟用Embed Document, 避免使用DatabaseReference；內部緩衝可以避免N+1次查詢問題（MongoDB不支援joins）。

用Capped Collection解決需要高速寫入的場合，如即時日誌；大資料量情況下，建立同步時要調高oplogSize的大小，並且自己預先產生資料檔案，避免出現用戶端逾時；Collection＋Index合計數量預設不能超過24000；目前的版本（<v1.6）刪除資料的空間不能被回收，如果你頻繁刪除資料，那麼需要定期執行repairDatabase，釋放這些空間。

結束語

MongoDB的裡程碑是1.6版本，預計今年7月份發布，屆時，MongoDB的Sharding將首次具備在生產環境中使用的條件。作為MongoDB的受益者，我們目前也在積极參与MongoDB社區活動，改進Perl/PHP對於MongoDB的技術方案。在1.6版本後也將年內推出基於MongoDB的一些開源項目。

對於那些剛剛起步，或者正在開發創新型互連網應用的公司來說，MongoDB的快速、靈活、輕量和強大擴充性，正適合我們快速開發產品，快速迭代，適應使用者迅速變化和更新的種種需求。

總而言之，MongoDB是一個最適合替代MySQL的全功能的NoSQL產品，使用MongoDB＋Perl/PHP/Django/RoR的組合將很快成為開發Web2.0、3.0的產品的最佳組合，就像當年MySQL替代Oracle/DB2/Informix一樣，曆史總是驚人的相似，讓我們拭目以待吧！

作者簡介：http://hi.baidu.com/ixigua

潘凡（nightsailer，N.S.）, 視覺中國網站技術總監,聯合創始人，家有1狗2貓。目前負責網站平台設計和底層產品研發工作。當前關註：Apps平台設計、分布式檔案儲存體、NoSQL、高效能後現代的Perl編程。Twitter：@nightsailer   Blog：http://nightsailer.com/