MySQL由于缺乏重新格式化数据结构的灵活性而过时。问题在于它是基于表的，因此它只能进行一组有限的多变量搜索查询。许多企业依靠结构化和非结构化数据的组合来做出业务决策，从而使MongoDB得以快速发展。MySQL是基于表的系统或开源关系数据库，而MongoDB被称为基于对象的系统。基于表的设计是一种数据查询结构，用于搜索所有数据与另一个数据点或数据集相关的位置。相反，MongoDB中的数据是非关系型的。MongoDB不使用表和行，而是创建集合和文档。这些文档由键值对组成，它们是系统的核心单元。与行不同，文档可以存储具有复杂结构的信息。文档集和函数集统一在集合中，可以等同于关系数据库表。MongoDB允许用户表示存储阵列、层次关系和其他更复杂的结构。MongoDB是一个NoSQL系统MongoDB是一个非关系系统，称为NoSQL数据库。用于搜索的主要数据单位是文档，这使得MongoDB成为一个基于对象的系统。它使用二进制JASON语言，对结构复杂的数据有效。MongoDB存储数据的方式与JSON类似，虽然JSON并没有被正式使用。对于存储，它使用一种称为BSON的格式-类似JSON的文档二进制编码成较小的文件。它使数据管理过程更快。MongoDB还使用MongoDB查询语言，它被认为具有更灵活的结构。许多用户更喜欢MongoDB数据库系统的结构。序列信息采用动态“schema”设计，使系统灵活、快速。虽然结构化数据是根据定义的模式组织的，但非结构化数据不遵循任何预定义的模型。结构化数据在数量上取胜，非结构化数据在质量上取胜。结构化数据适用于有组织的字段或列。它们可能如下：姓名、地址、帐号、订单金额、价格。由于Steam的定义非常明确，因此可以轻松查询和分析数据。非结构化数据更难构建和存储。它可能包括消息、视频、照片、网页和音频文件。如果您使用传统工具查询视频，您永远无法确定您会看到什么，因为没有定义。由于人们可以在没有标准化规则的情况下自由表达自己的意见，因此社交媒体提要没有清晰的结构。这是普通查询工具不起作用的地方。IDC声称90%的超大数据集是非结构化的，这就是为什么MangoDB是一个值得在大数据工作中实施的工具。寻求升级大数据的传统企业传统技术现代化是将创新应用于用户业务及其处理大数据方式的一个步骤。如果用户合并大量数据源，文档模型可以灵活而强大地创建一个单一的统一视图，这是其他数据库无法做到的。现代化将帮助用户轻松扩展应用程序，构建业务功能的速度提高3到5倍，扩展到数百万用户，并将成本削减70%以上。现代化过程是一个需要人员、组织和技术协同工作的过程。所有这些，除了开发团队，都可以由MongoDB提供。它为用户提供咨询、程序管理和应用程序生命周期专业知识。此外，它将提供清单并描述应用程序组合，定义项目范围和执行，以及设计、实施、验证和优化指南。数据文档模型加快了开发效率，分布式系统设计有助于扩展始终在线的应用程序以及技术本身。内容管理系统（CMS）内容管理系统实时处理大规模的非结构化数据，为各种应用提供内容。这需要实施能够管理非结构化数据的最新数据库技术和解决方案。MongoDB为单个数据库中的任何类型的内容提供存储。在内容管理系统(CMS)中使用MongoDB的原因：(1)灵活的数据模型：可以合并来自任何来源的任何类型的数据，并且可以经常更新数据库而不会导致应用程序停机；可扩展性：MongoDB具有水平可扩展的架构，随着受众的增长，可以轻松利用其他特性；(3)降低成本：你不必在硬件上花费预算来扩展系统，MongoDB易于使用，因此也可以保持团队的性能。高查询站点和应用程序（例如分析应用程序）MongoDB是构建高查询站点和应用程序的主要工具。首先，它适用于管理任何类型的数据。无论企业需要组织什么类型的数据，无论是数字、对象还是地理空间数据，数据库系统都可以提供数据操作，而无需从客户端生成额外的程序。传统数据库不适用于此，因为它们旨在处理小数据量和一致的数据结构，更新次数较少。MongoDB还可以提供实时更新，这对于处理财务分析、社交媒体和游戏的任何类型的分析应用程序和网站来说都是一个有用的工具。为什么在上述场景中使用MongoDB更好？MongoDB有几个优势，可以用非结构化数据补充任何类型的操作。(1)无模式关系数据库使用模式来描述任何功能元素，包括表、行、视图、索引和关系。MongoDB在没有模式的情况下运行。这意味着它可以接受、存储、检索和查询任何数据类型，而对原始数据几乎没有任何更改。(2)Easyofscalingout可以将工作分散到不同的机器上，因为集合是自包含的，没有必要跨节点将它们聚集在一起。横向扩展可以通过共享和副本集来实现。共享意味着将整体数据的一个子集传播到某个节点，而复制意味着复制数据集。因此，可以创建一个应用程序来处理随着受众增长而出现的流量高峰。(3)一致性级别可变在MongoDB中，一致性级别可以根据数据的值进行调整。读写关注点的不同组合提供了不同的因果一致性保证。如果你寻求更快的性能，你需要减少MongoDB的插入。在返回之前将插入复制到多个节点可以提高一致性，但会牺牲性能。(4)成本MongoDB可以免费使用并在Linux上运行。可能会为并非总是需要的特定工具收费。哪些公司使用MongoDB？在MongoDB的帮助下，Forbes在短短2个月内构建了一个内容管理系统(CMS)。该公司花了一个月的时间开发一个新的移动网站。在数据库的帮助下，它可以更深入地了解通过社交媒体分享的文章，从而能够实时利用内容的病毒式传播。eBay在MongoDB的帮助下为其网络属性构建了一个媒体元数据存储。Pearsons还使用该技术开发了基于云的学习管理系统。Carfax创建了MongoDBCMS，对其遗留系统进行了现代化改造，结果发现他们可以为10倍以上的客户提供服务。原标题：MongoDB:UserCases,Pros,andCons，作者：EugeniaKuzmenko
