标签：mongod 支持 加载 自动化 可靠 结构 文件 改变 服务器
更高的写负载
默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，比如日志收集，那么MongoDB将很适合你的用例，但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
处理很大的规模的单表：
数据库扩展是非常有挑战性的，当单表格大小达到5-10GB时，MySQL表格性能会毫无疑问的降低。如果你需要分片并且分割你的数据库，MongoDB将很容易实现这一点。
不可靠环境保证高可用性
设置副本集（主-从服务器设置）不仅方便而且很快，此外，使用MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（或数据中心）故障转移。
使用基于位置的数据查询，查的更快
MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。
MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度，毕竟内存的I/O效率比磁盘高多了
非结构化数据的爆发增长
增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，这个问题通常发生在表格大于1GB的情况下。鉴于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速；因此，在应用程序发生改变时，你不需要专门的1个DBA去修改数据库模式。
缺少专业的数据库管理员
如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询，MongoDB将会是你的首选。MongoDB非常适合类的持久化，类可以被序列化成JSON并储存在MongoDB。需要注意的是，如果期望获得一个更大的规模，你必须要了解一些最佳实践来避免走入误区。
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