python的mongodb眾所周知不支持事務，所以需要強事務的業務根本不能考慮mongodb。

mongodb的優勢就是文檔存儲:

1.業務經常變動，需要不時的添加字段，那么mongodb比較適合，關系型數據庫添加字段的復雜度也還好

2.嵌套文檔，業務數據比較復雜，適合嵌套文檔式存儲，那么mongodb非常合適，這個關系型數據庫比較難搞，雖然MySQL和pg也有文檔存儲，但MySQL的不成熟，pg畢竟現在生產中使用還是偏少，個人也不了解，這里不談。但這不僅僅這一點優勢，具體下面會細說。

3.upsert支持，查詢速度也不慢

4.高可用的副本集支持

5.查詢語法非常豐富，嵌套文檔查詢功能非常強大，不是重度用戶可能不能理解

下面說說一個具體的使用事例:

項目的一條數據在10kb左右，如果使用關系型數據庫那么需要將這條數據拆分成大概幾百條左右，建造多個表，設計較復雜，這種數據大概在一百萬條左右，想想拆分后在十幾億的數據量就可怕。打平后的數據什么DB也都可以拿下，只是一百萬變十幾億比較恐怖而已。

如果采用MySQL存儲，每次查詢需要使用外鍵查詢多個表，從這些表中拉取數據，性能肯定要下降很多，比不上只在一個表查詢，而且只拉取少兩個數量級的數據。查詢也還好，業務允許可以對結果做緩存，放到redis里去。

但是重點來了，需求要增量更新部分數據，這時候需要更新多個表，根本沒法做到原子性(注意事務不是原子操作)，當然也可以使用cas等技術補償，達到最終一致性。但使用mongodb存儲只需要update一條數據，對相應的嵌套文檔中內容更新，可以做到原子性，是不是很方便?

具體說說該項目的難點，查詢無法使用緩存，可能會很吃驚，但是業務決定了確實做不了，而且增量更新的量達到上萬的QPS，如果不能保證原子性想想多么可怕!

所以mongodb在這里幫了大忙，關系型數據庫解決不了這個難題。

有人可能要問，mongodb沒有事務，上游數據寫入也會有問題，你不可能所有數據都存一個表吧?

當然不是的，我們mongodb里的數據是從MySQL中清洗出來存到mongodb中的，mongodb只做單點的業務需求，綜合的數據還是在MySQL中。

此項目我們用了上百個副本集，保證系統的高可用，這些副本集配置只要一條shell就搞定，如果用MySQL的主從不知道怎么配(我自己不懂)，估計DBA得忙死，而該項目完全不需要也沒用到DBA。

說了這么多mongo的優點，也說說他的缺點:

1.查詢優化器和MySQL沒法比

2.不支持reload，只能冷重啟，初始化配置的時候比較麻煩

3.沒有事務，不敢存儲第一手數據，多用來做備份數據的存儲

mongodb可以做很多事情，取決于你腦洞，性能不差，存一些相對不重要的數據，mongodb嵌套文檔功能強大，多看看官方文檔挖掘挖掘有用信息，每次都能發現驚喜。

以上內容為大家介紹了Python培訓之mongodb數據庫適合做什么，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。