本文介绍了什么场景应该使用MongoDB，对大家的学习或者工作有一定的参考价值。让我们和边肖一起学习。

很多人比较关心MongoDB的适用场景，也有用户在话题中分享自己的业务场景，比如

1起案件

使用应用服务器中的日志记录，比文本查找更灵活，导出也非常方便。对于应用来说也是惯例，从外围系统的MongoDB开始。

在一些第三方信息获取或抓取中，由于MongoDB的schema-less，所有格式都是灵活的，不需要专门为各种不同格式的信息设计统一的格式，大大减少了开发工作。

2起案件

以前用过Mongodb，主要是存储一些监控数据。没有哪个schema是真正方便开发者的，添加字段不改变表结构，学习成本极低。

3起案件

利用MongoDB做O2O快递应用，将快递骑手和快递商家的信息(包括位置信息)存储在MongoDB中，然后查询MongoDB的地理位置，方便地实现了查找附近商家和骑手的功能，使快递骑手可以就近接单。目前使用MongoDB问题不大。官网的文档详细有力。

经常和一些同学讨论MongoDB业务场景的时候，会听到一种类似“mysql可以解决你的场景，你就不用MongoDB了”的声音。的确，没有一个业务场景一定要用MongoDB来解决，但是使用MongoDB通常可以让你以更低的成本(包括学习、开发、运维成本等)来解决问题。).下面是MongoDB的主要特性，大家可以根据自己的业务需求来看看。

MongoDB特点优势事务支持MongoDB目前只支持单文档事务，需要复杂事务支持的场景暂时不适合灵活的文档模型。JSON格式存储最接近真实对象模型，对开发者友好，方便快速开发迭代高可用复制集，满足数据高可靠和服务高可用的要求，运维简单，自动故障转移可以在碎片化集群中扩展海量数据存储。服务能力的扩展。高性能mmapv1、wiredtiger、mongorocks(rocksdb)、内存等多引擎支持各种场景。强大的索引支持地理位置索引，可以用来构建各种O2O应用，文本索引解决搜索需求，TTL索引解决历史数据自动过期的需求。Gridfs解决了文件存储的需求。聚合mapreduce解决了数据分析场景的需求。用户可以编写自己的查询语句或脚本，并将所有请求分配给MongoDB完成。

目前，从阿里云MongoDB云数据库的用户来看，MongoDB的应用已经渗透到各个领域，如游戏、物流、电子商务、内容管理、社交网络、物联网、视频直播等。下面是几个实际应用案例。

游戏，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备，积分等。都是以嵌入式文档的形式直接存储，方便查询和更新物流场景。使用MongoDB存储订单信息，订单状态会在发货过程中不断更新，并以MongoDB嵌入式数组的形式存储，一次查询即可读出订单的所有变化。社交场景，使用MongoDB存储用户信息和用户发布的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、场所等功能的物联网场景，使用MongoDB存储所有连接的智能设备信息和设备上报的日志信息，并对这些信息进行多维度分析和视频直播，使用MongoDB存储用户信息、礼品信息等。

如果你还在犹豫该不该用MongoDB，不妨做几道选择题帮你做个决定(注：以下内容改编自MongoDB公司TJ同学的一篇公开技术分享)。

特性是/否应用程序不需要事务和复杂的连接支持。对于新的应用肯定是肯定的，需求会变化，数据模型无法确定，想要快速迭代？读写需要2000-3000多QPS(高一点也行)？应用程序需要TB甚至PB数据存储？应用开发很快，需要能够快速横向扩展？应用程序要求存储的数据不会丢失？应用需要99.999%的高可用性？需要大量的地理位置查询和文字查询？

如果上面有一个是，可以考虑MongoDB，两个以上是，选择MongoDB绝对不会后悔。

这就是这篇关于MongoDB使用场景总结的文章。希望对大家的学习有帮助，也希望大家多多支持。

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