python的mongodb众所周知不支持事务，所以需要强事务的业务根本不能考虑mongodb。

mongodb的优势就是文档存储:

1.业务经常变动，需要不时的添加字段，那么mongodb比较适合，关系型数据库添加字段的复杂度也还好

2.嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。但这不仅仅这一点优势，具体下面会细说。

3.upsert支持，查询速度也不慢

4.高可用的副本集支持

5.查询语法非常丰富，嵌套文档查询功能非常强大，不是重度用户可能不能理解

下面说说一个具体的使用事例:

项目的一条数据在10kb左右，如果使用关系型数据库那么需要将这条数据拆分成大概几百条左右，建造多个表，设计较复杂，这种数据大概在一百万条左右，想想拆分后在十几亿的数据量就可怕。打平后的数据什么DB也都可以拿下，只是一百万变十几亿比较恐怖而已。

如果采用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多个表，从这些表中拉取数据，性能肯定要下降很多，比不上只在一个表查询，而且只拉取少两个数量级的数据。查询也还好，业务允许可以对结果做缓存，放到redis里去。

但是重点来了，需求要增量更新部分数据，这时候需要更新多个表，根本没法做到原子性(注意事务不是原子操作)，当然也可以使用cas等技术补偿，达到最终一致性。但使用mongodb存储只需要update一条数据，对相应的嵌套文档中内容更新，可以做到原子性，是不是很方便?

具体说说该项目的难点，查询无法使用缓存，可能会很吃惊，但是业务决定了确实做不了，而且增量更新的量达到上万的QPS，如果不能保证原子性想想多么可怕!

所以mongodb在这里帮了大忙，关系型数据库解决不了这个难题。

有人可能要问，mongodb没有事务，上游数据写入也会有问题，你不可能所有数据都存一个表吧?

当然不是的，我们mongodb里的数据是从MySQL中清洗出来存到mongodb中的，mongodb只做单点的业务需求，综合的数据还是在MySQL中。

此项目我们用了上百个副本集，保证系统的高可用，这些副本集配置只要一条shell就搞定，如果用MySQL的主从不知道怎么配(我自己不懂)，估计DBA得忙死，而该项目完全不需要也没用到DBA。

说了这么多mongo的优点，也说说他的缺点:

1.查询优化器和MySQL没法比

2.不支持reload，只能冷重启，初始化配置的时候比较麻烦

3.没有事务，不敢存储第一手数据，多用来做备份数据的存储

mongodb可以做很多事情，取决于你脑洞，性能不差，存一些相对不重要的数据，mongodb嵌套文档功能强大，多看看官方文档挖掘挖掘有用信息，每次都能发现惊喜。

以上内容为大家介绍了Python培训之mongodb数据库适合做什么，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:千锋教育。

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