概述
关系数据库在企业级应用中使用已有数十年的历史，自从 MySQL 在 1995 年发布之后，它成为其中最受欢迎且成本较低的选择之一。然而，随着近年来数据爆炸及储存成本降低，像 MongoDB 这样的非关系数据库开始出现，以解决新型应用的需求。对于传统应用，MongoDB 同样能增强甚至是替代已有的关系数据库。
MySQL 是什么？
MySQL 是一个广受欢迎的关系数据库管理系统（RDBMS），由甲骨文公司开发、发行和维护，开放源代码。如同其他的关系数据库，MySQL 在表中存储数据、使用结构化查询语言（SQL）访问数据。在 MySQL 中，你需要根据需求提前定义表结构、处理在不同表中的不同字段间的关系。相关联的数据可能存储在不同表中，但可通过多表连接查询访问数据。使用这种存储方式，重复数据是最少的。
MongoDB 是什么？
MongoDB 是由 MongoDB 公司开发的开源数据库，它使用类 JSON 文档存储数据，数据结构可变。关联信息同样存储在一起，通过 MongoDB 查询语句可快速访问。MongoDB 使用动态结构，这意味着你无需提前定义数据结构，就可以创建一条记录来存储像字段值或字段类型等信息。你可以通过新增或删除字段来改变记录（我们称之为文档）的结构。这种数据模型可以表示层次关系、存储数组或其他更复杂的数据结构。在集合中的文档无须拥有一致的字段，非规范化的数据是很常见的。MongoDB 在设计时还考虑到了高可用性和可扩展性，包括开箱即用的复制和自动分片。
术语及概念
MySQL 的许多概念在 MongoDB 中都有类似的，下表列出了一些常见的概念。
| MySQL | MongoDB |
|---|---|
| Table 表 | Collection 集合 |
| Row 行 | Document 文档 |
| Column 列 | Field 字段 |
| Joins 连接 | Embedded documents, linking 内嵌文档，连接 |
功能对比
如 MySQL 一样，MongoDB 提供了丰富的特性和功能，远远超出了简单的键值存储所能提供的。MongoDB 拥有查询语言、高度实用的二级索引（包括文本搜索和空间数据）、用于数据分析的强大聚合框架等功能。通过使用 MongoDB 的这些功能，你可以访问更多不同的数据类型和更大规模的数据。
| MySQL | MongoDB | |
|---|---|---|
| 丰富的数据模型 | 无 | 有 |
| 可变的数据结构 | 无 | 有 |
| 强类型数据 | 有 | 有 |
| 局部数据 | 无 | 有 |
| 字段更新 | 有 | 有 |
| 易编程 | 无 | 有 |
| 复杂的事务 | 有 | 无 |
| 操作审计 | 有 | 有 |
| 自动分片 | 无 | 有 |
查询语言
MySQL 和 MongoDB 都有丰富的查询语言，一份详细的列表可在 MongoDB 文档中找到。
| MySQL | MonogDB |
|---|---|
INSERT INTO users (user_id, age, status) VALUES ('bcd001', 45, 'A') |
db.users.insert({user_id: 'bcd001', age: 45, status: 'A'}) |
SELECT * FROM users |
db.users.find() |
UPDATE users SET status = 'C' WHERE age > 25 |
db.users.update({ age: { $gt: 25 } }, { $set: { status: 'C' } }, { multi: true }) |
为什么使用 MongoDB 而不是 MySQL？
使用 MongoDB 可以更快得构建应用，处理多种多样的数据类型，更高效的管理大规模应用，不同规模的企业都可以使用 MongoDB。
MongoDB 文档映射很接近现代的、面向对象的编程语言，开发很简便。使用 MongoDB，可以省去在代码中使用复杂的对象关系映射（ORM）层来转换对象与相关的表。
MongoDB 灵活的数据模型意味着你可以根据业务发展的需要修改数据结构。例如，The Weather Channel 花费了数周修改 MySQL 的数据库结构，如果使用 MongoDB 则只需花费几小时。
MongoDB 还支持在多个分布式数据中心间伸缩，提供高可用性和可扩展性，像 MySQL 这样的关系数据库无法做到。当数据量和吞吐量增长时，MongoDB 无须停机即可轻松扩展，也不需要修改程序。相较之下，扩展 MySQL 则需要更多自定义工作。百度从 MySQL 迁移到 MongoDB 以支持快速增长的业务，作为中国互联网服务的巨头，其使用 MongoDB 集群管理超过 1PB 的数据，为 100 多个应用提供服务。
MongoDB 的常见使用场景有哪些？
MongoDB 作为一个通用数据库，可以用于各种场景，最常见的场景包括单页面应用、物联网、移动应用、实时数据分析、个性化服务、产品目录和内容管理等。
什么时候更适合使用 MySQL？
虽然现代应用需要像 MongoDB 这样灵活的、可伸缩的系统，但仍有很多场景需要像 MySQL 这样的关系数据库。比如，需要复杂的事务、多行查找的应用（如复式簿记系统）就是一个很好的列子。MongoDB 无法简单替代在关系数据模型和 SQL 上构建的传统应用。
一个具体的例子是运行在旅行预订系统后的订单引擎，这通常涉及到复杂的交易。虽然核心预订系统可以运行在 MySQL 上，但与用户紧密相关的部分——内容提供、社交网络、会话管理最好放在 MongoDB 中。
MongoDB 和 MySQL 可以一起使用吗？
有很多在开发中同时使用 MongoDB 和 MySQL 的例子。在一些情况下，在工作中选择一个正确的工具是非常重要的。比如，许多电子商务应用混合使用 MongoDB 和 MySQL。而拥有很多不同属性产品的产品目录，MongoDB 的灵活数据模型更加适合。另一方面，像结单系统这样拥有复杂事务的系统，最好使用 MySQL 或其他关系数据库。
在其他情况下，新的业务要求企业使用 MongoDB 作为他们应用的下一代组件。例如，世界领先的交易管理软件和服务提供商之一——Sage 集团，把 MongoDB 集成进其广受中型公司欢迎的企业资源计划（ERP）解决方案中。Sage 的客户现在能享有功能齐备且高度可定制化的服务。尽管许多 Sage 的产品构建于 MySQL 之上且仍在 MySQL 上运行，但围绕用户体验的新功能是运行在 MongoDB 之上的。
除了这些少数例外，我们相信 MongoDB 是一个比 MySQL 更好的选择，因为 MongoDB有灵活的数据模型和可扩展的架构。
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关系数据库有许多限制，因为它们是为运行现今的应用而开发的，再加上数据和用户的增长，已无法满足需求。为了应对这些挑战，像音乐电视网和思科这样的公司，已经成功从关系数据库迁移到了 MongoDB。在这本白皮书中，你可以了解到：
- 如何一步步从关系数据库迁移到 MongoDB。
- 相关技术方面的考虑，如关系数据模型与文档数据模型的结构设计间有何差异。
- 索引、查询、应用整合和数据迁移。
译后感：译完才发现，我又找回了当年翻译 meteor 时的感觉——理解不能……算了，都写完了，就这样吧……
