哪些业务场景更适合用MongoDB？何时比MySQL/PostgreSQL好用？
就像淘宝的个性化推荐需要灵活调整商品标签，MongoDB这种"变形金刚"式的数据库，在处理以下三类中国特色业务场景时更具优势：
一、动态数据就像"盲盒"
（1）快速迭代的业务
- 场景案例：创业公司的需求每周都在变（就像小程序功能快速迭代）
- 痛点解决：无需像MySQL那样提前设计表结构，文档字段随时增减
- 典型应用：短视频平台的用户标签系统（今天记录星座，明天增加兴趣分组）
（2）异构数据存储
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场景案例：滴滴司机的资料（车辆信息、接单记录、评价标签）
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数据对比：
数据类型 MySQL处理方式 MongoDB方式 基础信息 固定表格 统一文档存储 车辆照片 需要额外存文件系统 直接存二进制 服务标签 多表关联查询 嵌套在同一个文档里
二、海量数据洪峰场景
（1）物联网大数据
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实战案例：某智能电表厂商每天产生2亿条数据
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MongoDB方案：
// 批量写入10万条电表数据（每秒处理能力是MySQL的5倍） db.meters.insertMany([{小区:"杭州西湖区", 时间:"2025-02-06", 电量:235.6},{小区:"北京朝阳区", 时间:"2025-02-06", 电压:220.2} ])
（2）实时分析需求
- 典型案例：双11秒杀系统的库存实时统计
- 优势对比：
- MySQL：需要跑复杂SQL（耗时3-5秒）
- MongoDB：用$group聚合管道实时计算（0.5秒出结果）
三、中国特色地理场景
（1）周边服务检索
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生活案例：美团外卖的"3公里内餐厅"
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性能对比：
# 查询1公里内的药店（MongoDB比PostgreSQL快40%） db.stores.find({location: {$near: {$geometry: { type: "Point", coordinates: [120.12, 30.28] },$maxDistance: 1000}} })
（2）社交关系处理
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典型案例：微信朋友圈的点赞/评论嵌套结构
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数据结构对比：
// MongoDB文档结构（一个文档存所有互动） {post_id: "123",content: "今天西湖人真少",comments: [{user:"小明", text:"羡慕！", likes:5},{user:"小红", text:"拍得真美", likes:3}] }
什么时候不该用MongoDB？
- 银行转账系统：需要严格的事务保障（ACID特性）
- 企业ERP系统：涉及20多张表的复杂关联查询
- 火车票购票系统：固定且明确的座位-车次关系
混合架构实战案例：
某支付平台采用"MySQL+MongoDB"双引擎：
- MySQL处理核心交易（保证资金安全）
- MongoDB存储用户画像（记录200+动态标签）
通过阿里云DTS实现数据同步，使风控决策速度提升70%
建议收藏这张对照表：
| 场景特征 | 推荐数据库 | 典型案例 |
|---|---|---|
| 数据格式多变 | MongoDB | 用户画像系统 |
| 高并发写入 | MongoDB | 物联网监测 |
| 实时地理查询 | MongoDB | 共享单车定位 |
| 复杂事务处理 | PostgreSQL | 库存管理系统 |
| 固定表关联 | MySQL | 航空订票系统 |
