业务应用场景
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。“三高”需求：
● High performance - 对数据库高并发读写的需求。
● Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
● High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
MongoDB应用场景
一、 社交场景：使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
二、 游戏场景：使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
三、 物流场景：使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
四、 物联网场景：使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
五、 视频直播：使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。
这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：
（1）数据量大
（2）写入操作频繁（读写都很频繁）
（3）价值较低的数据，对事务性要求不高
对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。
MongoDB什么时候用
在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：
● 应用不需要事务及复杂 join 支持
● 新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
● 应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）
● 应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
● 应用发展迅速，需要能快速水平扩展
● 应用要求存储的数据不丢失
● 应用需要99.999%高可用
● 应用需要大量的地理位置查询、文本查询
如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。
思考：如果用MySQL呢？
答：相对MySQL，可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）
