文档数据库(Document-orient Database)支持Schema-Free,他的一行记录格式为：{"name": "外观设计", "value": "直板"}}，实际上是使用KEY/VALUE存储的mongo采用的是BSON二进制编码，因此空间上来说应该会比JSON省一些的，解析的时候按照JSON解析。每一个Document都包含了元数据信息，每个文档之间不强迫要求使用相同的格式，同时呢他们也支持各种索引，在方便程度是完胜比MySQL。关于Mysql 表设计和Mongodb scheme free 设计的对比，可以参考下：http://blog.nosqlfan.com/html/2985.html然而由于元数据的大量冗余，空间上的浪费很严重。
对于MySQL这种典型的关系型数据库，DDL对io的冲击是不容忽视的，这往往是由数据存储格式造成的。
Innodb 存储引擎是已经针对二级索引的修改作出了努力，即在ddl 过程中可以不拷贝数据，但是这个期间还是会锁住表的。对于ONLINE schema change OSC的使用，这个倒是挺方便。
一般的做法是现在备库上做DDL操作，然后在主从切换，等全部操作完成后在恢复原样。
在于关系型存储引擎将元数据和数据分开存储，对元数据的某些修改需要修改所有的数据。避免这个问题的一种做法是把元数据和数据放在一起，也就是NoSQL领域流行的Schema-free。
本文转自 位鹏飞 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/weipengfei/983123，如需转载请自行联系原作者
