參考：comparing-in-memory-databases-redis-vs-mongodb
優(yōu)點(diǎn)：
- 社區(qū)活躍，用戶較多，應(yīng)用廣泛
- 適合數(shù)據(jù)格式經(jīng)常變化的需求模型，擴(kuò)展字段很容易且不影響原有數(shù)據(jù)
- 自帶高可用，自動(dòng)主從切換（副本集）
- 比較好的適應(yīng)大數(shù)據(jù)量增長的需求
- MongoDB在內(nèi)存充足的情況下數(shù)據(jù)都放入內(nèi)存且有完整的索引支持，內(nèi)存資源豐富的話，MongoDB的查詢效率會(huì)快很多
缺點(diǎn)：
- 復(fù)雜查詢(Join)MongoDB性能不佳
性能
引用https://cloud.tencent.com/developer/article/1005453
插入性能
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- MongoDB的Insert性能隨著線程數(shù)（小于128）的增加而增加，當(dāng)大于128時(shí)，Insert性能開始逐漸出現(xiàn)明顯波動(dòng)和下降；
- 當(dāng)線程數(shù)量達(dá)到128時(shí)，MongoDB的Insert性能達(dá)到峰值，約為19萬；
- 平均延遲隨線程數(shù)量的增加而增加，且增加速度越來越快；
Read / Update性能 VS 線程數(shù)
- 對(duì)百萬級(jí)數(shù)據(jù)的操作，MongoDB讀性能優(yōu)于寫性能，隨著寫的比重增加，吞吐率明顯減少，且系統(tǒng)延遲明顯增加；
- 只讀、讀多寫少、讀寫混合、讀少寫多，這四個(gè)場景均在線程數(shù)達(dá)到128時(shí)達(dá)到峰值，分別約為23萬、20萬、16萬、14萬；
- 隨著線程數(shù)的增加，寫比重越大，其吞吐率波動(dòng)性越大，越不穩(wěn)定，且當(dāng)線程數(shù)高于128時(shí)，吞吐率下降越明顯，系統(tǒng)延遲增加越明顯（即MongoDB讀操作在數(shù)據(jù)量較少時(shí)穩(wěn)定性更強(qiáng)）；
- 對(duì)百萬級(jí)數(shù)據(jù)的操作，當(dāng)寫比重超過50%時(shí)，吞吐率出現(xiàn)明顯下降，且隨線程數(shù)增加而越發(fā)明顯
