मेरी राय में स्टोरेज बैकएंड चुनते समय आपके डेटा का प्रारूप प्राथमिक चिंता का विषय होना चाहिए। क्या आपके पास डेटा है जो प्रकृति में संबंधपरक है? यदि हां, तो क्या दस्तावेजों में डेटा को मॉडल करना एक अच्छा विचार है और क्या यह एक अच्छा विचार है? डेटा मॉडलिंग एक दस्तावेज़ डेटाबेस में उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि एक रिलेशनल डेटाबेस में, यह बस अलग तरह से किया जाता है। आपके पास कितने प्रकार की वस्तुएं हैं और वे कैसे संबंधित हैं? क्या मोंगोडब में DBrefs चाल चल सकता है या क्या आप विदेशी चाबियों को इतना याद करेंगे कि यह दर्दनाक होगा? डेटा के लिए आपके एक्सेस पैटर्न क्या हैं? क्या आप केवल एक फ़ील्ड मान द्वारा फ़िल्टर किए गए एक प्रकार का डेटा प्राप्त कर रहे हैं, या क्या आपके पास जटिल फ़ेचिंग मोड हैं?
क्या आपको ACID लेनदेन संबंधी अखंडता की आवश्यकता है? क्या डोमेन डेटा पर बहुत सी बाधाओं को लागू करता है? क्या आपको किसी दस्तावेज़ डेटाबेस के मापनीयता कारक की आवश्यकता है या यह केवल एक "शानदार" चीज़ है?
आपकी संगति और डेटा अखंडता आवश्यकताएं क्या हैं? कुछ नोएसक्यूएल समाधान और विशेष रूप से मोंगोडीबी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए लेखन स्थिरता पर काफी ढीले हैं। NoSQL कोई समान परिदृश्य और अन्य उत्पाद नहीं है, उदा। इस विभाग में कॉच डीबी की अन्य विशेषताएं हैं। कुछ ट्यून करने योग्य भी हैं।
ये सभी प्रश्न हैं जो भंडारण के चुनाव में जाने चाहिए।
कुछ अनुभव
- मोंगोडीबी या किसी दस्तावेज़ डेटाबेस का उपयोग करते समय संग्रहीत डेटा पर व्यापक रिपोर्टिंग करना कठिन हो सकता है और कुछ उपयोग के मामले उस उद्देश्य के लिए आरडीबीएमएस और दस्तावेज़-डीबी को मिला रहे हैं।
- (बहुत) अलग क्वेरी मॉडल। MongoDB अन्य दस्तावेज़-डीबीएस से भी अलग है।
- विकास के दौरान डेटा प्रारूप/स्कीमा बदलने के लिए लचीला
- अज्ञात क्षेत्र
- ड्राइवरों और ढांचे में परिपक्वता की अलग-अलग डिग्री
- तेज़
- सरल (कई मायनों में) उत्पाद और प्रबंधन उपकरण (कई RDBMS उत्पादों की तुलना में)
- कोई और प्रतिबाधा बेमेल नहीं। भंडारण डेटा फिट बैठता है, न कि दूसरी तरफ।
- कम घर्षण और डेटा तक अधिक सीधी पहुंच।
- डोमेन अधिक दृढ़ता से जुड़ा हुआ है (NoRM के ORM "स्तर" के आधार पर, यह बैकएंड को कितना दूर करता है। मैंने NoRM का उपयोग नहीं किया है इसलिए मैं इसका उत्तर नहीं दे सकता।)
