Mongodb的缺点及应对策略

Mongodb是一种非关系型数据库，它已经被很多企业和开发者所采用。Mongodb的优点很多，比如可扩展性强，数据模型灵活，等等。然而，和所有的技术一样，Mongodb也有一些缺点。在这篇文章中，我们将讨论Mongodb的缺点及针对这些缺点的应对策略。

1. 存储空间的需求

Mongodb在存储文档时没有像关系型数据库那样采用表的形式，这导致存储同样数量级数据时，Mongodb所需的存储空间可能比关系型数据库多很多。例如，一个包含100000行记录（每行记录包含10列属性）的关系型数据库表所需的存储空间大约为2G左右，而同等数量的数据在Mongodb中所需的存储空间时常常会超过2G，这对数据的备份和恢复都产生了额外的负担。

应对策略：

考虑引入压缩或者去重策略进行存储优化。例如可以对文档中重复的数据进行摘要计算，然后只存储摘要，减少存储空间需求。另外也可以使用较为高效的备份和恢复工具实现存储空间的优化。

2. 查询性能受限

Mongodb在处理需要多表关联的查询时会由于缺少join等关系型数据库的特性而表现得比较糟糕。虽然Mongodb提供了一些特殊的查询操作符，比如$lookup，$unwind，但是这些操作执行的速度不如关系型数据库的join操作快，尤其是在处理大的数据集时。

应对策略：

设计数据结构时尽可能的避免需要多表关联的查询。除了使用Mongodb的$lookup、$unwind之外，还可以使用业务上更加合适的方案，比如增加冗余字段等。

3. 写入性能问题

当写入量超出Mongodb节点的处理能力时，数据库的性能表现不佳。例如在高并发的写入场景下，未使用Write Concern副本写入的Mongodb节点的写入性能和ACK时间都会受到影响。

应对策略：

下面几个措施可以优化写入性能：

（1）采用shard集群，在Horizontal Scaling的维度上扩展集群规模

（2）开启Write Concern副本写入，尽量提高数据的可靠性

（3）采用bulkWrite()方法代替多次调用insert()方法，减少I/O次数和网络发送开销

4. 数据库的可靠性问题

Mongodb是一种基于**集和分片集群的分布式数据库，因此其运行状态和可靠性要求比单机数据库高得多。在实际应用中，Mongodb可能会遇到多种问题，例如集群分片错误、数据同步问题、节点宕机等，导致数据的可靠性和一致性受到影响。

应对策略：

要保证Mongodb的可靠性和一致性，需要考虑以下问题：

（1）考虑引入事务机制以保证数据的一致性和完整性

（2）采用多节点部署模式，增加集群的故障容错和扩展能力

（3）建议定期备份数据，并考虑采用云服务的自动备份等功能来提高备份和恢复的效率和可靠性

总结：

在实际使用Mongodb之前，开发者们需要考虑到这些问题，并且实施对应的解决策略来应对问题。通过这些应对策略，可以显著提高Mongodb的性能和可靠性。