在当今高并发、大数据、快速迭代的互联网时代，传统关系型数据库（如 MySQL）在应对“三高”需求时逐渐显现出局限性：
- High Performance：对数据库高并发读写的需求；
- Huge Storage：对海量数据的高效存储与访问；
- High Scalability & High Availability：对系统高可扩展性与高可用性的要求。
而 MongoDB 作为一款高性能、无模式的文档型 NoSQL 数据库，凭借其灵活的数据模型和强大的横向扩展能力，成为众多新兴业务场景的理想选择。
典型应用场景
- 社交平台
存储用户资料、动态内容（如朋友圈），并利用地理位置索引实现“附近的人”“附近地点”等功能。 - 游戏行业
用户角色信息、装备、积分等以嵌套文档形式存储，避免多表关联，提升查询效率。 - 物流系统
订单状态频繁变更，MongoDB 支持以内嵌数组记录所有状态变化，一次查询即可获取完整轨迹。 - 物联网（IoT）
接入海量智能设备，存储设备元数据与日志，并支持多维度实时分析。 - 视频直播
高频互动场景下，高效存储用户信息、点赞、评论、弹幕等非结构化数据。
这些场景的共同特点是：数据量大、读写频繁、对事务要求低、模型灵活多变。
何时选择 MongoDB？
在架构选型时，若你的应用满足以下任一条件，可考虑 MongoDB；若满足两项及以上，MongoDB 很可能是最佳选择：
- 不需要强事务或复杂 JOIN 操作；
- 新项目需求不明确，需快速迭代开发；
- 需要支持 2000–3000+ QPS 的读写吞吐；
- 数据规模达 TB 甚至 PB 级；
- 要求系统能快速水平扩展；
- 要求数据高可靠、不丢失；
- 需要 99.999% 的高可用性；
- 频繁使用地理位置查询或全文检索。
对比 MySQL 的优势
相比 MySQL，MongoDB 在上述场景中往往能以更低的开发、运维和学习成本解决问题。其文档模型天然契合现代应用的数据结构，避免了繁琐的 ORM 映射与表结构变更。
总结：当你的业务强调灵活性、扩展性和高性能，且对 ACID 事务依赖较弱时，MongoDB 是一个值得信赖的选择。
