与关系型数据库相比，MongoDB的优点：

①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：

举例来说，在 传统的 关系型数据库 中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。

但某些情况下 MongoDB 会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用 了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用 “-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。

②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。

对于一个层级式的数据结构来说，如果要将这样的数据使用扁平式的，表状的结构来保存数据，这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。

③内置GridFS，支持大容量的存储。

GridFS是一个出色的分布式文件系统，可以支持海量的数据存储。内置了GridFS了MongoDB，能够满足对大数据集的快速范围查询。

④内置Sharding。

提供基于Range的AutoSharding机制：一个collection可按照记录的范围，分成若干个段，切分到不同的Shard上。

Shards可以和复制结合，配合Replicasets能够实现Sharding+fail-over，不同的Shard之间可以负载均 衡。查询是对客 户端是透明的。客户端执行查询，统计，MapReduce等操作，这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。这让我们关注于自己的业务，适当的时 候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力最大可支持约20petabytes，足以支撑一般应用。

这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)

现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的，没有官方支持，给使用者带来了很大的风险。

而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。

而且MongoDB社区非常活跃，很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB，越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django，RoR来搭配的技术方案。

⑥性能优越

在 使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比 mysql 慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。mysql实际无法胜 任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意，同样写入百万级别的数据，mongodb比我以前试用过 的couchdb要快得多，基本10分钟以下可以解决。补上一句，观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。

与关系型数据库相比，MongoDB的缺点：

①mongodb不支持事务操作。

所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)

②mongodb占用空间过大。

关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：

1、 空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那样的 指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

2、字段名所占用 的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果value域相对于 key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用空间就小了，但这就 要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长了。但作者的担忧也不 无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是拿空间来换取时间吧。

3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。

4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢

③MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。