MongoDB 做什麼的？

MongoDB 是一種開源的 NoSQL 文件導向資料庫，設計以便儲存和處理大量非結構化資料，與傳統的關聯式資料庫不同，不需預先定義資料架構 (Schema)，因此特別適合應對多變、非結構化或半結構化資料。這種靈活性使 MongoDB 成為許多現代應用程式的首選，包括電商平臺、物聯網 (IoT) 裝置資料管理、即時數據分析等。

MongoDB 儲存資料的方式類似 JSON 文件，以「文件」的形式將資料組織為 Field(欄位)，這種結構允許開發者不需關閉應用程式或網站，即可快速添加新資料或修改結構。由於 MongoDB 的分片技術 (Sharding) 和副本集 (Replica Set) 支援，資料庫可以隨著需求水平擴展，達到高效能和高可用性。

MongoDB 的特點還包括:

1. 高效能處理大量資料:能處理龐大數據集，並適合用於各種資料密集型應用。

2. 靈活的 Schema:無需固定 Schema，方便快速開發和調整。

3. 豐富的查詢語言:支援複雜查詢，且不需透過繁瑣的 Join 操作即可完成。

4. 跨平臺支援:可在 AWS、GCP 等雲端平臺上無縫運行，並可藉由 MongoDB Atlas 平臺實現更便捷的雲端部署。

MongoDB 也有一些不適用的情境，例如銀行、會計等需高精確度交易的應用，這類情境通常需要嚴格的資料一致性，較適合傳統的關聯式資料庫如 MySQL。

MongoDB 適用於什麼場景？

MongoDB 因其文件導向的靈活結構和高擴展性，非常適合多種現代應用場景，尤其是需要快速讀取、靈活數據模型以及高可用性的系統中。以下是一些典型的 MongoDB 應用場景:

實時資料存取與應用:MongoDB 支持快速插入、更新與查詢，適合處理即時需求的應用場景，如網站登入系統和用戶活動追蹤。
大數據和內容管理:MongoDB 能夠高效管理非結構化和半結構化的數據，如文本、圖片、視頻等，適合用於內容管理系統(CMS)或需要快速擴展的數據處理應用。
物聯網 (IoT):MongoDB 能處理來自各類 IoT 裝置的數據，並支援多維度的分析，適合儲存大量的設備資訊及設備報告的記錄數據。
地理信息系統 (GIS):MongoDB 提供地理空間索引，能有效儲存和查詢地理數據，適用於地圖和導航等應用場景。
電子商務平臺:許多電子商務應用將 MongoDB 用於管理產品目錄、用戶帳戶、訂單數據等需求不斷變化的場景，無需頻繁修改數據結構。
社交媒體及遊戲應用:適用於快速處理大規模用戶生成數據的情境，例如儲存用戶檔案、活動動態或遊戲數據的應用場景。

這些場景之所以適合 MongoDB，是因為其文件導向的設計允許靈活的數據模型、分片 (Sharding) 支持和水平擴展功能，使得 MongoDB 在分散式系統中的表現尤為出色。

MongoDB 缺點

雖然 MongoDB 在靈活性和擴展性方面具有眾多優勢，但在使用時也存在一些顯著的缺點。以下是 MongoDB 的主要缺陷:

缺乏完整的交易支持:傳統的關聯式資料庫支援複雜的 ACID 交易 (Atomicity， Consistency， Isolation， Durability)，這對於需要高資料一致性的應用場景至關重要。儘管 MongoDB 最新版本已支援部分交易功能，但其交易功能仍相對有限，特別是在多文件(document)和多集合的情境中，因此不適合處理金融、會計等對資料精確性要求較高的應用。
高內存消耗:MongoDB 採用內存映射文件 (memory-mapped files) 的儲存方式，這樣能夠提升查詢效能，但同時也增加了對內存的需求。在處理大型資料集時，MongoDB 的高內存消耗可能導致性能下降，並增加硬體成本。
不適合複雜關聯查詢:MongoDB 的文件導向模型在應對簡單的數據存取需求時非常方便，但在進行多表關聯或複雜查詢(如多表 Join)時，性能不如關聯式資料庫，因此在數據之間具有複雜關聯的情境中，MySQL 等傳統關聯式資料庫更為合適。
數據冗餘和一致性問題:由於 MongoDB 的無架構(schema-free)特性，數據可以自由存取，這使得冗餘數據更新時容易出現不一致性。為避免這一問題，需要在數據設計和管理上做額外考量。
生態系統和工具的局限:與成熟的 SQL 生態系統相比，MongoDB 的可視化和管理工具相對較少。雖然也有一些第三方工具支持 MongoDB 的基本操作，但整體的支援程度和工具豐富性不及傳統資料庫。

在選擇 MongoDB 時，應根據具體的應用需求來綜合考量其優缺點。對於要求高度數據一致性、複雜查詢或較低硬體消耗的場景，MongoDB 可能不是最佳選擇。