事务支持。MongoDB只支持单文档事务，复杂的事务场景支持不佳
灵活。BSON存储结构
运维简单，故障自动切换
可扩展分片集群
高性能引擎。WiredTiger
强大索引支持。地位位置索引支持地理位置范围计算与查询、文本索引解决搜索需求、TTL索引解决历史数据自动过期
支持文件存储
支持aggregation与MapReduce。解决数据分析场景需求，可以自己写查询语句或脚本将请求分发到MongoDB上完成。

MongoDB使用的业务场景

应用服务器的日志记录

日常我们会把一些应用日志存储到文本格式的文件中，这样不便于查看同时也不便于统计等。通过MongoDB存储，既可以很好的存储、统计同时也方便不同的业务场景下日志数据格式不一致等情况。
第三方信息的抓取与存储

我们在一些业务场景中难免会去使用到第三方的数据，当接入多个第三方平台时，这时候我们需要考虑到每个平台数据格式不一致，自身的存储系统结构设计等情况。这时候我们使用MongoDB来存储就很好的避免了这个问题。
运维监控系统

在一些大型的项目中，监控是必不可少的。监控系统要监控的内容，可能是随时多变的，这时候使用MongoDB就体现了很大的便利。不需要去修改数据库的结构，直接根据业务需要灵活调整即可。大大降低了开发成本。
O2O业务场景

将送快递骑手、快递商家的信息（包含位置信息）存储在 MongoDB，然后通过 MongoDB 的地理位置查询，这样很方便的实现了查找附近的商家、骑手等功能。
游戏业务场景

使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
社交业务场景

使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
物联网业务场景

使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
视频直播业务场景

视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等。
大数据应用

使用云数据库MongoDB作为大数据的云存储系统，随时进行数据提取分析，掌握行业动态。

MongoDB提供二级索引功能满足动态查询的需求，利用MongoDB的map-reduce聚合框架进行多维度的数据分析。

MongoDB使用场景类型总结

读写分离应用
灵活多变的业务场景

MongoDB采用No-Schema的方式，免去表结构变更的痛苦，非常适用于初创型的业务需求。可以将模式固定的结构化数据存储在mysql中，模式灵活的业务存储在MongoDB中，高热数据存储在Redis或Memcache中，实现对业务数据高效存取，降低存储数据的投入成本。
移动应用

MongoDB支持二维空间索引，可以很好地支撑基于位置查询的移动类App的业务需求。同时MongoDB动态模式存储方式也非常适合存储多重系统的异构数据，满足移动App应用的需求。
物联网应用

MongoDB具有高性能和异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的处理能力。同时，库MongoDB中的分片集群实例，可按需配置Mongos和Shard组件的配置和个数，性能及存储空间可实现无限扩展，非常适合物联网高并发写入的场景。

MongoDB提供二级索引功能满足动态查询的需求，利用MongoDB的map-reduce聚合框架进行多维度的数据分析。

mysql与mongodb

在处理大量数据方面，MongoDB 比 MySQL 更胜一筹；在云计算服务和需求频繁变化的项目上，MongoDB 也更具优势。

MySQL数据结构和模式是固定的，因此保证了数据一致性和可靠性。MySQL还有一个好处，就是由于它支持基于 ACID 准则的事务操作，数据安全性更高。所以对于看重这些因素的项目来说，MySQL 是最合适的。

参考

Aggregation — MongoDB Manual

[译]MongoDB 和 MySQL 使用场景分析 - 掘金

mongodb使用场景整理

目录

什么是NoSql

NoSql优势与不足

MongoDB优点

MongoDB使用的业务场景

MongoDB使用场景类型总结

mysql与mongodb

参考

TsingChan