使用 MongoDB,您可以只存储JSON 对象并以完整格式检索它们,因此您实际上不需要 ORM 层,并且来回转换数据所花费的 CPU 时间更少。MongoDB 背后的开发人员还使水平扩展数据库具有更高的优先级,并允许您运行任意 Javascript 代码来预处理 DB 端的数据(允许对数据进行 map-reduce 样式过滤)。
但是您会因为这些收益而损失一些:您无法加入记录。实际上,您存储的 JSON 结构只能通过 SQL 中的连接来完成,但在 MongoDB 中,您的数据只有一种结构,而在 SQL 中,您可以以不同的方式查询并以其他方式更容易地表示您的数据,所以如果您需要对您的数据库进行大量分析,MongoDB 会使这变得更加困难。
在我看来,MongoDB 中的查询语言比 SQL 更“粗糙”,部分原因是它不太熟悉,部分原因是查询功能“感觉”很随意,部分是为了使其成为有效的 JSON,部分是因为字面上有一个做同一件事的几种方法,有些是较旧的方法,它们不如其他方法有用或格式不规则。与 SQL 的简单的基于行的设计相比,数组和子对象类型的复杂性增加了,因此语法必须能够处理对包含您定义的某些值的数组的查询,包含您定义的所有值,仅包含您定义的值,并且不包含您定义的值。同样的区别也适用于对象键及其值,这使得查询语法更难掌握。(虽然我可以看到对极端情况的需求,但$where
查询参数,它采用一个在数据的每条记录上运行并返回一个布尔值的 javascript 函数,是一首 Siren 歌曲,因为您可以轻松定义您想要的对象是否返回,但它必须在数据库中的每条记录上运行,不能使用索引。)
所以,这取决于你想做什么,但既然你说它是为了一个谷歌文档克隆,你可能不关心任何表示,但文档表示本身,你可能只会根据文档进行查询ID,文件名称,或所有者的 ID/名称,在查询中没有什么太复杂的。
然后,我会说能够获取用户正在编辑的文档的 JSON 表示,并将其放入数据库并让它自动索引这些重要字段,值得学习新数据库的代价。