sql - 使用 MongoDB 而不是 MS SQL Server 的优缺点

我自己是 NoSQL 数据库的初学者。所以我以潜在的反对票为代价来回答这个问题，但这对我来说将是一次很棒的学习经历。

Before trying my best to answer your questions I should say that if MS SQL Server is working well for you then stick with it. You have not mentioned any valid reason WHY you want to use MongoDB except the fact that you learnt about it as a document oriented db. Moreover I see that you have almost the same set of meta-data you are capturing for each camera i.e. your schema is dynamic.

判断 MongoDB 是否适合保存此类数据，这些数据最终将根据时间范围进行查询(例如，检索指定时间之间特定相机的所有图像)？关于我的案例基于文档的架构设计有什么建议吗？

MongoDB 是一个面向文档的数据库，擅长查询 within 聚合(您称其为文档)。由于您已经将每个摄像头的数据存储在其自己的表中，因此在 MongoDB 中，您将为每个摄像头创建一个单独的 collection。 Here is how您执行日期范围查询。

服务器的规范应该是什么(CPU、RAM、磁盘)？有什么建议吗？

所有 NoSQL 数据库都是为在商用硬件上横向扩展而构建的。但按照您提出问题的方式，您可能正在考虑通过扩大规模来提高性能。您可以从一台合理的机器开始，随着负载的增加，您可以继续添加更多服务器(横向扩展)。您无需计划和购买高端服务器。

我是否应该在这种情况下考虑分片/复制(同时考虑写入同步副本集的性能)？

MongoDB locks the entire db用于单次写入(但会产生其他操作)，并且适用于读取多于写入的系统。所以这取决于你的系统是怎样的。有多种分片方式，并且应该是特定于域的。一个通用的答案是不可能的。但是可以给出一些示例，例如按地理、按分支等进行分片。

另请阅读 A plain english introduction to CAP Theorem

更新了对分片评论的回答

根据他们的documentation , 你应该考虑部署一个分片集群，如果:

your data set approaches or exceeds the storage capacity of a single node in your system.

the size of your system’s active working set will soon exceed the capacity of the maximum amount of RAM for your system.

your system has a large amount of write activity, a single MongoDB instance cannot write data fast enough to meet demand, and all other approaches have not reduced contention.

所以根据最后一点，是的。自动分片功能旨在扩展写入。在这种情况下，每个 shard 都有一个写锁，而不是每个 database。但我的答案是理论上的。我建议您从 10gen.com 小组咨询。