CSDN：請先和大家介紹下自己和您目前所從事的工作，以及關(guān)注哪些技術(shù)領(lǐng)域？

　　唐建法：我目前在MongoDB官方擔(dān)任的是負(fù)責(zé)MongoDB相關(guān)解決方案架構(gòu)師。關(guān)注的領(lǐng)域是新一代數(shù)據(jù)處理的相關(guān)技術(shù)以及更多的是如何與現(xiàn)代軟件架構(gòu)相結(jié)合提供完整的IT解決方案。

　　CSDN：是什么樣的契機(jī)讓您接觸到MongoDB，并最終選擇它作為自己的研究方向？MongoDB吸引您的特性有哪些？

　　唐建法：我是一個(gè)多年的開源軟件受惠者和貢獻(xiàn)者。第一次接觸純屬偶然，那是在2011年，彼時(shí)我還在舊金山和幾個(gè)朋友創(chuàng)業(yè)。有一天無意中走進(jìn)了MongoDB主辦的一個(gè)技術(shù)大會(huì)，抱著試一試的心態(tài)，我把代碼遷移到Mongo上來解決困擾我們許久的MySQL性能問題。性能問題確實(shí)解決了，但是真正打動(dòng)我的卻是使用JSON格式來管理數(shù)據(jù)這一煥然一新的概念和非常直觀的持久化API。數(shù)據(jù)還可以這么玩！

　　CSDN：能否以MongoDB為例，對比分析NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，簡要談一談其各有什么優(yōu)缺點(diǎn)及適用場景？

　　唐建法：這里有一張圖可以幫助大家從3萬尺高空來理解兩者的大致區(qū)別。

　　圖左側(cè)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一些共性。Oracle、SQLServer、MySQL諸如此類的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢就是他們使用的SQL查詢語句功能非常強(qiáng)大，表達(dá)力很豐富。無論多復(fù)雜的問題，基本上都能夠用一個(gè)或幾個(gè)SQL語句完成。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的ACID事務(wù)性，雖然各個(gè)數(shù)據(jù)庫支持力度不同，但是總體來說都有不錯(cuò)的能力和應(yīng)用程序服務(wù)器配合為程序員提供較好的事務(wù)模型，保證數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)及規(guī)則的一致性。而以MongoDB領(lǐng)頭的NoSQL數(shù)據(jù)庫陣營中，則以動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)模式和橫向擴(kuò)展能力為主打利器，是針對于現(xiàn)代的數(shù)據(jù)問題提出的解決方案。動(dòng)態(tài)或者可變模式是處理新一代多變多態(tài)數(shù)據(jù)的最重要能力，否則技術(shù)團(tuán)隊(duì)將淪陷于無休止的關(guān)系型模式設(shè)計(jì)、迭代、數(shù)據(jù)遷移的繁瑣工作中。橫向擴(kuò)展能力則是百度云、京東、360等大型互聯(lián)網(wǎng)公司從MySQL集群遷移到MongoDB的主要誘因：MongoDB的分片技術(shù)，借助于數(shù)據(jù)相對獨(dú)立，容易分布的JSON文檔模型，在處理海量數(shù)據(jù)能力上具有更可靠的的水平擴(kuò)展能力和易管理性。

　　從技術(shù)應(yīng)用場景來說，我認(rèn)為MongoDB特別適合數(shù)據(jù)量較大（億級以上）、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變，以及絕大部分的現(xiàn)代Mobile和Web應(yīng)用。對使用Microservices架構(gòu)的同學(xué)，更可以大膽考慮MongoD，B因?yàn)樵谖⒎?wù)架構(gòu)下對強(qiáng)事務(wù)的需求相對會(huì)少很多。

　　CSDN：請您結(jié)合MongoDB常見的企業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)模式或使用場景，簡要介紹一下實(shí)際案例下DaaS這一應(yīng)用模式。

　　唐建法：MongoDB常見的企業(yè)級應(yīng)用模式有幾種，如DaaS、Single View、ODS、Mainframe Offloading等。其實(shí)這幾種都是CQRS設(shè)計(jì)模式中的某種體現(xiàn)。在這里，DaaS（Data as a Service） 就像SaaS模式一樣，把數(shù)據(jù)作為一種功能來提供給客戶端，也即應(yīng)用程序。這些數(shù)據(jù)通過API的方式讓應(yīng)用程序可以完成所有數(shù)據(jù)的需求，無論是簡單CRUD（通過REST）還是傳統(tǒng)的報(bào)表分析（SQL或Big Data API），抑或是基于事件的Messaging。
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