1.加载大量低价值的业务数据
数据量大 但自身价值比较低 。
例如我们更多的是关注文章本身内容 而不是数据量庞大的评论内容
2.评论的读写操作频繁 查询评论和发表评论
3.又因为评论本身的价值比较低 所以对事务的要求性不高。 所以mongodb舍弃了事务管理，评论功能又不需要关联查询，所以海量数据的查询也很快， 读写效率高。
4.具有 内嵌模型和独特的 BSON文档结构的存储形式（具有object的数据类型 可以内嵌其他文档），查询很方便，不需要关联查询。所以很适合二级评论 ，在一次查询的过程中将自身评论内容和被评论的内容一同查询出来。【可以结合我们项目中真实的查询过程解释】
（BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式）
（mongoDB分为内嵌模型和引用模型）
MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。
应用场景：
业务需要事务，使用mysql，因为mongodb不支持事务
数据量大，但是数据本身价值不大，使用mongodb
ps：加载大量低价值的业务数据
数据是非结构化的，且数据量大，使用mongodb
业务未来走向不明确，使用mongodb，方便扩展
优势：
不存在SQL注入
不需要提前创建表，可以直接写入数据
字段数据格式自由 比如mysql中id 字段是数字，输入字符串会出错，mongodb不会
可以处理json结构，并对其进行处理
比如 字段a的值为
{“a”:11,”b”:12,”c”:”abc”,”d”:[1,2,3]}
你可以直接去读取或设置a字段的b值 a.b，读取a字段d数组的第二个值：a.d.1,可以去删除a字段的a数据$unset:{“a.a”:1},就会变成：
{“b”:12,”c”:”abc”,”d”:[1,2,3]}
可以使用upsert操作，修改的数据不存在的时候直接插入该数据
查询和插入效率在没有索引的情况下远大于mysql
缺点：
mongodb是nosql数据库，关系能力薄弱，不能使用join，union来联合查找
事务能力薄弱
效率存在波动性，不是很稳定
MongoDB可以将模式设计划分为内嵌模式和 引用模式
内嵌模式
简单来讲，内嵌模式就是将关联数据，放在一个文档中。例如以下员工信息采用内嵌模式了而存储在了一个文档中：
根据上面的描述可以看出，内嵌模型可以给应用程序提供很好的数据查询性能，因为基于内嵌模型，可以通过一次数据库操作得到所有相关的数据。同时，内嵌模型可以使数据更新操作变成一个原子写操作。然而，内嵌模型也可能引入一些问题，比如说文档会越来越大，这样就可能会影响数据库写操作的性能，还可能会产生数据碎片
我们下面的demo就采用内嵌模型实现。
引用模式
引用模式是将数据存储在不同集合的文档中，而通过关系数据进行关联。例如，这里采用引用模式将员工信息存储在了3个文档中，基本信息一个文档，联系方式一个文档，登录权限放在了一个文档中。每个文档之前通过user_id来关联。
使用内嵌模型往往会带来数据的冗余，却可以提升数据查询的效率。但是，当应用程序基本上不通过内嵌模型查询，或者说查询效率的提升不足以弥补数据冗余带来的问题时，我们就应该考虑引用模型了。
Original: https://www.cnblogs.com/lzbbbb/p/16526230.html
Author: 小北呦
Title: 使用MongoDB做评论的原因是什么？
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