जब कोई संबंधपरक DBMS के ऊपर MongoDB (या समान) का उपयोग करेगा?

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मैं पूरी NoSQL बात और इस तरह के बारे में थोड़ा उलझन में हूँ। आप Oracle या MySQL जैसी किसी चीज़ पर MongoDB जैसी किसी चीज़ का उपयोग कब करना चाहेंगे? मैं वास्तव में "अंतर" को नहीं समझता हूं, जहां तक उनके बीच उपयोग होता है।

मेरी समझ से NoSQL प्रकार के डेटाबेस RDBMSes को बदलने के लिए नहीं हैं, लेकिन वास्तव में वे क्या करने के लिए हैं?

database nosql rdms

— Glorfindel
स्रोत

आप क्या पढ़ रहे हैं? क्या आप हमारे लिए उद्धरण या लिंक या कुछ पृष्ठभूमि प्रदान कर सकते हैं? हम नहीं जानते कि आप कितना जानते हैं - या नहीं जानते हैं।

— एल

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जब तक / जब तक वे यहां ले जाया जाता है, वहाँ कई हैं बहुत समान पर सवाल StackOverflow सहित MongoDB या अन्य दस्तावेज़ उन्मुख डेटाबेस सिस्टम का उपयोग कब करें?

— निकोल

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यह वेब-स्केल mongodb-is-web-scale.com / s

— Froome

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निंदात्मक: क्योंकि यह एक प्रचार शब्द है और बहुत से लोग हाइप का पालन करना पसंद करते हैं।

— सोजेरड

@ पेस: मुझे लगता है कि इस पद को हराना मुश्किल है ।

— रॉबर्ट हार्वे

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मैंने तीन पालतू जानवरों की परियोजनाओं के लिए पहले CouchDB का उपयोग किया है।

एक माइक्रो ब्लॉगिंग सिस्टम।
एक छोटे से नोट लेने के लिए जानकारी की बचत के लिए मैंने ऐप बनाया।
एक सामान्य उद्देश्य मंथन आवेदन।

मुख्य कारण है कि मैंने इसे MSSQL या MySQL जैसी किसी चीज़ पर चुना है इसका उपयोग करते समय आपको प्राप्त लचीलापन है। कोई कठोर स्कीमा नहीं। यदि लाइन से तीन महीने नीचे आपको एक अतिरिक्त फ़ील्ड के लिए एक निश्चित तालिका की आवश्यकता होती है, और यह और वह, आप इसे बदल देते हैं और यह वहाँ से बाहर रिप करता है।

मैं कैसे उपयोग करने के लिए सीखने के लिए एप्रेस द्वारा बिगिनिंग काउचडीबी का उपयोग करता था।

उदाहरण के लिए, CouchDB डेटाबेस से / से संवाद करने के लिए json का उपयोग करता है। यदि आपकी भाषा POST डेटा है, तो आप इसका उपयोग DB के साथ संवाद करने के लिए कर सकते हैं।

यह भी पढ़ें: मुझे रिलेशनल डेटाबेस के बजाय दस्तावेज़ आधारित डेटाबेस का उपयोग क्यों करना चाहिए? StackOverflow पर

— समुदाय
स्रोत

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आपके पहले दो उदाहरण पारंपरिक संबंधपरक डीबीएमएस के लिए एक अच्छे डोमेन की तरह लगते हैं।

— जोनास

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@yati: इस तरह के अनुप्रयोग StackOverflow.com के समान लगते हैं और मुझे लगता है कि यह एक पारंपरिक संबंधपरक डेटाबेस के साथ बहुत अच्छा काम करता है।

— जोनास

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@yatisagade: मैं गतिशील सामाजिक साइटों के बारे में बात नहीं कर रहा हूँ। लेकिन थोड़ा ध्यान देने वाला ऐप और एक माइक्रो ब्लॉगिंग सिस्टम ।

— जोनास

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कैसे एक परिभाषित स्कीमा कभी एक प्लस नहीं है? एक संबंधपरक डीबी के साथ, यदि तीन महीने से नीचे लाइन में आपको एक अतिरिक्त फ़ील्ड की आवश्यकता होती है, तो आप बस फ़ील्ड जोड़ते हैं। एक संबंधपरक DB के साथ आप एक क्षेत्र को गतिशील रूप से नहीं जोड़ सकते हैं लेकिन आप गतिशील रूप से जोड़े गए फ़ील्ड के साथ काम करने के लिए अपने एप्लिकेशन कोड को गतिशील रूप से नहीं बदल सकते हैं।

— सोलोमनऑफ़ का गुप्त

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यह उत्तर प्रतीत होता है कि किसी रिलेशनल डेटाबेस के स्कीमा को बदला जा सकता है। मैं इस बात को समझने में असमर्थ हूं कि कौन सी गलतफहमी है जो किसी को यह विश्वास दिला सकती है। रिलेशनल डेटाबेस में एक नया कॉलम जोड़ना तुच्छ है। आमतौर पर एक अच्छा यूआई है, या यदि आप इसे स्क्रिप्ट करना पसंद करते हैं, तो यह एक एकल एसक्यूएल स्टेटमेंट में किया जा सकता है।

— जैक्सबी

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एक और उत्तर जोड़ने के लिए क्षमा करें, लेकिन यहाँ कोई भी उत्तर बहुत संतोषजनक नहीं है। यह उत्तर MongoDB के लिए विशिष्ट है (जैसा कि अन्य डेटा भंडारण विकल्पों के विशाल सरणी के विपरीत है जो कि संबंधपरक डेटाबेस नहीं हैं)।

पेशेवरों:

MongoDB में प्रति क्वेरी में एक कम विलंबता है और प्रति क्वेरी में कम CPU समय खर्च करता है क्योंकि यह बहुत कम काम कर रहा है (जैसे कोई जोड़ नहीं, लेनदेन)। नतीजतन, यह प्रति सेकंड प्रश्नों के संदर्भ में एक उच्च भार को संभाल सकता है और इस प्रकार अक्सर उपयोग किया जाता है यदि आपके पास उपयोगकर्ताओं का एक विशाल # है।
MongoDB शार्क (क्लस्टर में उपयोग) के लिए आसान है, क्योंकि इसमें लेनदेन और स्थिरता के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है।
MongoDB में एक तेज गति है क्योंकि इसे लेन-देन या रोलबैक के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है (और इस तरह लॉकिंग के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है)।
MongoDB में एक स्कीमा नहीं है यदि आपके पास एक विशेष उपयोग का मामला है जो इसका लाभ उठा सकता है।

विपक्ष:

MongoDB लेनदेन का समर्थन नहीं करता है । यह है कि यह अपने लाभ के अधिकांश प्राप्त करता है।
सामान्य तौर पर, MongoDB क्लाइंट सर्वर के लिए अधिक कार्य (जैसे अधिक CPU लागत) बनाता है । उदाहरण के लिए, डेटा से जुड़ने के लिए एक से अधिक क्वेरीज़ जारी करनी होती हैं और क्लाइंट से जुड़ना होता है।
2017 में भी यहाँ MongoDB के लिए टूलिंग सपोर्ट कम है क्योंकि रिलेशनल डेटाबेस के लिए सिर्फ इसलिए है क्योंकि यह नया है। उनके संबंधपरक समकक्षों की तुलना में कम MongoDB विशेषज्ञ भी हैं ।

अंक अक्सर गलत समझा:

MongoDB और संबंधपरक डेटाबेस दोनों अनुक्रमण का समर्थन करते हैं। उनका क्वेरी प्रदर्शन बड़े प्रश्नों को निष्पादित करने के मामले में समान है ।
MongoDB माइग्रेशन या अधिक विशेष रूप से आपके मौजूदा डेटा को अपडेट करने की आवश्यकता को नहीं हटाता है क्योंकि आपका स्कीमा विकसित होता है। उदाहरण के लिए: यदि आपके पास एक एप्लिकेशन है जो कुछ डेटा को रखने के लिए एक उपयोगकर्ता तालिका पर निर्भर करता है, और आप उस तालिका को अलग-अलग डेटा को संशोधित करते हैं (मान लीजिए कि आप एक प्रोफ़ाइल चित्र फ़ील्ड जोड़ते हैं), तो आपको अभी भी आवश्यकता होगी:
- आप उन वस्तुओं को संभालने के लिए आवेदन लिखें जिनके लिए यह संपत्ति अपरिभाषित है या
- इस संपत्ति के लिए एक डिफ़ॉल्ट मान में डालने के लिए एक बार प्रवास लिखें या
- यदि यह फ़ील्ड मौजूद नहीं है तो क्वेरी समय पर डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करने के लिए कोड लिखें या
- लापता क्षेत्र को किसी अन्य तरीके से संभालें

— गति
स्रोत

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मैं एक बहुत बड़ी चीज़ जोड़ूंगा, जो किसी भी तरह से कई NoSQL बनाम RDBMS चर्चा में छूट गई है: NoSQL डेटाबेस एड-हॉक क्वेरी के लिए बहुत कठिन है (यह "कोई SQL हिस्सा नहीं है"। यह सच है कि आप डेवलपर हैं या नहीं। इसलिए , वे भी रिपोर्ट बनाने के लिए बहुत कठिन हैं , जो किसी भी गंभीर व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है।

— माइकल

हे, मैं लगभग फोन करूंगा कि मोंगोडीबी के लिए एक सुविधा क्योंकि मैं अपने डेटाबेस के साथ उस तरह की बातचीत को हतोत्साहित करता हूं। हालाँकि, Mongo में एक तदर्थ क्वेरी भाषा और एक चित्रमय तदर्थ ग्राहक (Compass) है। यह एसक्यूएल की तरह समृद्ध नहीं है, इसलिए मैं सहमत हूँ कि यह एक संभावित कमी है, लेकिन मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से, यह कभी फर्क नहीं पड़ेगा जब मैं निर्णय ले रहा हूं कि किस डेटाबेस का उपयोग करना है।

— पेस

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आप अपने डेटाबेस में डेटा की खोज को हतोत्साहित क्यों करेंगे? यदि इस डेटाबेस में व्यवसाय के लिए कोई उपयोगी जानकारी है, तो इसे यथासंभव सुलभ होना चाहिए। स्पष्ट रूप से उत्पादन में लोड को शामिल नहीं करते हुए, यही वह है जिसके लिए आपने प्रतिकृतियां पढ़ी हैं।

— माइकल

यह शायद अपने आप में एक दिलचस्प सवाल है और मुझे लगता है कि कई लोगों के विचार अलग होंगे। व्यक्तिगत रूप से मैं इससे बचता हूं क्योंकि यह रखरखाव का मुद्दा बन जाता है। मैं वेब एप्लिकेशन बनाता हूं और प्रदर्शन के लिए बनाए रखने और अनुकूलन के लिए REST API का खुलासा करता हूं। मैं उन स्थितियों में गया हूं जहां मैं डेटाबेस में थोक परिवर्तन नहीं कर सकता क्योंकि यह बहुत से इंजीनियरों की क्वेरी स्क्रिप्ट को तोड़ देगा और मैं अब उस परिदृश्य से बचने की कोशिश करता हूं। उदाहरण के लिए, मैंने अभी हाल ही में PostgreSQL से कैसांद्रा में उच्च स्तर के प्रदर्शन के लिए अपने db का हिस्सा बनाया और मुझे अपना एपीआई नहीं बदलना पड़ा।

— पेस

अंततः आपके पास हमेशा ऐसे हितधारक होंगे जो डेटा को देखने में रुचि रखते हैं। चाहे वह SQL क्वेरी के माध्यम से हो या किसी प्रकार की ipython नोटबुक स्क्रिप्ट, या फिर से डैश के माध्यम से। इसलिए जब आप डेटाबेस में बदलाव करते हैं, तो आपको हमेशा यह सुनिश्चित करना होगा कि आप इन निर्भरताओं को न तोड़ें। SQL (RDBMS नहीं) डेटा को अधिक सुलभ बनाता है, और व्यवसाय के लिए यह एक अच्छी बात है।

— माइकल

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बेशर्मी से नवीनीकरण से चोरी करने के लिए (वास्तव में मैं यह जवाब सीडब्ल्यू बना रहा हूं):

अन्य प्रकार के बजाय RDBMS का उपयोग करना:

"NoSQL" और अन्य DB प्रकारों के विचार पर पढ़ें:
- NoSQL: यदि केवल यह इतना आसान था
- (ऊपर से जुड़ा हुआ है) MongoDB या अन्य दस्तावेज़ उन्मुख डेटाबेस सिस्टम का उपयोग कब करना है? ^{वर्तमान में SO} ( अधिक ) ^{पर हटा दिया गया}
- https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/5354/are-nosql-databases-going-to-take-the-place-of-relational-databases-is-sql-going
- CouchDB बनाम RDBMS का उपयोग कब करें
RDBMS प्रदर्शन के लिए अनुक्रमण का भारी उपयोग करते हैं। बहुत बड़ी डेटाबेस पर, यह कर सकते हैं प्रदर्शन पर प्रतिकूल प्रभावित कर या यहां तक कि डीबी प्रति पंक्तियों की इष्टतम संख्या को कम किया है / शार्ड अधिक हार्डवेयर की आवश्यकता होती है
आदर्श के रूप में नहीं अगर आप डेटा की एक बड़ी मात्रा में भंडारण कर रहे हैं लेकिन कम बार पढ़ रहे हैं
यदि आपके बहुत सारे विदेशी रिश्ते नहीं हैं, तो संबंधपरक डेटाबेस आदर्श नहीं हो सकते हैं (दस्तावेज़ भंडारण)

— मैथ्यू पढ़ें
स्रोत

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"RDBMS के प्रदर्शन के लिए अनुक्रमण का भारी उपयोग करना" क्या MongoDB के साथ भी अनुक्रमण का उपयोग नहीं किया गया है?

— रोटेरेटी

MongoDB या अन्य दस्तावेज़ उन्मुख डेटाबेस सिस्टम का उपयोग कब करें? वर्तमान में SO पर हटा दिया गया है ... अब और नहीं .. इस सवाल को फिर से खोल दिया है और साथ ही इसे संरक्षित भी किया है। हटाए जाने के पीछे तर्क नहीं है।

— राहुल

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जब आपका डेटा रिलेशनल नहीं होता है तो प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी (परिस्थितियों के आधार पर) जैसे NoSQL डेटाबेस का उपयोग करने के लिए प्रमुख लाभ हो सकते हैं। कुछ डिज़ाइन पेटेंट जैसे CQRS ऐसे क्षेत्रों में गैर-संबंधपरक डेटा का लाभ उठाने में बहुत आसान बनाते हैं जो पारंपरिक रूप से SQL डेटाबेस के अनन्य उपयोग की मांग करेंगे।

कैश्ड डेटा के लिए मैंगो जैसे डेटाबेस का उपयोग करना आम है। उदाहरण के लिए, यदि आपको एक रिपोर्ट उत्पन्न करने की आवश्यकता है, तो आप एक जटिल एसक्यूएल क्वेरी कर सकते हैं जो मक्खी पर डेटा के एक समूह को जोड़ता है और एकत्र करता है, या आप अपने मोंगो डेटाबेस से केवल एक ही json दस्तावेज़ प्राप्त कर सकते हैं जिसमें पहले से ही वह सब कुछ है जो आपको उत्पन्न करने की आवश्यकता है। रिपोर्ट। यह डेटा को पढ़ना वास्तव में आसान बनाता है (और तेज़!), लेकिन लेखन डेटा को काफी जटिल बना सकता है (यह वह जगह है जहां CQRS आता है)।

— ग्रीम हिल
स्रोत

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MongoDB जैसे डेटाबेस महान होते हैं जब आप आमतौर पर जानते हैं कि आपका डेटा कहां है (जैसा कि कई जटिल प्रश्नों को लिखने की आवश्यकता के विपरीत है)। मोंगो के साथ, "संबंधित" डेटा या तो मूल डेटा में नेस्टेड है या इसकी प्राथमिक / विदेशी कुंजी है। यह बहुत अच्छा है यदि, उदाहरण के लिए, आपके पास पोस्ट और टिप्पणियां हैं; आम तौर पर, आप किसी पोस्ट के संदर्भ के बाहर टिप्पणियां प्रदर्शित नहीं करने जा रहे हैं, इसलिए यह समझ में आता है कि टिप्पणियां एक पोस्ट के भीतर समाहित हैं (इस तरह आप पोस्ट के लिए सभी टिप्पणियों को एक अलग तालिका क्वेरी करने की आवश्यकता के बिना प्राप्त करते हैं)।

MongoDB स्कीमालेस है। इसका मतलब यह है कि यह आपके द्वारा फेंके गए डेटा की जो भी संरचना लेगा, अधिकांश भाग के लिए।

दूसरी ओर, अगर आपको कुल कार्यों का उपयोग करने की आवश्यकता है और जटिल तरीकों से डेटा को क्वेरी करने की आवश्यकता महसूस होती है जो कि मोंगो में एम्बेड या सरल संबंधों के माध्यम से प्राप्त नहीं की जा सकती है, तो जब आप जानते हैं कि यह आरडीबीएमएस जैसे MySQL या PostgfSQL का उपयोग करने का समय है।

MongoDB SQL को प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं है। यह बस विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करता है, और MongoDB और RDBMS के संयोजन में उपयोग किया जा सकता है। मेरी राय में, MongoDB यह सब आवश्यक नहीं है यदि आपको अपने डेटा को लचीला बनाने या मूल दस्तावेज़ में एम्बेड करने की आवश्यकता नहीं है। MongoDB के साथ विकास बहुत मजेदार है क्योंकि एक परियोजना को प्राप्त करने (रेल में कहना) और चलने में बहुत कम चरण हैं। बदलाव की जरूरत है? कोई दिक्कत नहीं है। बस अपने मॉडल में एक विशेषता जोड़ें। किया हुआ।

मैं कई अन्य NoSQL डेटाबेस के लिए बात नहीं कर सकता, हालांकि मुझे पता है कि वे आमतौर पर एक विशिष्ट आवश्यकता को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो RDBMS द्वारा पूरा नहीं किए जा सकते हैं। कुछ पूरी तरह से मेमोरी में रहते हैं या बहुत आसानी से शार्प या स्केल किए जा सकते हैं। मुझे पूरा यकीन है कि कैसेंड्रा को डेटा हानि के बिना ऑपरेटिंग जारी रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है यदि एक नोड नीचे जाता है। रेडिस मूल रूप से एक महत्वपूर्ण मूल्य संग्रह है जो मेमोरी में रहता है (समय-समय पर डिस्क दृढ़ता के लिए लिखता है), लेकिन डेटा प्रकारों को सेट करने और उन्हें सॉर्ट करने की क्षमता भी है।

— Ravenstine
स्रोत

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बड़ी जीत तब होती है जब आप डेटा को शार्प करना चाहते हैं या मल्टी मास्टर डेटाबेस होते हैं। आप MySQL में डेटा को शार्प कर सकते हैं लेकिन यह एक बड़े दर्द में बदल जाता है। यदि आप बहुत सारे लेखन कर रहे हैं, तो यह अक्सर कई सर्वरों पर डेटा को शार्प करने के लिए उपयोगी होता है, समस्या यह है कि यदि आप ऐसा करते समय मजबूत रिफ़रेंशियल कंसिस्टेंसी रखना चाहते हैं तो यह बहुत कठिन हो सकता है यदि असंभव नहीं है तो CAP प्रमेय को देखें।

SQL डेटाबेस में बहुत अच्छी संगति है लेकिन वास्तव में खराब विभाजन समर्थन है, NoSQL डेटाबेस दूसरे रास्ते पर जाते हैं। विभाजन के लिए आसान है लेकिन अक्सर जिसे अंतिम संगति कहा जाता है। यदि आप एक मैसेजिंग साइट बना रहे हैं जो ठीक है, तो बैंक के लिए शायद ठीक नहीं है।

प्लस यह है कि डेटा को स्टोर करने के लिए अब कई मॉडल हैं इसलिए आप कैसे सामान को लागू करते हैं, इसमें विकल्प है, जबकि इससे पहले कि आप SQL डेटाबेस थे।

इस विषय पर एसई रेडियो के पास कुछ अच्छे एपिसोड हैं।

— ज़चारी का
स्रोत

यह याद रखना होगा कि शार्किंग आपके डेटा सेंटर की वास्तुकला पर बहुत अधिक निर्भर है। यदि आपके पास सर्वर रैक है तो इसका प्रदर्शन कमाल का है। वितरित डीसी पर, इतना नहीं। NoSql DBs पर एक विभाजन की सामान्य आसानी के बारे में आप जो कहते हैं, उस पर सहमत - लेकिन विश्वसनीयता एक महत्वपूर्ण चिंता है।

— अपूर्व खुरसिया 21

यदि आप बहुत सारे लेखन करते हैं तो आपके पास बस 2 मॉडल हो सकते हैं: एक असामान्य रूप से स्ट्रोन्स इंडेक्स मॉडल को पढ़ता है और एक अनइंडेक्स राइट मॉडल। स्वाभाविक रूप से प्रतिकृति की आवश्यकता होती है जो जटिलता को जोड़ती है। आपको इस बात का मूल्यांकन करना होगा कि आपके लिए और अधिक नुकसानदेह क्या है: NoSQL सीमाओं के साथ मुकाबला करना अर्थात जावा डोमेन में रिकॉर्ड से मिलान करने के लिए बहुत अधिक प्रोग्रामिंग कार्य करना या मौजूदा DB प्रतिकृति तकनीक का काम करना या जो शर्तों पर अधिक खर्च होगा कॉन्फ़िगरेशन और हार्डवेयर की।

— लॉरेंस

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जब आप बहुत अधिक डेटा लिखते हैं, और आपकी क्वेरी की ज़रूरतें बहुत जटिल नहीं होती हैं, तो MongoDB अच्छा काम करता है। इसलिए, जब आप कमांड साइड पर इवेंट सोर्सिंग के साथ CQRS को लागू कर रहे हैं, तो MongoDB एक अच्छा फिट है - यानी, आपका इवेंट स्टोर एक MongoDB डेटाबेस है।

क्वेरी पक्ष पर, हम अभी भी अपने लचीलेपन के कारण, दृश्य और WCF डेटा सेवाओं के साथ SQL सर्वर db का उपयोग करते हैं। मुझे लगता है कि ज्यादातर मामलों में आपको क्वेरी करने के लिए एक संबंधपरक DB की शक्ति की आवश्यकता होगी।

— रॉय डिक्टस
स्रोत

यदि आप बहुत सारा डेटा लिखते हैं तो क्या वैश्विक लेखन ताले नकारात्मक रूप से आपको प्रभावित नहीं करेंगे?

— अपूर्व खुरसिया

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ध्यान दें कि मोंगोडब अब एक वैश्विक लेखन लॉक का उपयोग नहीं करता है (और पहले से ही अपडेट किया गया था जब उपरोक्त टिप्पणी पोस्ट की गई थी, तो इसकी आवश्यकता नहीं है)।

— जूल्स

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MongoDB और RDBMS के बीच तत्काल और मूलभूत अंतर अंतर्निहित डेटा मॉडल है। एक संबंधपरक डेटाबेस संरचना डेटा टेबल और पंक्तियों में, जबकि MongoDB JSON दस्तावेजों के संग्रह में डेटा संरचना। JSON एक आत्म-वर्णन करने योग्य, मानव पठनीय डेटा प्रारूप है। मूल रूप से ब्राउज़र और सर्वर के बीच हल्के आदान-प्रदान के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए व्यापक रूप से स्वीकार किया गया है।

JSON दस्तावेज़ कई कारणों से डेटा प्रबंधन के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं। JSON दस्तावेज़ उन फ़ील्ड्स के सेट से बना होता है जो स्वयं की-वैल्यू पेयर होते हैं। इसका मतलब यह है कि प्रत्येक JSON दस्तावेज़ अपने स्वयं के मानव पठनीय स्कीमा डिज़ाइन को अपने साथ ले जाता है जहाँ भी वह जाता है, दस्तावेज़ों को डेटाबेस और क्लाइंट अनुप्रयोगों के बीच आसानी से अपने अर्थ को खोए बिना अनुमति देता है।

JSON अनुप्रयोग परत में उपयोग के लिए एक प्राकृतिक डेटा प्रारूप भी है। JSON स्तंभों और पंक्तियों से बनी तालिकाओं की तुलना में अधिक समृद्ध और अधिक लचीली डेटा संरचना का समर्थन करता है। समर्थन प्रकारों जैसे कि संख्या, स्ट्रिंग, बूलियन, आदि के अलावा, JSON फ़ील्ड को सरणियाँ या नेस्टेड उप-ऑब्जेक्ट्स हो सकते हैं। इसका मतलब है कि हम परिष्कृत संबंधों के एक समूह का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जो हमारे अनुप्रयोगों के साथ काम करने वाली वस्तुओं का एक निकट प्रतिनिधित्व है। हमारे डेटाबेस में JSON दस्तावेज़ों का उपयोग करने का मतलब है कि हमें अपने डेटाबेस और इसके द्वारा काम आने वाले अनुप्रयोगों के बीच ऑब्जेक्ट रिलेशनल मैपर की आवश्यकता नहीं है। हम अपने डेटा को सही रूप में जारी रख सकते हैं

— दिवाकर उपाध्याय
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यदि आपके डेटा को बहुत सारी क्वेरी की आवश्यकता है तो एक NoSQL समाधान अच्छा नहीं है और जब आपको लेनदेन समर्थन (ACID) की आवश्यकता होती है तो एक NoSql सबसे उपयुक्त नहीं है। मुझे लगता है कि NoSQL चमकता है जब आपके पास बहुत सारे रीड होते हैं जो तेज होना चाहिए और जब संरचना कुछ हद तक एडहॉक होती है, तो आप दस्तावेज़ या पृष्ठ संरचना द्वारा पुनर्प्राप्त करते हैं, ऐसा कुछ। लेकिन बहुत सारे नॉएसक्यूएल-समाधान बहुत तेजी से सुधार करते हैं इसलिए कमियां शायद जल्द ही दूर हो जाएंगी। वैसे भी मुझे लगता है कि संबंधपरक डेटाबेस अभी भी अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए एक अच्छा फिट है।

— मार्को
स्रोत