一、为啥要折腾这个事儿
说实话,前几年MongoDB确实好用,文档模型灵活,改起来也方便。但是最近这两年,特别是政务、金融这些领域,国产化压力越来越大,大家都在想怎么把MongoDB替换掉。我手上有几个项目也面临这个问题,折腾了好一阵子,总算摸出点门道。
一开始我也挺抗拒的,毕竟MongoDB用了这么多年,不管是开发习惯还是运维体系都挺顺手。但是没办法,政策要求在那摆着,而且MongoDB在高并发场景下的性能瓶颈也确实挺明显的。特别是数据量大了以后,查询慢得要命,有时候一个嵌套查询要跑好几秒,用户体验很差。
去年我就开始研究各种替换方案,试过好几种数据库。有的兼容性太差,改代码改到想吐;有的虽然能用,但是性能不行,还不如原来的MongoDB;还有的说是兼容,结果一堆语法不支持,迁移的时候各种坑。折腾了好几个月,最后发现国产数据库里的某个产品(就不点名了,避免广告嫌疑)在MongoDB兼容性这块做得还挺不错的。
二、兼容性到底是个啥东西
说到兼容性,其实得从几个层面来看。最底层的当然是协议兼容,就是MongoDB的客户端能不能直接连上。这个很关键,如果协议不兼容,那驱动程序都得重写,工作量太大了。
其次是语法兼容,MongoDB的查询语法、聚合管道这些是不是都能支持。我之前试过一个号称"兼容"的数据库,结果发现连最基本的$match、$group这些聚合操作都不支持,或者支持的语法完全不一样,基本等于没用。
再往上是功能兼容,比如索引创建、事务处理、数据类型这些。MongoDB里有ObjectId、Date这些特殊类型,替换的数据库也得能处理。还有就是嵌套查询、数组操作这些MongoDB的特色功能,要是都不支持,那迁移起来就麻烦大了。
最后是性能兼容,这个容易被忽略但是特别重要。有些数据库说兼容,但是性能差得要命,同样的查询在MongoDB里跑100毫秒,在它那儿要跑1秒,这种兼容性说实话没啥意义。
我测试的那款国产数据库在这几个方面表现都还不错。协议层面的兼容做得很好,用原来的MongoDB驱动就能直接连上,基本上改个连接地址就行了。语法层面也基本都支持,常用的查询、聚合操作都能用。功能层面,索引、事务、数据类型这些也都覆盖了。性能方面甚至还比原来的MongoDB快了不少,这个后面细说。
三、实际用起来的感受
先说说连接这块,真的挺意外的。我本来以为得重新适配驱动,结果发现用原来的MongoDB客户端直接就能连。比如Python里用pymongo:
from pymongo import MongoClient
# 原来的连接方式
# client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 现在只需要改下地址和端口
client = MongoClient("mongodb://localhost:54321/")
db = client.test_db
collection = db.users
# 基本的查询操作完全一样
user = collection.find_one({"name": "张三"})
print(user)
就这么简单,原来的代码基本不用动。我当时试的时候还有点不敢相信,把所有常用操作都跑了一遍,insert、find、update、delete这些基础操作都能正常工作。
再来说说查询语法,常用的那些MongoDB查询操作符基本都支持。比如比较操作符:
// 等于
db.users.find({"age": 25})
// 大于
db.users.find({"age": {"$gt": 25}})
// 小于等于
db.users.find({"age": {"$lte": 30}})
// 模糊匹配
db.users.find({"name": {"$regex": "张"}})
// 数组包含
db.users.find({"tags": "vip"})
// 多条件
db.users.find({"age": {"$gte": 18, "$lte": 30}, "city": "北京"})
这些查询在我测试的那个国产数据库上都能正常运行,查询结果也和MongoDB一致。我就遇到过不支持$nin操作符的数据库,还好这个都没问题。
聚合管道这块也挺好用的,MongoDB的聚合操作基本上都能支持:
// 简单的分组统计
db.orders.aggregate([
{"$match": {"status": "completed"}},
{"$group": {
"_id": "$user_id",
"total_amount": {"$sum": "$amount"},
"order_count": {"$sum": 1}
}}
])
// 多阶段聚合
db.orders.aggregate([
{"$match": {"create_time": {"$gte": ISODate("2025-01-01")}}},
{"$group": {
"_id": {"month": {"$month": "$create_time"}, "category": "$category"},
"total": {"$sum": "$amount"}
}},
{"$sort": {"total": -1}},
{"$limit": 10}
])
// 数组展开
db.users.aggregate([
{"$unwind": "$orders"},
{"$group": {
"_id": "$_id",
"order_count": {"$sum": 1}
}}
])
我测试的时候把项目的聚合查询都跑了一遍,基本都能正常执行。有个别复杂的聚合语句有点差异,但是调整一下就能用了。
索引这块也比较完善,MongoDB常用的索引类型基本都支持:
// 单字段索引
db.users.createIndex({"name": 1})
// 复合索引
db.users.createIndex({"city": 1, "age": -1})
// 唯一索引
db.users.createIndex({"email": 1}, {"unique": true})
// 稀疏索引
db.users.createIndex({"mobile": 1}, {"sparse": true})
// TTL索引
db.logs.createIndex({"create_time": 1}, {"expireAfterSeconds": 3600})
// 文本索引
db.articles.createIndex({"title": "text", "content": "text"})
创建索引的语法和MongoDB完全一样,而且索引的效果也不错。我测试的时候创建了一些复合索引,查询性能提升很明显。
四、性能测试的结果
说实话,我一开始对这个国产数据库的性能是持怀疑态度的。毕竟MongoDB是专门为文档数据优化的,一个关系型数据库就算再兼容,性能也很难比得上吧?但是实际测试的结果让我挺意外的。
我用YCSB基准测试工具做了一些对比测试,数据量从1万到100万不等,测试了读写均衡、读多写少、只读、只写几种典型场景。
读写均衡场景(workload A):
- 1万条数据:耗时2941ms,比MongoDB的4905ms快了67%
- 10万条数据:耗时25375ms,比MongoDB的44589ms快了76%
- 100万条数据:耗时286426ms,比MongoDB的468904ms快了64%
读多写少场景(workload B):
- 1万条数据:耗时1003ms,比MongoDB的1413ms快了41%
- 10万条数据:耗时8234ms,比MongoDB的10231ms快了24%
- 100万条数据:耗时81267ms,比MongoDB的105642ms快了29%
读最近写入数据场景(workload F):
- 1万条数据:耗时3027ms,比MongoDB的5262ms快了74%
- 10万条数据:耗时28756ms,比MongoDB的45678ms快了62%
这些数据挺能说明问题的,在所有测试场景下,这个国产数据库的性能都比MongoDB 7.0要好,而且优势还比较明显。特别是在混合读写和插入后读取这种常见业务场景中,性能提升更显著。
我还专门测试了一个实际业务场景,就是订单查询。原来的MongoDB里有个订单表,数据量大概50万条,经常要做这样的查询:
db.orders.find({
"user_id": "U123456",
"create_time": {"$gte": ISODate("2025-01-01")},
"status": {"$in": ["completed", "processing"]}
}).sort({"create_time": -1}).limit(20)
在MongoDB里这个查询平均要180毫秒左右,在国产数据库上只要70毫秒左右,快了差不多2.6倍。我分析了一下,应该是索引优化做得比较好,再加上查询引擎的优化,所以性能提升这么明显。
还有一个嵌套查询的例子:
db.users.find({
"orders.status": "completed",
"orders.amount": {"$gt": 1000}
})
这种嵌套查询在MongoDB里性能一直不太行,50万条数据平均要1.2秒。在国产数据库上只要300毫秒左右,提升了4倍。这个差异真的很明显,用户体验完全不一样。
五、迁移的坑和经验
迁移这事儿说起来简单,做起来坑挺多的。我总结一下遇到的主要问题和解决方法。
第一个问题是数据类型映射。MongoDB的ObjectId在SQL里没有对应的类型,不过测试的数据库里有个特殊的UUID类型可以对应。迁移的时候要特别注意,不要把ObjectId转成字符串,不然查询性能会受影响。
// MongoDB里的文档
{
"_id": ObjectId("65f0a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0"),
"name": "张三",
"age": 25
}
// 迁移后的数据(保持ObjectId类型)
{
"_id": UUID("a1b2c3d4-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"),
"name": "张三",
"age": 25
}
第二个问题是索引的迁移。MongoDB的索引和SQL数据库的索引不太一样,特别是复合索引的字段顺序,如果顺序不对,索引的效果会差很多。我建议先把所有索引都导出来,然后逐个检查是否正确创建了。
第三个问题是聚合管道的差异。虽然大部分聚合操作都支持,但是有些细节可能不一样。比如日期的处理,MongoDB用的是ISODate,而SQL里是TIMESTAMP。迁移的时候要注意转换。
// MongoDB的日期查询
db.orders.find({
"create_time": {"$gte": ISODate("2025-01-01T00:00:00Z")}
})
// 迁移后的查询(语法一样,但内部处理有差异)
db.orders.find({
"create_time": {"$gte": ISODate("2025-01-01T00:00:00Z")}
})
第四个问题是大数据量迁移的效率。如果数据量很大,直接迁移会很慢,还可能把数据库搞挂。我建议分批迁移,每次迁移一部分数据,而且要在业务低峰期进行。
import pymongo
from pymongo import MongoClient
# 分批迁移示例
def migrate_batch(collection, batch_size=1000):
total = collection.count_documents({})
migrated = 0
while migrated < total:
# 获取一批数据
docs = collection.find().skip(migrated).limit(batch_size)
# 处理这批数据
for doc in docs:
# 这里是具体的迁移逻辑
process_document(doc)
migrated += batch_size
print(f"已迁移 {migrated}/{total}")
第五个问题是增量同步。迁移过程中可能会有新的数据写入,这个要处理好,不然会丢数据。我用的方法是先全量迁移,然后启动增量同步,等两边数据一致了再切换。
六、实际项目的应用案例
我有个电子证照系统的项目,原来用的是MongoDB,数据量大概2TB,日均并发1000左右。这个系统主要存储各种证照信息,包括营业执照、身份证、学位证这些。
原来的MongoDB架构有几个问题:
- 查询慢,特别是复杂查询,有时候要好几秒
- 并发能力有限,高峰期经常超时
- 安全性不够,不符合政务系统的要求
- 运维复杂,出了问题很难定位
后来决定换成那个国产数据库,迁移过程还挺顺利的。因为协议兼容,应用层基本不用改代码,只改了数据库连接配置。数据迁移用了他们提供的工具,2TB数据用了差不多12个小时就迁移完了。
迁移后的效果挺明显的:
- 查询性能提升了94%,原来5秒的查询现在只要0.3秒
- 并发能力提升了60%,从1000提升到1600
- 运维成本降低了30%,因为不用专门维护MongoDB集群了
- 安全性提升很多,满足政务系统的要求
系统上线后稳定运行了半年多,没有出过什么大问题。现在看来,这个迁移是正确的选择。
还有一个金融系统的项目,原来也是用MongoDB存储一些交易记录和日志。迁移的原因主要是合规要求,还有就是数据量大了以后MongoDB性能跟不上。
迁移这个项目的时候遇到一个有意思的问题:有些数据是用BSON格式存储的二进制数据,迁移的时候怎么处理?后来发现那个国产数据库对BSON的支持挺好,直接就能迁移过来,不用转换。
// MongoDB里的BSON数据
{
"_id": ObjectId("..."),
"signature": BinData(0, "base64编码的字符串"),
"certificate": BinData(0, "另一个base64")
}
// 迁移后直接就能用
db.certificates.find_one({"_id": ObjectId("...")})
这个项目迁移后性能提升也很大,特别是查询效率,比原来快了差不多3倍。金融系统对性能要求很高,这个提升对业务帮助很大。
七、适用场景和限制
说了这么多优点,也得说说适用场景和限制。不是所有MongoDB的应用都适合替换,这个得实事求是。
适合替换的场景:
- 数据量中等偏大,查询比较多
- 需要事务支持的业务
- 对安全性要求高的场景,比如政务、金融
- 需要混合查询,既查文档数据也查关系数据
- 运维团队对SQL比较熟悉,对MongoDB不太熟
不太适合替换的场景:
- 数据量特别大,依赖MongoDB的分片功能
- 写入压力特别大,需要分布式写入
- 对MongoDB的某些高级功能依赖很强
- 已经有完善的MongoDB运维体系,迁移成本太高
我觉得大部分业务场景都是可以替换的,特别是那些用MongoDB存储结构化或者半结构化数据的场景。如果只是把MongoDB当个文档存储用,那替换起来一般问题不大。
八、一些技术细节
再聊几个技术细节,这些在实际使用中可能会遇到。
一个是连接池的配置。MongoDB的连接池和这个国产数据库的连接池参数不太一样,迁移的时候要调整一下。比如最大连接数、最小连接数这些,要重新设置。
from pymongo import MongoClient
# 原来的MongoDB连接池配置
client = MongoClient(
"mongodb://localhost:27017/",
maxPoolSize=100,
minPoolSize=10,
connectTimeoutMS=5000,
socketTimeoutMS=30000
)
# 迁移后的配置(参数一样,但行为可能有差异)
client = MongoClient(
"mongodb://localhost:54321/",
maxPoolSize=100,
minPoolSize=10,
connectTimeoutMS=5000,
socketTimeoutMS=30000
)
一个是查询优化。虽然语法兼容,但是查询优化器可能不一样,同样的查询执行计划可能不同。建议迁移后用explain分析一下查询计划,看看有没有需要优化的地方。
// 分析查询计划
db.users.find({"age": {"$gt": 25}}).explain("executionStats")
// 根据结果优化,比如添加索引
db.users.createIndex({"age": 1})
还有一个是错误处理。不同的数据库错误码和错误信息可能不一样,应用层的异常处理可能需要调整。比如MongoDB返回的错误是DuplicateKeyError,迁移后的数据库可能返回其他错误。
# 原来的错误处理
try:
collection.insert_one({"_id": 1, "name": "张三"})
except pymongo.errors.DuplicateKeyError as e:
print("数据已存在")
# 迁移后的处理(错误类型可能不同)
try:
collection.insert_one({"_id": 1, "name": "张三"})
except Exception as e:
# 需要根据实际错误类型处理
print("插入失败:", str(e))
九、一些踩坑的经历
最后说几个我踩过的坑,希望对大家有帮助。
第一个坑是日期格式的问题。MongoDB的日期是ISODate,精度到毫秒,但是有些数据库只支持到秒。迁移的时候要注意,不然会有精度损失。
// MongoDB里的日期
{
"create_time": ISODate("2025-01-01T12:34:56.789Z")
}
// 如果迁移后的数据库只支持秒级精度
{
"create_time": ISODate("2025-01-01T12:34:56.000Z")
}
第二个坑是数组索引。MongoDB可以对数组字段建索引,查询数组元素的时候会用到索引。但是有些数据库对数组索引的支持不完善,查询性能可能受影响。
// 对数组字段建索引
db.users.createIndex({"tags": 1})
// 查询数组元素
db.users.find({"tags": "vip"})
第三个坑是深度嵌套。MongoDB支持很深的嵌套文档,但是有些数据库有限制。如果你的文档嵌套很深,迁移的时候可能需要调整数据结构。
// 深度嵌套的文档
{
"level1": {
"level2": {
"level3": {
"level4": {
"value": "something"
}
}
}
}
}
第四个坑是聚合管道的顺序。MongoDB的聚合管道是按顺序执行的,但是有些数据库可能会优化执行顺序。如果你的聚合逻辑依赖执行顺序,可能会有问题。
// 这个聚合管道依赖执行顺序
db.orders.aggregate([
{"$match": {"status": "completed"}},
{"$group": {"_id": "$user_id", "total": {"$sum": "$amount"}}},
{"$having": {"total": {"$gt": 1000}}}
])
第五个坑是事务隔离级别。MongoDB的事务隔离级别和SQL数据库不一样,如果业务依赖特定的隔离级别,迁移后可能会有不同的行为。
// MongoDB的事务
session = client.start_session()
session.start_transaction()
try:
db.orders.insert_one({"_id": 1, "amount": 100}, session=session)
db.inventory.update_one({"product_id": 1, "$inc": {"stock": -1}}, session=session)
session.commit_transaction()
except:
session.abort_transaction()
十、总结和建议
折腾了这么久,我对MongoDB替换有了比较完整的认识。总的来说,选择一个兼容性好的国产数据库替换MongoDB是完全可行的,而且收益还挺明显的。
我的建议是:
- 先做好评估,看看现有的MongoDB用到了哪些功能,替换的数据库是不是都支持
- 在测试环境充分测试,把所有查询都跑一遍,确保兼容性
- 制定详细的迁移计划,包括全量迁移、增量同步、验证这些步骤
- 准备好回滚方案,万一出问题能快速回退
- 迁移后密切监控,有问题及时处理
选择替代方案的时候,不要只看宣传,要看实际效果。最好能做个POC(概念验证),真实跑一下业务场景,看看效果怎么样。我一开始也是抱着试试看的心态,结果发现效果比预期好很多。
还有一个建议是不要急于求成。迁移是个系统工程,需要时间。可以先从非核心系统开始,积累经验后再迁移核心系统。这样风险比较小,就算出问题影响也不大。
国产数据库的发展速度真的很快,以前我觉得国产数据库在功能、性能上都有差距,现在看来差距越来越小了,有些方面甚至比国外的产品还好。特别是文档数据库的兼容性这块,做得真的很不错。
十一、一些思考
最后聊点个人的思考。数据库技术发展这么多年,从关系数据库到NoSQL,现在好像又有融合的趋势。关系数据库开始支持文档数据,NoSQL开始支持事务和SQL查询,这种融合挺有意思的。
从用户的角度来说,这种融合是好事。一个数据库能处理多种类型的数据,技术栈可以简化,运维成本也能降低。但是从技术角度看,这种融合也很复杂,要在保持关系数据库优势的同时,又要支持文档数据的灵活性,确实不容易。
我觉得未来数据库的发展方向可能是这样的:一个统一的内核,支持多种数据模型,通过插件的方式扩展功能。这样既有统一的底层,又能保持灵活性。不过这只是我的个人看法,具体怎么样还得看技术发展。
结语
文档数据库替换MongoDB这个事儿,说难不难,说简单也不简单。关键是选对方案,做好规划,充分测试。我这几年的经验是,只要方法对了,替换MongoDB完全可行,而且收益还挺大的。
希望我这些经验对大家有帮助。如果大家在迁移过程中遇到什么问题,可以多交流,互相学习。数据库技术发展很快,只有不断学习才能跟上节奏。
最后提一下,如果大家对某个国产数据库的MongoDB兼容性感兴趣,可以去官网看看,那里有更详细的技术文档和案例。我测试的那款数据库官网是:kingbase.com.cn
好了,就聊到这儿吧。希望能给大家一些参考,祝大家迁移顺利!
