项目中用的是MongoDB，但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑，只是认为数据量比较大，所以采用MongoDB。
最近又想起为什么用MongoDB，就查阅一下，汇总汇总：
之前也用过redis，当时是用来存储一些热数据，量也不大，但是操作很频繁。现在项目中用的是MongoDB，目前是百万级的数据，将来会有千万级、亿级。
就Redis和MongoDB来说，大家一般称之为Redis缓存、MongoDB数据库。这也是有道有理有根据的，
Redis主要把数据存储在内存中，其“缓存”的性质远大于其“数据存储“的性质，其中数据的增删改查也只是像变量操作一样简单；
MongoDB却是一个“存储数据”的系统，增删改查可以添加很多条件，就像SQL数据库一样灵活，这一点在面试的时候很受用。
Mongodb与Redis应用指标对比
MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于
二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis
更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。
| 指标 | MongoDB(v2.4.9) | Redis(v2.4.17) | 比较说明 |
|---|---|---|---|
| 实现语言 | C++ | C/C++ | - |
| 协议 | BSON、自定义二进制 | 类Telnet | - |
| 性能 | 依赖内存，TPS较高 | 依赖内存，TPS非常高 | Redis优于MongoDB |
| 可操作性 | 丰富的数据表达、索引；最类似于关系数据库，支持丰富的查询语言 | 数据丰富，较少的IO | MongoDB优于Redis |
| 内存及存储 | 适合大数据量存储，依赖系统虚拟内存管理，采用镜像文件存储；内存占有率比较高，官方建议独立部署在64位系统（32位有最大2.5G文件限制，64位没有改限制） | Redis2.0后增加虚拟内存特性，突破物理内存限制；数据可以设置时效性，类似于memcache | 不同的应用角度看，各有优势 |
| 可用性 | 支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制 | 依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制 | MongoDB优于Redis；单点问题上，MongoDB应用简单，相对用户透明，Redis比较复杂，需要客户端主动解决。（MongoDB 一般会使用replica sets和sharding功能结合，replica sets侧重高可用性及高可靠性，而sharding侧重于性能、易扩展） |
| 可靠性 | 从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性 | 依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能 | MongoDB优于Redis |
| 一致性 | 不支持事物，靠客户端自身保证 | 支持事物，比较弱，仅能保证事物中的操作按顺序执行 | Redis优于MongoDB |
| 数据分析 | 内置数据分析功能（mapreduce） | 不支持 | MongoDB优于Redis |
| 应用场景 | 海量数据的访问效率提升 | 较小数据量的性能及运算 | MongoDB优于Redis |