精彩对比：Mongodb与传统存储方案
1. Mongodb的优势
传统关系型数据库采用表格和行的概念进行数据存储，但是这种方式不适合海量数据的存储。Mongodb是一种面向文档的数据库，采用的是“键—值”的方式存储数据，即文档式结构（Document）。
这种方式的好处体现在以下几个方面：
1.1 灵活的数据结构
传统的关系型数据库要求所有数据都必须服从一个预定义的数据结构，但是Mongodb的文档式结构让数据可以以更灵活的方式进行存储和查询。比如，一个人的信息可以存储在一个文档内：
{
"name": "Tom",
"age": 25,
"email": "tom@example.com"
}
这里的每个字段都是自由定义的，也就是说我们完全可以根据自己的需要来定义数据结构。另外，文档内可以嵌套文档或数组，这样可以更好地表示复杂的数据。
1.2 高效的查询性能
与传统关系型数据库相比，Mongodb的查询速度更快。文档内有一个_id字段，这个字段会自动生成一个主键。主键的存在能大幅度提高查询的性能，可以确保每个文档都有一个唯一的标识。
Mongodb还提供了丰富的查询语法，包括索引的支持、范围的匹配、排序、分组等等。我们可以使用Mongodb提供的查询语法来完成对文档的检索和分析。
以下是一个简单的查询语句的例子：
db.users.find({ age: { $gt: 18 } })该语句查询年龄大于18岁的用户，以下是执行该查询所需的时间：
与传统的关系型数据库相比，Mongodb查询速度非常快，这归功于Mongodb的高效索引系统，它为我们提供了一种便捷而快速的检索方式。
2. 传统存储方案的限制
传统的关系型数据库虽然也可以存储大量数据，但是在面对海量数据时，还是存在一些限制的。以下是一些传统存储方案的缺点：
2.1 存储空间不足
在传统关系型数据库中存储数据需要占用大量的磁盘空间。数据量增加对存储空间的需求不断增长，而这种增长不会随着硬盘容量的增加而停止。
2.2 固定的数据结构
传统的关系型数据库要求所有数据都必须服从一个预定义的数据结构，这意味着即使数据不再适合原来的结构，也必须强行适应该结构。这种要求让数据库很难应对复杂的、变幻莫测的数据结构。
2.3 查询效率低下
尽管传统关系型数据库使用索引这种方式来提高查询效率，但是随着数据规模的不断增大，查询操作的效率仍然明显下降。一旦某个表的数据量增长到一定的规模，查询操作将变得异常缓慢。
3. Mongodb的适用场景
Mongodb具有灵活的数据结构、高效的查询性能，被广泛应用于一些大型的Web应用程序、日志记录平台等领域。以下是Mongodb适用的一些场景：
3.1 电商平台
在电商平台中，用户产生的信息、商品信息以及订单等数据会不断增长，而Mongodb可以非常好地应对这种数据增长的需求。用户信息可以存储在文档中，商品信息也可以使用文档嵌套的方式进行存储，订单信息可以使用数组进行存储。
每次购买都会产生大量订单，如果使用传统的关系型数据库方式存储订单数据会面临性能瓶颈。而使用Mongodb可以大幅度提高订单的处理速度。
3.2 日志记录
对于日志记录平台，一般要求能够快速地检索、过滤和分析日志信息，这正是Mongodb非常擅长的领域。Mongodb也可以方便地处理大量的消息，并且可以根据需要通过索引快速检索日志信息。
我们可以使用Mongodb提供的MapReduce功能来实现复杂的日志分析统计，比如按照实时时间对日志进行聚合、分组等操作。
4. 总结
Mongodb是一种新型的存储方案，与传统的关系型数据库相比，拥有更好的灵活性、更高的查询效率。Mongodb的文档式存储结构、高效的查询系统、灵活的数据结构都让它成为了海量数据存储时的不二选择。