數據庫選型在應用開發中的 shine是怎樣的

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今天一上班，就有一個電話，問我關于MYSQL 的 excpetion timeout, 問題，我在了解后，便告知一般如何解決這樣的問題，以及這樣問題的成因等等，因為幾年前就遇到這樣的坑，并且當時就有成熟的解決方案。

可以轉念一想，我的問問這個項目的，因為是第一次聽說，在搞清了項目的由來，我在電話這邊發出了一聲 “唉”。 因為這個項目使用MYSQL 是在是..........  

現在的系統開發人員每天都很忙，而最近鬧的ICU也是程序員在訴說自己的工作的壓力。而一個成熟的 數據架構師，其實應該是在某種程度，在項目的初期就跟蹤項目，為項目和程序員尋找一個省時省力，并且也好運維的數據庫系統，讓抱怨更少一點，讓系統更靠譜一點。

因為在聽完程序員訴說了這個項目后，我馬上反應了一點，這個用MONGODB 來解決，無論從開發的時間，開發的難度，以及后期的維護等等都要比使用MYSQL 好得多，程序員廢了半天勁，其實就在解決另一個數據庫天生就支持的問題。

“你怎么不早說，你怎么不早說，你怎么不早說”， 唉。 這個項目其實就是從傳統數據庫抓取信息，然后存儲到數據庫中，在批量生成 JSON 格式的信息通過，消息隊列發送給另一個 微服務。 因為數據量稍微大了點（其實還好，半年也就不到2000萬而已），但這還要牽扯到 ，運維后期定期歸檔，定期清理，那我們這邊一般的操作，就是通過程序來完成這樣的工作，盡量減小運維的工作量，避免工作中的失誤。

所以我們采用定期分表的方法，而MYSQL 對程序的依賴程度要高于ORALCE  SQL SERVER，等數據庫，所以MYSQL 的使用就要程序員多費力氣。

可如果使用MONGODB 這樣的數據庫，那就是一個“完美的”解決方案，數據在抓入，直接存儲在MONGODB 中（JSON格式），提取的時候，直接通過主鍵，或者標識值，來整體提取，發送，然后采用MONGODB 特性，可以定期的清理已經過期的數據，讓運維，開發，穩定性都 笑哈哈。

下午和開發主管通過電話，其實他們也是“遺憾”，如果早知MONGODB 可以完成這樣的事情，就不至于現在還要重新修改，又是一頭包。還不知道要遇到多少 BUG，并且還要考慮數據量，分表的操作。

其實從某些角度來看，未來開發中，單獨使用一種數據庫從頭到下，至始至終的情形，會越來越低，通過每個數據庫的特性，來解決開發頭疼問題，并且也降低運維的投入，這樣的“投機取巧”，應該被值得推廣。

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