比较博客等文本数据的读写和搜索引擎连接的解决方案，这包括搜索引擎的数据同步、文章属性、文章内容、文章内图像属性的保存和检索，是MongoDB解决方案中MySQL的解决方案

一、从开发工序角度

MySQL文章的读写方法

方式一：文章标题、作者、标签、时间和内容保存关系表，图片保存OSS，地址保存关系表

上述方式与OSS和MySQL没有事务关系，因此在需要编辑文章的过程中保存图像和草稿是分别设计的。 后台写入是分开执行的，查询过程适合于前端异步检索图像。 另外，OSS需要附加的权限。

最重要的问题是OSS费用！

方式2 )文章标题、作者、标签、时间和内容保存关系表，图片本地保存，地址保存关系表，Nginx作为图片查询代理；

上图中的实线是写过程，虚线是查询过程。 由于写入本地文件的过程仍然无法保证事务处理，因此必须在后台分别运行。 查询流程Nginx的业务许可非常麻烦，需要部署Openresty与许可服务器的坞站。 此外，文件存储中的文件数量可能超过操作系统的最大限制，图像缺乏可靠的备份机制。

唯一的好处是图像存储的本地不需要额外付费。

让我们来看看MongoDB的文章读写方法

上面的照片方式1 :全部摄取。 MongoDB在文章的标题、作者、标签、时间和内容、照片存在于一个集合中时，照片以BSON形式，完整地收录。 文章照片完整的文件在16M以下的话，BSON比较合适。 如果文档的图太大，超过16M，请使用方法2，通过MongoDB提供的GridFS插件进行访问。

方式一：从开发工序开始最简单，但不适合太大的图像，整个文档会超过16M。

方式2 )相当于需要访问不同的MongoDB数据库，由于代码的复杂性，一致性控制并不比方式1好。

其他优点：这两种方式都可以通过MongoDB的统一访问控制进行保护。 无论使用哪种方法，图像都可以通过副本集进行可靠的备份。

但最重要的是，MySQL没有超出扭曲技术范围的体系结构考虑。 无论是通过OSS收费，还是使用Http代理的免费模式，我们都会容忍可靠性、复杂性和安全问题非常严重的情况。

二、从性能角度看

1、文章插入性能

根据目前MongoDB4的实测情况，一定期间内的数据写入量水平越大，MongoDB的完成时间就越短于MySQL的完成时间。 因此，博客网站和博客爬虫系统在写入的数据量特别大的情况下，MongoDB可以提供更好的负载能力。

2、伸缩性

虽然MongoDB和MySQL都可以进行数据库级的内存缓存，但是MongoDB可以尽可能将文档缓存到内存中，从而获得最佳性能。 如果内存不足导致磁盘溢出，性能会下降，但在这种情况下可以通过水平分区实现，从而提高内存性能。

MySQL的瓷砖需要通过引入自我钻研或第三方瓷砖APP来手动平铺。 也就是说，需要将一个数据表迁移到不同的MySQL库，并按数据记录生成表，以最终实现平铺APP对多个库的负载平衡。 这种方式的缺点是实现瓷砖化的过程非常复杂和麻烦。

MongoDB的瓷砖是其核心架构的

一，也是NoSQL天然所擅长的能力，因此MongoDB可以在用户不干预的情况下实现集合分片，这比MySQL的手动分片不知道要轻松多少。

上图中Mongos路由器作为接口，连接整个集群，将所有的读写请求指引到合适的分片上，配置服务器持久化分片集群的元数据，以及数据在分片之间进行迁移的历史信息，而且配置服务器本身也是高可靠的。

三、与Elasticsearch连接角度看

MySQL连接Elasticsearch

一种方式可以通过CDC（数据变更捕获）工具抓取binglog到Kafka，再由Kafka管道输出到Elasticsearch

另一种方式通过JDBC“轮询”数据库，再推送Elasticsearch

第一种方式在引入CDC抓取工具，例如debezium后，会让整个流程非常复杂，经历的环节过多，仍要控制好Kafka的按键分区和折叠模式，数据管道也要解决关系结构向文档结构的ETL过程。

当然方式一也可以不用Kafka，直接走Logstash管道的过滤通道，但是第三方CDC抓取工具就要再考虑一层与Logstash的对接过程。

第二种方式虽然简单，不过JDBC轮询对MySQL有不小的影响，而且业务表需要提供变化日志表，再有Logstash等清洗程序再做ETL合并同步，这个过程也不容易。

我们再看MongoDB连接Elasticsearch

通过mongo-connector可以轻松实现MongoDB到Elasticsearch的数据实时同步

mongo-connector通过监听oplog，非常类似MySQL CDC工具对binglog的监听，实时对数据进行采集并直接同步到Elasticsearch中，因为MongoDB和Elasticsearch都是无模式的文档型数据库，因此ETL过程可以由mongo-connector工具实现MongoDB集合向ES索引的无缝写入，会省去ETL过程很大的麻烦。

四、总结

从上面的架构描述上，其实已经强有力地论证了MongoDB无论作为存储文档型的博客文章也好，还是与其他专有搜索引擎同步也好，相对于MySQL，是更好的解决方案。