9 MongoDB 2026 年的替代方案（开源）
史蒂芬·吐温
您是否正在苦苦寻找真正能够满足应用程序不断增长的需求的数据库解决方案？许多开发者和初创公司在不知不觉中依赖错误或未经验证的工具，最终导致…… 可扩展性差, 数据丢失, 表现不一致, 安全漏洞, 查询响应缓慢和 昂贵的维护问题使用此类不可靠的平台或错误的测试方法往往会导致精力浪费和数据结构缺陷，从而阻碍创新。 然而，当你选择合适的、经过充分测试的替代方案时，你就能确保 数据一致性, 性能可靠和 面向未来的可扩展性——这些都是构建持久耐用的应用程序所必需的。
在花费超过 耗时150小时进行研究和测试，超过35种产品。 MongoDB 替代品我亲自挑选了 最好的9 本文将介绍一些在性能、易用性和灵活性方面表现突出的选项。 由……支持 他们对每款工具都有第一手的见解和实际操作经验。你会发现他们的 主要功能、优缺点及定价详情 本文条理清晰，旨在帮助您做出明智的选择。我建议您通读全文，找到最符合您项目目标的数据库解决方案。 阅读全文...
最棒的 MongoDB 替代方案：热门免费精选！
1）RethinkDB
重新思考数据库 是一个开源、可扩展的数据库系统，它简化了构建过程。 实时应用程序它支持灵活的查询语言、直观的操作和内置的监控 API，使其学习和设置都极其简便。该系统的实时推送架构是其最强大的特性之一——它会随着数据的变化持续更新查询结果，从而降低应用程序同步的复杂性。
当我测试 重新思考数据库我注意到，它能够轻松处理基于聊天应用的模拟实时数据流。它无需手动轮询或刷新即可即时推送更新，这对于动态仪表盘或协作工具来说堪称完美。这种响应速度充分解释了为什么 RethinkDB 经常因其能够轻松精准地支持交互式 Web 应用而备受赞誉。
特色：
- 轻松构建和扩展实时应用程序： 此功能使开发人员能够以最小的努力构建可扩展的实时应用程序。RethinkDB 会在数据发生变化时将其推送到您的应用程序，从而消除复杂的轮询。它简化了事件驱动架构，节省了时间和计算资源。
- 现代应用框架集成： 您可以使用自己喜欢的 Web 框架构建现代化的、数据丰富的应用程序。它能与 React、Angular 和 Django 等框架无缝集成。这降低了设置成本，并确保开发人员能够高效地利用现有生态系统工具。
- 与……进行实时协作 SignalR 和 Socket.io： RethinkDB 与以下系统有效配合使用 Signal我使用 R 和 Socket.io 进行实时数据传输。我利用这种组合实现了仪表盘的即时更新。它显著提升了用户体验，并降低了实时应用的延迟。
- 与高级数据库技术的集成： 此功能可帮助开发人员无需手动配置即可使用尖端数据库技术。它支持实时数据流、集群和分布式处理。这些特性使 RethinkDB 成为需要实时数据更新的物联网、游戏和金融应用的理想选择。
- 利用连接和位置感知应用表达关系： 您可以使用类似于 SQL 查询的连接来表示关系。此功能还支持基于位置的数据查询，适用于地理驱动型应用程序。它简化了复杂数据的建模，同时又不损失 NoSQL 的灵活性。
下载链接： https://www.rethinkdb.com/
2) OrientDB
OrientDB 是开源的 多模型 NoSQL 数据库 它将图模型、文档模型、键值模型和对象模型的优势整合到一个引擎中。它无需多个系统来处理各种数据类型，从而增强了两者的性能。 性能和可扩展性其统一的 API 和对 TinkerPop3 的支持，使其成为重视灵活数据关系和快速查询执行的企业的理想选择。
尝试后 OrientDB它处理实体间复杂关系的能力给我留下了深刻的印象——这通常是传统数据库面临的挑战。在一个小型分析项目中， OrientDB 它帮助我实时可视化用户连接和交互。这使其成为以下场景的强大选择： 数据互连 和 图表洞察 确实很重要。
特色：
- 可扩展性和高性能： 此功能可确保 OrientDB 它能够高效处理小型和大型数据集。它可在多台服务器上进行水平扩展，而不会降低性能。我曾亲眼目睹团队即使面对数百万条图边也能实现更快的响应速度。对于需要稳定吞吐量的应用来说，它是理想之选。
- 统一多模型 API： OrientDB 支持统一的 API，该 API 融合了文档模型、图模型、键值模型和对象模型。这加快了部署和模式集成速度。您可以在一个引擎中管理多种数据类型，从而降低运维复杂性。对于从关系型数据库切换到 NoSQL 模型的团队来说，这可以节省大量精力。
- TinkerPop3 集成以实现高效 Upgrades: 此功能利用了 Apache TinkerPop3，它提供了一个强大的图计算框架。它改进了复杂数据集的升级流程和查询性能。开发人员可以受益于更快的分析速度和现有图数据的无缝迁移。此外，它还显著提高了查询遍历速度。
- 增强的查询规划器和执行： OrientDB 它包含一个高级查询规划器，可以优化查询的执行方式，从而确保更快的数据检索和更高的数据一致性。我曾用它来微调图遍历并降低生产应用中的延迟。它使开发人员能够更好地控制查询逻辑和性能指标。
- ACID 交易支持： 此功能可确保 Atom它确保跨操作的完整性、一致性、隔离性和持久性，并在并发事务期间保护数据完整性。您可以安全地执行多记录更新或图修改。对于需要强一致性的企业级应用程序而言，这一点至关重要。
下载链接： https://orientdb.org/
3) CouchDB
CouchDB 是一个围绕以下主题设计的开源 NoSQL 数据库 网络可访问性和可靠性它以 JSON 格式存储数据，并通过 HTTP 进行通信，因此天然兼容各种设备和平台。它的优势之一在于…… 多节点聚类这样即使在高负载下也能确保冗余和持续正常运行时间。
在探索的同时 CouchDB我发现它的复制和同步功能尤其令人印象深刻。在分布式环境测试中，它能够跨多个实例无缝同步数据，确保每个节点都能立即反映更新。这使得 CouchDB 对于希望创建容错性强、数据丰富的 Web 应用程序的开发人员来说，即使在离线或多个设备上也能完美运行，这款应用程序也是理想之选。
特色：
- 单个逻辑数据库服务器： CouchDB 它允许您在多个服务器或虚拟机上运行同一个逻辑数据库。此功能可确保数据在所有节点上保持一致和同步。我发现这种设置对于分布式测试环境尤其有用。它简化了管理并提高了容错能力。
- 与外部工具集成： 此功能允许 CouchDB 能够与 HTTP 代理服务器和负载均衡器等外部组件高效协作。您可以横向扩展应用程序，同时保持可靠的性能。它支持灵活的路由和流量分配。这种设计能够减少高负载场景下的停机时间。
- 身份验证和会话管理： CouchDB 它通过基于 Cookie 的登录提供安全的身份验证和会话管理。管理员和用户都可以轻松管理访问权限，这有助于实施强大的数据安全协议。它是合规性和安全应用程序测试的必备功能。
- 多节点 Cluster冗余存储： 多节点集群功能允许数据自动复制到多个节点。它确保数据冗余，并在硬件或网络故障时提供故障转移支持。无需额外工具即可实现高可用性。这有助于增强系统弹性并优化灾难恢复计划。
- RESTful HTTP API： CouchDB 它采用简洁的 RESTful HTTP API，几乎任何编程语言都能访问它。您可以使用标准的 HTTP 方法测试、查询和更新数据。这简化了基于 API 的测试工作流程。这种设计与现代 Web 和移动开发完美契合。
下载链接： https://couchdb.apache.org/
4）ArangoDB
ArangoDB 是一个意念波· 原生多模型数据库系统 它将文档模型、图模型和键值模型统一到一个强大的核心中。它提供了一个 声明式 AQL 查询语言这使我能够在单一框架内轻松比较不同的数据访问模式。我发现其集成架构非常适合构建灵活且可扩展的应用程序，而无需在多个数据库之间切换。
在测试时 ArangoDB我确实对它轻松处理关系型和非关系型查询的能力印象深刻。在我的一个项目中，它让我能够在保持事务完整性的同时管理基于图的关系。这种性能和多功能性的结合，使 ArangoDB 成为开发人员在统一系统中探索复杂数据关系的强大选择。
特色：
- 原生多模型数据库设计： ArangoDB 在单一引擎中支持键值模型、文档模型和图模型。此功能可帮助您使用统一的系统管理多种数据类型，从而降低集成复杂性和存储开销。我已高效地利用这种灵活性处理需要混合数据表示的项目。
- 可扩展数据库 Clustering： 此功能使 ArangoDB 能够在所有支持的数据模型上作为可扩展的数据库集群运行，从而确保在高查询负载下也能保持稳定的性能。您可以动态地添加或删除节点，这使其非常适合企业级或测试密集型应用。
- 跨数据中心复制： ArangoDB 允许您在一个数据中心内运行分布式数据库，并将其复制到另一个数据中心。此功能支持灾难恢复和异地冗余，并可提高远程团队的数据访问速度。它对于全球应用程序测试环境尤其重要。
- 高级安全和数据保护： ArangoDB 使用先进的安全协议和加密标准来保护您的数据。它包含基于角色的访问控制、TLS/SSL 支持和审计选项。这些功能确保合规性并防止未经授权的访问。对于处理敏感的类生产测试数据的 QA 团队来说，ArangoDB 是理想之选。
- 声明式查询语言（AQL）： ArangoDB 使用 AQL，这是一种声明式语言，旨在统一跨数据模型的查询。您可以无缝运行复杂的连接、筛选和聚合操作。它无需单独的系统即可改进数据关系测试。我发现 AQL 的语法对开发人员和测试人员来说都很直观。
下载链接： https://www.arangodb.com/
5) PostgreSQL
PostgreSQL 一 最可靠、最先进的开源数据库 支持两者 SQL 和 JSON 查询功能非常稳定，旨在高效处理复杂的工作负载。我最欣赏的是它的 面向对象的方法结合强烈的 多版本并发控制 和 高可用性——使其既适用于现代网络系统，也适用于企业级系统。
当我和 PostgreSQL我非常欣赏它在结构化数据和半结构化数据之间无缝衔接的能力。在数据分析设置过程中，它能够处理大型数据集而没有出现性能下降，并始终保持一致性。对于任何正在寻找强大、可扩展且对开发者友好的替代方案的人来说，它都是一个不错的选择。 MongoDB, PostgreSQL 具有卓越的灵活性和可靠性。
特色：
- 多版本并发控制（MVCC）： 此功能允许多个用户同时访问数据库而不会发生锁定冲突。它确保在高负载下也能保持高事务速度和数据一致性。我曾亲自使用 MVCC 对并发用户操作进行性能测试。即使在多用户环境下，它也能提供卓越的稳定性。
- 客户端-服务器网络 Archi結構： PostgreSQL 它采用稳健的客户端-服务器模型，将数据库逻辑与用户交互分离。您可以将多个客户端连接到单个服务器。 PostgreSQL 服务器安全可靠。这种设置非常适合分布式测试和数据模拟。它增强了可扩展性并简化了后端测试工作流程。
- 备用服务器和高可用性： 此功能通过维护备用服务器以支持故障转移，从而提供容错能力。它最大限度地减少了服务器中断或维护期间的停机时间。您可以轻松配置复制功能，以确保数据的持续可用性。此功能在测试关键任务系统以进行灾难恢复时尤为有用。
- 面向对象和 ANSI-SQL2008 兼容性： PostgreSQL 它支持现代面向对象特性，例如继承、自定义数据类型和存储过程。它还遵循 ANSI SQL 标准，因此可以轻松迁移或集成现有系统。您可以高效地执行复杂查询，而无需担心厂商锁定。这种兼容性简化了数据库测试和集成验证。
- JSON 和 NoSQL 支持： PostgreSQL 它支持使用 JSON 和 JSONB 格式的关系型和非关系型数据模型。这使得文档存储可以灵活地与结构化表格并存。您可以轻松模拟混合数据测试环境。它非常适合测试人员验证 API 和模式演变。
下载链接： https://www.postgresql.org/
6) Apache Cassandra
Apache Cassandra 是一个意念波· 高度可扩展和分布式的 NoSQL 数据库 专为无法承受停机时间的组织而设计。它以其……而闻名。 容错, 对等架构以及跨多个数据中心复制数据的能力。我发现它 分散式设计 即使在大规模部署中，也能非常有效地确保数据不间断可用性。
在一个使用案例中，我使用了 Cassandra 为了模拟多节点架构，其中每个节点独立处理请求。性能稳定，即使在高负载下也没有出现瓶颈。这使得 Cassandra 对于以下应用场景来说，这是一个绝佳的选择： 可扩展性、高可用性和 实时响应能力 是任务关键型的。
特色：
- 数据复制实现容错： Apache Cassandra 它会自动将数据复制到多个节点以维持容错能力。这确保了任何单点故障都不会影响数据可用性。我已在集群环境中测试过，它始终能提供高弹性。对于需要不间断运行的系统而言，它是理想之选。
- 消除网络瓶颈： 每个节点 Cassandra 集群独立运行，避免集中控制。这种设计消除了网络拥塞和延迟瓶颈，可以横向扩展而不会降低性能。在测试大规模分布式应用程序时，这种设计尤其有用。
- 第三方集成和服务支持： Cassandra 支持多种第三方工具和托管服务提供商。您可以集成 Prometheus 或 Grafana 等监控工具，以获得更佳的可观测性。这种灵活性增强了测试期间的运维透明度，并帮助质量保证工程师实时验证性能指标。
- 灵活的复制选项： Cassandra 允许您在同步和异步复制模式之间进行选择。此功能可帮助您控制数据一致性和写入延迟。您可以定制复制策略以匹配特定的测试场景。这有助于测试人员有效地模拟真实生产环境。
- 可调一致性模型： 您可以为每个操作配置一致性级别，从而平衡速度和准确性。此功能有助于在测试期间模拟各种业务场景。我曾使用它来评估系统在不同一致性阈值下的行为。它能够提供关于延迟和可靠性之间权衡取舍的真实见解。
下载链接： http://cassandra.apache.org/
7) IBM Cloudant
IBM Cloudant 是一个意念波· 分布式数据库管理系统 旨在大规模处理 Web 和移动应用程序数据。它基于……构建。 JSON 文档结构，提供 实时同步 跨多个数据中心运行。最让我印象深刻的是它能够…… 复制数据的可读和可写副本 即使在高流量情况下，也能无缝实现高可用性和零数据丢失。
我用的时候 云雾缭绕 在多区域应用模拟中，我发现它的性能极其稳定。内置的 MapReduce 和全文搜索 大大加快了查询大型数据集的速度。它与……的兼容性 Apache (阿帕奇) CouchDB APIs 也简化了集成。这使得 Cloudant 成为寻求卓越解决方案的开发人员的绝佳选择。 云原生、容错 数据存储解决方案。
特色：
- 多区域 Cluster 部署： IBM Cloudant 将所有实例部署在跨多个可用区的集群上。此功能可确保容错能力，并在发生故障时实现零停机时间。即使在高负载下，也能保持不间断的数据访问。它是测试弹性云应用程序的理想选择。
- 跨数据中心 Sync时代化： Cloudant 可在多个数据中心同步和复制数据的可读和可写副本，从而为分布式应用程序提供全球可用性并降低延迟。我曾在负载测试中使用过它，它能高效地处理并发读取操作。这有助于测试团队有效地验证多区域故障转移行为。
- 内置查询和搜索功能： 您可以利用内置的键值存储、MapReduce 处理、全文搜索和地理空间查询来增强应用程序。这些工具简化了高级数据分析和筛选，无需外部查询引擎。在测试分析或基于位置的系统时，此功能极具价值。
- 灵活的 JSON Schema 和强大的 API： Cloudant 提供灵活的 JSON 模式结构，能够适应不断变化的数据需求。它还提供与 Apache 兼容的 RESTful API。 CouchDB 为了便于集成，这使得测试 API 响应更加简单快捷，同时也减少了产品迭代过程中出现的模式迁移问题。
- 离线数据 Sync 移动支持： Cloudant 具备离线数据同步功能，即使没有网络连接也能确保移动应用正常运行。重新连接后，所有更改都会无缝同步。我在网络不稳定的情况下测试移动应用时发现这项功能非常实用。对于混合或跨平台测试环境而言，这无疑是一项巨大的优势。
下载链接： https://www.ibm.com/cloud/cloudant
8) DynamoDB
DynamoDB，开发 Amazon，是一个 无服务器 NoSQL 数据库 它可根据应用程序需求自动扩展。它支持 键值和文档数据模型即使在企业级规模下也能提供低延迟性能。我尤其对以下几点印象深刻： DynamoDB 加速器（DAX） 在我的测试环境中，查询响应时间显著提升。
在我的一个测试设置中， DynamoDB“ 内存缓存 和 自动备份 无需人工干预即可确保平稳安全的操作。与……的集成 AWS Lambda 也让事件驱动型工作流更容易自动化。对于需要的开发人员来说 速度、可扩展性和 免手动管理, DynamoDB 提供真正可靠且灵活的数据库环境。
特色：
- 支持键值和文档数据模型： Amazon DynamoDB 它同时支持键值对和文档型数据结构。这种灵活性使您能够为不同的应用程序设计可扩展的、无模式的数据库。这在测试可变数据模型时尤其有用。我曾将其用于动态应用程序测试，因为这类应用程序的结构会频繁变化。
- 加速读取性能 DynamoDB 加速器（DAX）： 此功能利用内存缓存实现微秒级读取响应时间，非常适合对延迟要求极低的读取密集型工作负载。您可以在性能测试期间轻松验证响应时间。它还能减轻主数据库的压力，从而提高整体吞吐量。
- 与 AWS Lambda 集成以实现事件触发： DynamoDB 它与 AWS Lambda 无缝集成，可实现数据变更的自动触发。您可以模拟实时工作流，无需人工干预。此设置有助于测试人员验证事件驱动架构。它还支持对现代微服务应用程序进行端到端测试。
- 利用二级索引进行灵活查询： 您可以定义二级索引，以便在不扫描整个表的情况下查询任何属性。此功能提高了分析型和搜索驱动型应用程序的灵活性。我已利用此功能优化了涉及数据筛选器的回归测试用例。它确保了在大数据集上实现高效的查询性能。
- 自动扩展和按需容量： DynamoDB 可根据流量需求自动扩展吞吐量，无需手动配置，防止资源过度使用。您可以有效地测试各种负载场景。此功能可确保在用户活动出现不可预测的峰值时也能保持稳定的性能。
下载链接： https://aws.amazon.com/dynamodb/
9) CockroachDB
CockroachDB 是一个意念波· 分布式开源 SQL 数据库 灵感来自 Google 扳手。它旨在交付 ACID交易，确保 强一致性 跨分布式环境。我很欣赏它的架构允许你这样做。 水平缩放 同时保持ping 查询结果可靠且可预测。
当我部署时 CockroachDB 在模拟的多区域环境中，其弹性表现非常出色——即使模拟节点故障也没有中断运行。 容器化支持 部署变得轻松便捷，区域间的数据复制也十分顺畅。这使得 CockroachDB 非常适合建造 关键任务应用程序 需要持续正常运行时间和全球可用性。
特色：
- 具有 ACID 事务的分布式 SQL 系统： CockroachDB 它提供了一种完全分布式的 SQL 数据库架构，同时保持了 ACID 合规性。即使在节点或网络故障的情况下，该特性也能确保数据完整性。我发现它强大的事务保证非常适合对分布式应用程序进行压力测试。它简化了在多节点系统中维护数据一致性的复杂性。
- 为业务关键型应用提供持续可用性： CockroachDB 凭借其自愈架构，可确保近乎零停机时间。当节点发生故障或集群扩展时，它会自动重新平衡数据。对于需要全天候运行的应用，您可以信赖此功能。它为测试高可用性系统行为和故障转移响应提供了切实可行的基础。
- 支持容器化部署： 你可以部署 CockroachDB 该功能可在 Docker 和 Kubernetes 等容器化环境中无缝运行，简化了 CI/CD 流水线和集成测试，并允许团队复现真实的生产环境拓扑。对于测试可扩展微服务系统的 QA 专业人员而言，此设置尤为有效。
- 多数据中心和多区域部署： CockroachDB 它支持跨多个区域和数据中心的数据分发，从而实现全球弹性。无论用户身处何地，都能确保低延迟访问。您可以有效地测试跨区域复制和延迟控制。这有助于在各种网络条件下模拟真实世界的分布式工作负载。
- 自动分片和重新平衡： 此功能可自动对数据进行分区并跨节点重新分配，以保持最佳性能。它最大限度地减少了扩展所需的人工操作。您可以模拟负载测试场景来监控实时负载均衡情况。对于需要弹性伸缩和故障隔离的应用而言，此功能至关重要。
下载链接： https://www.cockroachlabs.com/
为什么要寻找 MongoDB 备择方案？
许多开发者都在寻找 MongoDB 替代品 因为他们需要更高的灵活性、性能或成本效益。 MongoDB 虽然功能强大，但对于大型或高事务处理量的应用程序来说，其扩展和管理可能会变得复杂。一些用户发现它的 许可限制 和 数据一致性问题 具有挑战性。其他人则寻找提供以下功能的数据库。 更强大的查询能力, 更好的水平缩放 或 原生 SQL 支持开源替代方案，例如 PostgreSQL, ArangoDB和 Cassandra 提供多种模型——文档型、图形型或列型——以满足不同的项目需求。选择合适的方案有助于团队更好地控制、提高可靠性和性能，从而打造现代化的数据驱动型应用程序。
如何选择合适的 MongoDB 您的项目是否有其他替代方案？
选择正确的 MongoDB 替代 这取决于项目的数据结构、性能目标和可扩展性需求。首先分析应用程序如何处理数据——它是否需要 文件, 图形 或 相关的 建模。评估多少 一致性 和 可用性 对你的工作量有影响。
以下是一些需要考虑的关键因素：
- 数据模型兼容性： 选择一款符合您的数据关系和查询要求的工具。
- 性能要求： 考虑读写速度、延迟和缓存支持。
- 可扩展性： 选择一个能够随着用户需求无缝增长的数据库。
- 生态系统和支持： 如有需要，可寻求强大的社区支持或企业资助。
- 许可和费用： 确保软件符合您的预算和合规要求。
通过比较这些方面，您可以找到在速度、灵活性和可靠性之间取得平衡的最佳方案，以满足您的项目需求。
总结
在我的探索中 MongoDB 在众多替代方案中，我发现了几款出色的数据库，它们为各个级别的开发人员提供了卓越的可扩展性、可靠性和灵活性。以下是我最推荐的三款值得考虑的数据库：
- 重新思考数据库: 我发现 RethinkDB 在构建实时应用程序方面非常直观。它对实时查询的支持以及与 Web 框架的轻松集成，使得数据同步变得轻而易举，从而缩短了动态应用程序的开发时间。
- OrientDB: OrientDB 它展现出的多模型灵活性和强大的图数据库功能给我留下了深刻的印象。它能够高效地处理复杂的关系，并为大型企业级项目提供卓越的速度和性能。
- CouchDB: CouchDB 它以可靠的数据复制和基于 JSON 的存储而脱颖而出。我喜欢它简洁的 HTTP/REST API 和容错设计，这使其成为分布式、全天候 Web 应用程序的实用选择。
