读取一致性：默认情况下，MongoDB 提供平衡一致性和性能的“读取关注”级别。
当地的 （默认）：返回主服务器或辅助服务器的数据没有保证新鲜度。速度最快，但可能会从辅助节点返回过时的数据。
多数：读取返回已被大多数副本集成员确认的数据，从而提供更强的一致性，但延迟更高。
线性化：最强的读取关注点，保证读取操作能够看到成功确认的写入操作写入的所有数据。延迟最高。
数据建模复杂性：虽然无模式提供了灵活性，但如果管理不当，可能会导致“无模式”混乱。周到的数据建模对于避免非规范化陷阱、确保查询效率和防止数据不一致仍然至关重要。决定何时嵌入数据以及何时引用数据是一个关键的设计决策。
连接：MongoDB 没有原生的类似 SQL加入操作。虽然聚合框架的$查找stage 提供了类似 join 的功能，但对于高度规范化的数据，其效率通常低于关系 join。为了减少 join 需求，通常首选嵌入数据，但这可能会导致数据冗余。
非规范化：文档模型通性能。虽然这样做有益，但它可能会导致数据重复，并且需要谨慎处理更新操作，以维护非规范化字段之间的一致性。
存储开销：与高度规范化的关系模式相比，嵌入式文档和非规范化有时会导致文档大小更大，存储占用空间也更大。
锁定：MongoDB 使用各种锁定机 德国电话营销数据 制（例如，文档级锁定、集合级锁定、数据库级锁定（取决于操作和版本））来确保写入期间的数据一致性。虽然通常情况下效率较高，但大型更新操作或特定工作负载可能会遇到争用。
MongoDB 的演变和未来
MongoDB 不是静态的；它是一个快速发展的数据库，具有持续的改进和新功能：
多文档 ACID 事务：这是一个重要的里程碑，它为多个文档、集合甚至分片集群提供事务保证，解决了与关系数据库相比长期存在的批评。
变更流：允许应用程序访问发生的实时数据变化，从而实现反应式架构和微服务通信。
阿特拉斯：MongoDB 的全托管云数据库服务。Atlas 简化了部署、扩展和管理，提供高可用且安全的 MongoDB 集群即服务。它包含自动扩展、备份/恢复和强大的监控等功能。
地图集搜索：在 Atlas 中直接无缝集成基于 Lucene 的全文搜索功能，无需单独的搜索索引。
Atlas数据湖：允许使用 MongoDB 的查询语言直接查询存储在 S3 或其他云存储中的数据，并与数据湖集成。
领域（移动同步）：提供移动优先数据库，可在移动设备和 Atlas 之间自动同步数据，简化离线优先和协作移动应用程序开发。
时间序列集合：针对存储时间序列数据进行了优化，为物联网和监控应用程序提供高摄取率和高效查询。
这些进步表明 MongoDB 致力于扩展其功能、满足企业需求并简化各种部署模型中的开发人员体验。