比較 Cosmos DB、MongoDB 和 DynamoDB NoSQL 數據庫

這是一次實用、嚴肅的比較，重點關注全球規模、開發人員速度、成本控制和生態系統契合度。探索實時過濾器、交互式圖表和可視化決策樹，為您的應用程序找到正確的選擇。

全球規模 查詢靈活性 總體擁有成本和成本 多雲 離線和同步

快速拍攝

• 宇宙數據庫：交鑰匙全球分銷 + 一致性控制。如果您優先使用 Azure 並且需要全球範圍內的 SLA，那麼這是最好的選擇。
• MongoDB：豐富的查詢+多雲可移植性+離線領域/設備同步。最適合靈活性和復雜查詢。
• 動態數據庫：AWS 上的大規模+低運營+巨大的成本效率。最適合高吞吐量、鍵值工作負載。

GigXP 快速選擇

Azure 堆棧和全局寫入？宇宙數據庫。
多雲還是離線優先？MongoDB。
AWS 無服務器和尖峰規模？動態數據庫。

特性比較

按您關心的內容過濾

全球多主機 豐富的臨時查詢 高規模下的最低成本 多雲可移植性 無服務器/按需 強大的離線/移動同步 重置

互動圖表

能力概況（雷達）

功能熱圖 (1–10)

全球的詢問成本行動可移植性寫

“成本”≈成本效率； “Ops” ≈ 操作簡單性； “寫入” ≈ 持續寫入吞吐量。

吞吐量與相對每月成本指數

讀取/秒：1500 寫入/秒：500 平均項目大小 (KB)：1 區域 1235 模式 流量穩定 流量非常尖峰

視覺決策樹

你的主要限制是什麼？全球規模 · 查詢靈活性 · 成本 全球規模 + SLA Azure 優先 · 多區域寫入 查詢靈活性 分析 · GraphQL · 聚合 大規模成本 無服務器 · 流量高峰 選擇：Cosmos DB 可調一致性 · 全局寫入 選擇：MongoDB 聚合 · 多雲 · 領域 選擇：DynamoDB 按需 · 全局表

常問問題

我可以混合它們嗎？

是的。許多團隊使用多語言持久性：例如，用於大容量事件的 DynamoDB、用於內容和搜索的 MongoDB、用於具有更改源的 Azure 原生微服務的 Cosmos。保持邊界清晰並記錄數據所有權。

閱讀更多：比較 Azure 數據工廠、Synapse 和 Fabric 管道

以後遷移怎麼辦？

跨這些系統的遷移是可能的，但並非易事。優先選擇可移植的數據形狀 (JSON)，避免特定於引擎的功能，除非它們能提供巨大的價值，並保持攝入/出口管道方便。

深度研究模塊

一致性譜和多區域權衡

強 ⇄ 有界陳舊性 ⇄ 會話 ⇄ 一致前綴 ⇄ 最終。較低的一致性通常會改善地理部署中的感知延遲和可用性，但代價是潛在的讀取過時和衝突處理。

• 宇宙數據庫：內置五個級別；支持按請求覆蓋；提供多主機衝突解決（LWW/自定義）。
• MongoDB（圖集）：主節點處理寫入；來自輔助節點的讀取最終是一致的。全球集群使用區域分片來實現區域局部性。
• 動態數據庫：默認最終一致；強一致性讀取（同一區域）；全局表以最後寫入者獲勝的方式異步複製。

StrongSessionEventualCosmos：根據請求選擇Mongo：主要強，次要最終Dynamo：最終+可選強（區域）

場景手冊

全球 SaaS（多區域寫入）

挑選：Cosmos DB（多主+一致性級別）。替代：DynamoDB 全局表（如果是 AWS 原生）。

離線優先移動設備

挑選：MongoDB（領域/設備同步）。替代：應用同步 + DynamoDB。

流量高峰的無服務器

挑選：DynamoDB（按需）。替代：適用於突發工作負載的 Cosmos Serverless。

內容和搜索為主

挑選：MongoDB（豐富的聚合、文本搜索）。替代：帶有 Synapse Link 的 Cosmos（SQL API）。

物聯網攝取（高寫入）

挑選：DynamoDB（高寫入吞吐量）。替代：Cosmos 具有精心選擇的分區鍵。

混合/多雲

挑選：MongoDB（Atlas 或自託管）。替代：—

安全、合規性和運營矩陣

請始終驗證您的租戶/區域的區域合規性（例如，數據駐留）和認證（SOC、ISO、HIPAA）。

限制和配額（快速參考）

價值觀具有代表性；檢查您所在地區和 API 級別的當前文檔。

成本優化手冊

宇宙數據庫

• 選擇高基數、分佈良好的分區鍵；避免熱分區。
• 修剪索引策略（排除很少查詢的路徑）；更喜歡點讀取ID+ 分區鍵。
• 對於間歇性負載，請謹慎使用自動縮放或無服務器。
• 將在同一分區鍵下一起處理的項目放在一起。
• 利用 TTL 獲取臨時數據；使用 Synapse Link 進行分析以減輕繁重的查詢。

MongoDB

• 閱讀模式的設計文檔；避免超大型數組/嵌入式文檔。
• 創建匹配查詢謂詞和排序順序的複合索引；使用投影。
• 使用 Atlas Performance Advisor；將全文卸載到 Atlas Search。
• 歸檔冷數據；考慮區域分片來本地化區域流量。
• 調整連接池和超時；查看工作集與 RAM。

動態數據庫

• 喜歡單桌設計；預先模型訪問模式。
• 使用按需服務來應對不可預測的峰值；穩定時切換到配置+自動縮放。
• 避免掃描；為新的查詢模式添加 GSI；批量寫入/讀取。
• 考慮使用 DAX 作為熱讀路徑；壓縮大型屬性或將 blob 移動到對象存儲。
• 對於全局表，僅在需要限制複製成本的地方寫入。

遷移備忘單

MongoDB → Cosmos（Mongo API）

1. 使用的庫存功能（聚合階段、交易）；檢查 Cosmos Mongo API 兼容性。
2. 通過 mongodump/restore 或數據遷移工具導出/導入；驗證索引定義。
3. Benchmark RU 對熱門查詢收費；完善索引政策。

SQL → Cosmos（SQL API）

1. 非規範化數據：將相關數據嵌入到單個文檔中以減少連接。
2. 選擇一個均勻分佈請求的分區鍵（例如“userId”、“tenantId”）。
3. 使用 Azure 數據工廠或自定義腳本遷移數據。
4. 將查詢從 SQL 重寫為 Cosmos DB 的類似 SQL 語法。

任何 → DynamoDB

1. 首先對訪問模式進行建模。為所有查詢設計主鍵和 GSI。
2. 使用 AWS DMS 或自定義腳本進行數據遷移。
3. 重寫應用程序邏輯以使用 DynamoDB 的鍵值查詢模型。
4. 盡可能利用單表設計模式。