作 为NoSQL的一个重要类型，文档型NoSQL通常被认为是最接近传统关系型数据库的NoSQL。文档型NoSQL的核心是数据嵌套，这种设计可以从某种 程度上大大简化传统数据库复杂的关联问题。同时由于摆脱了关系模型里面的强一致性限制，文档型NoSQL还可以做到水平扩张与高可用。相比其他的 NoSQL类型，文档型NoSQL的应用范围要广泛的多。
常见的文档型NoSQL包括MongoDB、CouchDB等，其中MongoDB是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替 代传统的关系型数据库或键/值存储方式，MongoDB使用C++开发，提供了很多功能，如面向集合的存储、动态查询、完整的索引支持、查询监视、复制及 自动故障转移、高效的传统存储方式、自动分片以支持云级别的伸缩性。
SequoiaDB(巨杉数据库)作为文档型NoSQL家族中的新成员，其企业级的新特性颇受关注。根据SequoiaDB官网的描述，该数据库在提供 文档类JSON接口的同时，能够替代HBase作为Hadoop的存储引擎。与MongoDB相比，其Hadoop接口较为完善。因此，本文将 MongoDB与SequoiaDB两款文档型NoSQL同时进行测试，对比两者的功能和性能。
一、测试环境
本次测试基于的环境是6台刀片机，每台的配置为4核AMD Opteron 2378 2.4GHz，内存4GB的服务器，2x150GB Raid 0本地磁盘。操作系统使用SLES 11SP2(Kernel:3.0.13-0.27-default x86_64)。
MongoDB部署在6台刀片机上，每台物理机作为一个单节点Shard。其中两台物理机还部署了Config Server，另外一台物理机部署了mongos进程。
SequoiaDB部署在6台刀片机上，每台物理机作为一个单节点复制组，其中两台物理机还部署了编目节点，另外一台物理机部署了协调节点。
MongoDB与SequoiaDB均使用“id”作为分区键字段，每条记录平均550字节，均采用手工指定分区方式分区。
二、主要功能对比
三、命令行操作对比
以下命令行完成创建表(集合)、插入数据、查询数据、删除表(集合)四种操作。
1、MongoDB
2、SequoiaDB
四、主要性能对比
1、单节点单线程场景
测试环境：1台刀片机，SequoiaDB/MongoDB为独立模式。
录入场景：使用单线程本地TCPIP连接，插入1亿条记录。
查询场景：使用单线程本地TCPIP连接，使用集合扫描1亿条记录，返回最后一条。
(1)数据录入
X轴代表数据库内包含的记录总数，Y轴代表数据库每秒插入记录数量。
(2)数据录入(平均)
Y轴代表数据库平均每秒插入记录数量。
(3)数据查询
Y轴代表数据库平均每秒扫描记录数量。
(4)占用空间
Y轴代表插入1亿条记录后所占用的存储空间(单位MB)。
从以上测试结果可以看出，SequoiaDB在单节点、单线程的使用场景下，插入性能优于MongoDB，在查找某一特定记录方面MongoDB略快于 SequoiaDB，在特性方面，MongoDB的异步插入相当于批量插入，而SequoiaDB的压缩插入在比较占优势，性能相对自身的批量插入提高了 将近一倍，而空间节约就更加可观了。
2、多节点多线程环境
测试环境：6台HP刀片机，SequoiaDB/MongoDB为集群模式。
录入场景：每台机器使用5线程本地TCPIP连接(总共30线程)，总共插入1亿2千万条记录。
查询场景：每台机器使用5线程本地TCPIP连接(总共30线程)，每线程使用集合扫描1亿2千万条记录，返回最后一条。
(1)数据录入
X轴代表每条线程插入的记录总数，Y轴代表数据库单条线程每秒插入记录数量。
(2)数据录入(平均)
Y轴代表数据库单条线程平均每秒插入记录数量。
(3)数据查询
Y轴代表数据库单条线程平均每秒扫描记录数量。
(4)表扫描
X轴代表每条数据库中存在的记录总数，Y轴代表数据库单条线程每秒扫描记录数量。
(5)占用空间
Y轴代表插入1亿2千万条记录后所占用的总的存储空间(单位MB)。
在同等情况下，都采用6个分区和手动分区，MongoDB也禁用了balancer，对MongoDB和SequoiaDB共有特性进行对比测试。从以 上测试结果可以看出，SequoiaDB的插入性能在并发情况下也远远优于MongoDB，虽然MongoDB在查询特定记录方面还是略胜一筹，但是从引 入全表扫描的结果来看，一旦客户端查询并且取回记录集时，SequoiaDB优势突显。
五、总结
MongoDB和SequoiaDB作为文档型NoSQL的代表，在功能和性能表现上各有千秋。通过本次测试能够看出，MongoDB和 SequoiaDB的性能都很强劲，其中SequoiaDB更是表现不俗，相信在不久的将来SequoiaDB能够独当一面，打开企业级NoSQL市场的 局面。