“中国已经超越美国，成为全世界下载MongoDB次数最多的国家。” MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra在2019 MongoDB中国用户大会表示。

MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra

作为文档型数据库的鼻祖，MongoDB 在面向人工智能、物联网、数字化银行等新型应用方面表现出色，有力支撑金融、制造、汽车、零售等各个行业的数字化转型。

MongoDB 大中国区副总裁苏玉龙指出：“随着数字化浪潮的到来，各行各业的to C新型应用越来越多，MongoDB能更好地支撑这些数字化应用，显著提升开发效率。”

MongoDB 大中国区副总裁苏玉龙

迄今，MongoDB在全球100多个国家拥有13400多个客户，MongoDB社区服务器总下载次数超过6000万。诸如中国银行、平安科技、携程、中国信达等大量的中国企业都是MongoDB的忠实拥趸。目前，MongoDB已在中国建立从售前到售后的完整团队，以便更好地服务国内客户。

Alan Chhabra介绍，MongoDB的优势在于让用户更容易地管理和使用数据，智能地将数据放在需求的地方，并在任何地点都支持自由运行，不管是笔记本电脑、手机、主机还是公有云、私有云上均可以使用。

文档模型是MongoDB的一大特色。MongoDB 全球高级工程副总裁  Richard Kreuter认为，传统的表格式数据库已经不能适应当下的时代需求，MongoDB以文档的形式存储数据，简单直观、支撑动态模型，可灵活存储文字、视频、音频等各种结构化、半结构化、非结构化的数据。用户只需统一的平台来同时处理关系型数据库和非关系型数据库，而不再需要再采用多种数据库技术。

MongoDB 全球高级工程副总裁  Richard Kreuter

同时，MongoDB分布式架构为全球部署提供高可用性和可扩展性，满足世界任何地方的读写需求，各个区域互为读写、互为备份，可以轻松地在各个分片区域迁移数据。

在商业模式上，相比其他开源数据库，MongoDB采用由公司主导的商业运作模式，所获得的利润会反哺到研发中，确保整个开源社区的健康运转，未来也将在中国大力投入。

在本次用户大会上，MongoDB的众多客户当仁不让成为主角，纷纷现身说法。

国泰君安证劵股份有限公司CIO俞枫在接受记者采访时表示，国泰君安面向零售客户打造了“星服务”体系，针对不同星级不同标签的客户，提供精准、个性化的贴心服务。

据悉，券商的传统服务模式是基于投资顾问的点对点的线下服务，受限于人力成本，对投资者的覆盖面有限。现在，国泰君安能够将标准化的服务普惠到海量投资者，可以提供千人千面的智能化线上服务。比如，当客户开户时，系统会探知客户的场景和行为，为用户贴上相应的标签。在完成开户举动前，根据用户的偏好及时推送合适的产品。

这一系列过程涉及到海量数据实时计算，国泰君安选择了MongoDB，正是看中其在海量数据实时高速读写方面的优势。

“我们拥有3000万用户，其庞大的数据量是传统的数据库很难支撑的。MongoDB采用分片技术，对于大容量高速计算，可以按照业务类型把数据存储在不同的文档里，然后根据需要从各个文档中读取和查询，解决了实时计算、客户一致性问题，可对海量非结构化数据进行快速存储和读取。”

泰康保险数据中心系统部资深数据库专家王丰则对MongoDB的扩展性表示了极大认可。

“过去几年公司正在向互联网业务转型，传统的关系型数据库主要是对内的，随着大量外部互联网用户的接入，数据库必须能支持高可用平滑的扩展。”

为此泰康保险采用了MongoDB来支撑互联网产品的客户中心和订单中心，应对迅猛增长的数据量。

“我们每个月新增200万订单，而且经常要推出新的险种产品，业务需求变化灵活，数据模型不确定。MongoDB具有动态扩容能力，能快速导入各种类型不同数据源的数据，很好地解决并发量大的问题。传统数据库采用分表方式，需要在各个表格里根据客户ID抓取多张保单。MongoDB文档模式让保单可以作为文档就存储在相应的客户ID中，读取非常迅速。”

招商银行的个贷系统也采用了MongoDB，主要用于支撑O2O 线上线下的两大流量产品闪电贷和消费贷，实现一键申请、一键放贷。

招商银行个贷系统开发经理杨志宇表示，招行在15年启用了移动端平台，用户在线下申请贷款，也是从线上入口进入。贷款审批要求达到t+0的效果，即当天都能给用户呈现审批结果。

“一个客户贷款的所有相关信息，传统的数据库可能分布在100个表上，要根据最终目标来找所需的表格。而且每次的需求不同，就需要写定制化的代码，很难覆盖所有的数据场景。MongoDB就相当于把这些信息都写在两张纸上，可以聚合客户贷款相关的所有数据，想要的字段都可以聚合，数据来了就可以放进去，快速地分析和处理。”

杨志宇透露，在采用了MongoDB后，团队的开发周期从3个迭代缩短到1个迭代，大大降低了人力成本，提高了开发效率。

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