הכלל אצבע אומר שתשתמש מתי שאתה צריך, ולא בגלל שהעולם עובר לטרנד הזה או משהו כזה. אני לא מוותר על בסיס נתונים רציונלי לארגן את המידע שלי, וכן משתמש ב nosql מתי שאני צריך.

מתי אני צריך
caching , שליפה משרתי ram כלשהם לפי מפתח key index הרבה יותר מהיר מאשר מבסיס נתונים רציונלי. אבל חשוב לשים לב שהאפליקציה שלי יכולה לעבוד גם בלעדיהם.

שימוש אינטנסיבי במפה, לmongo יש פיצר נחמד שהוא נותן לחפש לפי פוליגונים, זה עזר לי הרבה שבניתי חיפש לפי מפה, ועבר הרבה יותר מהר מmysql .

אינדקסים מסובכים - לפעמים אני משתמש באינדקס מורכב על מנת להוציא ממנו נתונים שיעזרו לי לחפש ברציונלי במהירות, לדוגמא אני צריך לחפש את כל המקומות שבפריז שהשם שלהם מתחיל באות a ונגמר באות g , למונגו יש אחלה אינדקסים לזה, ממונגו אני מקבל רק את הids של מה שאני הולך אחכ לחפש בmysql בשאילתא פשוטה על ids.

לרוב כשמדובר על פרויקטים רגישים, כמו כאלה שמתעסקים בכסף, משתמשים בSQL.
תחשוב על זה לדוג' מערכת בנקאית שתשתמש בMONGO, ביצעת העברה מהחשבון שלך לחשבון שלי, שלחת פקודה לMONGO להוריד כסף מהמסמך שמייצג את החשבון שלך, ואז שלחת פקודה למונגו להוסיף את הסכום למסמך שמייצג את החשבון שלי. אם אחת הפעולות נכשלה, אז או שיצרת כסף יש מאין או שהעלמת כסף במקרה השני.
SQL מאפשר לך לבצע את 2 הפעולות הללו ולהתייחס אליהן כפעולה אחת וכך לשמור על "אטומיות" בין פעולות מרובות באמצעות טרנזקציה.

דוגמא לNOSQL היא כשאתה צריך לבצע פעולות פשוטות יחסית, היתרון שאני רואה במונגו זה שהוא גורם לך לחשוב בצורה פשוטה. בלי שאילתות מסובכות, אתה מנסה לעשות כמה שפחות פעולות על הDB (כדי לשמור על אטומיות), לא צריך בנאדם מומחה גדול (לרוב) שיתחזק לך את הסיפור, זה פשוט עובד. אפשרי תמיד להרחיב אותו ויש לך דרייברים נוחים להרבה שפות (במקרה שלי #C).

מה זה לא?
* הוא לא מיועד ל"מה שנקרא BigData". יש תרחישים על Small Scale Data שכדאי להשתמש ב-NoSQL, למשל אם אין סכמה ברורה למידע או שקשה להטיל אותו לטבלאות. מנגד יש תרחישים של Big Data ש-NoSQL הוא Big No עבורם, לדוגמה חישובים סיכומיים על כמות גדולה של מידע נפתרים הרבה פעמים ע"י מודלים רלציונים (Bigtable של גוגל, GreenPlum, Netezza של IBM ובאופן כללי קטגוריית ה-MPP).
* שימוש אינטנסיבי במפה/אינדקסים מסובכים - bmaorlo נתן דוגמאות ספציפיות מדוע mongo טוב לזה, וזה ממש לא נכון שבאופן כללי NoSQL טוב לאינדוקס טקטואלי או ליכולות Geospatial. לצורך העניין Cassandra, HBase, Couchbase הן דוגמאות ל-NoSQL שגרועים בזה. יש גם DBים רלציונים בעלי יכולות טקסטואליות טובות לדוגמה ורטיקה של חברת HP.

מבין התשובות התגובה האחרונה דייקה יותר כשאמרה שבסוף צריך לבחון את הצרכים העסקיים של האפליקציה, את האילוצים הטכנולוגים והפרויקטלים - ומהם לגזור החלטה כאשר אין תשובה אחת נכונה.

לגבי קריאה/כתיבה: קיימים NoSQL עם קצב הכנסה גבוה במיוחד כי התכלית שלהם לאגור מידע מהר ולאפשר עליו שליפות בסיסיות בלייב. לדוגמה Couchbase יכול להגיע לקצבי הכנסה של מיליוני רשומות בשנייה. יכולות התשאול על NoSQL בד"כ מצומצמות יותר, אגרגציות הרבה פעמים מתבצעות בצורה לא יעילה ואין תמיכה ב-JOINים. גם במקרה זה יש הרבה יוצא מן הכלל, אך נראה לי שהעמקתי יותר מדי.

לגבי פרויקטים קטנים: אם מדובר בפרויקט קטן או כחלק מתהליך פיתוח, אפשר להרים mongoDB בקלות על המחשב, להתחבר אליו ולעשות בדיקות. אם במסגרת הפרויקט הקטן אתה מבין שאתה יוכל לתאר את העולם היטב ע"י טבלאות, תבחר ב-DB רלציוני דוגמת mysql. אם הפרויקט הוא גדול, אז כאמור ההחלטה נהיית מורכבת ובד"כ לא תהיה כ"כ פשוטה.