我们目前在生产中使用MongoDB作为缓存层和存储引擎，用于产品导入和操作产品数据。我们是一家电子商务公司，管理着超过200万个产品(1亿多个属性)，横跨10多个分销商，如果没有MongoDB，这项任务几乎是不可能的。

我在生产中使用CouchDB已经快2年了。没有迁移工作，因为项目直接从CouchDB实现开始。它作为一个数据库，存储单个电子产品从开始到包装的数据。

由于我们销售的传感器对精度有很高的要求，我们在不同的阶段做了大量的测试，所有这些都将存储在CouchDB上的一个文档中。

我从我的经验中学到了一些学习曲线，那就是充分利用视图(也称为永久视图)。视图应该是数据库中经常被调用的部分的“小过滤器”。

我的CouchDB数据库不像其他大公司那样疯狂。但到目前为止，我做得还不错。目前我有24000个700MB的文档。

我喜欢CouchDB的特性是“复制”，“存储文档的修订”。

我读了很多关于MongoDB的好评，如果有机会，我想尝试一下。

就生产而言，无缝故障转移/恢复都需要一个保姆 1- Couchbase，没有无缝的故障转移/恢复，需要人工干预。重新平衡需要太多时间，如果丢失多个节点，风险也会很大。

2- Mongo与shards，数据恢复从松散的配置服务器，不是一个容易的任务

BBC和meebo.com在生产中使用CouchDB，我的一个客户也是如此。 下面是在野外使用Couch: CouchDB的其他用户的列表

主要的挑战是知道如何组织文档，并停止从关系数据的角度思考问题。

我对MongoDB一无所知，但从CouchDB常见问题解答:

CouchDB准备好投入生产了吗? 是的，请参阅InTheWild以获得使用CouchDB的部分项目列表。另一个很好的概述是CouchDB案例研究

还有一些链接:

回复:当前CouchDB状态? SimpleDB, CouchDB和其他“新”数据存储-反馈

我们将CouchDB作为MySQL的替代品运行在我们的商店(70.0000个商品/商店，所有商品的属性总数为400万个，商品之间的交叉连接)。

我们的目标是:

从master-db轻松复制到具有不同文档的多个客户端。 快速预计算数据，比如“这个属性和那个过滤器有多少部分符合这些条件”

事实:

我们的商店现在运行得比使用MySQL快得多(MySQL数据库需要额外的1-3天的预计算(因此每月更新两次)，使数据为产品计数和过滤做好准备，CouchDB需要5个小时，所以我们可以每晚更新产品数据) 设置(过滤)数据分布和备份到商店节点是快速和容易的

但也:

Understanding map/reduce and the limits of not having joins is quite hard No operation on data like "delete where" or "update where" without external programs Replication works well, unless there is a problem; then it's really hard to find out what was the reason (for beginners) The installation of CouchDB without binaries (yes there are a some in the wild, but not for every OS/version) could be hard, if you are not a Linux geek. But the CouchDB Community is helpful (#couchdb), and luckily there are companies out there (cloudant, iriscouch) that offer services from free to big business. CouchDB is moving forward, so there are a lot of changes (improvements) going on that might change they way you work. But basic things remain stable.

结果是: MySQL作为数据创建和维护的数据库是可靠的，易于理解和处理。我认为我们不会改变这一点。 但我也不想错过CouchDB视图的强大功能和复制设置的便利性。

在工作了几个月之后，生产沙发有时会因为错误配置和忘记日志(视图构建花费太长时间或挂起，复制停止)而造成麻烦，但从未丢失数据，并且总是可以轻松重置。