在包含多种数据结构的大型综合性应用系统中，数据的存储策略、如何提高存取速度和高效率的数据处理是系统面临的重要问题。Oracle的分布式实时应用集群提供了海量数据的存储策略，但管理复杂且软件成本较高。MongoDB作为NoSQL数据库体系中的一员，可实现海量数据的高效存取以及数据存储的自动扩容，为解决综合性应用系统中的数据存储提供了方案。　　本文以应用项目为背景，研究项目具有多种复杂业务、多数据结构、多种存储机制的应用特征，系统要求数据库具有高效的数据处理机制和良好的并发性，同时提供分布式存储的解决方案。　　实验对MongoDB和Oracle进行性能和资源消耗比对研究，分析二者在单点存储机制下的存取性能。同时实验纵向研究了MongoDB在不同数据量下的查询操作性能，并在千万数据量下测试MongoDB的插入、更新、查询的并发性能。针对分布式解决方案，测试了MongoDB的复制集与分片集群对典型数据操作性能的影响。结果表明，MongoDB呈现出高效的存取以及良好的并发性，分片集群提供了高可用的分布式存储方案。应用项目中可采用Oracle与MongoDB相结合的综合存储策略，将数据增长较快的集合存储在MongoDB中，充分发挥二者的性能优势。研究对于综合性强的实际应用中存储方案的决策很有实践意义。