MongoDB数据建模适用于多种业务场景，包括网站数据、缓存、庞大的低价值数据、高伸缩性场景以及用于对象及JSON数据的存储。以下是MongoDB数据建模适用业务场景的详细介绍：
MongoDB数据建模适用业务场景
- 网站数据：MongoDB非常适合实时的插入、更新与查询数据，并具备网站实时存储数据所需的复制及高度伸缩的特性。
- 缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层，在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
- 庞大的、低价值的数据：使用传统的关系型数据库存取大量数据时，数据库的运行效率往往并不尽人意，而MongoDB的出现使这个问题迎刃而解，MongoDB非常适合庞大数据的存储。
- 高伸缩性的场景：MongoDB内置了MapReduce引擎，因此非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。
- 用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
MongoDB数据建模优势
- 灵活的数据模型：MongoDB是一个文档型数据库，可以存储灵活的、嵌套的数据结构，允许用户根据实际需求动态调整数据模式。
- 高性能读写：MongoDB使用了内存映射文件和磁盘持久化技术，提供了高性能的读写操作，支持水平扩展，可以通过添加更多的副本集节点来提高吞吐量和容错能力。
- 强大的查询语言：MongoDB提供了丰富的查询功能，支持嵌套文档查询、数组查询、地理空间查询和全文搜索等，并通过索引加速查询。
- 高可用性和容错性：MongoDB通过自动分片和复制集功能来实现高可用性和容错性，确保数据在多个副本节点上保持一致，当主节点故障时，副本节点会自动提升为主节点。
- 易于部署和管理：MongoDB提供了一套完整的工具链，包括命令行界面、可视化管理工具和监控平台等，使得部署和管理MongoDB集群变得更加简单和方便。
综上所述，MongoDB数据建模适用于网站数据、缓存、庞大的低价值数据、高伸缩性场景以及用于对象及JSON数据的存储等业务场景，并且具有灵活的数据模型、高性能读写、强大的查询语言、高可用性和容错性以及易于部署和管理等优势。