以100gb的数据库为例：
Azure存储成本：605万英镑AWS上的MongoLab，1个节点成本：153.18英镑/m
我是不是错过了什么？计算错误？有人能在这里帮我收拾一下吗？我更愿意使用MongoLab，因为我非常喜欢node/mongoDB。但使用表存储似乎是一个更具成本效益的解决方案。
我知道Key/Value和Document store之间的区别，我更喜欢后者。
您需要考虑Azure表存储（ATS）是存储即服务。您不需要设置任何服务器来管理存储和相关的CRUD操作。这是由Azure为您处理的，因为ATS是一个庞大的多租户系统。你只需申请一个账户，收到一个端点（加上主密钥和副密钥），然后就可以出发了，每GB支付大约7美分（每10万笔交易支付一美分，这相当微不足道）。
使用MongoDB，您需要部署自己的服务器，无论是在AWS中还是在Azure中（或在本地或其他任何地方），以及配置存储。开箱即用，今天的云提供商没有本地MongoDB即服务产品。现在，您的成本基础远高于ATS，并且您负责备份/快照、MongoDB维护等。即使是基本的MongoDB部署也会花费至少两个虚拟机实例（由于周期性停机，不建议在生产中使用独立服务器）。最小的Azure实例为0.02美元/小时，即每月约14美元x2，最小占地面积约为30美元/月（这是一款内存不足1GB的低端虚拟机；它不会为您提供高性能MongoDB，但可能非常适合流量很少的网站或博客）。牺牲可用性，您可以以每月14美元外加存储成本的价格运行一个额外的小型实例（需要在耐用存储中，因此您所说的是每月7美分/GB/）。
现在，你提到MongoLab。他们确实拥有MongoDB即服务，并构建了一个多租户托管解决方案，他们的服务可在包括Azure在内的多个云上使用。他们收取的价格反映了他们在虚拟机实例、存储和带宽以及服务器维护、备份策略、支持、高可用性、监控等方面的投资。
我不会太在意存储成本是你唯一的决定因素。如果您需要执行任何类型的复杂查询，比如需要多个索引字段，那么使用ATS，您将需要构造额外的表来提供这些索引（或者您最终将执行分区扫描或表扫描来查找所需的内容）。MongoDB有一个非常强大的搜索和聚合引擎。如果你的应用程序需要这一点，你可能会在开发人员的时间上花更多的钱来设计和维护额外的表存储复杂性，而不是使用MongoDB并让你的应用"今天"运行。另一方面，如果你的数据非常适合表存储，在表存储中，分区+行键覆盖了你的绝大多数搜索案例，如果您可以利用实体组事务进行原子更新，那么您不仅应该考虑表存储的成本，还应该考虑其规模（每个存储帐户200TB）和性能。
我希望这能帮助。。。