Leseleistung von MySQL vs. MongoDB: Wann übertrifft relationale Datenbanken die Leistung von Dokumentdatenbanken?

MySQL und MongoDB: Leistungsvergleich für Lesevorgänge

Auf der Suche nach Leistungsoptimierung haben Sie einen gründlichen Vergleich zwischen MySQL und MongoDB durchgeführt , zwei beliebte Datenbanksysteme. Trotz Ihrer Erwartungen waren die Ergebnisse überraschend. Die Leistung von MySQL war mit der von MongoDB in einem Szenario mit zufälligen Lesevorgängen für einen großen Datensatz vergleichbar.

Untersuchung der Ergebnisse

Der Schlüssel zum Verständnis des Ergebnisses liegt in den Ähnlichkeiten zwischen die Datenorganisation und Abfragemuster, die in beiden Datenbanken verwendet werden. Die vermeintliche Überlegenheit von MongoDB beruht auf seiner Fähigkeit, Datenmodelle zu unterstützen, die sich erheblich von herkömmlichen relationalen Strukturen unterscheiden.

Relationale Daten vs. Dokumentdaten

In Ihrem Experiment ist MySQL Die Tabelle folgte einem relationalen Modell, wobei Zeilen einzelne Datensätze und Spalten Attribute darstellten. Die Sammlung von MongoDB hingegen basierte auf einem dokumentbasierten Modell, bei dem Dokumente die gesamten Daten für eine Entität kapselten.

Auswirkungen auf die Leseleistung

Zum Abrufen Da es sich um eine vollständige Entität aus einer relationalen Datenbank wie MySQL handelt, sind in der Regel mehrere Indexsuchen und Datenabrufe erforderlich, die jeweils separate Tabellen umfassen. In diesem Fall führte die Abhängigkeit von MySQL auf mehrere Indizes und die fragmentierte Datenverteilung (aufgrund der Normalisierung) zu etwa 20-mal mehr E/A-Vorgängen.

Der Vorteil von MongoDB

In Im Gegensatz dazu ermöglichte Ihnen die Schemaflexibilität von MongoDB, die Entitätsdaten als einzelnes Dokument innerhalb einer Sammlung zu modellieren. Dies ermöglichte Ihnen den Zugriff auf die gesamte Entität mit einer einzigen Indexsuche und einem einzigen Seitenabruf, wodurch die Anzahl der E/A-Vorgänge erheblich minimiert wurde.

Fazit

Während MongoDB Obwohl das System in bestimmten Szenarien tatsächlich eine überlegene Leistung liefern kann, zeigt Ihre Erfahrung, dass es nicht in allen Fällen von Natur aus schneller ist. Der Schlüsselfaktor ist die Datenorganisation und das Abfragemuster. Wenn Ihre Daten gut in ein relationales Modell passen und Ihre Abfragen ähnlichen Mustern folgen, können die optimierte I/O-Leistung und das ausgereifte Ökosystem von MySQL mit einer Dokumentendatenbank wie MongoDB mithalten oder diese sogar übertreffen.

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