MySQL vs. MongoDB für 1000 Lesevorgänge: Welche Datenbank schneidet besser ab?

MySQL- und MongoDB-Leistungsdebatte: Ein 1000-Reads-Vergleich

Hintergrund:

MongoDB hat erlangte als dokumentenbasierte Datenbank große Aufmerksamkeit, was zu einem Vergleich mit der etablierten relationalen Datenbank MySQL führte. In diesem Artikel werden die Leistungsunterschiede zwischen diesen beiden Systemen bei 1000 Lesevorgängen untersucht.

Methodik:

Eine Tabelle mit dem Namen „posts“ wurde in MySQL mit 20 Millionen erstellt Datensätze erfasst und im Feld „id“ indiziert. Die gleichen Daten wurden auch in eine MongoDB-Sammlung geladen. Ein benutzerdefiniertes PHP-Skript wurde verwendet, um zufällige Lesevorgänge aus beiden Datenbanken gleichzeitig durchzuführen.

Ergebnisse:

Überraschenderweise zeigten die Ergebnisse, dass MongoDB nur einen geringfügigen Geschwindigkeitsvorteil gegenüber MySQL aufwies . Die Abfrageausführungszeit für 1000 Lesevorgänge war in MongoDB etwa 1,1-mal schneller.

Mögliche Erklärungen:

Dieses unerwartete Ergebnis widerspricht der Wahrnehmung der überlegenen Leistung von MongoDB bei leseintensiven Lesevorgängen Operationen. Hier sind einige mögliche Erklärungen:

• Normalisierte vs. denormalisierte Daten: MySQL verwendete ein normalisiertes Schema, während MongoDB verwandte Daten in einem einzigen Dokument speicherte. In diesem Szenario bot der denormalisierte Ansatz von MongoDB keine wesentlichen Leistungsvorteile.
• IO-Effizienz: MySQL musste mehrere Indexsuchen und Datenlesevorgänge aus 20 verschiedenen Tabellen durchführen. Im Gegensatz dazu führte MongoDB eine einzelne Indexsuche durch und rief ein einzelnes Dokument ab, was zu deutlich geringeren E/A-Vorgängen führte.
• Speicherverbrauch: Die 20 Tabellen in MySQL verbrauchten möglicherweise mehr Speicher für die Indizierung und Speicherung Daten, während MongoDB alle Daten in einer einzigen Sammlung konsolidierte und so den Speicher reduzierte Overhead.

Fazit:

Während MongoDB in bestimmten Anwendungsfällen bestimmte Vorteile bietet (z. B. beim Umgang mit unstrukturierten oder stark vernetzten Daten), ist dies nicht der Fall Stellen Sie MySQL bei allen leseintensiven Workloads unbedingt in den Schatten. Die Wahl zwischen diesen Datenbanken sollte von der spezifischen Datenstruktur und den Abfragemustern der Anwendung abhängen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMySQL vs. MongoDB für 1000 Lesevorgänge: Welche Datenbank schneidet besser ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!