Performances de lecture MySQL vs MongoDB : quand les bases de données relationnelles surpassent-elles les bases de données documentaires ?

MySQL et MongoDB : comparaison des performances pour les opérations de lecture

Dans une quête d'optimisation des performances, vous avez effectué une comparaison approfondie entre MySQL et MongoDB , deux systèmes de bases de données populaires. Malgré vos attentes, les résultats ont été surprenants. Les performances de MySQL étaient comparables à celles de MongoDB dans un scénario impliquant des opérations de lecture aléatoire sur un grand ensemble de données.

Examen des résultats

La clé pour comprendre le résultat réside dans les similitudes entre l'organisation des données et les modèles de requête utilisés dans les deux bases de données. La supériorité supposée de MongoDB découle de sa capacité à prendre en charge des modèles de données qui diffèrent considérablement des structures relationnelles traditionnelles.

Données relationnelles par rapport aux données documentaires

Dans votre expérience, le MySQL Le tableau suivait un modèle relationnel, avec des lignes représentant des enregistrements individuels et des colonnes représentant des attributs. La collection de MongoDB, en revanche, fonctionnait sur un modèle basé sur des documents, dans lequel les documents encapsulaient l'intégralité des données d'une entité.

Implications sur les performances de lecture

Pour récupérer une entité complète à partir d'une base de données relationnelle comme MySQL, plusieurs recherches d'index et extractions de données sont généralement nécessaires, chacune impliquant des tables distinctes. Dans ce cas, la dépendance de MySQL à l'égard de plusieurs index et d'une distribution de données fragmentée (en raison de la normalisation) a entraîné environ 20 fois plus d'opérations d'E/S.

Avantage de MongoDB

Dans En revanche, la flexibilité du schéma de MongoDB vous a permis de modéliser les données d'entité comme un seul document au sein d'une collection. Cela vous a permis d'accéder à l'intégralité de l'entité avec une seule recherche d'index et une seule récupération de page, minimisant ainsi considérablement le nombre d'opérations d'E/S.

Conclusion

Pendant que MongoDB peut en effet offrir des performances supérieures dans certains scénarios, votre expérience démontre qu'il n'est pas intrinsèquement plus rapide dans tous les cas. Le facteur clé est l’organisation des données et le modèle de requête. Si vos données s'intègrent bien dans un modèle relationnel et que vos requêtes suivent des modèles similaires, les performances d'E/S optimisées et l'écosystème mature de MySQL peuvent égaler, voire surpasser, une base de données de documents comme MongoDB.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!