MySQL vs MongoDB : mise en cache et persistance des données
MySQL vs MongoDB : Comparaison de la mise en cache et de la persistance des données
Introduction :
Dans le processus de développement, la base de données est un composant très important. Les bases de données relationnelles traditionnelles telles que MySQL et les bases de données non relationnelles apparues ces dernières années telles que MongoDB présentent des caractéristiques et des avantages différents en termes de mise en cache et de persistance des données. Cet article présentera la comparaison entre les deux en termes de mise en cache et de persistance des données, et démontrera les différences entre les deux à travers des exemples de code.
1. Mise en cache
La mise en cache est un moyen technique important pour améliorer les performances de lecture. MySQL et MongoDB ont des mécanismes de mise en cache différents.
Le mécanisme de mise en cache de MySQL est principalement implémenté via Query Cache. Lorsqu'une requête est exécutée, MySQL vérifiera d'abord si le résultat de la requête existe déjà dans le cache de requêtes. S'il existe, il renverra directement le résultat mis en cache, évitant ainsi les opérations d'E/S fréquentes. Cependant, le cache de requêtes de MySQL ne fonctionne que pour les requêtes identiques et ne fonctionne pas pour les requêtes dynamiques avec paramètres. De plus, le cache de requêtes comporte également certaines restrictions sur les opérations de mise à jour. Une fois qu'un enregistrement d'une table est mis à jour, tous les caches de requêtes associés dans la table seront effacés.
Le mécanisme de mise en cache de MongoDB stocke les données en mémoire et utilise l'algorithme LRU (le moins récemment utilisé) pour déterminer quelles données sont conservées en mémoire. Le mécanisme de mise en cache de MongoDB s'applique non seulement aux opérations de requête, mais également aux opérations de mise à jour et d'insertion. Comparé à MySQL, le mécanisme de mise en cache de MongoDB est plus flexible et efficace.
Les exemples de code suivants démontrent les différences de mise en cache entre MySQL et MongoDB.
Exemple de code de cache MySQL :
import pymysql # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test') cursor = conn.cursor() # 查询语句 sql = "SELECT * FROM users WHERE username='Alice'" # 开启查询缓存 cursor.execute("SET SESSION query_cache_type=1") # 执行查询 cursor.execute(sql) # 第一次查询 res1 = cursor.fetchone() print(res1) # 第二次查询,结果仍然从缓存中获取 cursor.execute(sql) res2 = cursor.fetchone() print(res2) # 更新数据 cursor.execute("UPDATE users SET age=30 WHERE username='Alice'") # 被更新后,缓存将被清空 # 第三次查询,结果来自于数据库 cursor.execute(sql) res3 = cursor.fetchone() print(res3) # 关闭连接 cursor.close() conn.close()
Exemple de code de cache MongoDB :
from pymongo import MongoClient # 连接数据库 client = MongoClient() db = client.test # 查询语句 query = {"username": "Alice"} # 执行查询 res1 = db.users.find_one(query) print(res1) # 执行查询,结果仍然来自于内存缓存 res2 = db.users.find_one(query) print(res2) # 更新数据 db.users.update_one(query, {"$set": {"age": 30}}) # 第三次查询,结果仍然来自于内存缓存 res3 = db.users.find_one(query) print(res3) # 关闭连接 client.close()
2. Persistance des données
La persistance des données fait référence au stockage permanent des données sur le disque pour garantir la durabilité des données. MySQL et MongoDB diffèrent également par la persistance des données.
MySQL utilise une base de données relationnelle traditionnelle et les données sont stockées sur le disque dur sous forme de tables. MySQL implémente la persistance des transactions via des fichiers journaux et écrit les journaux des opérations de transaction sur le disque pour garantir que les données ne seront pas perdues en cas de panne du système ou de panne de courant. De plus, MySQL prend également en charge la sauvegarde et la récupération des données pour garantir davantage la fiabilité des données.
MongoDB stocke les données sous forme de documents, et chaque document est une collection de paires clé-valeur. MongoDB améliore les performances de lecture en stockant les données en mémoire et utilise un moteur de stockage persistant pour garantir la persistance des données. Le moteur de stockage persistant de MongoDB utilise la copie sur écriture (WiredTiger) et les fichiers journaux (oplog) pour assurer la persistance des données. MongoDB prend également en charge les jeux de réplicas et les technologies de partitionnement pour améliorer encore la fiabilité et l'évolutivité des données.
Conclusion :
MySQL et MongoDB ont des caractéristiques et des avantages différents en termes de mise en cache et de persistance des données. Le mécanisme de mise en cache des requêtes de MySQL fonctionne exactement pour la même requête, tandis que le mécanisme de mise en cache de MongoDB est plus flexible et efficace. En ce qui concerne la persistance des données, MySQL garantit la fiabilité des données grâce aux fichiers journaux ainsi qu'à la sauvegarde et à la récupération, tandis que MongoDB assure la persistance et la fiabilité des données grâce à un moteur de stockage persistant et une technologie de partitionnement de jeux de réplicas. Les développeurs doivent prendre en compte des considérations globales basées sur des besoins spécifiques lors de la sélection d'une base de données.
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Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

Dans le développement PHP, le mécanisme de mise en cache améliore les performances en stockant temporairement les données fréquemment consultées en mémoire ou sur disque, réduisant ainsi le nombre d'accès à la base de données. Les types de cache incluent principalement le cache de mémoire, de fichiers et de bases de données. En PHP, vous pouvez utiliser des fonctions intégrées ou des bibliothèques tierces pour implémenter la mise en cache, telles que cache_get() et Memcache. Les applications pratiques courantes incluent la mise en cache des résultats des requêtes de base de données pour optimiser les performances des requêtes et la mise en cache de la sortie des pages pour accélérer le rendu. Le mécanisme de mise en cache améliore efficacement la vitesse de réponse du site Web, améliore l'expérience utilisateur et réduit la charge du serveur.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
