MySQL et MongoDB : comparaison des applications dans les environnements de cloud computing-tutoriel mysql-php.cn

MySQL et MongoDB : Comparaison des applications dans un environnement cloud computing

Avec le développement rapide de la technologie cloud computing, de plus en plus d'entreprises ont commencé à migrer les tâches de stockage et de traitement des données vers l'environnement cloud. Dans un environnement de cloud computing, la base de données est un élément crucial. Cet article se concentrera sur la comparaison des applications et des performances de MySQL et MongoDB, deux systèmes de gestion de bases de données courants, dans des environnements de cloud computing, et fournira aux lecteurs des exemples de code pertinents.

MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles largement utilisé dans les applications d'entreprise traditionnelles. Il utilise le langage de requête structuré (SQL) pour la gestion des données et les requêtes. MySQL possède une architecture mature, de puissantes capacités de traitement des transactions et un support communautaire étendu. Dans un environnement de cloud computing, MySQL peut être déployé dans une machine virtuelle ou un conteneur et intégré à d'autres composants de la plate-forme de cloud computing.

MongoDB est un système de gestion de base de données orienté document connu pour son modèle de données flexible et son évolutivité. MongoDB utilise un format BSON (Binary JSON) de type JSON pour stocker les données et son propre langage de requête pour la manipulation des données. MongoDB excelle dans le traitement des données non structurées et semi-structurées et convient au Big Data et au traitement des données en temps réel. Dans un environnement de cloud computing, MongoDB peut être utilisé comme alternative aux bases de données NoSQL et convient aux applications Web et mobiles à grande échelle.

Ci-dessous, nous procéderons à une analyse comparative de MySQL et MongoDB en termes de stockage de données, de modèle de données, de traitement des données et de performances.

Stockage de données
MySQL utilise des tables pour stocker des données dans une base de données relationnelle. Chaque table contient plusieurs colonnes, chaque colonne a un type de données spécifique. Les tables sont liées et connectées via des clés primaires et des clés étrangères. MySQL prend en charge les fonctionnalités de transaction ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité), qui conviennent aux opérations de données complexes et aux exigences de cohérence des données.

MongoDB stocke les données dans la base de données documentaires sous forme de collections. Chaque collection contient plusieurs documents et chaque document est une collection de paires clé-valeur, similaire au format JSON. MongoDB fonctionne de manière atomique sur les documents, mais ne prend pas en charge les transactions entre documents. Le modèle de données de MongoDB est très flexible et peut stocker des données non structurées et semi-structurées.

Exemple de code 1 : exemple de stockage de données MySQL

CREATE TABLE customers (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    email VARCHAR(255)
);

INSERT INTO customers (name, email) VALUES ('John Doe', 'john@example.com');
INSERT INTO customers (name, email) VALUES ('Jane Smith', 'jane@example.com');

SELECT * FROM customers;

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Exemple de code 2 : exemple de stockage de données MongoDB

db.createCollection("customers");

db.customers.insertOne({name: "John Doe", email: "john@example.com"});
db.customers.insertOne({name: "Jane Smith", email: "jane@example.com"});

db.customers.find();

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Modèle de données
MySQL utilise des structures de table et des contraintes strictes pour définir le modèle de données. Les utilisateurs doivent prendre en compte la relation entre les tables et la cohérence des données lors de la conception de la base de données, et améliorer l'efficacité des requêtes en définissant des clés étrangères et des index. MySQL prend en charge les opérations de requête et de connexion complexes et fournit de riches fonctions d'agrégation et des procédures stockées.

Le modèle de données de MongoDB est sans schéma. Les utilisateurs peuvent stocker des documents de différents types et formats dans des collections en fonction des besoins des applications. La structure entre les documents peut être modifiée de manière flexible sans contraintes strictes. Cela rend MongoDB plus flexible et efficace en matière d'itération de données et de prototypage rapide. Cependant, il convient de noter qu'en raison de la nature sans schéma, les utilisateurs doivent être plus prudents lorsqu'ils apportent des modifications aux structures de données afin d'éviter toute incohérence des données.

Exemple de code 3 : exemple de modèle de données MySQL

CREATE TABLE orders (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    product_name VARCHAR(255),
    quantity INT,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(id)
);

SELECT customers.name, orders.product_name, orders.quantity
FROM customers
JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;

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Exemple de code 4 : exemple de modèle de données MongoDB

db.createCollection("orders");

db.orders.insertOne({
    customer_id: 1,
    product_name: "Product A",
    quantity: 10
});

db.orders.aggregate([
    {
        $lookup: {
            from: "customers",
            localField: "customer_id",
            foreignField: "_id",
            as: "customer"
        }
    }
]);

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Traitement des données
MySQL utilise le langage de requête structuré (SQL) pour le traitement des données et les requêtes. Les utilisateurs peuvent ajouter, supprimer, modifier et interroger des données via des instructions SQL, et utiliser des transactions pour maintenir la cohérence des données. MySQL fournit de puissantes fonctions d'agrégation et des procédures stockées pour répondre aux besoins de requêtes et de traitement de données complexes.

MongoDB utilise un langage de requête basé sur des documents pour le traitement des données. Les utilisateurs peuvent utiliser des opérateurs de requêtes riches et des pipelines d'agrégation pour interroger et traiter les données. Le langage de requête de MongoDB est plus flexible que SQL et prend en charge des fonctionnalités telles que les requêtes imbriquées, les opérations sur les tableaux et les requêtes de localisation géographique. Les utilisateurs peuvent également utiliser la fonction MapReduce de MongoDB pour le calcul et l'analyse de données à grande échelle.

Exemple de code 5 : exemple de traitement de données MySQL

UPDATE customers SET email = 'john.doe@example.com' WHERE id = 1;
DELETE FROM customers WHERE id = 2;

SELECT * FROM customers WHERE name LIKE 'J%';

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Exemple de code 6 : exemple de traitement de données MongoDB

db.customers.updateOne(
    { _id: 1 },
    { $set: { email: "john.doe@example.com" } }
);

db.customers.deleteOne({ _id: 2 });

db.customers.find({ name: /^J/ });

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Comparaison des performances
MySQL et MongoDB ont des caractéristiques différentes en termes de performances.

Les performances de MySQL sont excellentes lors du traitement de données à grande échelle et de requêtes simultanées élevées. Il prend en charge les opérations de requête et de jointure complexes et fournit des index riches et des optimiseurs de requêtes pour améliorer l'efficacité des requêtes. MySQL dispose de puissantes capacités de traitement des transactions et peut garantir la cohérence et la durabilité des données.

Les performances de MongoDB sont plus avantageuses lors de la lecture et de l'écriture de données non structurées à grande échelle. Son moteur de stockage utilise le mappage de mémoire et la technologie de lecture anticipée pour améliorer les performances de lecture. MongoDB prend également en charge le partitionnement et les clusters répliqués pour atteindre une évolutivité horizontale et une haute disponibilité des données.

Dans l'ensemble, MySQL est plus adapté aux applications d'entreprise traditionnelles et au traitement de données complexes, tandis que MongoDB est plus adapté aux applications Web à grande échelle et au traitement de données en temps réel.

Résumé :
Cet article effectue une analyse comparative de l'application de MySQL et MongoDB, deux systèmes de gestion de bases de données, dans des environnements de cloud computing. MySQL convient aux applications d'entreprise traditionnelles et au traitement de données complexes, tandis que MongoDB convient aux applications Web à grande échelle et au traitement de données en temps réel. Les lecteurs peuvent choisir le système de base de données approprié en fonction de leurs propres besoins et scénarios.

Référence :

https://dev.mysql.com/doc/
https://docs.mongodb.com/

(Remarque : l'exemple de code ci-dessus est uniquement à des fins de démonstration et ne constitue pas un code d'application complet. Lecteurs besoin de se référer au spécifique La situation s'agrandit et s'optimise)

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