MongoDB と SQL ステートメントの比較と適切なデータベースの選択方法?
今日のソフトウェア開発の世界では、プロジェクトの成功には適切なデータベースを選択することが重要です。データベースを選択するとき、開発者は通常、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースという 2 つの主な選択肢に直面します。これら 2 種類のデータベースの代表的なものとして MongoDB と SQL がありますが、この記事ではこれらを詳細に比較し、適切なデータベースを選択する方法についていくつかの提案を提供します。
MongoDB と SQL の比較
- データ モデル
MongoDB は、BSON (バイナリ JSON) 形式を使用してデータを保存するドキュメント データベースです。コレクションを使用してドキュメントを保存します。各ドキュメントは、キーと値のペアまたはキーと配列と値のペアで構成されます。 MongoDB のドキュメント モデルは、リレーショナル データベースのように事前にデータ テンプレートを定義する必要がなく、フィールドを自由に追加または削除できるため、非構造化データに対して非常に有利です。
SQL は、テーブルを使用してレコードを保存するリレーショナル データベースです。各テーブルには行のセットが含まれており、各行には同じ列が含まれます。 SQL では、テーブルを定義するときにデータ列の型を明示的に決定する必要があり、列を追加または削除する場合はテーブルを変更する必要があります。
- クエリ メソッド
MongoDB のクエリ メソッドは、従来の SQL クエリとは大きく異なります。 MongoDB は、JavaScript に似た構文を持つ「クエリ式」と呼ばれるタイプを使用して、「クエリ ドキュメント」と呼ばれる JSON 形式のクエリ ステートメントを使用します。 MongoDB のドキュメント構造は非常に柔軟であるため、複雑なネストされた混合クエリを使用して柔軟にデータを取得できます。
SQL は、構造化照会言語 (構造化照会言語) を使用して、SQL 照会ステートメントを記述して照会を実行します。 SQL は、テーブル間の複雑な接続クエリの実行に特に優れており、COUNT、GROUP BY、HAVING などの高度なクエリ ステートメントをサポートしています。
以下は単純な比較です:
MongoDB クエリ:
db.users.find({ age: { $lt: 30 } })
SQL クエリ:
SELECT * FROM users WHERE age < 30;
- データの整合性
- スケーラビリティ
- データ構造
- データベースのパフォーマンス
- スケーラビリティ
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient; const assert = require('assert'); const url = 'mongodb://localhost:27017'; const dbName = 'myproject'; const client = new MongoClient(url); client.connect(function(err) { assert.equal(null, err); console.log("Connected successfully to server"); const db = client.db(dbName); const collection = db.collection('documents'); const insertDocuments = function(callback) { const collection = db.collection('documents'); collection.insertMany([ {a : 1}, {a : 2}, {a : 3} ], function(err, result) { assert.equal(err, null); assert.equal(3, result.result.n); assert.equal(3, result.ops.length); console.log("Inserted 3 documents into the collection"); callback(result); }); } const findDocuments = function(callback) { const collection = db.collection('documents'); collection.find({}).toArray(function(err, docs) { assert.equal(err, null); console.log("Found the following records"); console.log(docs) callback(docs); }); } insertDocuments(function() { findDocuments(function() { client.close(); }); }); });
const mysql = require('mysql'); const connection = mysql.createConnection({ host: 'localhost', user: 'root', password: 'password', database: 'mydb' }); connection.connect(); connection.query('INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (1, "foo")', function (error, results, fields) { if (error) throw error; console.log('The solution is: ', results[0].solution); }); connection.end();
以上がMongoDB と SQL ステートメントの比較と適切なデータベースの選択方法?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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DebianシステムでMongoDBデータベースを暗号化するには、次の手順に従う必要があります。ステップ1:MongoDBのインストール最初に、DebianシステムがMongoDBをインストールしていることを確認してください。そうでない場合は、インストールについては公式のMongoDBドキュメントを参照してください:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-onedbian/-step 2:暗号化キーファイルを作成し、暗号化キーを含むファイルを作成し、正しい許可を設定します。

ソートインデックスは、特定のフィールドによるコレクション内のドキュメントのソートを許可するMongoDBインデックスの一種です。ソートインデックスを作成すると、追加のソート操作なしでクエリ結果をすばやく並べ替えることができます。利点には、クイックソート、オーバーライドクエリ、およびオンデマンドソートが含まれます。構文はdb.collection.createIndex({field:&lt; sort and gt;})、where&lt; sort and&gt; IS 1(昇順)または-1(降順注文)です。また、複数のフィールドをソートするマルチフィールドソートインデックスを作成することもできます。

Mongodbに接続するための主なツールは次のとおりです。1。Mongodbシェル、迅速な表示と簡単な操作の実行に適しています。 2。プログラミング言語ドライバー(Pymongo、Mongodb Javaドライバー、Mongodb node.jsドライバーなど)、アプリケーション開発に適していますが、使用方法をマスターする必要があります。 3。GUIツール(Robo 3T、Compassなど)は、初心者と迅速なデータ表示のためのグラフィカルインターフェイスを提供します。ツールを選択するときは、アプリケーションのシナリオとテクノロジースタックを検討し、接続プールやインデックスの使用などの接続文字列の構成、許可管理、パフォーマンスの最適化に注意する必要があります。

MongoDBとRedisの主な違いは次のとおりです。データモデル:MongoDBはドキュメントモデルを使用し、Redisはキー価値ペアを使用します。データ型:MongoDBは複雑なデータ構造をサポートし、Redisは基本的なデータ型をサポートします。クエリ言語:MongoDBはSQLのようなクエリ言語を使用し、Redisは独自のコマンドセットを使用します。トランザクション:MongoDBはトランザクションをサポートしていますが、Redisはサポートしていません。目的:MongoDBは、複雑なデータの保存と関連するクエリの実行に適していますが、Redisはキャッシュおよび高性能アプリケーションに適しています。アーキテクチャ:MongoDBはデータをディスクに持ち続け、Dedisはデフォルトで保存します

この記事では、高度なMongoDBクエリスキルについて説明します。このスキルは、クエリオペレーターのマスターにあるコアです。 1。$ and、$ or、および$の組み合わせ条件を使用します。 2。数値比較には、$ gt、$ lt、$ gte、および$ lteを使用します。 3。$ Regexは、正規表現のマッチングに使用されます。 4。$ inおよび$ ninマッチアレイ要素。 5。$存在するフィールドが存在するかどうかを決定します。 6。$ elemmatchクエリネストドキュメント。 7。集約パイプラインは、より強力なデータ処理に使用されます。これらのオペレーターとテクニックを熟練して使用し、インデックスの設計とパフォーマンスの最適化に注意を払うことによってのみ、MongoDBデータクエリを効率的に実行できます。
