1000회 읽기에 대한 MySQL과 MongoDB: 어떤 데이터베이스가 더 나은 성능을 발휘합니까?

MySQL과 MongoDB 성능 논쟁: 1000회 읽기 비교

배경:

MongoDB는 문서 기반 데이터베이스로서 큰 주목을 받았고, 잘 확립된 관계형 데이터베이스 MySQL. 이 기사에서는 1000개의 읽기 작업에 직면했을 때 이 두 시스템 간의 성능 차이를 조사합니다.

방법:

"posts"라는 테이블이 2천만 개의 읽기 작업으로 MySQL에서 생성되었습니다. "id" 필드에 기록되고 색인이 생성됩니다. 동일한 데이터가 MongoDB 컬렉션에도 로드되었습니다. 사용자 정의 PHP 스크립트를 사용하여 두 데이터베이스에서 동시에 무작위 읽기를 수행했습니다.

결과:

놀랍게도 결과에 따르면 MongoDB는 MySQL에 비해 속도 면에서 미미한 이점만 나타냈습니다. . 1000회 읽기에 대한 쿼리 실행 시간은 MongoDB에서 대략 1.1배 더 빨랐습니다.

가능한 설명:

이 예상치 못한 결과는 읽기 집약적인 작업에 대한 MongoDB의 탁월한 성능에 대한 인식과 모순됩니다. 운영. 다음은 몇 가지 잠재적인 설명입니다.

• 정규화된 데이터와 비정규화된 데이터: MySQL은 정규화된 스키마를 사용하는 반면 MongoDB는 관련 데이터를 단일 문서에 저장했습니다. 이 시나리오에서 MongoDB의 비정규화된 접근 방식은 실질적인 성능 이점을 제공하지 못했습니다.
• IO 효율성: MySQL은 20개의 서로 다른 테이블에서 여러 인덱스 조회와 데이터 읽기를 수행해야 했습니다. 반면 MongoDB는 단일 인덱스 조회를 수행하고 단일 문서를 검색하여 IO 작업이 크게 줄었습니다.
• 메모리 사용량: MySQL의 20개 테이블은 인덱싱 및 저장을 위해 잠재적으로 더 많은 메모리를 소비했습니다. MongoDB는 모든 데이터를 단일 컬렉션으로 통합하여 메모리를 줄였습니다.

결론:

MongoDB는 특정 사용 사례(예: 구조화되지 않았거나 고도로 상호 연결된 데이터를 처리할 때)에서 특정 이점을 제공하지만 그렇지 않습니다. 모든 읽기 집약적 워크로드에 대해 반드시 MySQL을 능가합니다. 이러한 데이터베이스 중에서 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 데이터 구조와 쿼리 패턴에 따라 달라집니다.

위 내용은 1000회 읽기에 대한 MySQL과 MongoDB: 어떤 데이터베이스가 더 나은 성능을 발휘합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!