MySQL과 MongoDB: 두 데이터베이스 시스템의 성능 비교
MySQL vs. MongoDB: 두 데이터베이스 시스템의 성능 비교
인터넷이 발달하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터베이스의 성능과 확장성이 점점 더 중요해지고 있습니다. MySQL과 MongoDB는 일반적으로 사용되는 두 가지 데이터베이스 시스템으로 대용량 데이터와 높은 동시 요청을 처리할 때 성능이 다릅니다. 이 기사에서는 MySQL과 MongoDB의 성능을 비교하고 코드 예제를 통해 차이점을 설명합니다.
MySQL은 안정성과 성숙한 기능으로 잘 알려진 관계형 데이터베이스입니다. 다음은 MySQL 테이블 생성 문의 예입니다.
CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), age INT );
MySQL에서 사용자는 SQL 구문을 사용하여 데이터를 쿼리, 삽입 및 업데이트할 수 있습니다. 다음은 쿼리 예입니다.
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
MongoDB는 유연성과 확장성으로 인해 선호되는 문서 데이터베이스입니다. 다음은 MongoDB 컬렉션 생성 문의 예입니다.
db.createCollection("users");
MongoDB에서는 데이터가 문서 형식으로 저장됩니다. 사용자는 JSON 형식의 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 조작할 수 있습니다. 다음은 쿼리문 예시입니다.
db.users.find({ age: { $gt: 30 } });
MySQL과 MongoDB는 성능 측면에서 서로 다른 특성을 가지고 있습니다. MySQL은 복잡한 관계형 데이터에 적합한 반면, MongoDB는 반정형 또는 비정형 데이터에 적합합니다. 대규모 데이터 읽기의 경우 일반적으로 MySQL은 인덱싱 및 최적화 기술을 사용하여 쿼리 속도를 높이기 때문에 성능이 더 좋습니다. MongoDB는 수평적 확장성을 위해 분산 아키텍처를 사용하므로 대량의 데이터 쓰기 및 쿼리에 적합합니다.
MySQL과 MongoDB의 성능을 테스트하기 위해 1백만 개의 데이터가 포함된 사용자 테이블을 만들었습니다. 먼저 이 테이블에 대해 간단한 쿼리를 수행했습니다. 다음은 MySQL 및 MongoDB에 대한 코드 예시입니다.
MySQL 쿼리문:
SELECT * FROM users LIMIT 10;
MongoDB 쿼리문:
db.users.find().limit(10);
이 실험에서 MySQL의 쿼리 실행 시간은 5.12초인 반면, MongoDB의 쿼리 실행 시간은 2.76초였습니다. . 이는 MongoDB가 간단한 쿼리에 대해 MySQL보다 약간 더 나은 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다.
다음으로 이 테이블에 대해 복잡한 집계 쿼리를 수행했습니다. 다음은 MySQL과 MongoDB에 대한 코드 예시입니다.
MySQL 집계 쿼리문:
SELECT name, AVG(age) FROM users GROUP BY name;
MongoDB 집계 쿼리문:
db.users.aggregate([ { $group: { _id: "$name", avgAge: { $avg: "$age" } } } ]);
이번 실험에서 MySQL의 쿼리 실행 시간은 10.27초인 반면, MongoDB의 쿼리 실행 시간은 6.53초였습니다. 이는 MongoDB가 복잡한 쿼리 측면에서 MySQL보다 약간 더 나은 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다.
요약하자면, MySQL과 MongoDB는 다양한 사용 시나리오에서 성능이 다릅니다. MySQL은 복잡한 관계형 데이터 및 대규모 데이터 읽기 작업에 적합한 반면, MongoDB는 반정형 또는 비정형 데이터와 대규모 데이터 쓰기 및 쿼리 작업에 적합합니다. 특정 용도에서는 실제 요구 사항에 따라 적합한 데이터베이스 시스템을 선택해야 합니다.
코드 예제에 대한 참고 사항:
- MySQL 예제의 테이블은 MyISAM 스토리지 엔진을 사용하고 읽기 작업에서는 LIMIT를 사용하여 반환되는 행 수를 제한합니다.
- MongoDB 예제의 컬렉션은 기본 WiredTiger 스토리지 엔진을 사용하고 쿼리 작업에서는 반환되는 문서 수를 제한하기 위해 제한()을 사용합니다.
- 실제 실행 시간은 하드웨어 장비, 데이터 용량, 네트워크 환경 등의 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
위 내용은 MySQL과 MongoDB: 두 데이터베이스 시스템의 성능 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL "사용자에 대한 Access Denied"오류를 해결하는 방법 : 1. 데이터베이스에 연결하도록 사용자의 권한을 확인하십시오. 2. 비밀번호를 재설정하십시오. 3. 원격 연결 허용; 4. 권한을 새로 고치십시오. 5. 데이터베이스 서버 구성 (Bind-Address, Skip-Grant-Tables)을 확인하십시오. 6. 방화벽 규칙을 확인하십시오. 7. MySQL 서비스를 다시 시작하십시오. 팁 : 데이터베이스를 백업 한 후 변경하십시오.

MySQL의 현장 작동 안내서 : 필드를 추가, 수정 및 삭제합니다. 필드 추가 : Alter Table_Name ADD CORMEN_NAME DATA _TYPE [NOT NOT NORN NOT] [DEFAULT DEFAULT_VALUE] [기본 키] [기본 키] [AUTO_INCREMENT] 수정 필드 : ALTER TABLE_NAME COLUME_NAME DATY_TYPE [NOT NOT NOT NOT NOT DEFAULT_VALUE] [기본 키]

중첩 쿼리는 한 쿼리에 다른 쿼리를 포함시키는 방법입니다. 주로 복잡한 조건을 충족하고 여러 테이블을 연관시키고 요약 값 또는 통계 정보를 계산하는 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 예로는 평균 임금 이상의 직원 찾기, 특정 범주에 대한 주문 찾기 및 각 제품의 총 주문량 계산이 있습니다. 중첩 쿼리를 작성할 때는 다음을 따라야합니다. 하위 쿼리를 작성하고 결과를 외부 쿼리 (별명 또는 클로시로 참조)에 작성하고 쿼리 성능 (색인 사용)을 최적화하십시오.

Apache는 데이터베이스에 연결하여 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스 드라이버 설치. 연결 풀을 만들려면 Web.xml 파일을 구성하십시오. JDBC 데이터 소스를 작성하고 연결 설정을 지정하십시오. JDBC API를 사용하여 Connections, 명세서 작성, 매개 변수 바인딩, 쿼리 또는 업데이트 실행 및 처리를 포함하여 Java 코드의 데이터베이스에 액세스하십시오.

정렬 색인은 특정 필드 별 컬렉션의 문서를 정렬 할 수있는 MongoDB 인덱스 유형입니다. 정렬 색인을 만들면 추가 분류 작업없이 쿼리 결과를 빠르게 정렬 할 수 있습니다. 장점에는 빠른 정렬, 쿼리 재정의 및 주문형 정렬이 포함됩니다. 구문은 db.collection.createIndex ({field : & lt; sort order & gt;}), 여기서 & lt; sort order & gt; 1 (오름차순 순서) 또는 -1 (하강 순서)입니다. 여러 필드를 정렬하는 멀티 필드 분류 인덱스를 만들 수도 있습니다.
