


MySQL vs. MongoDB: Bagaimana untuk memilih antara pengumpulan data dan penyimpanan dokumen?
MySQL vs. MongoDB: Bagaimana untuk memilih antara pengumpulan data dan penyimpanan dokumen?
Dengan kemunculan era data besar, menjadi sangat penting untuk memilih sistem pangkalan data yang sesuai dengan keperluan aplikasi anda. Dalam dunia pangkalan data, MySQL dan MongoDB adalah dua pilihan yang sangat popular. MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan (RDBMS), manakala MongoDB ialah pangkalan data penyimpanan dokumen.
Artikel ini akan memberi anda panduan tentang cara memilih antara MySQL dan MongoDB dan memberi anda beberapa contoh kod.
1. Pemodelan Data
Sebelum memilih pangkalan data, anda perlu memodelkan data terlebih dahulu. MySQL ialah pangkalan data jadual yang menggunakan model hubungan dan memerlukan konvensyen dan definisi struktur jadual yang jelas. MongoDB ialah pangkalan data dokumen, dan data disimpan dalam dokumen BSON (Binary JSON) yang fleksibel. Ini menjadikan MongoDB lebih sesuai untuk model data tidak berstruktur dan boleh menyimpan data dengan lebih fleksibel.
Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara untuk memodelkan data pengguna untuk aplikasi blog dalam MySQL dan MongoDB:
contoh pemodelan MySQL:
CREATE TABLE pengguna (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
nama VARCHAR(5, NOT NULL)
e-mel VARCHAR(50) UNIK BUKAN NULL,
kata laluan VARCHAR(50) BUKAN NULL
);
Contoh pemodelan MongoDB:
db.users.insertOne({
nama: "John Doe",
e-mel: "john Doe",
example.com",
kata laluan: "mysecretpassword"
d. .find({ name: 'John Doe' });
Seperti yang anda lihat daripada contoh di atas, pernyataan SQL digunakan dalam MySQL, manakala objek pertanyaan digunakan dalam MongoDB.
3. Prestasi dan kebolehskalaan
Apabila memilih pangkalan data, anda juga perlu mempertimbangkan prestasi dan kebolehskalaan. MySQL ialah pangkalan data hubungan yang matang dengan prestasi dan kebolehpercayaan yang kukuh. Ia sesuai untuk memproses sejumlah besar data berstruktur dan boleh mencapai pengembangan mendatar melalui replikasi induk-hamba dan pembahagian pangkalan data dan jadual.
MongoDB ialah pangkalan data penyimpanan dokumen berprestasi tinggi yang sesuai untuk menyimpan sejumlah besar data tidak berstruktur. Ia menggunakan seni bina teragih yang boleh diskalakan melalui set replika dan sharding.
Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara untuk memasukkan sejumlah besar data dalam MySQL dan MongoDB dan melaksanakan ujian prestasi:
Contoh ujian prestasi MySQL:
MASUKKAN KE DALAM pengguna (nama, e-mel, kata laluan) NILAI ('John Doe', ' john@example.com', 'mysecretpassword');
Contoh ujian prestasi MongoDB:
untuk (var i = 0; i < 1000000; i++) {
db.users.insertOne({
name: 'John Doe', email: 'john@example.com', password: 'mysecretpassword'
});
}
Seperti yang anda lihat daripada contoh di atas, kedua-dua MySQL dan MongoDB boleh mengendalikan sejumlah besar data, tetapi masing-masing mempunyai kelebihan tersendiri.
Kesimpulan:
Apabila memilih pangkalan data, anda perlu memahami pemodelan data, bahasa pertanyaan, prestasi dan skalabiliti berdasarkan keperluan aplikasi anda. Jika data anda berstruktur dan memerlukan sokongan dan prestasi transaksi yang kukuh, MySQL mungkin pilihan yang lebih baik. Dan jika data anda tidak berstruktur dan memerlukan fleksibiliti dan prestasi yang lebih baik, MongoDB mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.
Semoga artikel ini dapat memberi anda sedikit panduan tentang memilih antara MySQL dan MongoDB dan menunjukkan perbezaan antara mereka dengan contoh kod. Tidak kira mana yang anda pilih, anda boleh memilih sistem pangkalan data yang paling sesuai berdasarkan keperluan aplikasi anda.
Atas ialah kandungan terperinci MySQL vs. MongoDB: Bagaimana untuk memilih antara pengumpulan data dan penyimpanan dokumen?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.
