


MySQL VS MongoDB: Pangkalan data manakah yang menang dari segi prestasi?
MySQL VS MongoDB: Pangkalan data manakah yang lebih baik dari segi prestasi?
Pengenalan:
Dalam pembangunan teknologi moden, pangkalan data adalah salah satu komponen teras aplikasi. MySQL dan MongoDB adalah dua sistem pengurusan pangkalan data yang digunakan secara meluas dan mempunyai ciri yang berbeza dari segi prestasi. Artikel ini akan membandingkan MySQL dan MongoDB dan menunjukkan perbezaan prestasi mereka melalui contoh kod. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa prestasi setiap pangkalan data bergantung pada senario dan keperluan penggunaan tertentu.
1. MySQL
MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan dengan ciri-ciri matang dan stabil. Ia menggunakan Structured Query Language (SQL) untuk pengurusan data dan pertanyaan. MySQL menggunakan bentuk jadual tradisional untuk menyimpan data, dan setiap baris data mempunyai struktur tetap dan medan yang telah ditetapkan. Di bawah ialah contoh mudah yang menunjukkan cara membuat jadual dan memasukkan data dalam MySQL.
import mysql.connector # 创建数据库连接 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword" ) # 创建数据库 mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("CREATE DATABASE mydatabase") # 连接到数据库 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="mydatabase" ) # 创建表格 mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("CREATE TABLE customers (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), address VARCHAR(255))") # 插入数据 sql = "INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)" val = ("John", "Highway 21") mycursor.execute(sql, val) mydb.commit() print(mycursor.rowcount, "record inserted.")
MySQL mempunyai pelbagai senario aplikasi, terutamanya sesuai untuk senario yang memerlukan storan data berstruktur dan selamat serta sambungan berbilang jadual. Ia digunakan secara meluas dalam aplikasi perusahaan dan penyimpanan data yang besar.
2. MongoDB
MongoDB ialah sistem pengurusan pangkalan data bukan perhubungan yang sangat berskala dan fleksibel. Ia menggunakan model data penyimpanan dokumen dan skema dinamik, dan data disimpan dalam format JSON (dipanggil dokumen). Di bawah ialah contoh mudah yang menunjukkan cara memasukkan dan membuat pertanyaan dokumen dalam MongoDB.
from pymongo import MongoClient # 创建数据库连接 client = MongoClient() # 连接到数据库 db = client['mydatabase'] # 插入文档 customer = {"name": "John", "address": "Highway 21"} customers = db['customers'] customers.insert_one(customer) # 查询文档 result = customers.find({"name": "John"}) for document in result: print(document)
MongoDB sesuai untuk storan data yang memerlukan lelaran pantas dan data tidak berstruktur. Ia mempunyai fleksibiliti yang baik apabila memproses sejumlah besar data, dan boleh mengendalikan data separa berstruktur, berubah-ubah dan berbilang peringkat.
3. Perbandingan prestasi
Terdapat beberapa perbezaan dalam prestasi antara MySQL dan MongoDB. Secara umum, MySQL berkemungkinan berprestasi lebih baik untuk kebanyakan aplikasi intensif baca (seperti tapak web e-dagang). Dan untuk banyak aplikasi intensif tulis (seperti aplikasi media sosial), MongoDB mungkin berprestasi lebih baik. Tetapi ini tidak mutlak, kerana prestasi bergantung pada pelbagai faktor seperti konfigurasi perkakasan, model data, struktur pertanyaan, dsb.
Perlu diingatkan bahawa MySQL mempunyai mekanisme pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan yang matang, yang boleh memberikan prestasi yang lebih baik dalam pertanyaan yang kompleks. Fleksibiliti dan kebolehskalaan MongoDB membolehkannya menyediakan penulisan serentak dan prestasi pemprosesan tinggi pada set data berskala besar.
Kesimpulan:
Apabila memilih pangkalan data, anda perlu membuat keputusan berdasarkan senario dan keperluan aplikasi tertentu. Jika aplikasi anda memerlukan data berstruktur tinggi dan gabungan berbilang jadual, atau mempunyai keperluan yang ketat untuk ketekalan data dan pemprosesan transaksi, MySQL mungkin lebih sesuai. Jika aplikasi anda memerlukan fleksibiliti, skalabiliti dan keupayaan untuk mengendalikan sejumlah besar data tidak berstruktur, MongoDB mungkin lebih sesuai.
Ringkasnya, MySQL dan MongoDB mempunyai ciri dan kelebihan yang berbeza dari segi prestasi, dan pilihan khusus bergantung pada senario dan keperluan aplikasi. Dalam pembangunan sebenar, pemilihan dan pelarasan yang munasabah boleh dibuat mengikut syarat-syarat khusus projek.
Atas ialah kandungan terperinci MySQL VS MongoDB: Pangkalan data manakah yang menang dari segi prestasi?. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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

Prestasi pertanyaan MySQL boleh dioptimumkan dengan membina indeks yang mengurangkan masa carian daripada kerumitan linear kepada kerumitan logaritma. Gunakan PreparedStatements untuk menghalang suntikan SQL dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Hadkan hasil pertanyaan dan kurangkan jumlah data yang diproses oleh pelayan. Optimumkan pertanyaan penyertaan, termasuk menggunakan jenis gabungan yang sesuai, membuat indeks dan mempertimbangkan untuk menggunakan subkueri. Menganalisis pertanyaan untuk mengenal pasti kesesakan; gunakan caching untuk mengurangkan beban pangkalan data;

Membuat sandaran dan memulihkan pangkalan data MySQL dalam PHP boleh dicapai dengan mengikuti langkah berikut: Sandarkan pangkalan data: Gunakan arahan mysqldump untuk membuang pangkalan data ke dalam fail SQL. Pulihkan pangkalan data: Gunakan arahan mysql untuk memulihkan pangkalan data daripada fail SQL.

Bagaimana untuk memasukkan data ke dalam jadual MySQL? Sambung ke pangkalan data: Gunakan mysqli untuk mewujudkan sambungan ke pangkalan data. Sediakan pertanyaan SQL: Tulis pernyataan INSERT untuk menentukan lajur dan nilai yang akan dimasukkan. Laksanakan pertanyaan: Gunakan kaedah query() untuk melaksanakan pertanyaan sisipan Jika berjaya, mesej pengesahan akan dikeluarkan.

Salah satu perubahan utama yang diperkenalkan dalam MySQL 8.4 (keluaran LTS terkini pada 2024) ialah pemalam "Kata Laluan Asli MySQL" tidak lagi didayakan secara lalai. Selanjutnya, MySQL 9.0 mengalih keluar pemalam ini sepenuhnya. Perubahan ini mempengaruhi PHP dan apl lain

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Untuk menggunakan prosedur tersimpan MySQL dalam PHP: Gunakan PDO atau sambungan MySQLi untuk menyambung ke pangkalan data MySQL. Sediakan penyata untuk memanggil prosedur tersimpan. Laksanakan prosedur tersimpan. Proses set keputusan (jika prosedur tersimpan mengembalikan hasil). Tutup sambungan pangkalan data.

Mencipta jadual MySQL menggunakan PHP memerlukan langkah berikut: Sambung ke pangkalan data. Buat pangkalan data jika ia tidak wujud. Pilih pangkalan data. Buat jadual. Laksanakan pertanyaan. Tutup sambungan.

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.
