


MySQL lwn MongoDB: Penanda Aras untuk Memilih Jenis Pangkalan Data Terbaik
Tajuk: MySQL lwn MongoDB: Penanda aras untuk memilih jenis pangkalan data terbaik
Pengenalan:
Dalam pembangunan perisian moden, adalah penting untuk memilih jenis pangkalan data yang sesuai dengan keperluan projek anda. MySQL dan MongoDB ialah dua jenis pangkalan data yang paling biasa Artikel ini akan menjalankan satu siri ujian penanda aras untuk membandingkan prestasi mereka dan senario yang berkenaan.
- Pengenalan
MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas dalam pelbagai aplikasi. MongoDB ialah pangkalan data bukan perhubungan yang menyediakan model data yang lebih fleksibel dan fungsi pertanyaan yang kaya. - Persediaan Persekitaran
Untuk penanda aras, kita perlu mensimulasikan persekitaran pembangunan sebenar. Berikut ialah persediaan persekitaran yang kami gunakan: - Sistem pengendalian: Ubuntu 20.04
- Versi pangkalan data: MySQL 8.0.26, MongoDB 5.0.3
- Konfigurasi mesin: Intel Core i7 2.8GHz, 8GB RAM
- Reka bentuk pangkalan data ujian Untuk menjadi lebih representatif, kami mencipta pangkalan data bernama "produk" dan mencipta dua jadual di dalamnya: "mysql_product" dan "mongodb_product".
- MySQL contoh reka bentuk pangkalan data:
CREATE DATABASE products; USE products; CREATE TABLE mysql_product ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL, price DECIMAL(10,2) NOT NULL, description TEXT );
Salin selepas log masuk - Contoh reka bentuk pangkalan data MongoDB:
use products db.mongodb_product.insertOne({ name: "Product 1", price: 9.99, description: "This is product 1" });
Salin selepas log masuk
- Tanda Aras
- Kami akan menggunakan satu siri prestasi MySQL.
- Ujian prestasi sisipan data
Pertama, kami akan menguji prestasi sisipan data. Kami akan memasukkan 1000 rekod dalam setiap pangkalan data dan mengira masa yang diperlukan.
import time import MySQLdb import pymongo # MySQL 数据库插入性能测试 start_time = time.time() for i in range(1000): cursor.execute(f"INSERT INTO mysql_product (name, price, description) VALUES ('Product {i}', 9.99, 'This is product {i}')") db.commit() end_time = time.time() print(f"MySQL 数据库插入性能测试时间:{end_time - start_time}秒") # MongoDB 数据库插入性能测试 start_time = time.time() for i in range(1000): db.mongodb_product.insert_one({ "name": f"Product {i}", "price": 9.99, "description": f"This is product {i}" }) end_time = time.time() print(f"MongoDB 数据库插入性能测试时间:{end_time - start_time}秒")
Salin selepas log masuk - Ujian prestasi pertanyaan data
Seterusnya, kami akan menguji prestasi pertanyaan data. Kami akan menanyakan rekod yang dimasukkan dalam setiap pangkalan data dan mengira masa yang diperlukan.
# MySQL 数据库查询性能测试 start_time = time.time() cursor.execute("SELECT * FROM mysql_product") result = cursor.fetchall() end_time = time.time() print(f"MySQL 数据库查询性能测试时间:{end_time - start_time}秒") # MongoDB 数据库查询性能测试 start_time = time.time() result = db.mongodb_product.find() end_time = time.time() print(f"MongoDB 数据库查询性能测试时间:{end_time - start_time}秒")
Salin selepas log masuk
- Keputusan dan Perbincangan
- Dengan melaksanakan penanda aras di atas, kami mendapat hasil prestasi MySQL dan MongoDB dari segi sisipan data dan pertanyaan. Berdasarkan keputusan ini, kita boleh membuat beberapa kesimpulan tentang senario berkenaan.
- Keputusan ujian prestasi sisipan data:
- Masa ujian prestasi sisipan pangkalan data MySQL: 0.293 saat
- Masa ujian prestasi sisipan pangkalan data MongoDB: 0.054 saat
- keputusan prestasi DATA:
-
Pangkalan data MySQL Masa ujian prestasi pertanyaan: 0.020 saat
- Masa ujian prestasi pertanyaan pangkalan data MongoDB: 0.002 saat
Berdasarkan keputusan di atas, kesimpulan berikut boleh dibuat:
- Prestasi MongoDB dalam pertanyaan data adalah jauh lebih baik daripada MySQL.
- Oleh itu, MongoDB mungkin merupakan pilihan yang lebih baik untuk aplikasi yang memerlukan pertanyaan data yang cekap. Bagi aplikasi yang perlu menekankan ketekalan data dan pemprosesan transaksi, MySQL mungkin lebih sesuai.
Kesimpulan:
Apabila memilih jenis pangkalan data yang sesuai untuk keperluan projek, pembangun harus mempertimbangkan prestasi dari segi sisipan data dan pertanyaan, serta ketekalan data yang diperlukan dan keupayaan pemprosesan transaksi. Kedua-dua MySQL dan MongoDB adalah jenis pangkalan data yang sangat baik, dan pilihan khusus harus dinilai berdasarkan kes demi kes.
Walaupun artikel ini hanya membandingkan prestasi MySQL dan MongoDB melalui ujian penanda aras mudah, ia boleh digunakan sebagai rujukan untuk memilih jenis pangkalan data yang sesuai. Dalam aplikasi praktikal, penilaian dan ujian lanjut diperlukan untuk menentukan jenis pangkalan data yang terbaik.
Atas ialah kandungan terperinci MySQL lwn MongoDB: Penanda Aras untuk Memilih Jenis Pangkalan Data Terbaik. 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



MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Bagaimana menyelesaikan ralat "akses yang ditolak untuk pengguna" MySQL: 1. Periksa kebenaran pengguna untuk menyambung ke pangkalan data; 2. Tetapkan semula kata laluan; 3. Benarkan sambungan jauh; 4. Refresh keizinan; 5. Semak konfigurasi pelayan pangkalan data (bind-alamat, skip-geran-meja); 6. Periksa peraturan firewall; 7. Mulakan semula perkhidmatan MySQL. Petua: Buat perubahan selepas membuat sandaran pangkalan data.

Panduan Operasi Lapangan di MySQL: Tambah, mengubah suai, dan memadam medan. Tambahkan medan: alter table table_name tambah column_name data_type [not null] [default default_value] [primary kekunci] [AUTO_INCREMENT] Modify Field: Alter Table Table_Name Ubah suai column_name data_type [not null] [default default_value] [Kunci Utama]

Pertanyaan bersarang adalah cara untuk memasukkan pertanyaan lain dalam satu pertanyaan. Mereka digunakan terutamanya untuk mendapatkan data yang memenuhi syarat kompleks, mengaitkan pelbagai jadual, dan mengira nilai ringkasan atau maklumat statistik. Contohnya termasuk mencari pekerja di atas gaji purata, mencari pesanan untuk kategori tertentu, dan mengira jumlah jumlah pesanan bagi setiap produk. Apabila menulis pertanyaan bersarang, anda perlu mengikuti: Tulis subqueries, tulis hasilnya kepada pertanyaan luar (dirujuk dengan alias atau sebagai klausa), dan mengoptimumkan prestasi pertanyaan (menggunakan indeks).

Apache menyambung ke pangkalan data memerlukan langkah -langkah berikut: Pasang pemacu pangkalan data. Konfigurasikan fail web.xml untuk membuat kolam sambungan. Buat sumber data JDBC dan tentukan tetapan sambungan. Gunakan API JDBC untuk mengakses pangkalan data dari kod Java, termasuk mendapatkan sambungan, membuat kenyataan, parameter mengikat, melaksanakan pertanyaan atau kemas kini, dan hasil pemprosesan.

Indeks Penyortiran adalah sejenis indeks MongoDB yang membolehkan dokumen menyusun dalam koleksi oleh medan tertentu. Mewujudkan indeks jenis membolehkan anda menyusun hasil pertanyaan dengan cepat tanpa operasi penyortiran tambahan. Kelebihan termasuk penyortiran cepat, menimpa pertanyaan, dan penyortiran atas permintaan. Sintaks adalah db.collection.createIndex ({field: & lt; sort order & gt;}), di mana & lt; sort order & gt; adalah 1 (urutan menaik) atau -1 (perintah menurun). Anda juga boleh membuat indeks penyortiran berbilang bidang yang menyusun pelbagai bidang.
