


Performances de lecture MySQL vs MongoDB : quand MongoDB est-il vraiment surperformant ?
Comparaison des performances de MySQL et MongoDB dans les opérations de lecture
L'une des principales considérations lors du choix entre MySQL et MongoDB est leurs performances en lecture opérations. Bien que MongoDB soit souvent considéré comme un meilleur choix pour les charges de travail à lecture intensive, il est essentiel de comprendre les facteurs qui influencent les performances et s'il surpasse réellement MySQL dans tous les scénarios.
Configuration du test
Dans le test fourni, un ensemble de données contenant 20 millions d'enregistrements a été utilisé, avec seulement un index sur le champ « id ». La requête impliquait la récupération aléatoire de 15 enregistrements de la base de données. Le test a été exécuté 1 000 fois pour MySQL et MongoDB.
Résultats inattendus
Les résultats du test ont montré que MongoDB n'était que légèrement plus rapide que MySQL, avec un avantage en termes de vitesse de environ 1,1 fois. Ce résultat peut sembler décevant si MongoDB devrait offrir des performances nettement meilleures.
Facteurs influençant les performances
La similitude des performances entre MySQL et MongoDB suggère que la charge de travail spécifique et La structure de données utilisée dans ce test n'est pas idéale pour mettre en valeur les atouts de MongoDB. Les facteurs clés qui influencent les performances dans de tels scénarios incluent :
- Organisation des données : Dans MySQL, les données sont stockées dans un schéma relationnel avec plusieurs tables et lignes. MongoDB, quant à lui, stocke les données sous forme de documents flexibles de type JSON. Pour certains types de données et de requêtes, l'approche orientée document de MongoDB peut être plus efficace.
- Requêtes : MongoDB prend en charge les requêtes expressives à l'aide de son langage de requête, qui permet un filtrage et un tri puissants. . Dans ce test, la requête impliquait uniquement la récupération d'enregistrements spécifiques par ID, ce qui est également bien géré par MySQL et MongoDB.
Quand MongoDB brille
MongoDB excelle vraiment dans les scénarios où la structure des données est complexe et les requêtes impliquent plusieurs relations ou agrégations. Dans de tels cas, la conception orientée document de MongoDB permet un accès efficace aux données et une récupération plus rapide des résultats.
Conclusion
Bien que MongoDB soit souvent un choix approprié pour la lecture -charges de travail intensives, il est important de prendre en compte l'application spécifique et la structure des données avant d'envisager des améliorations automatiques des performances. Dans certains scénarios, MySQL peut fonctionner tout aussi bien, en particulier pour les requêtes bien adaptées aux bases de données relationnelles. Le choix de la base de données appropriée doit être basé sur une évaluation minutieuse des exigences spécifiques et des caractéristiques de la charge de travail.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Le chemin d'apprentissage MySQL comprend des connaissances de base, des concepts de base, des exemples d'utilisation et des techniques d'optimisation. 1) Comprendre les concepts de base tels que les tables, les lignes, les colonnes et les requêtes SQL. 2) Apprenez la définition, les principes de travail et les avantages de MySQL. 3) Master les opérations de base CRUD et l'utilisation avancée, telles que les index et les procédures stockées. 4) Familier avec les suggestions de débogage d'erreurs et d'optimisation des performances communes, telles que l'utilisation rationnelle des indices et les requêtes d'optimisation. Grâce à ces étapes, vous aurez une compréhension complète de l'utilisation et de l'optimisation de MySQL.

Les applications réelles de MySQL incluent la conception de base de données de base et l'optimisation des requêtes complexes. 1) Utilisation de base: utilisé pour stocker et gérer les données des utilisateurs, telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression des informations utilisateur. 2) Utilisation avancée: gérer la logique commerciale complexe, telle que la gestion de l'ordre et des stocks des plateformes de commerce électronique. 3) Optimisation des performances: améliorer les performances en utilisant rationnellement les index, les tables de partition et les caches de requête.

Les commandes SQL dans MySQL peuvent être divisées en catégories telles que DDL, DML, DQL et DCL, et sont utilisées pour créer, modifier, supprimer des bases de données et tables, insérer, mettre à jour, supprimer des données et effectuer des opérations de requête complexes. 1. L'utilisation de base inclut la table de création de création, les données d'insertion d'inserto et de sélectionner les données de requête. 2. L'utilisation avancée implique la jointure pour les jointures de table, les sous-questionnaires et le groupe pour l'agrégation de données. 3. Des erreurs courantes telles que les erreurs de syntaxe, les problèmes de décalage du type de données et d'autorisation peuvent être débogués par la vérification de la syntaxe, la conversion du type de données et la gestion de l'autorisation. 4. Les suggestions d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'utiliser les transactions pour assurer la cohérence des données.

InnODB atteint l'atomicité par undolog, la cohérence et l'isolement par le mécanisme de verrouillage et le MVCC, et la persistance par redolog. 1) Atomicité: Utilisez undolog pour enregistrer les données d'origine pour vous assurer que la transaction peut être annulée. 2) Cohérence: assurez la cohérence des données via le verrouillage au niveau des lignes et le MVCC. 3) Isolement: prend en charge plusieurs niveaux d'isolement et RepeatableRead est utilisé par défaut. 4) Persistance: utilisez Redolog pour enregistrer des modifications pour garantir que les données sont enregistrées pendant longtemps.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

INNODB empêche efficacement la lecture des fantômes via le mécanisme de blocage à clé suivante. 1) Le blocage de touche suivante combine le verrouillage des lignes et le verrouillage de l'espace pour verrouiller les enregistrements et leurs lacunes pour empêcher l'insertion de nouveaux enregistrements. 2) Dans les applications pratiques, en optimisant la requête et en ajustant les niveaux d'isolement, la concurrence des verrouillage peut être réduite et les performances de la concurrence peuvent être améliorées.


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