MySQL vs MongoDB pour 1 000 lectures : quelle base de données est la plus performante ?

Débat sur les performances de MySQL et MongoDB : une comparaison de 1 000 lectures

Contexte :

MongoDB a a attiré une attention considérable en tant que base de données basée sur des documents, ce qui a incité à une comparaison avec la base de données relationnelle bien établie MySQL. Cet article étudie les différences de performances entre ces deux systèmes face à 1000 opérations de lecture.

Méthodologie :

Une table nommée "posts" a été créée dans MySQL avec 20 millions enregistrements et indexés sur le champ "id". Les mêmes données ont également été chargées dans une collection MongoDB. Un script PHP personnalisé a été utilisé pour effectuer des lectures aléatoires à partir des deux bases de données simultanément.

Résultats :

Étonnamment, les résultats ont indiqué que MongoDB ne présentait qu'un avantage marginal en termes de vitesse par rapport à MySQL. . Le temps d'exécution des requêtes pour 1 000 lectures était environ 1,1 fois plus rapide dans MongoDB.

Explications possibles :

Cette découverte inattendue contredit la perception des performances supérieures de MongoDB pour les applications à lecture intensive. opérations. Voici quelques explications potentielles :

• Données normalisées ou dénormalisées : MySQL utilisait un schéma normalisé, tandis que MongoDB stockait les données associées dans un seul document. Dans ce scénario, l'approche dénormalisée de MongoDB n'offrait aucun avantage substantiel en termes de performances.
• Efficacité IO : MySQL a dû effectuer plusieurs recherches d'index et lectures de données à partir de 20 tables différentes. En revanche, MongoDB a effectué une seule recherche d'index et récupéré un seul document, ce qui a entraîné une réduction significative des opérations d'E/S.
• Utilisation de la mémoire : Les 20 tables de MySQL ont potentiellement consommé plus de mémoire pour l'indexation et le stockage. données, tandis que MongoDB a consolidé toutes les données en une seule collection, réduisant ainsi la mémoire surcharge.

Conclusion :

Bien que MongoDB offre certains avantages dans des cas d'utilisation spécifiques (par exemple, lorsqu'il s'agit de données non structurées ou hautement interconnectées), il n'offre pas éclipse nécessairement MySQL pour toutes les charges de travail gourmandes en lecture. Le choix entre ces bases de données doit dépendre de la structure de données spécifique et des modèles de requête de l'application.

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!