MySQL vs MongoDB : comparaison de la cohérence des données

MySQL et MongoDB : Comparaison de la cohérence des données

Introduction :
La cohérence des données est un concept important dans les systèmes de bases de données. Lors du stockage et de l'accès aux données, la base de données doit garantir la cohérence des données, c'est-à-dire qu'à tout moment, quel que soit le nombre de copies présentes dans le système, elles contiennent toutes les mêmes données. En tant que systèmes de bases de données couramment utilisés, MySQL et MongoDB ont des méthodes de mise en œuvre différentes en termes de cohérence des données. Cet article comparera les caractéristiques et les exemples de codes de MySQL et MongoDB pour explorer leurs similitudes et leurs différences dans la cohérence des données.

1. Cohérence des données MySQL
MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle qui utilise des transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité) pour garantir la cohérence des données. Dans MySQL, en utilisant le moteur de stockage InnoDB, la soumission et la restauration des transactions sont prises en charge pour garantir la cohérence des données.

Ce qui suit est un exemple de code qui démontre les opérations de transaction et la cohérence des données dans MySQL :

BEGIN; -- 开启事务
INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Tom'); -- 插入一条数据
UPDATE users SET name = 'Jerry' WHERE id = 1; -- 更新数据
COMMIT; -- 提交事务

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons d'abord inséré une donnée, puis modifié les données via une opération de mise à jour. En regroupant ces deux opérations dans une seule transaction, nous pouvons garantir que les deux opérations réussissent ou échouent en même temps. Ce mécanisme garantit la cohérence des opérations sur les données.

2. Cohérence des données de MongoDB
MongoDB est une base de données de documents qui utilise le modèle de document BSON (Binary JSON). Dans MongoDB, la cohérence des données est obtenue grâce à des jeux de réplicas et des clusters partitionnés.

1. Replica Set
   Un jeu de répliques dans MongoDB se compose d'un nœud maître et de plusieurs nœuds esclaves. Le nœud maître est responsable du traitement de toutes les opérations d'écriture et le nœud esclave est responsable de la réplication des données du nœud maître pour garantir la cohérence des données.

Ce qui suit est un exemple de code qui démontre le processus de création d'un jeu de réplicas dans MongoDB :

rs.initiate() -- 初始化副本集
rs.add("mongodb1:27017") -- 添加从节点
rs.add("mongodb2:27017") -- 添加从节点

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons utilisé rs.initiate() pour initialiser un jeu de réplicas, et Utilisez rs.add() pour ajouter des nœuds esclaves. Grâce à des jeux de réplicas, MongoDB garantit la cohérence des données et la haute disponibilité. rs.initiate()来初始化一个副本集，并使用rs.add()来添加从节点。通过副本集，MongoDB保证了数据的一致性和高可用性。

2. 分片集群
   MongoDB中的分片集群通过将数据分散到多个分片（shard）上来实现数据的一致性。每个分片都是一个独立的MongoDB实例，负责存储一部分数据。分片集群通过路由器（mongos）来管理数据的读写操作。

下面是一个示例代码，演示了MongoDB中创建一个分片集群的过程：

sh.addShard("mongodb1:27017") -- 添加分片
sh.addShard("mongodb2:27017") -- 添加分片
sh.enableSharding("database") -- 启用分片，指定要分片的数据库
sh.shardCollection("database.collection", { "_id": "hashed" }) -- 分片集合

在上述示例中，我们使用了sh.addShard()来添加分片，使用了sh.enableSharding()来启用分片，使用了sh.shardCollection()

Cluster fragmenté

Le cluster fragmenté dans MongoDB assure la cohérence des données en répartissant les données sur plusieurs fragments (fragments). Chaque fragment est une instance MongoDB indépendante chargée de stocker une partie des données. Les clusters fragmentés gèrent les opérations de lecture et d'écriture des données via des routeurs (mongos).


Ce qui suit est un exemple de code qui démontre le processus de création d'un cluster fragmenté dans MongoDB :

rrreee
Dans l'exemple ci-dessus, nous avons utilisé sh.addShard() pour ajouter des fragments, en utilisant Use sh.enableSharding() pour activer le partitionnement, et utilisez sh.shardCollection() pour spécifier la collection à fragmenter. Grâce à des clusters fragmentés, MongoDB peut gérer des données à grande échelle et garantir la cohérence des données.
1. Résumé :
2. MySQL et MongoDB sont deux types différents de systèmes de bases de données avec des méthodes de mise en œuvre différentes en termes de cohérence des données. MySQL garantit la cohérence des données via les transactions ACID, tandis que MongoDB assure la cohérence des données via des jeux de réplicas et des clusters partitionnés. En fonction des besoins réels, nous pouvons choisir un système de base de données approprié pour répondre aux exigences de cohérence des données.
Références : 🎜🎜🎜Documentation MySQL - https://dev.mysql.com/doc/🎜🎜Documentation MongoDB - https://docs.mongodb.com/🎜🎜

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