MySQL と MongoDB の読み取りパフォーマンス: MongoDB の速度の利点はいつ失われるのでしょうか?

MySQL と MongoDB の読み取りパフォーマンスの比較

初期観察:

最近のテストでは、 MySQL のパフォーマンスは、次のような読み取り集中型のタスクでは MongoDB に匹敵することが観察されました。 2,000 万件のレコードを持つテーブルから 15 件のランダムなレコードを取得します。このようなシナリオでは通常、MongoDB が MySQL よりも優れているという認識を考えると、この結果は驚くべきことのように思えます。

同様のパフォーマンスの考えられる理由:

1. 同じデータ構成: この特定のテストでは、MySQL と MongoDB の両方が同様の方法でデータを保存し、レコードが整理されました
2. 同一のアクセス パターン: テスト スクリプトは、'id' フィールドをルックアップ キーとして使用し、両方のデータベースで同じ方法でデータにアクセスしました。これにより、複数の基準に基づいてデータをクエリするときに MongoDB が提供する潜在的なパフォーマンス上の利点がなくなりました。

MongoDB が優れている点:

MongoDB は、データ構造がより優れている場合に優れています。複雑で相互接続されているため、関連情報を取得するには MySQL で複数の結合が必要です。このような場合、関連データを 1 つのドキュメントに保存できる MongoDB の機能により、多数の検索操作が不要になり、パフォーマンスが大幅に向上します。

例:

正規化されたデータを考えてみましょう。エンティティのさまざまな側面を表す複数のテーブルを含む MySQL のモデル。エンティティ全体に関するデータを取得するには、MySQL では異なるテーブルで複数の範囲ルックアップが必要となり、多数のディスク操作が必要になります。一方、

MongoDB では、エンティティ全体を 1 つのドキュメントに保存できます。同じデータを取得するために、MongoDB は 1 回のインデックス検索と 1 回のバイナリ ページ読み取りだけを実行し、必要な I/O 操作の数を大幅に削減します。

結論:

MySQL と MongoDB の間で同様のパフォーマンスが最初に観察されたことは驚くべきかもしれませんが、MongoDB が本質的にすべてのユースケースでより高速なパフォーマンスを提供するわけではないことが強調されています。データ構造が単純でアクセス パターンが単純なシナリオでは、MySQL は構造化データ用に最適化された設計により競争力を発揮できます。ただし、より複雑なデータ モデルとクエリ パターンの場合、MongoDB のドキュメント指向のアプローチは、クエリの効率とパフォーマンスの点で大きな利点をもたらします。

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