1000 回の読み取りにおける MySQL と MongoDB: どちらのデータベースのパフォーマンスが優れているか?

MySQL と MongoDB のパフォーマンスに関する議論: 1000 読み取りの比較

背景:

MongoDB はは文書ベースのデータベースとして大きな注目を集め、確立されたリレーショナル データベース MySQL。この記事では、1,000 回の読み取り操作に直面した場合のこれら 2 つのシステムのパフォーマンスの違いを調査します。

方法論:

MySQL で「posts」という名前のテーブルが 2,000 万回作成されました。レコードが作成され、「id」フィールドにインデックスが付けられます。同じデータが MongoDB コレクションにもロードされました。カスタム PHP スクリプトを使用して、両方のデータベースからのランダム読み取りを同時に実行しました。

結果:

驚くべきことに、その結​​果は、MongoDB が MySQL に対してわずかな速度の利点しか示していないことを示しました。 。 1000 回の読み取りに対するクエリの実行時間は、MongoDB の方が約 1.1 倍速かったです。

考えられる説明:

この予期せぬ結果は、読み取り集中型の MongoDB の優れたパフォーマンスの認識に矛盾します。操作。以下に考えられる説明をいくつか示します:

• 正規化データと非正規化データ: MySQL は正規化されたスキーマを使用しましたが、MongoDB は関連データを 1 つのドキュメントに保存しました。このシナリオでは、MongoDB の非正規化アプローチはパフォーマンス上の大きな利点を提供しませんでした。
• IO 効率: MySQL は、複数のインデックス ルックアップと 20 の異なるテーブルからのデータ読み取りを実行する必要がありました。対照的に、MongoDB は 1 回のインデックス検索を実行して 1 つのドキュメントを取得したため、IO 操作が大幅に低下しました。
• メモリ使用量: MySQL の 20 のテーブルは、インデックス作成と保存のためにより多くのメモリを消費する可能性がありました。 MongoDB はすべてのデータを 1 つのコレクションに統合し、メモリを削減しました。

結論:

MongoDB は、特定のユースケース (非構造化データや高度に相互接続されたデータを扱う場合など) では一定の利点を提供しますが、そうではありません。すべての読み取り集中型ワークロードでは、必然的に MySQL が Eclipse になります。これらのデータベースの選択は、アプリケーションの特定のデータ構造とクエリ パターンに依存する必要があります。

以上が1000 回の読み取りにおける MySQL と MongoDB: どちらのデータベースのパフォーマンスが優れているか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。