MongoDB とリレーショナル データベース システムの最適な選択の決定
非構造化データまたは多様なエンティティのコレクションを扱う場合、MongoDB とリレーショナルのどちらを選択するかデータベース システム (RDBMS) は重要な決定となる場合があります。各システムの機能を理解することは、特定のユースケースに最適なものを選択するために不可欠です。
MongoDB: 非構造化データに最適
MongoDB はドキュメント指向のデータベースです。柔軟かつスキーマフリーの方法でデータを管理するように設計されています。複雑な関係を持つ非構造化データの処理に優れており、Exif データ、オーディオ トラック メタデータ、または事前定義されたスキーマにきちんと収まらないデータセットなどの情報を保存するのに最適です。 MongoDB は、高いスケーラビリティ、自動シャーディング、フォールト トレランスもサポートしているため、大規模なアプリケーションに適しています。
MySQL: 構造化データとクエリに適しています
MySQLは人気のある RDBMS で、構造化データを管理し、事前定義されたスキーマを通じてデータの整合性を強化するように設計されています。これは、構造化された関係と複雑なクエリを必要とするデータにとって、堅牢で信頼性の高い選択肢です。 MySQL は、事前定義されたスキーマに従い、データの一貫性が重要な場合に情報を保存することに優れています。
MongoDB を使用する場合
- データが構造化されていない場合、またはデータが変化する場合頻繁に進化するスキーマ。
- 高い柔軟性と、新しいフィールドを追加する機能が必要な場合スキーマの変更。
- スケーラビリティのために自動シャーディングとフォールト トレランスが必要な場合。
MySQL を使用する場合
- 場合めったに変更されない事前定義された関係を持つ構造化データがあります。
- 複雑なデータが必要な場合事前定義されたスキーマとデータの関係から恩恵を受けるクエリ。
- データの整合性と一貫性が最も重要な場合。
フォーラムのコンテキスト内
参照された記事に基づいて、著者はフォーラム アプリケーションの場合、MongoDB または MySQL のいずれかが可能であると示唆しています。適切な選択。ただし、フォーラムの投稿が構造化されており、複雑なクエリの必要性が高い場合は、MySQL の方が良い選択肢になる可能性があります。一方、投稿がそれほど構造化されておらず、柔軟性と高いスケーラビリティに重点を置いている場合は、MongoDB がより適切な選択となる可能性があります。
最終的に、最良の決定はプロジェクトの特定の要件と柔軟性、スケーラビリティ、データの一貫性、クエリのパフォーマンスの間のトレードオフ。
以上がMongoDB と MySQL: 私のアプリケーションにはどちらのデータベースが適していますか?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。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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