MongoDBとMySQLの違いは何ですか？

mongodb vs mysql：違いは何ですか？

mongodbとmysqlはどちらも一般的なデータベースシステムですが、さまざまなニーズに応え、基本的に異なるアーキテクチャを持っています。 MySQLはリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）です。つまり、キーを介してそれらの間の関係を実施して、行と列のあるテーブルにデータを編成します。 この構造化されたアプローチにより、データの整合性と一貫性が保証されます。 クエリは、データ操作のための強力で広く理解されている言語である構造化クエリ言語（SQL）に基づいています。データを柔軟なJSONのようなドキュメントに保存します。 これらのドキュメントは、単一のコレクション内にさまざまな構造を持つことができ、スキーマの柔軟性を高めることができます。 MongoDBはドキュメント指向モデルを使用します。つまり、データはテーブルや行ではなく、ドキュメントのコレクションに編成されます。 クエリは、JSONに似たクエリ言語を使用して実行され、柔軟で効率的なデータ検索が可能になります。 厳格なスキーマがないため、進化するデータ構造に非常に適応性があります。 本質的に、コアの違いは、データモデリングアプローチにあります：リレーショナル（MySQL）対ドキュメント指向（MongoDB）。

MongoDBとMySQLの主要なパフォーマンスの違いは、MongoDBとMySQLのパフォーマンスの違いが特定の作業とデータ構造に大きく依存します。 ただし、いくつかの一般的な観察を行うことができます：

• 操作の読み取り：データ検索がドキュメント内の特定のフィールドが含まれる場合に、読み取られるワークロードの場合、MongoDBは柔軟なスキーマと特定のフィールドをターゲットにする能力により、しばしばパフォーマンスが向上します。 MySQLは、構造化されたクエリ用に最適化されていますが、クエリが複数のテーブルに参加したり、大量の不必要なデータを取得したりする場合、パフォーマンスのペナルティに陥る可能性があります。その柔軟なスキーマは、関係データベースにしばしば関連付けられているスキーマ検証とテーブルロックのオーバーヘッドを回避します。酸性特性（原子性、一貫性、分離、耐久性）を備えたMySQLは、データの整合性を保証しますが、トランザクション管理オーバーヘッドのために大量のインサートでは遅くなる可能性があります。 Mongodbのクエリ言語は、このような複雑な操作ではあまり強力であり、パフォーマンスは大幅に低下する可能性があります。 MySQLは通常、垂直方向にスケーリングし（単一のサーバーにリソースを追加する）、またはシャードなどの手法（複数のサーバーにデータの配布）を介してスケーリングします。 MongoDBは、水平スケーリング用に自然に設計されており（クラスターにサーバーを追加する）、内蔵シャーディング機能を提供します。 柔軟なスキーマにより、事前定義された構造を必要とせずに、多様なデータ形式に対応できます。 これは、ソーシャルメディアフィード、センサーデータ、ログファイルなどのデータソースを扱う場合に特に重要です。 MySQLは、その厳格なスキーマを備えた、このような非構造化データを処理するために広範な前処理とデータ変換が必要になり、パフォーマンスと効率に大きな影響を与える必要があります。アプリケーション：
• Mongodbを選択します。摂取。
開発には、比較的シンプルで使いやすいデータベースが必要です。
• 酸性特性によって強制される強力なデータの整合性と一貫性が必要です。
• あなたのアプリケーションは、結合とデータ間の関係を含む複雑なクエリに大きく依存しています。要するに、普遍的に「より良い」データベースはありません。最良の選択は、プロジェクトの特定のニーズと特性に依存します。 決定を下すときのスキーマの柔軟性、データの整合性、クエリの複雑さ、およびスケーラビリティの間のトレードオフを考慮してください。

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