我的第一个以 MongoDB 作为主数据库开发的网站是 codecampo.com(2011 年),第二个是 writings.io(2013 年)。Campo 在第 3 版的时候重写(2014 年)迁移到 PostgreSQL,而 writings.io 已经关闭了,现在正在做的创业项目 selfstore.io 也是使用 PostgreSQ
我的第一个以 MongoDB 作为主数据库开发的网站是 codecampo.com(2011 年),第二个是 writings.io(2013 年)。Campo 在第 3 版的时候重写(2014 年)迁移到 PostgreSQL,而 writings.io 已经关闭了,现在正在做的创业项目 selfstore.io 也是使用 PostgreSQL。PostgreSQL 已经成为我的默认数据库,鉴于我曾经做过一段时间 MongoDB 布道者,所以我想有必要总结一下。
我开发维护的都是流量很小的网站,所以不用期待我分享千万级数据管理的经验(我以前正式工作中倒是接触一个千万级使用 MySQL 的网站,但优化工作不是我做的)。我也不会犯一些低级错误,例如项目开发到一半才困惑“MongoDB 没有 JOIN 查询怎么办?”,选型时已经知道将要面临怎样思维转换。
我不希望这篇文章被当作是“XX 已死,YY 永生”一类的噱头文章,这类文章大多带有偏见,并且对评论对象浅尝辄止。不同的工具有不同的应用场合,不能一概而论。
我从 MySQL 转向 MongoDB,以及从 MongoDB 转向 PostgreSQL 的最大原因都是:有趣。Web 开发一个优点就是你不用限定在某个平台某类技术上,最终用户看到的都是 HTML 页面。
下面是一些我选择数据库的经验。
MongoDB 优点
无模式
无模式是个双面刃。好的方面,它可以减少表的空余字段,减少拆表的必要,例如用户集合可以一条记录带有 admin: true
属性,其他不带有这个属性,而在关系数据库中这类带来大量空余字段的属性最好拆表。PostgreSQL 打开 HStore 扩展后也可以实现这样的结构。如果觉得 admin: true
的例子太简单,可以考虑下怎么储存 gemspec 的内容并让它可索引。
无模式另一个好处是让代码逻辑管理起来更清晰,可以把属性定义和模型逻辑放在一起:
class Artist include Mongoid::Document field :name, type: String end
类似 DataMapper 的库虽然也能实现这样的语法,但始终需要维护一个迁移脚本,需要重复自己。用 Mongoid 的时候我一直觉得打开 Model 文件先看到属性定义很舒服。
无模式的最大坏处就是无法真正掌握数据库中有什么内容,实际上并不是经常需要储存无模式数据,多数是模式化数据。所以即使不需要管理模式迁移,还是要管理数据迁移,每次更改属性相关逻辑时要写数据迁移脚本。这里无模式是好是坏取决于应用场景。
数据类型
MongoDB 支持的数据类型多于 MySQL,其中最主要是 Array,Hash 类型。PostgreSQL 原生或通过扩展可以支持 Array 和 Hash,但是配套的操作不够 MongoDB 简便。
例如 MongoDB 对 Array 有一个 $addToSet
方法,只有数组不存在某元素时进行插入:
update( $addToSet: { upvotes_ids: 1 } )
而 PostgreSQL 要进行同样操作需要组合一些语句:
SET upvotes_ids = array_append(upvotes_ids ,1) WHERE NOT (upvotes_ids @>array[1])
MongoDB 的语句更简洁,也不排除 PostgreSQL 以后也会添加同样的方法。
MongoDB 缺点
不支持事务
也许需不需要数据库事务成了是否选择 MongoDB 的决定性因素,MongoDB 不支持数据库事务。
有很多应用对数据一致性其实要求不高,例如很多社交应用,大多数应用逻辑只是简单存取(发一段文字,上传一张照片),极少的不一致是不影响应用的。而一些严肃应用,例如交易系统,就很需要数据库事务的支持了,否则就需要在应用层自己实现一个粗糙的、充满 Bug 的事务支持。如果有兴趣自己实现事务操作,可以看 MongoDB 的文章 Perform Two Phase Commits。
如果有跨系统的事务操作,就不能完全依赖数据库事务,还要有应用层的重试或回滚操作(例如远程调用支付接口)。数据库层面支持事务的话,起码让维护系统内部数据一致性更轻松。
查询语法
MongoDB 的原生查询语法是 JavaScript,JavaScript 程序员可能对此欣喜若狂。我最初感觉也是很新鲜,但久了就觉得很烦躁。JavaScript 太多的括号和花括号,在组合多个查询条件的时候作括号匹配很费神。SQL 是一个查询 DSL,虽然看起来有点古老,但是在查询这个特定领域上做得很好。
如果应用使用 ORM,可能很多时候不需要写原生查询语句。除了 PHP 社区外,其他社区也不推荐写原生查询。不过少数情况下,复杂查询还是原生语句更高效,而且数据库终端也是调试查询错误的最终手段,所以查询语法至少不能让人难受。
默认不安全
MongoDB 的开发者假设你是一个资深系统管理员,并且把 MongoDB 部署在安全的内部网络当中,所以他们官方安装包内含的配置没有设置任何安全验证,接收任何来源的访问,结果就是一些初级系统管理员(例如我)把 MongoDB 直接暴露到了公网,造成数据泄漏。
这不仅是 MongoDB 的问题,Redis、Elasticsearch 也是这样,姑且把这认为是一种设计“哲学”。Ubuntu 的软件源管理者不认同这个“哲学”,从软件源安装的 MongoDB 的默认只接受本地连接,这保护了一些初级系统管理员,但如果追新使用数据库开发方的安装包就会中招。顺便一提,PostgreSQL 默认配置只接受本地连接。
无论用什么数据库都好,使用前一定要完整读一遍文档,特别是设置和安全相关的章节,同时设置系统防火墙。
库
MongoDB 的官方驱动更新没有问题,不过一般不会直接使用驱动写程序(写过,很繁琐),而是使用 ODM(对象-文档映射)工具,在 Ruby 中就是 Mongoid。
Mongoid 已经做得很好,提供了类似 ActiveRecord 的 API,并且很好的利用了 MongoDB 的特性,但在关注度和社区规模上还不及 ActiveRecord。ActiveRecord 作为 Rails 的默认组件,每次都是跟随 Rails 的更新同时更新的,Mongoid 则要滞后一段时间。所以如果你希望紧跟 Rails 的更新,那么最好使用 ActiveRecord 和关系数据库。
为什么是 PostgreSQL 而不是 MySQL/MariaDB
今年开始,我的精力投入到一个交易网站的开发,所以一开始就打算迁移到关系数据库。至于为什么用 PostgreSQL 而不是 MySQL/MariaDB,有几个理由:
- 有趣,我还没用过 PostgreSQL。
- PostgreSQL 的数据类型更多,我主要需要 Array 和 HStore。这些数据类型可以减少开发量,在 MySQL 实现 Tag 属性需要多两张表。
- 过去的工作中让我接触到 MySQL 不好的一面,例如因为 JOIN 性能不好(我没验证过),不允许用
includes
方法,基本上只做主键查询,所以我之前那么容易接受 MongoDB。 - MySQL 被 Oracle 收购后社区出现分裂(MariaDB),我对 Oracle 印象也不好,前公司旗下一个网站因为域名带有 Java 而收到律师函,所以我尽可能避开 Oracle 的产品。
- PostgreSQL 的社区热度在增加,ActiveRecord 对其特性的支持也在完善。
基于以上理由,我选择了 PostgreSQL,目前为止工作得很好。
总结
这几年间我接触了 3 个数据库(不包括 Redis 的话),SQL-NoSQL-SQL 的切换让我对数据库有了更深刻的理解,也认识到还有很多类型数据库我没试过,关系数据库不是唯一选择。我的几个项目都是只是玩具规模,没什么说服力,但以免被误解,还是提几条建议:
- 如果当前数据库用得很好,就没必要更换。
- 如果没有明确的数据库需求,那么用关系数据库。
- 如果要开发新的项目,推荐 PostgreSQL。
最终,选择要取决于你的应用场景。
原文地址:为什么我从 MongoDB 迁移到 PostgreSQL, 感谢原作者分享。

mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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