说你不行还是真的不行,MongoDB领导了NoSQL运动,NoSQL请注意,我们最主要反对的就是SQL的方法论,按SQL方法使用MangoDB你只能收
最近开始研究MySQL和MongoDB,发现这方面资料不多。尤其是真正的说到点子上的文章,太少了。
有一些对比测试的文章基本上都是瞎测,测试方法都测到了马腿上,得出的结论基本上都是NoSQL毫无价值
容我借用Russell Smith 的那句话:不是MongoDB不行,是你不懂。
让我来分析一下MongoDB的真正性能吧。
有说MongoDB慢
反对:不设其他唯一索引的情况下,只用_id 在普通办公电脑上每秒插入几万,在普通x86服务器上每秒插入十几万,你好意思说这个性能低?比mysql强出一个数量级。
赞同:检索是真的慢,和sql数据库不同,越复杂的条件搜索MangoDB越吃亏,CPU和IO的双重压力。面对那些直接把SQL查询改写成MangoDB的用法,别转了,你不会收获任何性能提升。
你不行:说你不行还是真的不行,MongoDB领导了NoSQL运动,NoSQL请注意,我们最主要反对的就是SQL的方法论,按SQL方法使用MangoDB你只能收获失望。再想想MongoDB的设计思想:文档化。_id 就是文件名,MongoDB是个文件系统。全文检索?别闹了,用文件名找文件,一个文件名对应一个文件,你绝对不会失望。
那么MongoDB究竟应该怎么用呢?
首先,忘记SQL你应该忘记你学过的那些优雅无敌的SQL,不是说为了提升检索性能,扔索引就有好处。
有一个简单的事实如下:只有一个默认的_id 索引,此时插入性能为1,你再加一个索引,插入性能约1/2,再加一个约1/3 ,以此类推......
如果这个事实对你是很震撼的,那说明你还没有忘记SQL,接着忘。
MongoDB的索引对插入性能有着不可忽略的拖后腿效应,所以,我们应该使用且仅使用 _id 作为插入key,作为查询key,作为所有的那个key。
其次,直接忘记搜索这件事。把MongoDB当做你的硬盘,给他文件名去操作文件.这就是Key-Value数据库的做法,你稍加设计就能这么用。
那么其实你所有的操作可以简化为两个指令,逻辑上 就是一个字典
你给他_id,往字典里插一个数据,或者拿一个数据。
Save({_id:xxx,.....})
FindOne({_id:xxx})
要想高性能,善用那个_id,把你原来准备当主键的那个玩意,hash成_id.
把你原来准备的查询条件,什么?查询,,拿_id来,别的全砍掉。
第三、这不是数据表记住,这不是数据表,一个_id对应的东西不是一行数据,而是一个文件。
文件存储和表存储有什么不同呢?
我举个例子,比如我们要存储用户列表和每个用户的道具列表。
数据表的做法是建一张用户表,一张道具表,道具表里有个字段表示他属于哪个用户。
然后,你就离不开万恶的查询了。
然后如果一个用户有100条道具,100万用户意味着道具表有一亿条记录。
这时候就开始考验你的小数据库了,但这都是过去式了,这一亿的道具,用MongoDB,根本不是个事儿
因为MongoDB的方法是当做文件存,只设计一个用户集合,每个用户的信息是一个文件,然后这100个道具就分开存在每个用户的文件里。
然后来比较一下,我们取得用户的记录,然后从中拿出100个道具,NoSQL方法。
查一亿的表,找出属于某个用户的记录。
熟快熟慢?
然后你可能回想,SQL方法,我也可以搞个道具字段,把用户的100个道具用某种协议打包,然后操作啊,一样可以取得巨大的优化呀。
没错,你的想法很好,你正在用NOSQL的方式用SQL。
第四、文件存储的精华之处如果问题止于此处,MongoDB就毫无优势可言了,如果这个方法在SQL数据库上也是如此容易使用,那还费劲搞MongoDB干什么?
我们再折腾一点,如果每个道具还要存100条转手记录,你还是可以打包,但你这个打包字段已经1M了。
于是每次存取这个打包字段都是一个系统工程了,还要负担1M的流量。
MongoDB这边呢?我们可以直接对文件的一部分进行读写,比如我只返回一个用户的第二个道具的信息,和返回第二个道具的第1~30条转手记录。
这,是一种怎样的差距啊。
你想要一张美女的照片,你朋友有,但是他只有一个压缩包,他那里没有解包工具,于是他把整个包传给了你。他想问你要一张照片,但是他没有压缩工具,为了存档需要,他让你再压进包里传给他。
这个朋友就是你的用户表的一行,如果换成真实世界的事件是多么的不可思议,这就是在一个字段里打包数据的问题。
MongoDB的一条记录就是一个脑筋更正常的朋友,你要他一张照片,他从包里找出来给你。你给他一张照片,他分门别类的放置到他的包里去。
用文件的思维去访问,MongoDB是一个更好的朋友。
审视一下你项目中的大部分的数据需求,是不是都可以用这种方式去组织呢?
如果是,加入NOSQL吧,我们的口号是:很暴力不SQL
还有什么好处1.不用逻辑关心的水平切分
无需多言,对MongoDB而言,这是运维人员的工作了
2.不用对齐的数据结构
不用对齐意味着你不用为以前表结构变化的迁移烦恼,有些文件里有一个部分,有些没有,这对MongoDB而言,很正常。

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기
