MySQL과 MongoDB 읽기 성능: 언제 관계형이 문서 데이터베이스보다 성능이 뛰어납니까?

MySQL과 MongoDB: 읽기 작업의 성능 비교

성능 최적화를 위해 MySQL과 MongoDB를 철저하게 비교하셨습니다. , 두 가지 인기 있는 데이터베이스 시스템입니다. 여러분의 기대에도 불구하고 결과는 놀라웠습니다. 대규모 데이터 세트에 대한 무작위 읽기 작업이 포함된 시나리오에서 MySQL의 성능은 MongoDB와 비슷했습니다.

결과 검토

결과를 이해하는 열쇠는 MongoDB와 MongoDB의 유사성에 있습니다. 두 데이터베이스 모두에서 사용되는 데이터 구성 및 쿼리 패턴. MongoDB의 우월성은 전통적인 관계형 구조와 크게 다른 데이터 모델을 수용하는 능력에서 비롯됩니다.

관계형 데이터와 문서 데이터

실험에서 MySQL은 테이블은 개별 레코드를 나타내는 행과 속성을 나타내는 열로 구성된 관계형 모델을 따랐습니다. 반면 MongoDB의 컬렉션은 문서가 엔터티의 전체 데이터를 캡슐화하는 문서 기반 모델에서 작동했습니다.

읽기 성능에 대한 영향

검색하려면 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스의 완전한 엔터티에는 일반적으로 각각 별도의 테이블이 포함된 여러 인덱스 조회 및 데이터 검색이 필요합니다. 이 경우 MySQL은 다중 인덱스에 의존하고 (정규화로 인해) 단편화된 데이터 분산으로 인해 I/O 작업이 약 20배 더 많아졌습니다.

MongoDB의 장점

In 대조적으로 MongoDB의 스키마 유연성을 통해 엔터티 데이터를 컬렉션 내의 단일 문서로 모델링할 수 있습니다. 이를 통해 단일 인덱스 조회 및 단일 페이지 검색으로 전체 엔터티에 액세스할 수 있어 I/O 작업 수를 크게 최소화할 수 있습니다.

결론

MongoDB 동안 실제로 특정 시나리오에서 우수한 성능을 제공할 수 있지만 경험에 따르면 모든 경우에 본질적으로 더 빠른 것은 아닙니다. 핵심 요소는 데이터 구성과 쿼리 패턴입니다. 데이터가 관계형 모델에 적합하고 쿼리가 비슷한 패턴을 따르는 경우 MySQL의 최적화된 I/O 성능과 성숙한 에코시스템은 MongoDB와 같은 문서 데이터베이스와 일치하거나 심지어 그보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

위 내용은 MySQL과 MongoDB 읽기 성능: 언제 관계형이 문서 데이터베이스보다 성능이 뛰어납니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!