MySQL 대 MongoDB 읽기 성능: MongoDB의 속도 이점은 언제 사라지나요?

MySQL과 MongoDB 읽기 성능 비교

초기 관찰:

최근 테스트에서, 검색과 관련된 읽기 집약적 작업에 있어서 MySQL의 성능은 MongoDB와 비슷하다는 것이 관찰되었습니다. 2천만 개의 레코드가 있는 테이블에서 무작위로 15개의 레코드를 얻습니다. MongoDB가 일반적으로 이러한 시나리오에서 MySQL보다 성능이 뛰어나다는 인식을 고려하면 이 결과는 놀라운 것 같습니다.

유사한 성능을 발휘할 수 있는 이유:

1. 동일한 데이터 조직 : 이 특정 테스트에서는 MySQL과 MongoDB 모두 비슷한 방식으로 데이터를 저장했으며, 레코드는 논리적으로 구성되었습니다. 'id' 필드.
2. 동일한 액세스 패턴: 테스트 스크립트는 'id' 필드를 조회 키로 사용하여 두 데이터베이스에 대해 동일한 방식으로 데이터에 액세스했습니다. 이로 인해 여러 기준에 따라 데이터를 쿼리할 때 MongoDB가 제공하는 잠재적인 성능 이점이 제거되었습니다.

MongoDB의 장점:

MongoDB는 데이터 구조가 더 클 때 탁월합니다. 복잡하고 상호 연결되어 있어 관련 정보를 검색하려면 MySQL에서 여러 조인이 필요합니다. 이러한 경우 관련 데이터를 단일 문서에 저장하는 MongoDB의 기능을 사용하면 수많은 조회 작업이 필요하지 않으며 성능이 크게 향상됩니다.

예:

정규화된 데이터를 고려하세요. 엔터티의 다양한 측면을 나타내는 여러 테이블이 있는 MySQL의 모델입니다. 전체 엔터티에 대한 데이터를 검색하려면 MySQL에서는 다양한 테이블에서 여러 범위 조회가 필요하므로 수많은 디스크 작업이 필요합니다.

반면 MongoDB에서는 전체 엔터티를 단일 문서에 저장할 수 있습니다. 동일한 데이터를 검색하기 위해 MongoDB는 한 번의 인덱스 조회와 한 번의 바이너리 페이지 읽기만 수행하므로 필요한 I/O 작업 수가 크게 줄어듭니다.

결론:

MySQL과 MongoDB 사이의 비슷한 성능에 대한 초기 관찰은 놀랍지만 MongoDB가 본질적으로 모든 사용 사례에 대해 더 빠른 성능을 제공하지는 않는다는 점을 강조합니다. 데이터 구조가 단순하고 액세스 패턴이 간단한 시나리오에서 MySQL은 구조화된 데이터에 최적화된 설계로 인해 경쟁력을 가질 수 있습니다. 그러나 보다 복잡한 데이터 모델 및 쿼리 패턴의 경우 MongoDB의 문서 중심 접근 방식이 쿼리 효율성 및 성능 측면에서 상당한 이점을 제공합니다.

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