Artikel:
Bagaimana MongoDB Berbeza daripada Pangkalan Data Hubungan Seperti MySQL atau SQL Server?
MongoDB ialah pangkalan data NoSQL yang menyediakan pendekatan unik untuk penyimpanan dan pengurusan data berbanding pangkalan data hubungan tradisional seperti MySQL atau SQL Server. Walaupun pangkalan data hubungan menyusun data dalam jadual berstruktur dengan baris dan lajur, MongoDB menggunakan model berorientasikan dokumen, menawarkan fleksibiliti dan skalabiliti untuk keperluan aplikasi moden.
Perbezaan Utama Antara MongoDB dan Pangkalan Data Hubungan
-
Struktur Data:
- Pangkalan Data Hubungan: Data disimpan dalam jadual dengan skema yang telah ditetapkan. Hubungan antara jadual diwujudkan menggunakan kunci utama dan asing.
- MongoDB: Data disimpan dalam koleksi sebagai dokumen (format BSON), yang serupa dengan objek JSON. Setiap dokumen boleh mempunyai struktur yang unik, menjadikan MongoDB kurang skema.
-
Reka Bentuk Skema:
- Pangkalan Data Perhubungan: Memerlukan skema tetap yang mentakrifkan struktur jadual dan perhubungan di muka.
- MongoDB: Menawarkan skema dinamik yang membenarkan medan berubah antara dokumen dalam koleksi yang sama.
-
Bahasa Pertanyaan:
- Pangkalan Data Hubungan: Gunakan Bahasa Pertanyaan Berstruktur (SQL) untuk manipulasi dan pengambilan data.
- MongoDB: Menggunakan bahasa pertanyaan yang kaya dengan kaedah seperti find(), insertOne(), dan saluran paip pengagregatan untuk operasi yang kompleks.
-
Skalabiliti:
- Pangkalan Data Hubungan: Biasanya skala menegak dengan menambahkan lebih banyak sumber perkakasan pada pelayan tunggal.
- MongoDB: Direka untuk penskalaan mendatar melalui sharding, membolehkan pengedaran data merentas berbilang pelayan.
-
Perhubungan Data:
- Pangkalan Data Perhubungan: Sesuai untuk perhubungan yang kompleks dengan data yang dinormalkan untuk mengelakkan lebihan.
- MongoDB: Menggalakkan membenamkan data berkaitan dalam satu dokumen untuk meningkatkan prestasi bagi pertanyaan yang mengambil data berkaitan.
-
Transaksi:
- Pangkalan Data Perhubungan: Sediakan transaksi yang mematuhi ACID yang mantap secara lalai.
- MongoDB: Menyokong transaksi berbilang dokumen tetapi pada mulanya tertumpu pada operasi atom satu dokumen.
-
Mengindeks:
- Pangkalan Data Hubungan: Gunakan kunci utama, unik dan asing sebagai indeks untuk mengoptimumkan pertanyaan.
- MongoDB: Menyokong indeks, termasuk indeks medan tunggal, kompaun dan geospatial, untuk mendapatkan semula data yang cekap.
-
Prestasi:
- Pangkalan Data Hubungan: Sangat sesuai untuk data berstruktur dan aplikasi dengan skema yang konsisten.
- MongoDB: Cemerlang dalam mengendalikan data tidak berstruktur atau separa berstruktur, menjadikannya ideal untuk analitik masa nyata, IoT dan aplikasi data besar.
Kes Penggunaan untuk MongoDB
MongoDB amat berkesan untuk aplikasi yang memerlukan:
- Ketersediaan tinggi dan berskala.
- Fleksibiliti dalam struktur data, seperti profil pengguna atau katalog produk.
- Analitis masa nyata, pengurusan kandungan dan penyelesaian IoT.
Kesimpulan
Fleksibiliti, skalabiliti dan keupayaan MongoDB untuk mengendalikan data tidak berstruktur menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk aplikasi moden yang memerlukan ketangkasan. Sebaliknya, pangkalan data hubungan kekal sebagai standard emas untuk sistem dengan data berstruktur dan keperluan transaksi yang kukuh. Memilih pangkalan data yang betul bergantung pada keperluan khusus aplikasi anda dan ciri beban kerja.
Hai, saya Abhay Singh Kathayat!
Saya seorang pembangun tindanan penuh dengan kepakaran dalam kedua-dua teknologi hadapan dan belakang. Saya bekerja dengan pelbagai bahasa pengaturcaraan dan rangka kerja untuk membina aplikasi yang cekap, berskala dan mesra pengguna.
Jangan ragu untuk menghubungi saya melalui e-mel perniagaan saya: kaashshorts28@gmail.com.
Atas ialah kandungan terperinci Pangkalan Data MongoDB lwn. Hubungan: Perbandingan Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
