MySQL lwn MongoDB: Pertempuran antara gergasi pangkalan data
MySQL vs. MongoDB: Pertempuran gergasi pangkalan data
Abstrak:
Pangkalan data ialah komponen teras aplikasi perisian moden. Dalam bidang pangkalan data, MySQL dan MongoDB adalah kedua-dua sistem pangkalan data gergasi yang telah menarik banyak perhatian. Artikel ini akan meneroka kelebihan dan kekurangan MySQL dan MongoDB dan membandingkan beberapa ciri utama kedua-duanya melalui contoh kod.
Pengenalan:
MySQL dan MongoDB ialah pangkalan data hubungan dan bukan hubungan yang paling popular hari ini. MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka yang digunakan untuk menyimpan dan mengurus data berstruktur. Walau bagaimanapun, MongoDB ialah pangkalan data dokumen yang menggunakan dokumen gaya JSON untuk menyimpan data.
1. Perbandingan prestasi
Prestasi adalah salah satu petunjuk penting untuk menilai sistem pangkalan data. MySQL terkenal dengan prestasi membaca dan menulis berkelajuan tinggi. Berikut ialah kod sampel MySQL yang ditulis dalam Python:
import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="mydatabase" ) mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("SELECT * FROM customers") result = mycursor.fetchall() for x in result: print(x)
MongoDB memfokuskan pada kebolehskalaan dan fleksibiliti. Ia menggunakan enjin storan berasaskan memori yang sesuai untuk penyimpanan data berskala besar dan akses serentak yang tinggi. Berikut ialah kod sampel MongoDB yang ditulis dalam Python:
from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['mydatabase'] customers = db['customers'] for customer in customers.find(): print(customer)
2. Perbandingan model data
MySQL ialah pangkalan data hubungan menggunakan jadual, dan data disusun ke dalam baris dan lajur. Model ini sesuai untuk penyimpanan dan pertanyaan data berstruktur. MongoDB menggunakan model dokumen dan data disimpan dalam bentuk dokumen gaya JSON. Model ini sesuai untuk data tidak berstruktur dan separa berstruktur. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan MySQL untuk mencipta jadual:
CREATE TABLE customers ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), address VARCHAR(255) );
Berikut ialah contoh kod yang menggunakan MongoDB untuk memasukkan dokumen:
customer = { "name": "John Doe", "address": "123 Main St" } db.customers.insert_one(customer)
3. Perbandingan bahasa pertanyaan
MySQL menggunakan Bahasa Pertanyaan Berstruktur (SQL) untuk pertanyaan. Bahasa pertanyaan ini fleksibel dan berkuasa, menyokong pelbagai operasi pertanyaan yang kompleks. Berikut ialah contoh kod untuk membuat pertanyaan menggunakan MySQL:
mycursor.execute("SELECT * FROM customers WHERE address = '123 Main St'") result = mycursor.fetchall() for x in result: print(x)
MongoDB menggunakan bahasa pertanyaan yang serupa dengan JavaScript. Bahasa pertanyaan ini lebih semula jadi dan mudah difahami. Berikut ialah contoh kod untuk membuat pertanyaan menggunakan MongoDB:
for customer in customers.find({"address": "123 Main St"}): print(customer)
Kesimpulan:
MySQL dan MongoDB adalah kedua-dua sistem gergasi dalam medan pangkalan data, masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangannya sendiri. MySQL sesuai untuk penyimpanan dan pertanyaan data berstruktur, manakala MongoDB sesuai untuk data tidak berstruktur dan separa berstruktur. Pangkalan data mana yang hendak dipilih bergantung pada senario dan keperluan aplikasi tertentu. Sama ada MySQL atau MongoDB, adalah sangat penting bagi pembangun untuk menguasai ciri dan penggunaan mereka.
Rujukan:
- Dokumentasi MySQL: https://dev.mysql.com/doc/
- Dokumentasi MongoDB: https://docs.mongodb.com/
Atas ialah kandungan terperinci MySQL lwn MongoDB: Pertempuran antara gergasi pangkalan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna