MySQL 與 MongoDB 1000 次讀取：哪個資料庫效能較好？

MySQL 和 MongoDB 效能爭論：1000 次讀取比較

背景：

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方法：

在 MySQL 中建立了一個名為「posts」的表，包含 2000 萬筆資料記錄並在「id」欄位上建立索引。相同的資料也被載入到 MongoDB 集合中。使用自訂 PHP 腳本同時從兩個資料庫執行隨機讀取。

結果：

令人驚訝的是，結果顯示 MongoDB 僅比 MySQL 表現出邊際速度優勢。 MongoDB 中 1000 次讀取的查詢執行時間大約快了 1.1 倍。

可能的解釋：
• 這一意外發現與 MongoDB 在讀取密集型方面的卓越性能的看法相矛盾運營。以下是一些可能的解釋：
• 標準化資料與非標準化資料：
MySQL 使用標準化模式，而 MongoDB 將相關資料儲存在單一文件中。在這種情況下，MongoDB 的非規範化方法並沒有提供任何實質的效能優勢。
• IO 效率：
MySQL 必須執行多個索引查找並從 20 個不同的表讀取資料。相較之下，MongoDB 執行單一索引查找並檢索單一文檔，從而顯著降低 IO 操作。

記憶體使用： MySQL 中的20 個表可能會消耗更多記憶體用於索引和儲存數據，而MongoDB 將所有資料整合到一個集合中，減少記憶體

結論：雖然MongoDB在特定用例中提供了某些優勢（例如，在處理非結構化或高度互連的資料時），但它並沒有對於所有讀取密集型工作負載來說，必然會讓 MySQL 黯然失色。這些資料庫之間的選擇應取決於應用程式的特定資料結構和查詢模式。

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