说你不行还是真的不行,MongoDB领导了NoSQL运动,NoSQL请注意,我们最主要反对的就是SQL的方法论,按SQL方法使用MangoDB你只能收
最近开始研究MySQL和MongoDB,发现这方面资料不多。尤其是真正的说到点子上的文章,太少了。
有一些对比测试的文章基本上都是瞎测,测试方法都测到了马腿上,得出的结论基本上都是NoSQL毫无价值
容我借用Russell Smith 的那句话:不是MongoDB不行,是你不懂。
让我来分析一下MongoDB的真正性能吧。
有说MongoDB慢
反对:不设其他唯一索引的情况下,只用_id 在普通办公电脑上每秒插入几万,在普通x86服务器上每秒插入十几万,你好意思说这个性能低?比mysql强出一个数量级。
赞同:检索是真的慢,和sql数据库不同,越复杂的条件搜索MangoDB越吃亏,CPU和IO的双重压力。面对那些直接把SQL查询改写成MangoDB的用法,别转了,你不会收获任何性能提升。
你不行:说你不行还是真的不行,MongoDB领导了NoSQL运动,NoSQL请注意,我们最主要反对的就是SQL的方法论,按SQL方法使用MangoDB你只能收获失望。再想想MongoDB的设计思想:文档化。_id 就是文件名,MongoDB是个文件系统。全文检索?别闹了,用文件名找文件,一个文件名对应一个文件,你绝对不会失望。
那么MongoDB究竟应该怎么用呢?
首先,忘记SQL你应该忘记你学过的那些优雅无敌的SQL,不是说为了提升检索性能,扔索引就有好处。
有一个简单的事实如下:只有一个默认的_id 索引,此时插入性能为1,你再加一个索引,插入性能约1/2,再加一个约1/3 ,以此类推......
如果这个事实对你是很震撼的,那说明你还没有忘记SQL,接着忘。
MongoDB的索引对插入性能有着不可忽略的拖后腿效应,所以,我们应该使用且仅使用 _id 作为插入key,作为查询key,作为所有的那个key。
其次,直接忘记搜索这件事。把MongoDB当做你的硬盘,给他文件名去操作文件.这就是Key-Value数据库的做法,你稍加设计就能这么用。
那么其实你所有的操作可以简化为两个指令,逻辑上 就是一个字典
你给他_id,往字典里插一个数据,或者拿一个数据。
Save({_id:xxx,.....})
FindOne({_id:xxx})
要想高性能,善用那个_id,把你原来准备当主键的那个玩意,hash成_id.
把你原来准备的查询条件,什么?查询,,拿_id来,别的全砍掉。
第三、这不是数据表记住,这不是数据表,一个_id对应的东西不是一行数据,而是一个文件。
文件存储和表存储有什么不同呢?
我举个例子,比如我们要存储用户列表和每个用户的道具列表。
数据表的做法是建一张用户表,一张道具表,道具表里有个字段表示他属于哪个用户。
然后,你就离不开万恶的查询了。
然后如果一个用户有100条道具,100万用户意味着道具表有一亿条记录。
这时候就开始考验你的小数据库了,但这都是过去式了,这一亿的道具,用MongoDB,根本不是个事儿
因为MongoDB的方法是当做文件存,只设计一个用户集合,每个用户的信息是一个文件,然后这100个道具就分开存在每个用户的文件里。
然后来比较一下,我们取得用户的记录,然后从中拿出100个道具,NoSQL方法。
查一亿的表,找出属于某个用户的记录。
熟快熟慢?
然后你可能回想,SQL方法,我也可以搞个道具字段,把用户的100个道具用某种协议打包,然后操作啊,一样可以取得巨大的优化呀。
没错,你的想法很好,你正在用NOSQL的方式用SQL。
第四、文件存储的精华之处如果问题止于此处,MongoDB就毫无优势可言了,如果这个方法在SQL数据库上也是如此容易使用,那还费劲搞MongoDB干什么?
我们再折腾一点,如果每个道具还要存100条转手记录,你还是可以打包,但你这个打包字段已经1M了。
于是每次存取这个打包字段都是一个系统工程了,还要负担1M的流量。
MongoDB这边呢?我们可以直接对文件的一部分进行读写,比如我只返回一个用户的第二个道具的信息,和返回第二个道具的第1~30条转手记录。
这,是一种怎样的差距啊。
你想要一张美女的照片,你朋友有,但是他只有一个压缩包,他那里没有解包工具,于是他把整个包传给了你。他想问你要一张照片,但是他没有压缩工具,为了存档需要,他让你再压进包里传给他。
这个朋友就是你的用户表的一行,如果换成真实世界的事件是多么的不可思议,这就是在一个字段里打包数据的问题。
MongoDB的一条记录就是一个脑筋更正常的朋友,你要他一张照片,他从包里找出来给你。你给他一张照片,他分门别类的放置到他的包里去。
用文件的思维去访问,MongoDB是一个更好的朋友。
审视一下你项目中的大部分的数据需求,是不是都可以用这种方式去组织呢?
如果是,加入NOSQL吧,我们的口号是:很暴力不SQL
还有什么好处1.不用逻辑关心的水平切分
无需多言,对MongoDB而言,这是运维人员的工作了
2.不用对齐的数据结构
不用对齐意味着你不用为以前表结构变化的迁移烦恼,有些文件里有一个部分,有些没有,这对MongoDB而言,很正常。

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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