mysql与MongoDB性能对比,哪个更适合自己

 更新时间:2023年06月03日 13:25:50   投稿:mdxy-dxy  
经常看到有人讨论,mongodb性能不如MySQL,MySQL能不能代替之类的说法 ,其实作为技术人,很不喜欢哪个比哪个好这种说法,基本就是挑事,我们今天一起

MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点,关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。

一、简单介绍

1、关系型数据库-MySQL

1、在不同的引擎上有不同的存储方式。
2、查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高。
3、开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长。
4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

2、非关系型数据库-MongoDB

非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库,即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性,呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。

1、存储方式:虚拟内存+持久化。
2、查询语句:是独特的MongoDB的查询方式。
3、适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。
4、架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用。
5、数据处理:数据是存储在硬盘上的,只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中,将数据存储在物理内存中,从而达到高速读写。
6、成熟度与广泛度:新兴数据库,成熟度较低,Nosql数据库中最为接近关系型数据库,比较完善的DB之一,适用人群不断在增长。

4、MongoDB优势与劣势

优势:

1、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的,它将热数据存储在物理内存中,使得热数据的读写变得十分快。
2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。
3、在副本集中,当主库遇到问题,无法继续提供服务的时候,副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。

劣势:

1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制,若需要在MongoDB中实现事务机制,需通过一个额外的表,从逻辑上自行实现事务。
2、 应用经验少,由于NoSQL兴起时间短,应用经验相比关系型数据库较少。
3、MongoDB占用空间过大。

4、MongoDB和MySQL的对比(区别介绍)

数据库MongoDBMySQL
数据库模型非关系型关系型
存储方式以类JSON的文档的格式存储不同引擎有不同的存储方式
查询语句MongoDB查询方式(类似JavaScript的函数)SQL语句
数据处理方式基于内存,将热数据存放在物理内存中,从而达到高速读写不同引擎有自己的特点
成熟度新兴数据库,成熟度较低成熟度高
广泛度NoSQL数据库中,比较完善且开源,使用人数在不断增长开源数据库,市场份额不断增长
事务性仅支持单文档事务操作,弱一致性支持事务操作
占用空间占用空间大占用空间小
join操作MongoDB没有joinMySQL支持join

性能方便的优化介绍

分别从设计思想、性能、安全性、扩展性、事务等几个方面,来做一下比较:

mongo vs mysql

二、 设计思想的不同

以订单为例,我们看看两种数据库应该怎么设计

MySQL是这样子的

订单表

mysql order表结构

订单详情

order item表结构

以订单号关联字段。

MongoDB是 这样子的

mongo order结构

order_item作为订单的子元素,是一个整体;

在一对一,一对多的场景,特别适合用MongoDB的内嵌文档和数组来存储,读写效率都比较高。

一对多的场景则适合MySQL的表结构来存储。

你觉得那种存储的更合理呢?

三、性能

一般情况同等条件下,MongoDB会比MySQL快 ,主要原因如下:

a.Mongo使用的内存映射技术, 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序,这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成。

b.MongoDB的设计要求你常用的数据(working set)可以放到内存里。这样大部分操作只需要读内存,内存操作当然比较快,这也是MongoDB,经常会和redis比较的原因。前提就是要保证服务器有 足够用的内存,否则性能会严重下降。

c.数据集中存放,减少读写时磁盘寻道的时间,这也是MongoDB的基本思想之一。

并发能力,具体看过有网友测试过,MongoDB和MySQL的并发能力,借鉴一下:

并发测试结果

可见,性能上并没有我们想象的差距那么大,

我没有测试过,有兴趣的网友可以测试一下

四、数据安全性

我们经常看到新闻,MongoDB数据库被黑,被勒索的新闻,为什么呢?

原来MongoDB 3.6版本之前,绑定的0.0.0.0的IP,即直接外网开放,而且我们知道MongoDB默认是没有密码的,所以很多新手弄的服务器就是在裸奔,所以被黑就在所难免的,也不能全怪MongoDB。

通过一些配置,MongoDB还是很安全的

a. 绑定本机IP ,限于局域网访问;

b. 配置防火墙,禁止外部访问和端口探测;

c. 设置合理的用户和分派权限。道理和MySQL一样,遵循最小权限的原则。

五、事务

早期的版本是没有事务的,因为在MongoDB中,对于单条记录的一个操作是原子性的,一般来说,MongoDB将有关联的数据存储在一起,所以很多操作不像MySQL,需要做多表的操作。

从4.0版本开始,MongoDB支持副本集的事务,4.2支持切片的事务;

对于多表事物的需求场景,MongoDB也是支持的,可以在多个分片、库、表、文档之间实现分布式的事务。

分布式事务会严重影响性能,所以要谨慎使用,当需要事务时,优先考虑是否可通过合理使用MongoDB的内嵌文档和数组,降低使用事务的几率。

要了解MongoDB的事务,要先了解 一下MongoDB的集群。

六、扩展性

随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难,所以在做数据库选型时,扩展性是必须要考虑的指标:

MongoDB提供了sharded clusters(分片集群) 和 replica sets(副本集)两种集群模式

副本集:

架构图如下,目的是数据冗余和系统高可用,类似于MySQL的主从架构,每个节点的数据是一致的,主负责读写操作,从负责数据的备份,在需要的时候 可转成主节点。

简单主从

如果需要做到故障自动转移,还需要增加一个选举节点,选举节点只负责在主节点出现问题时,把从节点选举为主节点。不负责数据存储。这个和redis的哨兵模式类似。

哨兵模式

关于主从的复制是一个比较复杂的过程,后面有时间再详细介绍。

分片集群:

分片是MongoDB提供的更高级的集群模式,通过分片,把数据分配到不同的机器上,每台机器只存储了部分的数据,通过mongos实现路由去访问。

切片模式架构

这是MySQL没有的功能,类似于MySQL分库分表的功能,通过mycat+mysql实现

6.优势所在

MongoDB数据类型丰富,查询功能强大,还有文本搜索功能和地理空间计算,强大的数据分析和统计能力。

缺点:

没有join ,连表操作能力弱,所以在复杂查询时,还是关系型数据库更胜一筹。

7.隔离级别

这是MySQL里的概念,在MongoDB事务提交前,事务外看不到本次修改的内容,隔离级别类似MySQL默认的隔离级别,“可重复读”的级别。

综上所述,总结一下

什么时候适合用MongoDB:

1. 数据结构不确定,可能发生改动的场景;

2.事务安全性要求不高,数据扩展要求较高的时候;

什么时候用MySQL:

1. 有事务要求,强一致性要求较高,涉及到金钱的时候;

2. 逻辑复杂,有较多join的需求;

没有最好的,只有最合适的,适合自己业务的就是最好的!

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