Leseleistung von MySQL vs. MongoDB: Wann übertrifft MongoDB wirklich die Leistung?

Vergleich der Leistung von MySQL und MongoDB bei Lesevorgängen

Eine der Hauptüberlegungen bei der Wahl zwischen MySQL und MongoDB ist ihre Leistung beim Lesen Operationen. Während MongoDB oft als die bessere Wahl für leseintensive Arbeitslasten angesehen wird, ist es wichtig, die Faktoren zu verstehen, die die Leistung beeinflussen, und ob es MySQL in allen Szenarien wirklich übertrifft.

Test-Setup

Im bereitgestellten Test wurde ein Datensatz mit 20 Millionen Datensätzen verwendet, mit nur einem Index für das Feld „id“. Die Abfrage umfasste das zufällige Abrufen von 15 Datensätzen aus der Datenbank. Der Test wurde 1000 Mal sowohl für MySQL als auch für MongoDB ausgeführt.

Unerwartete Ergebnisse

Die Testergebnisse zeigten, dass MongoDB nur geringfügig schneller als MySQL war, mit einem Geschwindigkeitsvorteil von etwa das 1,1-fache. Dieses Ergebnis mag enttäuschend erscheinen, wenn von MongoDB eine deutlich bessere Leistung erwartet wird.

Faktoren, die die Leistung beeinflussen

Die Ähnlichkeit der Leistung zwischen MySQL und MongoDB legt nahe, dass die spezifische Arbeitslast und Die in diesem Test verwendeten Datenstrukturen sind nicht ideal, um die Stärken von MongoDB zu demonstrieren. Zu den Schlüsselfaktoren, die die Leistung in solchen Szenarien beeinflussen, gehören:

• Datenorganisation: In MySQL werden die Daten in einem relationalen Schema mit mehreren Tabellen und Zeilen gespeichert. MongoDB hingegen speichert Daten als flexible JSON-ähnliche Dokumente. Für bestimmte Arten von Daten und Abfragen kann der dokumentenorientierte Ansatz von MongoDB effizienter sein.
• Abfragen: MongoDB unterstützt ausdrucksstarke Abfragen mithilfe seiner Abfragesprache, die eine leistungsstarke Filterung und Sortierung ermöglicht . In diesem Test umfasste die Abfrage nur das Abrufen bestimmter Datensätze nach ID, was sowohl von MySQL als auch von MongoDB gleichermaßen gut gehandhabt wird.

Wenn MongoDB glänzt

MongoDB eignet sich wirklich hervorragend für Szenarien, in denen die Datenstruktur komplex ist und die Abfragen mehrere Beziehungen oder Aggregationen umfassen. In solchen Fällen ermöglicht das dokumentenorientierte Design von MongoDB einen effizienten Datenzugriff und einen schnelleren Abruf von Ergebnissen.

Fazit

Während MongoDB oft eine geeignete Wahl zum Lesen ist Bei intensiven Arbeitslasten ist es wichtig, die spezifische Anwendungs- und Datenstruktur zu berücksichtigen, bevor von automatischen Leistungsverbesserungen ausgegangen wird. In bestimmten Szenarien kann MySQL eine ebenso gute Leistung erbringen, insbesondere bei Abfragen, die sich gut für relationale Datenbanken eignen. Die Auswahl der geeigneten Datenbank sollte auf einer sorgfältigen Bewertung der spezifischen Anforderungen und Arbeitsbelastungsmerkmale basieren.

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