MySQL vs MongoDB : mise en cache et persistance des données

MySQL vs MongoDB : Comparaison de la mise en cache et de la persistance des données

Introduction :
Dans le processus de développement, la base de données est un composant très important. Les bases de données relationnelles traditionnelles telles que MySQL et les bases de données non relationnelles apparues ces dernières années telles que MongoDB présentent des caractéristiques et des avantages différents en termes de mise en cache et de persistance des données. Cet article présentera la comparaison entre les deux en termes de mise en cache et de persistance des données, et démontrera les différences entre les deux à travers des exemples de code.

1. Mise en cache
La mise en cache est un moyen technique important pour améliorer les performances de lecture. MySQL et MongoDB ont des mécanismes de mise en cache différents.

Le mécanisme de mise en cache de MySQL est principalement implémenté via Query Cache. Lorsqu'une requête est exécutée, MySQL vérifiera d'abord si le résultat de la requête existe déjà dans le cache de requêtes. S'il existe, il renverra directement le résultat mis en cache, évitant ainsi les opérations d'E/S fréquentes. Cependant, le cache de requêtes de MySQL ne fonctionne que pour les requêtes identiques et ne fonctionne pas pour les requêtes dynamiques avec paramètres. De plus, le cache de requêtes comporte également certaines restrictions sur les opérations de mise à jour. Une fois qu'un enregistrement d'une table est mis à jour, tous les caches de requêtes associés dans la table seront effacés.

Le mécanisme de mise en cache de MongoDB stocke les données en mémoire et utilise l'algorithme LRU (le moins récemment utilisé) pour déterminer quelles données sont conservées en mémoire. Le mécanisme de mise en cache de MongoDB s'applique non seulement aux opérations de requête, mais également aux opérations de mise à jour et d'insertion. Comparé à MySQL, le mécanisme de mise en cache de MongoDB est plus flexible et efficace.

Les exemples de code suivants démontrent les différences de mise en cache entre MySQL et MongoDB.

Exemple de code de cache MySQL :

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test')
cursor = conn.cursor()

# 查询语句
sql = "SELECT * FROM users WHERE username='Alice'"

# 开启查询缓存
cursor.execute("SET SESSION query_cache_type=1")

# 执行查询
cursor.execute(sql)

# 第一次查询
res1 = cursor.fetchone()
print(res1)

# 第二次查询，结果仍然从缓存中获取
cursor.execute(sql)
res2 = cursor.fetchone()
print(res2)

# 更新数据
cursor.execute("UPDATE users SET age=30 WHERE username='Alice'")

# 被更新后，缓存将被清空

# 第三次查询，结果来自于数据库
cursor.execute(sql)
res3 = cursor.fetchone()
print(res3)

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

Exemple de code de cache MongoDB :

from pymongo import MongoClient

# 连接数据库
client = MongoClient()
db = client.test

# 查询语句
query = {"username": "Alice"}

# 执行查询
res1 = db.users.find_one(query)
print(res1)

# 执行查询，结果仍然来自于内存缓存
res2 = db.users.find_one(query)
print(res2)

# 更新数据
db.users.update_one(query, {"$set": {"age": 30}})

# 第三次查询，结果仍然来自于内存缓存
res3 = db.users.find_one(query)
print(res3)

# 关闭连接
client.close()

2. Persistance des données
La persistance des données fait référence au stockage permanent des données sur le disque pour garantir la durabilité des données. MySQL et MongoDB diffèrent également par la persistance des données.

MySQL utilise une base de données relationnelle traditionnelle et les données sont stockées sur le disque dur sous forme de tables. MySQL implémente la persistance des transactions via des fichiers journaux et écrit les journaux des opérations de transaction sur le disque pour garantir que les données ne seront pas perdues en cas de panne du système ou de panne de courant. De plus, MySQL prend également en charge la sauvegarde et la récupération des données pour garantir davantage la fiabilité des données.

MongoDB stocke les données sous forme de documents, et chaque document est une collection de paires clé-valeur. MongoDB améliore les performances de lecture en stockant les données en mémoire et utilise un moteur de stockage persistant pour garantir la persistance des données. Le moteur de stockage persistant de MongoDB utilise la copie sur écriture (WiredTiger) et les fichiers journaux (oplog) pour assurer la persistance des données. MongoDB prend également en charge les jeux de réplicas et les technologies de partitionnement pour améliorer encore la fiabilité et l'évolutivité des données.

Conclusion :
MySQL et MongoDB ont des caractéristiques et des avantages différents en termes de mise en cache et de persistance des données. Le mécanisme de mise en cache des requêtes de MySQL fonctionne exactement pour la même requête, tandis que le mécanisme de mise en cache de MongoDB est plus flexible et efficace. En ce qui concerne la persistance des données, MySQL garantit la fiabilité des données grâce aux fichiers journaux ainsi qu'à la sauvegarde et à la récupération, tandis que MongoDB assure la persistance et la fiabilité des données grâce à un moteur de stockage persistant et une technologie de partitionnement de jeux de réplicas. Les développeurs doivent prendre en compte des considérations globales basées sur des besoins spécifiques lors de la sélection d'une base de données.

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