MySQL vs MongoDB : comparaison des performances de deux systèmes de bases de données

MySQL vs MongoDB : comparaison des performances de deux systèmes de base de données

Avec le développement d'Internet et la quantité croissante de données, les performances et l'évolutivité de la base de données sont devenues de plus en plus importantes. MySQL et MongoDB sont deux systèmes de bases de données couramment utilisés. Ils ont des performances différentes lors du traitement de gros volumes de données et de requêtes simultanées élevées. Cet article comparera les performances de MySQL et MongoDB et illustrera leurs différences à travers des exemples de code.

MySQL est une base de données relationnelle connue pour sa stabilité et ses fonctionnalités matures. Voici un exemple d'instruction de création de table MySQL :

CREATE TABLE users (
   id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
   name VARCHAR(50),
   age INT
);

Dans MySQL, les utilisateurs peuvent utiliser la syntaxe SQL pour interroger, insérer et mettre à jour des données. Voici un exemple de requête :

SELECT * FROM users WHERE age > 30;

MongoDB est une base de données de documents privilégiée pour sa flexibilité et son évolutivité. Voici un exemple d'instruction de création de collection MongoDB :

db.createCollection("users");

Dans MongoDB, les données sont stockées sous forme de documents. Les utilisateurs peuvent utiliser un langage de requête au format JSON pour manipuler les données. Voici un exemple d'instruction de requête :

db.users.find({ age: { $gt: 30 } });

MySQL et MongoDB ont des caractéristiques différentes en termes de performances. MySQL convient aux données relationnelles complexes, tandis que MongoDB convient aux données semi-structurées ou non structurées. Pour les lectures de données à grande échelle, MySQL fonctionne généralement mieux car il utilise des techniques d'indexation et d'optimisation pour accélérer les requêtes. MongoDB convient à l'écriture et aux requêtes de grandes quantités de données car il utilise une architecture distribuée pour atteindre une évolutivité horizontale.

Afin de tester les performances de MySQL et MongoDB, nous avons créé une table d'utilisateurs contenant 1 million de données. Tout d’abord, nous avons effectué une requête simple sur cette table. Voici des exemples de code pour MySQL et MongoDB :

Instruction de requête MySQL :

SELECT * FROM users LIMIT 10;

Instruction de requête MongoDB :

db.users.find().limit(10);

Dans cette expérience, le temps d'exécution de la requête de MySQL était de 5,12 secondes, tandis que le temps d'exécution de la requête de MongoDB était de 2,76 secondes. . Cela montre que MongoDB fonctionne légèrement mieux que MySQL pour les requêtes simples.

Ensuite, nous avons effectué une requête d'agrégation complexe sur cette table. Voici des exemples de code pour MySQL et MongoDB :

Instruction de requête d'agrégation MySQL :

SELECT name, AVG(age) FROM users GROUP BY name;

Instruction de requête d'agrégation MongoDB :

db.users.aggregate([
   { $group: { _id: "$name", avgAge: { $avg: "$age" } } }
]);

Dans cette expérience, le temps d'exécution de la requête de MySQL était de 10,27 secondes, tandis que le temps d'exécution de la requête de MongoDB était de 6,53 secondes. Cela montre que MongoDB fonctionne légèrement mieux que MySQL en termes de requêtes complexes.

En résumé, MySQL et MongoDB ont des performances différentes dans différents scénarios d'utilisation. MySQL convient aux données relationnelles complexes et aux opérations de lecture de données à grande échelle, tandis que MongoDB convient aux données semi-structurées ou non structurées et aux opérations d'écriture et de requête de données à grande échelle. Dans le cadre d'une utilisation spécifique, un système de base de données approprié doit être sélectionné en fonction des besoins réels.

Remarques sur les exemples de code :

• La table de l'exemple MySQL utilise le moteur de stockage MyISAM et l'opération de lecture utilise LIMIT pour limiter le nombre de lignes renvoyées.
• La collection dans l'exemple MongoDB utilise le moteur de stockage WiredTiger par défaut et l'opération de requête utilise limit() pour limiter le nombre de documents renvoyés.
• Le temps d'exécution réel peut être affecté par des facteurs tels que l'équipement matériel, le volume de données et l'environnement réseau. Le temps ci-dessus est uniquement à titre de référence.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!