MySQL と MongoDB の読み取りパフォーマンス: リレーショナルがドキュメント データベースを上回るのはいつですか?

MySQL と MongoDB: 読み取り操作のパフォーマンスの比較

パフォーマンスの最適化を追求する中で、MySQL と MongoDB の徹底的な比較を実施しました。 、2 つの人気のあるデータベース システム。あなたの予想に反して、結果は驚くべきものでした。大規模なデータセットに対するランダム読み取り操作を含むシナリオでは、MySQL のパフォーマンスは MongoDB のパフォーマンスと同等でした。

結果の検証

結果を理解するための鍵は、両者の類似点にあります。両方のデータベースで使用されるデータ構成とクエリ パターン。 MongoDB の優位性は、従来のリレーショナル構造とは大きく異なるデータ モデルに対応できる能力に由来します。

リレーショナル データとドキュメント データ

あなたの実験では、MySQLテーブルはリレーショナル モデルに従い、行は個々のレコードを表し、列は属性を表します。一方、MongoDB のコレクションはドキュメントベースのモデルで動作し、ドキュメントはエンティティのデータ全体をカプセル化します。

読み取りパフォーマンスへの影響

取得するにはMySQL などのリレーショナル データベースから完全なエンティティを取得するには、通常、複数のインデックス検索とデータ取得が必要で、それぞれに個別のテーブルが含まれます。この場合、MySQL が複数のインデックスに依存し、断片化されたデータ分散 (正規化による) により、I/O 操作が約 20 倍増加しました。

MongoDB の利点

対照的に、MongoDB のスキーマの柔軟性により、エンティティ データをコレクション内の単一のドキュメントとしてモデル化できます。これにより、1 回のインデックス検索と 1 回のページ取得でエンティティ全体にアクセスできるようになり、I/O 操作の数が大幅に削減されました。

結論

一方、MongoDB特定のシナリオでは確かに優れたパフォーマンスを実現できますが、すべてのケースで本質的に高速であるわけではないことが経験的に証明されています。重要な要素は、データの構成とクエリのパターンです。データがリレーショナル モデル内に適切に適合し、クエリが同様のパターンに従っている場合、MySQL の最適化された I/O パフォーマンスと成熟したエコシステムは、MongoDB のようなドキュメント データベースと同等、またはそれを上回るパフォーマンスを発揮する可能性があります。

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