MySQL과 MongoDB 읽기 성능: 언제 MongoDB가 실제로 뛰어난 성능을 발휘합니까?

읽기 작업에서 MySQL과 MongoDB의 성능 비교

MySQL과 MongoDB 중 하나를 선택할 때 주요 고려 사항 중 하나는 읽기 성능입니다. 운영. MongoDB는 읽기 집약적인 워크로드에 더 나은 선택으로 간주되는 경우가 많지만, 성능에 영향을 미치는 요소를 이해하고 MongoDB가 모든 시나리오에서 실제로 MySQL보다 뛰어난지 여부를 이해하는 것이 중요합니다.

테스트 설정

제공된 테스트에서는 'id' 필드에 인덱스만 있는 2천만 개의 레코드가 포함된 데이터 세트가 사용되었습니다. 쿼리에는 데이터베이스에서 무작위로 15개의 레코드를 검색하는 작업이 포함되었습니다. 테스트는 MySQL과 MongoDB 모두에 대해 1000회 실행되었습니다.

예상치 못한 결과

테스트 결과는 MongoDB가 MySQL보다 약간 더 빠르며 약 1.1배. MongoDB가 훨씬 더 나은 성능을 제공할 것으로 예상된다면 이 결과는 실망스러워 보일 수 있습니다.

성능에 영향을 미치는 요소

MySQL과 MongoDB의 성능 유사성은 특정 워크로드와 이 테스트에 사용된 데이터 구조는 MongoDB의 장점을 보여주기에 적합하지 않습니다. 이러한 시나리오에서 성능에 영향을 미치는 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 구성: MySQL에서 데이터는 여러 테이블과 행이 있는 관계형 스키마에 저장됩니다. 반면 MongoDB는 데이터를 JSON과 같은 유연한 문서로 저장합니다. 특정 유형의 데이터 및 쿼리의 경우 MongoDB의 문서 지향 접근 방식이 더 효율적일 수 있습니다.
• 쿼리: MongoDB는 쿼리 언어를 사용하여 표현 쿼리를 지원하므로 강력한 필터링 및 정렬이 가능합니다. . 이 테스트에서는 ID별로 특정 레코드를 검색하는 쿼리만 포함되었으며 이는 MySQL과 MongoDB 모두에서 동일하게 잘 처리됩니다.

MongoDB가 빛날 때

MongoDB 데이터 구조가 복잡하고 쿼리에 여러 관계 또는 집계가 포함되는 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 이러한 경우 MongoDB의 문서 중심 설계를 통해 효율적인 데이터 액세스와 보다 빠른 결과 검색이 가능합니다.

결론

MongoDB는 종종 읽기에 적합한 선택입니다. 집약적인 워크로드인 경우 자동 성능 개선을 가정하기 전에 특정 애플리케이션과 데이터 구조를 고려하는 것이 중요합니다. 특정 시나리오에서 MySQL은 특히 관계형 데이터베이스에 적합한 쿼리에 대해 동일하게 성능을 발휘할 수 있습니다. 특정 요구 사항과 워크로드 특성을 신중하게 평가하여 적절한 데이터베이스를 선택해야 합니다.

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