MySQL vs MongoDB: Caching dan Kegigihan Data

MySQL vs MongoDB: Perbandingan dalam caching dan ketekunan data

Pengenalan:
Dalam proses pembangunan, pangkalan data adalah komponen yang sangat penting. Pangkalan data hubungan tradisional seperti MySQL dan pangkalan data bukan hubungan yang telah muncul dalam beberapa tahun kebelakangan ini seperti MongoDB mempunyai ciri dan kelebihan yang berbeza dalam caching dan ketekunan data. Artikel ini akan memperkenalkan perbandingan antara kedua-duanya dari segi caching dan ketekunan data, dan menunjukkan perbezaan antara keduanya melalui contoh kod.

1. Caching
Caching ialah cara teknikal yang penting untuk meningkatkan prestasi membaca. MySQL dan MongoDB mempunyai mekanisme yang berbeza untuk caching.

Mekanisme caching MySQL dilaksanakan terutamanya melalui Query Cache. Apabila pertanyaan dilaksanakan, MySQL terlebih dahulu akan menyemak sama ada hasil pertanyaan itu sudah wujud dalam cache pertanyaan Jika ia wujud, ia akan mengembalikan hasil cache secara langsung, mengelakkan operasi IO yang kerap. Walau bagaimanapun, cache pertanyaan MySQL hanya berfungsi untuk pertanyaan yang sama dan tidak berfungsi untuk pertanyaan dinamik dengan parameter. Selain itu, cache pertanyaan juga mempunyai beberapa sekatan pada operasi kemas kini Setelah rekod dalam jadual dikemas kini, semua cache pertanyaan berkaitan dalam jadual akan dikosongkan.

Mekanisme caching MongoDB menyimpan data dalam ingatan dan menggunakan algoritma LRU (paling jarang digunakan) untuk menentukan data yang disimpan dalam ingatan. Mekanisme caching MongoDB bukan sahaja digunakan untuk operasi pertanyaan, tetapi juga untuk mengemas kini dan memasukkan operasi. Berbanding dengan MySQL, mekanisme caching MongoDB adalah lebih fleksibel dan cekap.

Contoh kod berikut menunjukkan perbezaan dalam caching antara MySQL dan MongoDB.

Kod contoh 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()

Kod sampel 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. Ketekunan data
Kegigihan data merujuk kepada menyimpan data secara kekal pada cakera untuk memastikan ketahanan data. MySQL dan MongoDB juga berbeza dalam ketekunan data.

MySQL menggunakan pangkalan data hubungan tradisional, dan data disimpan pada cakera keras dalam bentuk jadual. MySQL melaksanakan kegigihan transaksi melalui fail log dan menulis log operasi transaksi ke cakera untuk memastikan data tidak akan hilang sekiranya berlaku kegagalan sistem atau gangguan bekalan elektrik. Selain itu, MySQL juga menyokong sandaran dan pemulihan data untuk memastikan kebolehpercayaan data lagi.

MongoDB menyimpan data dalam bentuk dokumen, dan setiap dokumen ialah koleksi pasangan nilai kunci. MongoDB meningkatkan prestasi baca dengan menyimpan data dalam ingatan dan menggunakan enjin storan yang berterusan untuk memastikan ketekunan data. Enjin storan berterusan MongoDB menggunakan copy-on-write (WiredTiger) dan fail log (oplog) untuk mencapai kegigihan data. MongoDB juga menyokong set replika dan teknologi sharding untuk meningkatkan lagi kebolehpercayaan dan kebolehskalaan data.

Kesimpulan:
MySQL dan MongoDB mempunyai ciri dan kelebihan yang berbeza dalam caching dan ketekunan data. Mekanisme caching pertanyaan MySQL berfungsi untuk pertanyaan yang sama, manakala mekanisme caching MongoDB adalah lebih fleksibel dan cekap. Mengenai kegigihan data, MySQL memastikan kebolehpercayaan data melalui fail log dan sandaran dan pemulihan, manakala MongoDB mencapai ketekunan dan kebolehpercayaan data melalui enjin storan yang berterusan dan teknologi serpihan set replika. Pembangun harus mempertimbangkan pertimbangan komprehensif berdasarkan keperluan khusus apabila memilih pangkalan data.

Atas ialah kandungan terperinci MySQL vs MongoDB: Caching dan Kegigihan Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!