MySQL lwn MongoDB: Penanda Aras untuk Memilih Jenis Pangkalan Data Terbaik

Tajuk: MySQL lwn MongoDB: Penanda aras untuk memilih jenis pangkalan data terbaik

Pengenalan:
Dalam pembangunan perisian moden, adalah penting untuk memilih jenis pangkalan data yang sesuai dengan keperluan projek anda. MySQL dan MongoDB ialah dua jenis pangkalan data yang paling biasa Artikel ini akan menjalankan satu siri ujian penanda aras untuk membandingkan prestasi mereka dan senario yang berkenaan.

1. Pengenalan
   MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas dalam pelbagai aplikasi. MongoDB ialah pangkalan data bukan perhubungan yang menyediakan model data yang lebih fleksibel dan fungsi pertanyaan yang kaya.
2. Persediaan Persekitaran
   Untuk penanda aras, kita perlu mensimulasikan persekitaran pembangunan sebenar. Berikut ialah persediaan persekitaran yang kami gunakan:
3. Sistem pengendalian: Ubuntu 20.04
4. Versi pangkalan data: MySQL 8.0.26, MongoDB 5.0.3
5. Konfigurasi mesin: Intel Core i7 2.8GHz, 8GB RAM
6. Reka bentuk pangkalan data ujian Untuk menjadi lebih representatif, kami mencipta pangkalan data bernama "produk" dan mencipta dua jadual di dalamnya: "mysql_product" dan "mongodb_product".
   

• MySQL contoh reka bentuk pangkalan data:

  CREATE DATABASE products; USE products; CREATE TABLE mysql_product ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL, price DECIMAL(10,2) NOT NULL, description TEXT );

  Salin selepas log masuk

• Contoh reka bentuk pangkalan data MongoDB:

  use products db.mongodb_product.insertOne({ name: "Product 1", price: 9.99, description: "This is product 1" });

  Salin selepas log masuk

Tanda Aras
4. Kami akan menggunakan satu siri prestasi MySQL.
   

• Ujian prestasi sisipan data

  Pertama, kami akan menguji prestasi sisipan data. Kami akan memasukkan 1000 rekod dalam setiap pangkalan data dan mengira masa yang diperlukan.
  

  import time import MySQLdb import pymongo # MySQL 数据库插入性能测试 start_time = time.time() for i in range(1000): cursor.execute(f"INSERT INTO mysql_product (name, price, description) VALUES ('Product {i}', 9.99, 'This is product {i}')") db.commit() end_time = time.time() print(f"MySQL 数据库插入性能测试时间：{end_time - start_time}秒") # MongoDB 数据库插入性能测试 start_time = time.time() for i in range(1000): db.mongodb_product.insert_one({ "name": f"Product {i}", "price": 9.99, "description": f"This is product {i}" }) end_time = time.time() print(f"MongoDB 数据库插入性能测试时间：{end_time - start_time}秒")

  Salin selepas log masuk

• Ujian prestasi pertanyaan data

  Seterusnya, kami akan menguji prestasi pertanyaan data. Kami akan menanyakan rekod yang dimasukkan dalam setiap pangkalan data dan mengira masa yang diperlukan.
  

  # MySQL 数据库查询性能测试 start_time = time.time() cursor.execute("SELECT * FROM mysql_product") result = cursor.fetchall() end_time = time.time() print(f"MySQL 数据库查询性能测试时间：{end_time - start_time}秒") # MongoDB 数据库查询性能测试 start_time = time.time() result = db.mongodb_product.find() end_time = time.time() print(f"MongoDB 数据库查询性能测试时间：{end_time - start_time}秒")

  Salin selepas log masuk

Keputusan dan Perbincangan
5. Dengan melaksanakan penanda aras di atas, kami mendapat hasil prestasi MySQL dan MongoDB dari segi sisipan data dan pertanyaan. Berdasarkan keputusan ini, kita boleh membuat beberapa kesimpulan tentang senario berkenaan.
   

• Keputusan ujian prestasi sisipan data:
  Masa ujian prestasi sisipan pangkalan data MySQL: 0.293 saat
  • Masa ujian prestasi sisipan pangkalan data MongoDB: 0.054 saat
  • keputusan prestasi DATA:

• Pangkalan data MySQL Masa ujian prestasi pertanyaan: 0.020 saat
  • Masa ujian prestasi pertanyaan pangkalan data MongoDB: 0.002 saat
Berdasarkan keputusan di atas, kesimpulan berikut boleh dibuat:

Prestasi data MySQL's lebih rendah daripada Monsergo. tetapi masih sangat pantas.

• Prestasi MongoDB dalam pertanyaan data adalah jauh lebih baik daripada MySQL.
• Oleh itu, MongoDB mungkin merupakan pilihan yang lebih baik untuk aplikasi yang memerlukan pertanyaan data yang cekap. Bagi aplikasi yang perlu menekankan ketekalan data dan pemprosesan transaksi, MySQL mungkin lebih sesuai.

Kesimpulan:

Apabila memilih jenis pangkalan data yang sesuai untuk keperluan projek, pembangun harus mempertimbangkan prestasi dari segi sisipan data dan pertanyaan, serta ketekalan data yang diperlukan dan keupayaan pemprosesan transaksi. Kedua-dua MySQL dan MongoDB adalah jenis pangkalan data yang sangat baik, dan pilihan khusus harus dinilai berdasarkan kes demi kes.

Walaupun artikel ini hanya membandingkan prestasi MySQL dan MongoDB melalui ujian penanda aras mudah, ia boleh digunakan sebagai rujukan untuk memilih jenis pangkalan data yang sesuai. Dalam aplikasi praktikal, penilaian dan ujian lanjut diperlukan untuk menentukan jenis pangkalan data yang terbaik.

Atas ialah kandungan terperinci MySQL lwn MongoDB: Penanda Aras untuk Memilih Jenis Pangkalan Data Terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!