MongoDB的查詢語言與SQL在表達和功能方面相比如何？

MongoDB的查詢語言和SQL由於其基本數據模型而大不相同。 1。 SQL使用具有標準化語法的剛性表格格式，而MongoDB則使用靈活的JSON樣文檔，使動態查詢構建更容易但複雜的邏輯可能會較低。 2。 MongoDB直接在處理嵌套的數據方面出色，而SQL則需要與類似任務的連接或否定化。 3。兩者都支持聚合，但是MongoDB的管道系統允許多階段轉換，為半結構數據提供了更大的靈活性。 4。 SQL支持有效的關係連接操作，而MongoDB傳統上避免通過數據嵌入加入，儘管$ leecup提供了有限的類似聯接的功能。 5。 SQL具有成熟的工具和廣泛的採用，而MongoDB提供了現代，開發人員友好的界面，但具有更少的分析工具。它們之間的選擇取決於數據結構和用例：SQL套件穩定，關係模型，而MongoDB符合動態，基於文檔的需求。

MongoDB的查詢語言和SQL具有相似的目的（重新鑑定和操縱數據），但由於關係模型和基於文檔的模型之間的根本差異，它們在結構，表現力和功能上有很大差異。如果您習慣了SQL，那麼潛入MongoDB有時會感到解放，有點混亂。

他們是在幾個關鍵領域進行比較的方式：

1。查詢結構和語法

SQL使用剛性的表格格式，查詢必須參考表，列，並且經常涉及連接。例如：

從用戶中選擇 * 30歲和鄉村='USA'的用戶；

MongoDB卻沒有模式，可與JSON般的文檔合作。查詢表示為BSON文檔（本質上是鍵值對），這使它們更加靈活：

 db.users.find（{age：{$ gt：30}，country：“ usa”}）;

關鍵要點：

• SQL語法是聲明性和標準化的。
• MongoDB查詢類似於數據結構，使它們更易於動態構建，但有時用於復雜邏輯的可讀性較低。

2。處理嵌套數據的表現力

這就是MongoDB閃耀的地方。由於它是為層次，嵌套的數據構建的，因此請查詢深入嵌入的字段很簡單：

 db.users.find（{“ address.city”：“ new York”}）;

在SQL中，代表這種結構通常需要多個表並加入或劃分數據，這可能會很快變得凌亂。

什麼時候偏愛另一個？

• 處理深度嵌套或可變結構數據時，請使用MongoDB。
• 如果您的數據整齊地符合具有牢固關係的行和列，請堅持使用SQL。

3。聚合功能

這兩個系統都支持聚合，但它們的方法卻大不相同。

SQL使用諸如GROUP BY ， SUM() ， AVG()等的函數，它們功能強大，但僅限於平面數據結構：

選擇國家 /地區，從國家 /地區計數（*）。

MongoDB具有一個允許多階段轉換的聚合管道系統：

 db.users.ggregate（[
  {$ group：{_id：“ $ country”，count：{$ sum：1}}}}
）;

它可以做類似的事情：

• 過濾和重塑文檔中線中期
• 放鬆陣列
• 執行查找（類似於連接）
• 分類，限制和投影

底線：
儘管SQL非常適合結構化聚合，但MongoDB在通過階段轉換數據方面具有更大的靈活性，尤其是對於半結構化或不斷發展的模式。

4。加入和人際關係

SQL數據庫圍繞歸一化和加入操作構建。他們有效地處理桌子之間的關係：

選擇U.Name，o.order_id
來自用戶u
加入訂單o o.id = o.user_id;

MongoDB不支持直接加入其基本查詢語言，儘管它確實在聚合框架中提供了$lookup ：

 db.users.ggregate（[
  {
    $查找：{
      來自：“訂單”，
      Localfield：“ _id”，
      外國菲爾德：“ user_id”，
      AS：“ user_orders”
    }
  }
）;

但是， $lookup的性能或優雅不如SQL連接，尤其是對於深連接的數據。實際上，MongoDB開發人員通常嵌入相關數據，而不是鏈接數據。

那你應該知道什麼？

• 如果您的應用需要大量連接，則SQL可能更合適。
• 如果數據大部分是獨立的或不符合的，則MongoDB可以更順利地處理它。

5。學習曲線和工具

SQL已經存在數十年，具有成熟的工具，可視化選項和龐大的知識庫。它還在許多RDBMS平台上進行了標準化。

MongoDB的查詢語言感覺更現代和對開發人員友好，尤其是對於那些在應用程序中使用JSON數據的人。但是它缺乏SQL工具的廣度，並且在沒有正確的設置的情況下很難進行調試或分析。

基本上，它降低了用例。
如果您的數據模型穩定且關係，則SQL為您提供精度和成熟度。如果您的數據是動態的，嵌套的或不整齊地融入表中，則MongoDB的查詢語言提供了更大的靈活性和易於開發。這兩個都不是普遍的 - 這是關於將工具與問題匹配。

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