En la era actual de Internet, los datos no tienen precio. Para almacenar y administrar datos de manera más eficiente, la base de datos se ha convertido en un componente importante. Tanto MySQL como MongoDB son bases de datos de uso común, pero MongoDB es más eficiente que MySQL, ¿por qué?
Los datos se almacenan de manera diferente
mysql
MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) que utiliza tablas tradicionales para almacenar datos. Específicamente, los datos en MySQL están organizados en forma de tablas (también conocidas como relaciones), y cada tabla contiene varias columnas y filas. Las columnas representan atributos de datos y las filas representan registros de datos específicos.
En MySQL, cada columna de una tabla debe tener un tipo de datos para definir su formato de datos. Los tipos de datos admitidos por MySQL incluyen enteros, punto flotante, carácter, fecha, etc. Además, MySQL también admite la definición de restricciones de datos, como claves primarias, claves externas e índices para garantizar la integridad y coherencia de los datos.
Los datos en MySQL se almacenan en disco en forma de archivos, y cada base de datos corresponde a uno o más archivos físicos. Entre ellos, un archivo especial se llama "diccionario de datos", que almacena todas las tablas, columnas, índices, restricciones y otra información en la base de datos. Al consultar y modificar datos, MySQL primero leerá la información de la estructura de la tabla del diccionario de datos y luego ubicará registros de datos específicos de acuerdo con la estructura de la tabla y la información del índice.
En general, el método de almacenamiento de datos de MySQL es un método de base de datos relacional tradicional, que es adecuado para el almacenamiento y consulta de datos estructurados. MySQL también admite algunos métodos de almacenamiento de datos no relacionales, como los tipos de datos BLOB y TEXT, pero en comparación con las bases de datos orientadas a documentos, como MongoDB, las capacidades de procesamiento de datos no estructurados de MySQL son relativamente débiles.
MongoDB
MongoDB es un sistema de gestión de bases de datos orientado a documentos que utiliza documentos para almacenar datos. Específicamente, los datos en MongoDB están organizados en forma de documentos BSON (Binary JSON), y cada documento es una colección de pares clave-valor que pueden contener cualquier tipo de datos.
En MongoDB, los datos se almacenan en colecciones y cada colección contiene varios documentos. La estructura de una colección es muy flexible, los documentos de la misma colección pueden tener diferentes estructuras y cada documento puede tener sus propios campos y valores. Esta estructura es muy adecuada para almacenar datos no estructurados, como registros, datos de redes sociales, etc.
Los datos en MongoDB se almacenan en disco en forma de archivos, y cada base de datos corresponde a uno o más archivos físicos. En MongoDB, las operaciones de lectura y escritura de datos se basan en la memoria, y MongoDB almacenará en caché los datos a los que se accede con frecuencia en la memoria para mejorar la velocidad de consulta y actualización.
MongoDB también es compatible con el conjunto de réplicas y el mecanismo de fragmentación, que pueden realizar fácilmente la expansión horizontal de datos y el equilibrio de carga. En un conjunto de réplicas, cada nodo es una instancia completa de MongoDB, con un nodo designado como maestro y los demás como esclavos. El nodo maestro es responsable de recibir todas las operaciones de escritura y de consulta, y el nodo esclavo es responsable de replicar los datos del nodo maestro y proporcionar operaciones de lectura. En el mecanismo de fragmentación, MongoDB divide los datos en múltiples fragmentos según reglas específicas, y cada fragmento almacena una parte de los datos para lograr la expansión horizontal.
En general, el método de almacenamiento de datos de MongoDB está orientado a documentos, lo cual es muy adecuado para almacenar datos no estructurados. MongoDB también es compatible con la implementación y expansión distribuidas, y puede manejar datos a gran escala y un alto acceso simultáneo.
El mecanismo de indexación es diferente
mysql
Un índice MySQL es una estructura de datos que acelera la recuperación de datos. MySQL admite varios tipos de índices, incluidos los índices de árbol B, los índices hash, los índices de texto completo, etc. Entre ellos, el índice B-tree es el tipo de índice más utilizado.
El índice B-tree es una estructura de árbol equilibrada, que organiza los valores de índice en una estructura de árbol en un orden determinado, y cada nodo contiene varios valores de índice y punteros a nodos secundarios. En el índice del árbol B, la operación de consulta comienza desde el nodo raíz y atraviesa los nodos secundarios según la relación de tamaño del valor del índice hasta que se encuentra el nodo objetivo o se alcanza el nodo hoja. Esta estructura puede ubicar el registro de datos de destino muy rápidamente, porque la altura del árbol suele ser pequeña y cada nodo puede contener muchos valores de índice.
Los índices B-tree en MySQL admiten índices de una sola columna e índices compuestos. Un índice de una sola columna solo contiene el valor de una columna, mientras que un índice compuesto contiene los valores de varias columnas y los valores de varias columnas se combinan como el valor del índice. Los índices compuestos pueden ubicar registros de datos con mayor precisión, pero también son más costosos de crear y mantener.
MySQL también admite índices de cobertura, es decir, todos los datos necesarios para la consulta se pueden obtener del índice sin acceder a la tabla de datos. Cubrir índices puede reducir en gran medida la cantidad de acceso al disco para consultas y mejorar el rendimiento de las consultas.
En general, el mecanismo de indexación de MySQL puede acelerar la recuperación de datos, reducir el acceso al disco y mejorar el rendimiento de la base de datos. Sin embargo, los índices también tienen algunas desventajas, como aumentar el espacio de almacenamiento de datos, reducir el rendimiento de escritura, etc. Por lo tanto, al usar índices, debe hacer concesiones y elecciones de acuerdo con situaciones específicas.
MongoDB
El mecanismo de índice de MongoDB es una implementación de índice basada en árbol B, similar al índice de árbol B de MySQL. MongoDB admite múltiples tipos de índices, como de un solo campo, de varios campos, compuestos, de texto y de ubicación geográfica.
En MongoDB, puede usar el método createIndex() para crear un índice y puede especificar parámetros como el tipo de índice, el campo de índice y la dirección del índice. Por ejemplo, el siguiente código crea un índice de un solo campo llamado "nombre de usuario":
db.collection.createIndex({username: 1})
复制代码El mecanismo de indexación de MongoDB puede mejorar en gran medida el rendimiento de la consulta de datos, ya que puede ubicar rápidamente los registros de datos en el índice sin escanear todo el conjunto de datos. Si una consulta contiene varias condiciones, se pueden usar índices compuestos para mejorar el rendimiento de la consulta. Por ejemplo, el siguiente código crea un índice compuesto que contiene "nombre de usuario" y "correo electrónico":
db.collection.createIndex({username: 1, email: 1})
复制代码Al usar el índice de MongoDB, debe prestar atención a los siguientes puntos:
- La creación de demasiados índices ocupará una gran cantidad de espacio de almacenamiento y afectará el rendimiento, por lo que debe elegir según las necesidades reales.
- Los índices agregan sobrecarga a las operaciones de escritura porque cada operación de escritura requiere una actualización de índice. Si las operaciones de escritura son frecuentes, considere usar índices dispersos o deshabilitar índices.
- La selección y el diseño de índices deben optimizarse de acuerdo con los requisitos de consulta específicos para evitar índices inválidos o ineficientes.
En general, el mecanismo de indexación de MongoDB puede mejorar el rendimiento de la consulta de datos, pero debe seleccionarse y optimizarse según la situación específica.
Distintas arquitecturas distribuidas
mysql
MySQL es una base de datos relacional tradicional, originalmente diseñada sin considerar la arquitectura distribuida. Sin embargo, con el crecimiento continuo del volumen de datos y el volumen de acceso, MySQL independiente ya no puede cumplir con los requisitos de alta disponibilidad y alto rendimiento, por lo que ha surgido una arquitectura MySQL distribuida.
La arquitectura MySQL distribuida generalmente adopta tecnología de fragmentación y replicación maestro-esclavo. La replicación maestro-esclavo se refiere a la copia de datos de una base de datos maestra a varias bases de datos esclavas, que pueden manejar solicitudes de lectura y datos de copia de seguridad. La base de datos maestra es responsable de procesar las solicitudes de escritura y la base de datos esclava es responsable de las solicitudes de lectura. La tecnología de fragmentación se refiere a la división de datos en varios segmentos (o particiones) de acuerdo con ciertas reglas, cada segmento se almacena en un nodo de base de datos diferente y la tecnología de enrutamiento se utiliza para determinar qué nodo maneja una solicitud específica.
La ventaja de la arquitectura MySQL distribuida es que puede mejorar las capacidades de procesamiento de datos, reducir el riesgo de un punto único de falla y mejorar la escalabilidad y confiabilidad del sistema. Sin embargo, la arquitectura MySQL distribuida también tiene algunas desventajas, tales como:
- La complejidad del sistema aumenta, lo que requiere un trabajo adicional de mantenimiento y gestión.
- La coherencia y la fiabilidad de los datos pueden verse afectadas, y se requieren mecanismos de replicación y sincronización adecuados para garantizar la coherencia de los datos.
- El mecanismo de fragmentación puede hacer que algunas operaciones entre fragmentos se conviertan en cuellos de botella, y es necesario adoptar algoritmos de enrutamiento y estrategias de equilibrio de carga adecuados.
- La arquitectura MySQL distribuida requiere un mayor costo de hardware y ancho de banda de red.
En general, la arquitectura MySQL distribuida debe diseñarse y optimizarse de acuerdo con los requisitos comerciales específicos y la escala de datos, y múltiples aspectos, como el rendimiento, la confiabilidad, la consistencia y la complejidad, deben considerarse integralmente.
MongoDB
MongoDB es una base de datos de documentos distribuidos con un diseño de arquitectura distribuida natural. La arquitectura distribuida de MongoDB consta de múltiples componentes, incluidos fragmentos, conjuntos de réplicas y enrutamiento de consultas distribuidas.
- Fragmentación
La tecnología de fragmentación de MongoDB divide los datos en múltiples fragmentos, cada fragmento almacena parte de los datos y múltiples fragmentos forman un grupo de fragmentos. Los fragmentos se pueden asignar según el rango de datos, el valor hash, la clave de fragmento, etc. En un clúster de particionamiento, un nodo MongoDB específico actúa como coordinador de particionamiento (mongos), que es responsable de recibir solicitudes de clientes, enrutar las solicitudes a los nodos de particionamiento correspondientes y devolver los resultados al cliente.
- conjunto de réplicas
Para mejorar la confiabilidad y disponibilidad de los datos, MongoDB utiliza tecnología de conjunto de réplicas. El conjunto de réplicas incluye un nodo maestro y varios nodos esclavos. El nodo maestro es responsable de procesar las solicitudes de escritura y sincronizar los datos con los nodos esclavos, y los nodos esclavos son responsables de procesar las solicitudes de lectura y realizar copias de seguridad de los datos. Si el nodo maestro falla, el nodo esclavo puede elegir un nuevo nodo maestro para garantizar una alta disponibilidad del sistema.
- Enrutamiento de consultas distribuidas
El mecanismo de enrutamiento de consultas distribuidas de MongoDB enruta las solicitudes de consulta a los nodos de fragmentos apropiados. Cuando el cliente envía una solicitud de consulta a mongos, mongos reenviará la solicitud al nodo de fragmento correspondiente. Si la solicitud involucra múltiples fragmentos, mongos agregará automáticamente los resultados y se los devolverá al cliente. Para mejorar el rendimiento de las consultas, MongoDB admite la ejecución de consultas parciales en cada fragmento, luego devuelve los resultados a mongos y los agrega en mongos.
En general, el diseño de la arquitectura distribuida de MongoDB puede mejorar la capacidad, la confiabilidad y la disponibilidad del procesamiento de datos, pero también aumenta la complejidad y la dificultad de administración del sistema. La fragmentación, los conjuntos de réplicas y el enrutamiento de consultas deben configurarse y optimizarse de acuerdo con las necesidades comerciales específicas y la escala de datos.
Resumir
| mysql | mongodb | |
|---|---|---|
| método de almacenamiento de datos | MySQL utiliza una base de datos relacional tradicional. Los datos se almacenan en forma de tablas, y cada tabla tiene columnas y filas fijas. Esta estructura hace que MySQL funcione bien cuando se trata de datos estructurados, pero no funciona bien cuando se trata de datos no estructurados. | MongoDB es una base de datos orientada a documentos que almacena datos en forma de documentos. Los documentos pueden contener cualquier tipo de datos y no es necesario definir su estructura de antemano. Este enfoque hace que MongoDB sea más eficiente al almacenar y consultar datos no estructurados. |
| mecanismo de indexación | La indexación es un medio importante para mejorar la eficiencia de las consultas de la base de datos, y los mecanismos de indexación de MySQL y MongoDB también son diferentes. MySQL usa el índice de árbol B+, que es adecuado para datos estructurados, pero la eficiencia de consulta para datos no estructurados es baja. | MongoDB utiliza el índice BSON. BSON es un formato de codificación binaria similar a JSON. Admite la indexación de cualquier campo en el documento y la velocidad de consulta es muy rápida. Además, MongoDB también admite métodos de indexación avanzados, como la indexación geoespacial y la indexación de texto completo, lo que hace que las consultas sobre datos no estructurados sean más eficientes. |
| arquitectura distribuida | MySQL necesita la fragmentación de datos en un entorno distribuido, lo que traerá muchos problemas de gestión y mantenimiento. | MongoDB está inherentemente distribuido. Utiliza un conjunto de réplicas y un mecanismo de fragmentación, que puede lograr fácilmente la expansión horizontal de datos y el equilibrio de carga. MongoDB también tiene funciones como conmutación por error automática y recuperación automática.Cuando un nodo falla, será reemplazado automáticamente por un nodo en espera para garantizar una alta disponibilidad del sistema y la seguridad de los datos. |
En resumen, MongoDB es más adecuado para almacenar y consultar datos no estructurados que MySQL, y tiene una mayor eficiencia de consulta y una mejor escalabilidad distribuida. Por supuesto, en el uso real, qué base de datos elegir depende de las necesidades comerciales específicas y las características de los datos.