什么是 MySQL 和 MongoDB
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统,以结构化表格格式存储数据。相比之下,MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性,但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
MySQL 是一种关系型数据库管理系统,它使用结构化查询语言(SQL)来操作数据。SQL 是一种通用的、标准化的、声明式的语言,它可以定义数据的结构、约束、操作、查询等。MySQL 使用表(table)来存储数据,表由行(row)和列(column)组成,每一行代表一条记录,每一列代表一个属性。表之间可以通过主键(primary key)和外键(foreign key)来建立关联,实现数据的完整性和一致性。
MongoDB 是一种非关系型数据库管理系统,它使用文档(document)来存储数据。文档是一种类似于 JSON 的格式,它由键值对(key-value pair)组成,每一个键值对代表一个属性。文档之间没有固定的结构,可以根据需要灵活地添加或删除属性。文档存储在集合(collection)中,集合类似于表,但没有预定义的模式(schema)。集合之间可以通过引用(reference)或嵌入(embedding)来建立关联,实现数据的灵活性和效率。
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相似之处
MySQL 和 MongoDB 都是数据库管理系统。它们存储数据并具有内置的用户界面和查询语言,因此我们都可以进行添加、编辑、修改和分析数据等操作。
开源许可证
MySQL 和早期版本的 MongoDB 都有开源许可证,可以免费下载开源版本。我们可以根据需要对代码执行的操作来对其进行修改。
MySQL 使用 GPL 协议,使得任何人均可以免费使用 MySQL 并且可以对其进行代码修改。而 MonogoDB 在 2018 年 10 月 16 日更改 License 为 SSPL 协议,这对于开源社区没啥影响,但是对于云厂商而言 MongoDB 公司会明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么从 MongoDB 公司获取商业许可证,要么向社区开源其服务代码。
索引支持
MySQL 和 MongoDB 使用索引来提高查询速度和性能。索引是加快数据查询的一种数据库结构,有助于非常快速地查找和检索数据。
MySQL 和 MongoDB 数据库平台都使用哈希索引、B- 树(MySql实际使用的是B+ 树)索引和其他几种索引。
用户界面
MongoDB 和 MySQL 都易于使用。它们提供基于自然语言的查询语言来更新和读取数据,还提供图形用户界面(GUI),以便更直观地管理和分析数据。
编程语言
MySQL 和 MongoDB 与各种相同的编程语言兼容。MongoDB 和 MySQL 都可以与 Java、Python、Node.js、PHP、Ruby 以及 C# 结合使用。
安全性
MySQL 和 MongoDB 都使用身份验证、访问控制和加密手段来确保其数据库的安全。它们使用 TLS/SSL 加密来保护传输中数据和静态数据,还允许定义不同的用户访问级别。
文档和社区支持
MySQL 和 MongoDB 在各自的网站上都有详细的官方文档。两者的教程、手册和指南包含安装、配置和运行操作任务的完整说明。
MongoDB 和 MySQL 都有一个活跃的开发人员社区,可以回答问题并帮助进行故障排除。它们还提供企业版,针对特定要求提供专属支持。
主要区别
MySQL 是一个关系数据库管理系统,MongoDB 则是一个 NoSQL 数据库系统。MySQL 使用 SQL,大多数开发人员都有这方面的经验。相反 MongoDB 使用 MongoDB 查询语言(MQL)。尽管 MQL 和 SQL 有相似之处,但 MQL 通常需要额外花费精力进行学习。 接下来,博主将介绍一些主要差异。
数据模型
MySQL 是一个关系数据库系统,它将数据存储在列、行和表中。我们将数据存储在行中,每列代表不同类型的数据。然后我们就可以使用外键和主键定义数据之间的关系。每个表都有一个用于标识它的主键,外键用于创建关系。
MongoDB 是一个面向文档的数据库,将其所有数据存储为二进制 JSON(BSON)文档。BSON 允许序列化多种形式的数据。使用 BSON 文档可以存储非结构化、半结构化和结构化数据。MongoDB 没有使用数据库架构,而是采用了一种灵活的方法,将文档存储在集合中。
可扩展性
在 MySQL 数据库系统中,可用的扩展选项是有限的。有以下方案可供选择:
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通过向当前数据库服务器添加更多资源来实现纵向可扩展性
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通过在其他服务器上创建数据库的只读副本来读取复制
创建制度副本有限制,最多只能有五个副本。副本还可能滞后于主副本,会造成一致性问题。纵向可扩展性也受限于单机性能瓶颈。
相比之下,MongoDB 在可扩展性方面具有显著的优势。它具有两个用于扩展的关键功能:
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副本集 — 包含相同数据的 MongoDB 服务器备份
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分片 — 将数据分布在不同的服务器上
MongoDB 允许创建分片集群,因此我们的部分数据将在多个服务器上复制。例如如果我们有大量的客户记录,则可以对其进行分发,以便将 A-J 的姓名和 K-Z 的姓名保存在各自的副本集中。因此 MongoDB 可以横向扩展,以大规模优化读写性能。
性能
MySQL 设计为可在建立适当索引的多个表之间实现高性能连接。但是它需要逐行插入数据,因此写入性能较慢。
MongoDB 文档遵循分层数据模型,将大部分数据保存在单个文档中,从而减少了跨多个文档进行联接的需要。通过 $lookup 操作支持联接,但并未针对性能对其进行优化。但是 MongoDB 提供了 insertMany() API,用于快速插入数据,可优先考虑写入性能。
灵活性
作为关系数据库管理系统,MySQL 的结构比 MongoDB 更严格。MySQL 使用固定架构,将数据整理成行和表。必须将数据结构化并放入表格系统中才能使用 MySQL。
通过将数据存储为 JSON 文档,MongoDB 允许构建具有许多不同数据类型的复杂应用程序。例如可以通过更新嵌套数组字段来创建新字段。还可以使用聚合管道(这是一个 MongoDB 功能),允许通过将多个操作合并为一个工作流程来转换数据。
访问控制
在 MongoDB 中,可以控制操作、集合或数据库级别的访问权限。它使用 Kerberos、X.509 和 LDAP 证书对用户进行身份验证。相比之下,MySQL 允许在用户、数据库和表级别上限制用户访问权限。MySQL 使用自己的身份验证系统。它会在 SQL 注入攻击中带来另一个安全漏洞,MongoDB 的无架构方法则可以避免这个漏洞。
差异表格
MongoDB | MySql | |
---|---|---|
数据模型 | MongoDB 将数据存储在 JSON 文档中,然后将其整理成集合。 | MySQL 将数据存储在列和行中。数据存储是表格式和关系式的。 |
可扩展性 | MongoDB 使用复制和分片进行水平扩展。 | MySQL 使用纵向扩展和只读副本来大规模提高性能。 |
查询语言 | MongoDB 使用 MongoDB 查询语言。 | MySQL 使用 SQL。 |
性能 | MongoDB 擅长插入或更新大量记录。 | 查询大量记录时,MySQL 的速度更快。 |
灵活性 | MongoDB 没有架构,因此具有更大的灵活性,并且能够处理非结构化、半结构化和结构化数据。 | MySQL 有严格的架构,可以很好地处理结构化数据。 |
安全性 | MongoDB 使用 Kerberos、X.509 和 LDAP 证书对用户进行身份验证。 | MySQL 使用内置的身份验证方法。 |
优缺点
MySQL 和 MongoDB 各有优缺点,如下展示:
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MySQL 的优点:
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成熟稳定:MySQL 是一个历史悠久、广泛使用、经过测试的数据库系统,有着丰富的文档和社区支持。
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易用强大:MySQL 提供了一个简单易用、功能强大的 SQL 语言,可以实现复杂的查询和操作。
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数据安全:MySQL 支持 ACID 事务,可以保证数据的完整性和一致性,避免数据丢失或错误。
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MySQL 的缺点:
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灵活性低:MySQL 需要预先定义好数据的结构和类型,不适合存储动态变化或非结构化的数据。
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扩展性差:MySQL 只支持垂直扩展,不适合处理海量或分布式的数据。
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性能瓶颈:MySQL 在处理大量的连接、并发、索引、关联等操作时,可能会出现性能瓶颈或故障。
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MongoDB 的优点:
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灵活性高:MongoDB 使用文档模型,可以动态地调整数据的结构和类型,适合存储动态变化或非结构化的数据。
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扩展性好:MongoDB 支持水平扩展,可以处理海量或分布式的数据,提高系统的可用性和容错性。
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性能高效:MongoDB 在处理大量的读写、索引、嵌入等操作时,可以实现高效的性能和吞吐量。
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MongoDB 的缺点:
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难用复杂:MongoDB 提供了一个难用复杂、功能有限的 MQL 语言,不能实现复杂的查询和操作。
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数据不安全:MongoDB 不支持 ACID 事务,不能保证数据的完整性和一致性,可能导致数据丢失或错误。
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应用场景
MySQL 和 MongoDB 适合不同的应用场景,以下是一些主要的例子:
MySQL 适合以下场景:
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MySQL 中的数据存储格式使其适用于数据仓库和在线分析处理。它符合 ACID 标准,这使得 MySQL 适用于处理复杂事务,例如在电子商务、交易应用场景中。
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需要确保数据安全、一致性、可靠性等特性的场景,例如政府、金融等领域。
MongoDB 适合以下场景:
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MongoDB 在社交网络、媒体或物联网(IoT)等应用场景中处理非结构化数据时,该数据库更为合适。
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需要进行大量的读写、索引、嵌入等操作的场景,并且需要数据可扩展可变化,例如内容管理、个性化推荐等领域。
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