mongodb和mysql性能对比(mongodb与mysql区别(超详细))

扫码添加渲大师小管家，免费领取渲染插件、素材、模型、教程合集大礼包！

大家好，今天来介绍mongodb和mysql性能对比(mongodb比mysql快吗)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

MongoDB与MySQL：如何选择

MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序？

在1990年代的互联网泡沫时期，用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP，它最初代表Linux（OS），Apache（Web服务器），MySQL（关系数据库）和PHP（服务器编程语言）。MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 2.0”应用程序。

之后，代表MongoDB（文档数据库），Express（Web服务器），AngularJS（前端框架）和Node.js（后端JavaScript运行时）的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外，MEAN堆栈很有吸引力，因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比，它还需要更少的RAM。

MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿，而不是枝野英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL（又名Mini）兼容。 SQL），并添加了SQL查询层和开放源代码许可（实际上是专有和GPL双重许可）。MySQL的公共发行版于1996年底开始，并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。

Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB，Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中，Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 5.5合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。

与功能更强大的商业关系数据库（例如Oracle数据库，IBM DB / 2和Microsoft SQL Server）相比，MySQL最初是一个相当低端的关系数据库，尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来，它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能，包括事务，参照完整性约束，存储过程，游标，全文索引和搜索，地理索引和搜索以及群集。

尽管MySQL现在支持“大数据库”功能，例如主从部署，与Memcached一起使用以及水平分片，但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能，但是只有主服务器才能接受写迹哪请求。

AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据，更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。

MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库，可在开源版本和商业企业版本中使用，它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。

MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的猛州喊灵活性，而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。

MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON：它存储BSON（二进制JSON），该扩展了JSON表示（字符串）以包括其他类型，例如int，long，date，浮点，decimal128和地理空间坐标。

MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型，从而在数据的单个副本上生成多模式图形，地理空间，B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务，这意味着即使必须标准化数据设计，您仍然可以获得ACID属性。

默认情况下，MongoDB使用动态模式，有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集，并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。

但是，可以使用架构治理。从MongoDB 3.6开始，MongoDB支持JSON模式验证，您可以在验证器表达式中将其打开。

在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如，您可以在Windows（WAMP）或MacOS（MAMP）上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS（WIMP），而不是Windows上的Apache Web服务器。

您可以运行PostgreSQL或SQL Server，而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布，则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C＃进行编码，则需要考虑单独的堆栈系列。

您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布，而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Node.js Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架，您还可以运行Angular 2或React。

选择数据库时要问的最重要的问题是：

这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围，但是与制定LAMP堆栈时相比，我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序，并且该应用程序必须在99.999％的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性，那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用，并且可以容忍最终的一致性，那么几乎所有数据库都可以使用，尽管某些数据库对于开发人员和操作员而言更容易，而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。

虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案，但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种，您应该仔细考虑用例，并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。

您什么时候需要关系数据库（例如MySQL）用于新应用程序？除了对标准SQL的明显支持外，关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式，并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。

另一方面，如果您还需要偶尔的自由格式文档，则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT，则大多数关系数据库都可以提供这种能力。

您何时需要像MongoDB这样的文档数据库？如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据，在文档之间更改类型的字段，随时间变化的架构或嵌套的文档，则NoSQL数据库将满足要求。另外，如果您的应用程序是用JavaScript编写的，那么文档数据库的JSON格式将很自然。

作者： Martin Heller是InfoWorld的特约编辑和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问，从1986年至2010年开发数据库，​​软件和网站。最近，他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。

mongodb 会比mysql快么

mongodb 会比mysql快的多，原因是：
首先是内存映射念差机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。（毕竟内存读埋返取最快）

其次，NoSQL并不是不使用sql，只是不使用关系。没有关系的存在，就表示每个数据都好比是拥有一个单独的存储空间，然后一个聚集索引来指向。搜索性能一定会提高的仔液皮。

第三，语言。使用javascript语法进行操作更加高效、直接。

这些是MongoDB针对关系型数据库的效率要高的原因。但是不能仅仅看重效率，这种数据库的设计带来的弊端也是有的。例如数据关系的维护会带来很多冗余数据、客户端代码需要大量针对数据库进行的IO操作、数据挖掘难以实现等等。

mongodb和mysql57的json哪个更好优缺点比较

与关系型数据库相比，MongoDB的优点：
①弱一致搏胡性（最终一致），更能保证用户的访问速度：
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。
但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：
每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。
②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。
对于一个层级式的数据结构来说，如果要将这样的数据使用扁平式的，表状的结构来保存数据，这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。
举例1：
就拿一个“字典项”来说，虽然并不十分复杂，但还是会关系到“定义”、“词性”、“发音”或是“引用”等内容。大部分工程师会将这种模型使用关系型数据库 中的主键和外键表现出来，但把它看作一个“文档”而不是“一系列有关系的表”岂不更好？使用 “dictionary.definition.partOfSpeech='noun'”来查询也比表之间一系列复杂（往往代价也很高）的连接查询方便 且快速。
举例2：在一个关系型数据库中，一篇博客（包含文章内容、评论、评论的投票）会被打散在多张数据表中。在MongoDB中，能用一个文档来表示一篇博客， 评论与投票作为文档数组，放在正文主文档中。这样数据更易于管理，消除了传统关系型数据运谨库中影响性能和水平扩展性的基悄拦“JOIN”操作。
CODE↓
> db.blogposts.save({ title : "My First Post", author: {name : "Jane", id :1},
comments : [{ by: "Abe", text: "First" },
{ by : "Ada", text : "Good post" }]
})
> db.blogposts.find( { "author.name" : "Jane" } )
> db.blogposts.findOne({ title : "My First Post", "author.name": "Jane",
comments : [{ by: "Abe", text: "First" },
{ by : "Ada", text : "Good post" } ]
})
> db.blogposts.find( { "comments.by" : "Ada" } )
> db.blogposts.ensureIndex( { "comments.by" : 1 } );
举例③：
MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：
使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每 个Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义 Collection，随时可以创建。
Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属 性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这 样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。

③内置GridFS，支持大容量的存储。
GridFS是一个出色的分布式文件系统，可以支持海量的数据存储。
内置了GridFS了MongoDB，能够满足对大数据集的快速范围查询。
④内置Sharding。
提供基于Range的Auto Sharding机制：一个collection可按照记录的范围，分成若干个段，切分到不同的Shard上。
Shards可以和复制结合，配合Replica sets能够实现Sharding+fail-over，不同的Shard之间可以负载均衡。查询是对 客户端是透明的。客户端执行查询，统计，MapReduce等操作，这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。这让我们关注于自己的业务，适当的 时候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力最大可支持约20 petabytes，足以支撑一般应用。
这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)
现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的，没有官方支持，给使用者带来了很大的风险。
而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。
而且MongoDB社区非常活跃，很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB，越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django，RoR来搭配的技术方案。
⑥性能优越：
在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意，同样写入百万级别的数 据，mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多，基本10分钟以下可以解决。补上一句，观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。

与关系型数据库相比，MongoDB的缺点：
①mongodb不支持事务操作。
所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)
②mongodb占用空间过大。
关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：
1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。
2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是 拿空间来换取时间吧。
3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。

请问MongoDB和mysql哪个更好用

MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定。瑭锦Tanjurd建议在使用的时候，
第一，尽量使用稳定版，不要在线上使用开发版，这是一个大原则；
另外一点，备份很重要，MongoDB如果出现一些异常情况，备份一定是要能跟上。除了通过传统的复制的方式来做备份，离线备份也还是要有，不管你是用什么方式，都要有一个完整的离线备份。往往最后出现了特殊情况，它能帮助到你；
另外，MongoDB性能的一个关键点就是索引，索引是不是能有比较好的使用效率，索引是不是能够放在内存中，这样能够提升随机读写的性能。如果你的索引不能完全放在内存中，一旦出现随机读写比较高的时候，它就会频繁地进行磁盘交换，这个时候，MongoDB的性能就会急剧下降，会出现波动。
另外，MongoDB还有一个最大的缺点，派毕缓就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。那么它的磁盘空间比普通数据库会浪费一些，而且到目前为止它还没有实现在线压缩功能，在MongoDB中频繁的进行数据增删改时，如果记录变了，例如数据大小发生了变化，这时候容易产生一些数据碎片，出现碎片引发的结果，一个是索引会出现性能问题，
另数姿外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。在最新的版本里，它已经在实现在线压缩，估计应该在2.0版左右，应该能够实现在线压缩，可以在后台执行现在repair DataBase的一些操作。如果那样，就解决了尘模目前困扰我们的大问题。