传统SQL vs MongoDB：大数据处理效率对比

原创于 2025-12-18 12:17:25 发布 · 547 阅读

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输入框内输入如下内容：

创建一个性能对比测试工具。功能：1. 自动生成测试数据集（100万条以上）；2. 分别在MySQL和MongoDB中执行相同查询（如条件查询、聚合查询等）；3. 记录并比较查询耗时；4. 生成可视化对比图表。使用Python实现，支持自定义测试场景。

示例图片

最近在做一个大数据处理的项目，需要选择数据库方案。为了更直观地比较MongoDB和传统关系型数据库（以MySQL为例）的性能差异，我决定自己动手搭建一个性能对比测试工具。这个工具可以帮助开发者根据实际场景选择更合适的数据库方案。

在设计这个测试工具时，我主要考虑了以下几个关键点：

我选择用Python来实现这个测试工具，主要使用了以下库：

具体实现步骤：

通过测试100万条数据的几种常见操作，我发现了一些有趣的现象：

这些差异主要源于两者的数据存储方式不同。MongoDB的文档模型更适合处理非结构化数据，而MySQL在处理复杂关联查询时更有优势。

根据测试结果，我总结了一些使用建议：

在测试过程中，我也发现了一些可以优化的地方：

这个测试工具我已经放到了InsCode(快马)平台上，可以直接运行体验。平台提供了一键部署功能，不需要自己配置环境就能看到测试结果。我实际操作下来发现非常方便，特别是对于想快速验证数据库性能差异的开发者来说，可以节省大量时间。

示例图片

通过这次实践，我深刻认识到不同数据库在不同场景下的性能特点。希望这个测试工具也能帮助其他开发者做出更明智的技术选型决策。

输入框内输入如下内容：

创建一个性能对比测试工具。功能：1. 自动生成测试数据集（100万条以上）；2. 分别在MySQL和MongoDB中执行相同查询（如条件查询、聚合查询等）；3. 记录并比较查询耗时；4. 生成可视化对比图表。使用Python实现，支持自定义测试场景。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考