mongodb相较mysql的优劣势_mongodb优缺点分析

本文对比了MongoDB与MySQL的特点,MongoDB无需提前创建表,字段数据格式灵活,适合处理JSON结构,但关系能力和事务处理较弱。适用于数据格式不定且少用事务的场景。

主要是对比MySQL来说明

优点

不存在sql注入:MySQL的是sql注入是一个很严重的缺点,虽然可以使用参数绑定和预处理以及特殊字符转义来处理。但是MongoDB根本不存在这个问题。不过xss攻击还是需要防范的。

不需要提前创建表:在MySQL中如果想要写入一条数据的话必须要先创建好一张表然后才能写入数据,比如:要在user表里写入id=1,username=‘aaa’,sex='女',age=‘20’这条数据,那你就必须在MySQL数据库上提前建好一张user表,并且至少必须有id,username,sex,age这几个字段才能写入成功。但是MongoDB可以直接写入数据,不需要提前创建表,例子:db.user.insert({"id":1,"username":"aaa","sex":"女","age":20}) 就好

可以任意添加或减少字段:用上一个例子,在MySQL中假设我要在上一条数据上再加一个身高height字段,那么我就必须再去user表上再去添加一个height字段才能写入height数据。但是在MongoDB中你可以直接写就行,而且假设你的第一条数据是 id,username,sex,age,那么你的第二条数据大可以写成 id,username,age,leight。

字段数据格式自由:在MySQL中,如果id字段是数字的话你写一个字符串进去是会报错的,但是MongoDB不会。

可以处理json结构:在MongoDB可以存储一个json对象,比如 字段a的值为{"a":11,"b":12,"c":"abc","d":[1,2,3]},你可以直接去读取或设置a字段的b值 a.b,读取a字段d数组的第二个值:a.d.1,可以去删除a字段的a数据$unset:{"a.a":1},就会变成:{"b":12,"c":"abc","d":[1,2,3]}

可以使用upsert操作,即修改的数据不存在时直接插入。({where},{$set:{data}},{"upsert":true})

充分利用了计算机内存,所以查询和插入效率要远大于MySQL。我自己测试(400w随机数据)的时候只有在没有索引的情况下MongoDB的查询效率要远大于MySQL,插入效率和MySQL差不多都是8w条左右1分钟。在有索引的时候MySQL的查询要速度要高于MongoDB。

缺点

MongoDB是个nosql数据,所以关系能力薄弱,不能像MySQL一样使用join,union来进行联合查找,只能通过结合一些特殊语法来达到类似的结果。

事务能力薄弱,虽然MongoDB里事务,但是好像只能针对单条语句(查了好多但是有些看不懂),不能像MySQL一样利用事务执行多条语句,可以根据情况来选着全部提交执行或者全部取消回滚。

相比MySQL,MongoDB的效率存在一定的波动性,不是很稳定。

由于数据存储的问确定性2,3,4条,MongoDB的管理相对MySQL会困难一些

MongoDB的管人员(DBA)比较少

总结:

如果会频繁使用事务和关联查询,并且最求服务的稳定性最好还是选用MySQL

如果数据格式不确定,却少数据库管理人员,不怎么使用关联查询和事务,不是特别追求服务的稳定性可以使用MongoDB

不是很重要的数据可以使用MongoDB,比较重要的使用可以用使用MySQL。

### MySQL 数据库的优势 #### 1. **高性能** MySQL 能够高效地处理大量数据,尤其是在读操作较多的情况下表现尤为突出。其支持多种存储引擎(如 InnoDB 和 MyISAM),可以根据具体需求选择合适的引擎来提升性能[^1]。 #### 2. **跨平台兼容性** MySQL 支持多种操作系统,包括 Windows、Linux、macOS 等,这使得它能够在不同的环境中轻松部署和运行[^3]。 #### 3. **易于使用** MySQL 提供了简单直观的接口,开发者可以通过标准 SQL 语法其交互。此外,丰富的文档和支持社区也降低了学习成本[^4]。 #### 4. **强大的复制功能** MySQL 提供了主从复制、集群等功能,能够实现高可用性和负载均衡,这对于构建大规模分布式应用非常重要[^2]。 #### 5. **开源免费** 作为一款开源软件,MySQL 可以自由下载、修改和分发,这对个人开发者和中小企业非常友好。 --- ### MySQL 数据库的劣势 #### 1. **复杂场景下的扩展性有限** 尽管 MySQL 在中小规模的应用中表现出色,但在面对极其复杂的事务处理或超大数据集时,可能会显得力不从心。此时可能需要考虑其他更专业的数据库解决方案,比如 Oracle 或 PostgreSQL[^3]。 #### 2. **写入密集型工作负载较弱** 相比某些专为高并发写入设计的 NoSQL 数据库(如 MongoDB 或 Cassandra),MySQL 对于写入密集型的工作负载效率较低,特别是在磁盘 I/O 成为瓶颈的情况下[^2]。 #### 3. **缺乏高级特性** 相较于商业版数据库管理系统(DBMS),例如 Microsoft SQL Server 或 IBM DB2,MySQL 缺少部分企业级特性和工具支持,例如更精细的安全控制选项或内置的数据挖掘能力[^4]。 #### 4. **索引管理挑战** 虽然合理利用索引可以显著提高查询速度,但如果索引设置不当,则可能导致额外开销甚至降低整体性能。因此,在实际开发过程中需谨慎规划索引策略[^1]。 #### 5. **资源消耗问题** 随着数据量增长以及复杂查询增多,MySQL 的 CPU 使用率、内存占用等方面都可能出现压力增大现象;如果硬件资源配置不足,则容易引发性能下降等问题[^2]。 --- ```sql -- 示例:创建组合索引来优化 JOIN 查询 CREATE INDEX idx_user_order ON orders(user_id, order_date); ``` ---
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