MySQL 与 MongoDB的操作对比
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点,关键是看用在什么地方。
以我们公司项目为例,在早期的项目中,都在使用关系型数据库,用过SQLServer,Oracle,DB2,后来全部转向Mysql,原因很简单:Mysql在性能不错的情况下,有着开源优势。Mysql的事务性与高性能是我们主要考虑的。后来,由于项目要用到用户系统,即会有大量的用户数据进行交互--海量存储,Mysql的读写速度会有一点瓶颈,于是我们就想到了最近发展很强势的Nosql。在Nosql早期的memcache的发展下,又出现了很多非关系型数据库,比如redis,mongodb。经过一段时间的测试,redis与mongodb的读写速度确实比Mysql有着很明显的优势。mongodb的写入速度大约2.5W/次每秒。
mongodb以BSON结构(二进制)进行存储,对海量数据存储有着很明显的优势。下面是Mongodb与Mysql的操作命令的对比。
作用
MySQL MongoDB
服务器守护进程
mysqld mongod
客户端工具
mysql mongo
逻辑备份工具
mysqldump mongodump
逻辑还原工具
mysql mongorestore
数据导出工具
mysqldump mongoexport
数据导入工具
source mongoimport
新建用户并授权
grant all on *.* to username@'localhost' identified by 'passwd';
db.addUser("user","psw") db.auth("user","psw")
show databases; show dbs
进去库
use dbname; use dbname
显示表列表
show tables; show collections
查询主从状态
show slave status; rs.status
创建库
create database name; 无需单独创建,直接use进去
创建表
create table tname(id int); 无需单独创建,直接插入数据
删除表
drop table tname; db.tname.drop()
删除库
drop database dbname; 首先进去该库,db.dropDatabase()
插入记录
insert into tname(id) value(2); db.tname.insert({id:2})
删除记录
delete from tname where id=2; db.tname.remove({id:2})
修改/更新记录
update tname set id=3 where id=2; db.tname.update({id:2}, {$set:{id:3}},false,true)
查询所有记录
select * from tname; db.tname.find()
查询所有列
select id from tname; db.tname.find({},{id:1})
条件查询
select * from tname where id=2; db.tname.find({id:2})
条件查询
select * from tname where id < 2; db.tname.find({id:{$lt:2}})
条件查询
select * from tname where id >=2; db.tname.find({id:{$gte:2}})
条件查询
select * from tname where id=2 or name='steve'; db.tname.find($or:[{id:2}, {name:'steve'}])
条件查询
select * from tname limit 1; db.tname.findOne()
模糊查询
select * from tname where name like "%ste%"; db.tname.find({name:/ste/})
模糊查询
select * from tname where name like "ste%"; db.tname.find({name:/^ste/})
获取表记录数
select count(id) from tname; db.tname.count()
获取有条件 的记录数
select count(id) from tname where id=2; db.tname.find({id:2}).count()
查询时去掉 重复值
select distinct(last_name) from tname; db.tname.distinct('last_name')
正排序查询
select *from tname order by id; db.tname.find().sort({id:1})
逆排序查询
select *from tname order by id desc; db.tname.find().sort({id:-1})
取存储路径
explain select * from tname where id=3; db.tname.find({id=3}).explain()
特别要注意的是:mongodb插入多个字段语法
> db.user.insert({id:1,name:'steve',sex:'male'}) 正确 > db.user.insert({id:2},{name:'bear'},{sex:'female'}) 错误
Mysql与MongoDB对比测试
来源:http://blog.csdn.net/e421083458/article/details/8849247 测试环境:php5.2、mysql5.0、MongoDB2.0.6、xbug测试脚本:Mysql测试脚本:
测试
<?php
header("Content-Type:text/html;charset=utf-8");
$con=mysql_connect("localhost","root","123456");
if(!$con)
{
die('Couldnotconnect:'.mysql_error());
}
mysql_select_db("my_test",$con);
mysql_query("setnamesutf8");
$time1=xdebug_time_index();//测试单条插入
for($i=1;$iadmin;
//定制结果集(表名things)
$collection=$db->members;
$time1=xdebug_time_index();//测试单条插入
for($i=1;$i'chuchuchu_'.$i,'name'=>'褚褚褚','password'=>'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','email'=>'dhaig@yahoo.com.cn');
$collection->insert($user);
}
//测试单条查询
$cursor=$collection->find()->limit(1);
//while($cursor->hasNext())
//{
//var_dump($cursor->getNext());
//}
//测试更新
$newdata=array('$set'=>array("email"=>"test@test.com"));
$collection->update(array("uname"=>"chuchuchu_1"),$newdata);//测试删除
$collection->remove(array('email'=>'dhaig@yahoo.com.cn'),array("justOne"=>true));
//测试100万条数据插入
for($i=1;$i'chuchuchu_'.$i,'name'=>'褚褚褚','password'=>'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','email'=>'dhaig@yahoo.com.cn');
$collection->insert($user);
}
//测试100万数据之单条插入
$user=array('uname'=>'chuchuchu_0','name'=>'褚褚褚','password'=>'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','email'=>'dhaig@yahoo.com.cn');
$collection->insert($user);
//测试100万数据之单条查询
$user=$collection->findOne(array('uname'=>'chuchuchu_0'));
var_dump($user);
//测试100万数据之单条更新
$newdata=array('$set'=>array("email"=>"test@test.com"));
$collection->update(array("uname"=>"chuchuchu_0"),$newdata);
var_dump($user);
//测试100万数据之单条删除
$collection->remove(array('uname'=>'chuchuchu_0'),array("justOne"=>true));$conn->close();
$time2=xdebug_time_index();
echo"MongoDB响应时间为:".($time2-$time1)."秒";
?>
本测试原则:如果比较结果相近,则扩大数量级。如比较结差距大,则采用最小数量级。
1.测试插入:
单条数据操作
时间:
Mysql响应时间为:0.00045895576477051秒
MongoDB响应时间为:0.00031495094299316秒
100条数据操作
Mysql响应时间为:0.014914989471436秒
MongoDB响应时间为:0.010399103164673秒
1000条数据操作
Mysql响应时间为:0.17900490760803秒
MongoDB响应时间为:0.096189975738525秒
100万条数据操作Mysql响应时间为:168.32936501503秒
MongoDB响应时间为:87.314424991608秒
测试100万数据之后单条插入:
Mysql响应时间为:0.00042891502380371秒
MongoDB响应时间为:0.00025105476379395秒
分析: 在查询方面数量级越大相应时间差距越大。100万数据测试中mongo要比mysql至少快2倍。MongoDB要比Mysql有优势。
2.测试查询:
单条数据操作
时间:
Mysql响应时间为:0.00082182884216309秒
MongoDB响应时间为:0.00055313110351562秒
100条数据操作
Mysql响应时间为:0.00066590309143066秒
MongoDB响应时间为:0.00087094306945801秒
1000条数据操作
Mysql响应时间为:0.002295970916748秒
MongoDB响应时间为:0.00048995018005371秒
测试100万数据之后单条查询:
Mysql响应时间为:0.0011050701141357秒
MongoDB响应时间为:0.00045204162597656秒
分析: 在测试中我们发现,当100条以内查询时mysql优于mongodb但是当操作数据100万后mongodb要比mysql快至少3倍。
3.测试更新:
测试100万数据之前操作:
Mysql响应时间为:0.00034689903259277秒MongoDB响应时间为:0.00021195411682129秒
测试100万数据之后操作:
Mysql响应时间为:0.00043201446533203秒
MongoDB响应时间为:0.0011470317840576秒
分析: 100万数据之后,Mysql在更新方面要比MongoDB的速度快3倍。
4.测试删除:
单条删除操作:
Mysql响应时间为:0.00081205368041992秒MongoDB响应时间为:0.00023102760314941秒
多条删除操作:Mysql响应时间为:0.00092816352844238秒
MongoDB响应时间为:0.0092201232910156秒
测试100万数据之后单条删除操作:
Mysql响应时间为:0.00066685676574707秒
MongoDB响应时间为:0.0011069774627686秒
分析: 100万数据之后,Mysql在更新方面要比MongoDB的速度快2倍。总结:MongoDB在数据插入及查询上性能表现优异,MongoDB拥有处理大型数据的能力。
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