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在当今互联网时代，数据是价值连城。为了更高效地存储和治理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL 和 MongoDB 都是罕用的数据库，但 MongoDB 比 MySQL 更为高效，这是为什么呢？
数据存储形式不同
Mysql
MySQL 是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），它应用传统的表格形式来存储数据。具体来说，MySQL 中的数据是以表格（也称为关系）的模式组织的，每个表格蕴含若干列和行。列示意数据的属性，行示意具体的数据记录。
在 MySQL 中，表格中的每一列都必须有一个数据类型来定义其数据格式。MySQL 反对的数据类型包含整型、浮点型、字符型、日期型等等。此外，MySQL 还反对定义主键、外键、索引等数据束缚，以保证数据的完整性和一致性。
MySQL 中的数据以文件的模式存储在磁盘上，每个数据库对应一个或多个物理文件。其中，一个非凡的文件称为“数据字典”，它存储了数据库中所有表格、列、索引、束缚等信息。在查问和批改数据时，MySQL 会首先从数据字典中读取表格构造信息，而后再依据表格构造和索引信息定位具体的数据记录。
总的来说，MySQL 的数据存储形式是传统的关系型数据库形式，实用于结构化数据的存储和查问。MySQL 也反对一些非关系型数据的存储形式，比方 BLOB 和 TEXT 类型的数据，但相比于 MongoDB 等面向文档的数据库，MySQL 的非结构化数据处理能力绝对较弱。
MongoDB
MongoDB 是一种面向文档的数据库管理系统，它应用文档的形式来存储数据。具体来说，MongoDB 中的数据是以 BSON（Binary JSON）文档的模式组织的，每个文档都是一个键值对的汇合，能够蕴含任何类型的数据。
在 MongoDB 中，数据存储在汇合（Collection）中，每个汇合蕴含若干文档。汇合的构造非常灵活，同一个汇合中的文档能够有不同的构造，每个文档能够有本人的字段和值。这种构造非常适合存储非结构化数据，比方日志、社交媒体数据等等。
MongoDB 中的数据以文件的模式存储在磁盘上，每个数据库对应一个或多个物理文件。在 MongoDB 中，数据的读写操作都是基于内存的，MongoDB 会将频繁拜访的数据缓存在内存中，以进步查问和更新的速度。
MongoDB 还反对正本集和分片机制，能够轻松地实现数据的程度扩大和负载平衡。在正本集中，每个节点都是一个残缺的 MongoDB 实例，其中一个节点被指定为主节点，其余节点作为从节点。主节点负责接管所有的写操作和查问操作，从节点负责复制主节点的数据，并提供读操作。在分片机制中，MongoDB 会将数据依照特定的规定分成多个分片，每个分片存储一部分数据，以实现程度扩大。
总的来说，MongoDB 的数据存储形式是面向文档的，非常适合存储非结构化数据。MongoDB 还反对分布式部署和扩大，能够解决大规模的数据和高并发拜访。
索引机制不同
Mysql
MySQL 索引是一种数据结构，它可能放慢数据检索的速度。MySQL 反对多种类型的索引，包含 B -tree 索引、哈希索引、全文索引等等。其中，B-tree 索引是最罕用的索引类型。
B-tree 索引是一种均衡树结构，它将索引值依照肯定的程序组织成一个树形构造，每个节点蕴含若干索引值和指向子节点的指针。在 B -tree 索引中，查问操作会从根节点开始，依据索引值的大小关系顺次遍历子节点，直到找到指标节点或者达到叶子节点。这种构造能够十分疾速地定位到指标数据记录，因为树的高度通常很小，而且每个节点都能够包容很多索引值。
MySQL 中的 B -tree 索引反对单列索引和组合索引。单列索引只蕴含一个列的值，而组合索引则蕴含多个列的值，多个列的值组合在一起作为索引值。组合索引能够更加准确地定位数据记录，但它的创立和保护老本也更高。
MySQL 还反对笼罩索引，即查问所需的数据都能够从索引中获取，不须要再拜访数据表。笼罩索引能够大大减少查问的磁盘访问量，进步查问的性能。
总的来说，MySQL 的索引机制能够放慢数据检索的速度，缩小磁盘访问量，进步数据库的性能。不过，索引也有一些毛病，比方减少了数据的存储空间、升高了写入性能等等。因而，在应用索引时须要依据具体的状况进行衡量和抉择。
MongoDB
MongoDB 的索引机制是一种基于 B -tree 的索引实现，相似于 MySQL 的 B -tree 索引。MongoDB 反对单字段、多字段、复合、文本、地理位置等多种类型的索引。
在 MongoDB 中，创立索引能够应用 createIndex()办法，能够指定索引类型、索引字段、索引方向等参数。例如，上面的代码创立一个名为“username”的单字段索引：
db.collection.createIndex({username: 1})
复制代码
MongoDB 的索引机制能够大大提高数据的查问性能，因为它可能在索引中疾速定位数据记录，而不须要扫描整个数据汇合。如果一个查问蕴含多个条件，能够应用复合索引来进步查问性能。例如，上面的代码创立一个蕴含“username”和“email”的复合索引：
db.collection.createIndex({username: 1, email: 1})
复制代码
在应用 MongoDB 的索引时须要留神以下几点：
创立过多的索引会占用大量的存储空间，影响性能，因而须要依据理论需要进行抉择。
索引会减少写入操作的开销，因为每次写入操作都须要更新索引。如果写入操作频繁，能够思考应用稠密索引或者禁用索引。
索引的抉择和设计要依据具体的查问需要进行优化，避免出现有效的或者低效的索引。
总的来说，MongoDB 的索引机制能够进步数据的查问性能，但须要依据具体情况进行抉择和优化。
分布式架构不同
Mysql
MySQL 是一个传统的关系型数据库，最后设计并没有思考分布式架构。然而，随着数据量和访问量的一直增长，单机 MySQL 曾经无奈满足高可用、高性能的要求，因而呈现了分布式 MySQL 架构。
分布式 MySQL 架构通常采纳主从复制和分片技术。主从复制是指将数据从主数据库复制到多个从数据库，从数据库能够解决读申请和备份数据。主数据库负责解决写申请，从数据库负责读申请。分片技术是指将数据依照肯定的规定划分为多个片（或者分区），每个片存储在不同的数据库节点上，通过路由技术来决定哪个节点解决特定的申请。
分布式 MySQL 架构的长处是能够进步数据处理能力、升高单点故障危险、加强零碎的可扩展性和可靠性。不过，分布式 MySQL 架构也有一些毛病，例如：
零碎的复杂度减少，须要额定的保护和管理工作。
数据的一致性和可靠性可能会受到影响，须要采纳适合的复制和同步机制来保证数据的一致性。
分片机制可能会导致一些跨片的操作成为瓶颈，须要采纳适合的路由算法和负载平衡策略。
分布式 MySQL 架构须要更高的硬件老本和网络带宽。
总的来说，分布式 MySQL 架构须要依据具体的业务需要和数据规模来进行设计和优化，须要综合思考性能、可靠性、一致性、复杂度等多个方面。
MongoDB
MongoDB 是一种分布式文档型数据库，具备天生的分布式架构设计。MongoDB 的分布式架构蕴含多个组件，包含分片、正本集和分布式查问路由。
分片
MongoDB 的分片技术将数据宰割成多个分片（shard），每个分片存储局部数据，多个分片组成一个分片集群。分片能够依照数据的范畴、哈希值、分片键等形式进行调配。在分片集群中，有一个特定的 MongoDB 节点充当分片协调器（mongos），负责接管客户端的申请，将申请路由到对应的分片节点上，并将后果返回给客户端。
正本集
为了进步数据的可靠性和可用性，MongoDB 采纳正本集（replica set）技术。正本集包含一个主节点和多个从节点，主节点负责解决写申请和同步数据到从节点，从节点负责解决读申请和备份数据。如果主节点生效，从节点能够选举一个新的主节点，保证系统的高可用性。
分布式查问路由
MongoDB 的分布式查问路由机制将查问申请路由到适合的分片节点上。当客户端向 mongos 发送查问申请时，mongos 会将申请转发给对应的分片节点，如果申请波及多个分片，mongos 会主动将后果聚合返回给客户端。为了进步查问性能，MongoDB 反对在每个分片上执行局部查问，而后将后果返回给 mongos，在 mongos 上再进行聚合。
总的来说，MongoDB 的分布式架构设计能够进步数据的解决能力、可靠性和可用性，同时也减少了零碎的复杂度和治理难度。须要依据具体的业务需要和数据规模来进行分片、正本集和查问路由的配置和优化。
总结
MysqlMongodb 数据存储形式 MySQL 采纳的是传统的关系型数据库，数据以表格的模式存储，每个表都有固定的列和行。这种构造使得 MySQL 在解决结构化数据时表现出色，然而在解决非结构化数据时体现不佳。MongoDB 则是面向文档的数据库，它应用文档的形式存储数据，文档中能够蕴含任何类型的数据，而且不须要当时定义其构造。这种形式使得 MongoDB 在存储和查问非结构化数据时更加高效。索引机制索引是进步数据库查问效率的重要伎俩，MySQL 和 MongoDB 的索引机制也不同。MySQL 采纳 B + 树索引，这种索引实用于结构化数据，但对非结构化数据的查问效率较低。MongoDB 采纳的是 BSON 索引，BSON 是一品种 JSON 的二进制编码格局，它反对对文档中的任何字段进行索引，查问速度十分快。此外，MongoDB 还反对天文空间索引和全文索引等高级索引形式，使得非结构化数据的查问更加高效。分布式架构 MySQL 在分布式环境下须要进行数据分片，这会带来许多治理和保护的问题。MongoDB 天生就是分布式的，它采纳的是正本集和分片机制，能够轻松地实现数据的程度扩大和负载平衡。MongoDB 还具备主动故障转移和主动复原等性能，当节点产生故障时会主动将其替换为备用节点，保证系统的高可用性和数据的安全性。
综上所述，MongoDB 比 MySQL 更适宜存储和查问非结构化数据，具备更高的查问效率和更好的分布式扩展性。当然，在理论应用中，抉择哪种数据库要依据具体的业务需要和数据特点来确定。