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关于ruby:MongoDB为什么比Mysql高效

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。

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