MongoDB vs MySQL：哪个是更好的数据库管理系统？

由于市场上有各种可用的数据库，用户经常会就 MongoDB 与 MySQL 进行辩论，以找出更好的选择。

使用 MySQL 等关系数据库的组织在根据不断变化的需求管理和存储数据时可能会面临一定的困难。 同时，新公司想知道选择什么数据库，这样他们就不会在开发过程中遇到问题。

同时，构建金融应用程序的开发人员也常常对是否应该坚持使用旧的备用 MySQL 还是冒险尝试使用 MongoDB 分一杯羹感到困惑。

这就是将我们带到这场辩论的原因。 比较 MongoDB 与 MySQL 将帮助您了解这两个数据库之间的差异，它们的优缺点，以及哪个更好用于什么目的。 简而言之，它将帮助您为您的项目选择正确的数据库。

所以，欢迎参与讨论！

MongoDB vs MySQL：它们是什么？

在开始比较之前，让我们快速勾勒出 MongoDB 和 MySQL 分别是什么。

什么是 MongoDB？

MongoDB 是一个强大的开源和免费使用的非关系数据库系统，用于存储大量数据。 它是 12 年前的 2009 年由 10gen（现为 MongoDB Inc.）发布的，拥有服务器端公共许可证。 T 一个用 C++、Python 和 JavaScript 编写的 NoSQL 数据库程序，具有跨平台兼容性。 它支持操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux，以及 C、PHP、Java、Ruby、Node.js 等语言。

MongoDB 在数据存储方式方面与传统数据库系统不同。

MongoDB 没有将数据存储在行和列中，而是采用面向文档的设计，以各种类似 JSON 的文档和集合来表示数据。 这些文档包含一系列不同类型的值或键对，例如嵌套文档和数组。 键/值对的结构可以从一个文档到另一个文档不同。

除了修改数据结构或模式的灵活性外，MongoDB 还提供更高的安全性、可靠性和效率。 因此，它有助于提高速度和存储要求。

MongoDB的特点

现在，让我们继续看看 MongoDB 的一些主要特性：

• 复制： MongoDB 允许您使用复制（副本集）制作数据的多个副本，并将它们部署在各种服务器上。 此功能有助于数据备份和灾难管理。 如果服务器发生故障，您始终可以从存储在其他服务器中的副本中检索数据。
• 索引：您可以将 MongoDB 文档中的字段索引为主要或次要字段。 这有助于提高数据库中的搜索性能，并允许您对索引而不是整个文档执行搜索，从而自动帮助提高搜索速度。
• Ad-hoc 查询： Ad-hoc 查询是临时命令，为执行查询提供不同的返回。 也就是说，MongoDB 支持范围查询、正则表达式 (Regex) 和字段搜索。 此外，查询包括用户定义的 JavaScript 函数，并且可以返回特定的文档字段。 您可以借助 MongoDB 查询语言 (MQL) 实时更新这些临时查询，这对于企业的实时分析很有用。

• 分片： MongoDB 能够在分片的帮助下进行水平扩展，分片是一种将大型数据集分布在不同数据集合中的方法。 在这里，用户可以选择一个分片键（具有单个或多个副本的主键）来确定集合中的数据分布，并将数据拆分为跨分片的不同范围。 每个分片都充当单独的数据库，使用其他分片形成一个数据库有助于负载平衡并执行复杂的查询。

• 负载均衡： MongoDB 便于控制并发，以同时处理多个客户端对不同服务器的请求。 这有助于减少每台服务器的负载，确保数据正常运行时间和一致性，并允许可扩展的应用程序。
• 文件存储：您可以将 MongoDB 用作文件系统，称为 GridFS，它具有数据复制和负载平衡功能，可供多台计算机存储文件。 GridFS 或网格文件系统包含 MongoDB 驱动程序，您可以使用 Nginx 和 lighttpd 插件或 mongofiles 实用程序访问它。 MongoDB 还允许开发人员操作文件和内容。
• 聚合：数据聚合允许用户获得与为 SQL 子句- GROUP BY获得的结果相似的结果。 MongoDB 提供了三种聚合方式：

1. 1. 聚合管道：对于大多数操作，这提供了比其他更好的聚合性能。
   2. 单一用途聚合：用于从一个集合中聚合文档。
   3. Map-reduce 功能：这用于批量数据处理以带来聚合结果。 map函数按键值对数据进行分组，而reduce函数对其执行操作。

• Capped collections： MongoDB 支持 capped collections，即处理数据插入顺序的集合类型。

MongoDB的使用

MongoDB 被全球数千个组织用于数据存储或作为其应用程序的数据库服务。 它在以下方面很有用：

• 内容管理系统，如 WordPress，用于输入、存储和编辑内容
• 用于 Web 和移动应用程序的数据存储
• 社交网站
• 维护地理空间或基于位置的数据
• 电子商务产品目录和资产管理
• 基于云的系统
• 从大型机移动工作负载
• 高速实时分析
• 可扩展的高性能视频游戏
• 现代化支付架构和传统现代化
• 具有不断变化的数据存储需求、需要更快的日志记录和缓存以及不断变化的设计的系统
• 用于 Web 开发的 MEAN 技术栈，其中 M 代表 MongoDB，其余技术分别是 ExpressJS、AngularJS 和 NodeJS。

Twitter、IBM、Oracle、Zendesk、Citrix、Sony、Intercom、HTC 等公司都在使用 MongoDB。 以下是一些被广泛认可的 MongoDB 用例：

• Aadhar： Aadhar 是印度的一个独特识别项目，也是世界上最大的生物识别数据库。 MongoDB 是它用来存储超过 12 亿人的生物特征和人口统计数据的数据库之一。
• eBay：美国电子商务公司 eBay，兼具 B2C 和 C2C 功能，在搜索建议、云管理和元数据存储等各种项目中使用 MongoDB。
• Shutterfly： Shutterfly 是一个流行的照片共享平台，它使用 MongoDB 存储和管理 6+ 十亿张图像，具有 10k 次操作/秒的事务容量。

什么是 MySQL？

MySQL 是一个免费的开源关系数据库管理系统 (RDBMS)。 它将数据组织和存储为表格格式，其中包含与数据类型相关的行和列。 它具有 GNU 通用公共许可证，您可以在 GitHub 上找到它的存储库。

该数据库最初由瑞典公司 MySQL AB 于 1995 年创建，该公司的创始人是瑞典人 David Axmark、芬兰瑞典人 Michael Widenius 和 Allan Larsson。 然而，Sun Microsystems 收购了 MySQL AB，2010 年，Oracle 收购了 Sun Microsystems。

MySQL 的命名法也很有趣——它结合了两个术语：

• 我的： Michael Widenius 的女儿的名字。
• SQL：代表结构查询语言。

SQL 是一种特定领域的编程语言，可以通过对数据执行功能（包括创建、提取、删除和修改）来管理 RDBMS 中的数据。

MySQL 可与 Windows、macOS、Linux、FreeBSD、OpenBSD 和 Solaris 等许多操作系统配合使用，以在设备的存储系统中实施 RDBMS、允许网络访问、管理用户、促进数据库完整性测试和创建备份。 它是用 C++ 和 C 编写的，使用词法分析器，而它的 SQL 解析器使用 yacc。

该数据库收到了积极的反馈，特别是对于其易于使用的界面的平均使用情况。 性能方面，它快速且稳定，并且具有多线程和多用户数据库服务器。

MySQL 有两个版本：开源社区服务器和专有企业服务器。 后者提供了许多服务器插件来安装，而无需更改代码库。

MySQL的特点

让我们更多地谈谈这个流行的 RDBMS 的特性。

• 复制和集群： MySQL 允许复制和集群，通过不同的同步类型帮助提高应用程序的可扩展性和性能。 您还可以将数据从 SQL 服务器复制到其他副本 SQL 服务器。 这还可以让您在多个数据库中备份数据以避免数据丢失。
• 密码支持：当有人尝试访问数据库时，MySQL 为主机验证提供了密码加密系统。 它增加了数据库安全性并确保只有授权的个人才能访问。 此外，其最新版本 MySQL 8.0 还提供双密码支持，让开发人员无需停机即可轻松修改密码凭据。

• 性能模式：它监控应用程序性能、资源利用率和服务器事件。 这使您能够适当地分配资源，在检测任何减速时提高应用程序性能，并在出现任何可疑服务器事件时采取必要措施。
• 在线模式： MySQL 支持多种在线模式，可帮助您满足数据存储要求并提供更大的灵活性。
• 弹性： MySQL 支持的应用程序对故障具有弹性，并且可以轻松应对这种情况。 因此，它为所有类型的应用程序、Web 或移动应用程序提供了高数据可用性。
• 事务支持：您可以获得对多级和分布式事务、无限行级阻塞和符合 ACID 的事务的支持。 在事务处理上下文中，有四个原则称为 ACID 原则。 它代表原子性、一致性、隔离性和持久性。 此外，它还可以帮助您通过多版本并发控制和外键实现等约束来维护数据库快照和完整性。

• GUI 支持： MySQL 中有大量可用的 GUI 工具来简化命令行工具的创建、设计和管理过程，从而节省时间。 数据库架构师、管理员和开发人员可以利用这些工具来简化他们的工作。
• 局限性：水平缩放并不容易； 数以百万计的读取或写入进程会影响数据库性能，并包括关系数据库共有的其他限制。

MySQL的使用

MySQL 已经存在了二十多年，为全球组织存储大量数据提供了便利。 以下是 MySQL 的一些用途以及谁在使用它。

• 内容管理系统和博客
• 具有大量产品的电子商务应用程序
• 记录应用程序
• 数据仓库
• 对于需要高端数据安全性的应用程序，Facebook 和 Instagram 等社交媒体网站
• MySQL 用于 InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Merge、Archive、Blackhole 和 Federated 等存储引擎。
• LAMP Stack 是一个使用 MySQL 作为其组件之一的 Web 开发技术堆栈。 它代表 Linux、Apache、MySQL 和 PHP/Python/Perl。
• 它安装在各种云平台上，例如 Microsoft Azure、Amazon EC2、Oracle Cloud 等。

事实上，Oracle Cloud 提供 MySQL 即服务，允许用户安装 MySQL 服务器并将其部署在云中。 这样，您无需将其安装在本地服务器上。

使用 MySQL 的著名组织有 Airbnb、NASA、Sony、YouTube、Netflix、Pinterest、Drupal、Joomla 等。 以下是一些著名的 MySQL 用例：

• 维基百科：维基百科是一个在全球传播知识的免费百科全书。 它使用 MySQL 并且需要高可扩展性来满足不断增长的用户群。 该数据库可帮助他们更新内容，容纳更多内容和访问者，并启用数千个条目和编辑。
• Twitter： Twitter 从用于推文存储的时间分片转向使用 T-bird 的更加分布式的方法。 T-bird 是用使用 MySQL 的 Gizzard 构建的。

临时分片很昂贵，需要更多的机器来填充推文。 他们还面临负载平衡问题，并且对于 DBA 来说逻辑上很复杂。 MySQL 支持 T-bird 解决了这些问题。

这就是关于 MongoDB 和 MySQL 的全部内容，为您提供上下文。 现在，让我们最后比较一下 MongoDB 和 MySQL，以帮助您决定哪种更适合您的下一个软件应用程序。

MongoDB 与 MySQL DBMS 比较

这里有一些参数，我们将根据这些参数比较 MongoDB 和 MySQL。

建筑学

架构构成了每个系统的基础，并建立了可以引入所有特性和功能的框架。 因此，重要的是比较 MongoDB 与 MySQL 的体系结构并仔细了解它们，以确定哪种方法更适合您的应用程序。

MongoDB

它以 Nexus 架构为设计理念，结合了关系数据库的功能。 它可以通过提供高可扩展性、全局可用性和灵活的模式来满足现代应用程序的需求。 因此，对其设计进行更改是相当容易的。

此外，MongoDB 还包括 AWS、Azure 和 Kubernetes 等领先开发环境的官方驱动程序，JavaScript、Python 等编程语言以及 Django 等框架。

MySQL

另一方面，MySQL 包括一个客户端-服务器架构，其存储经过优化以提供高性能和多线程。 它的文档还展示了一些处理配置而不是微调 SQL 测量的性能优化技术。

获胜者：这是平局。

数据存储格式

MongoDB

MongoDB 中的数据存储格式可以是这样的：

 { Account Number: 1234567890 First Name: "Jon" Last Name: "Doe" Branch Name: "Los Angeles" }

您可以看到格式类似于 JSON，并且您可以轻松地对数据进行更改，这意味着您可以添加更多数据、删除一些信息以及修改数据，而不会有任何麻烦。 上面的例子表明数据库没有固定的模式，引入了更多的灵活性。

MySQL

另一方面，MySQL 中的数据存储格式如下所示：

上表展示了 MySQL 如何以行和列的形式组织数据。 与 MongoDB 相比，它具有适当的、刚性的结构，很难更改。 这是因为您不能引入连续的行或列； 您需要以这样一种方式进行设计，即每一行都有一列，反之亦然； 否则，它将违反架构。 但是，在 MongoDB 中，您可以轻松地修改数据。

MongoDB 与 MySQL 的术语略有不同：

获胜者：MongoDB 的数据存储格式更容易修改。

架构灵活性

您选择的数据库必须提供根据不同需求修改数据库设计或架构的灵活性。 否则，当需求发生细微变化时，它会变得非常烦人。

所以，让我们根据它们的模式有多灵活来找出 MongoDB 和 MySQL。

MongoDB

MySQL 提供了一个灵活的模式，使用户能够根据需求更改设计，尤其是对于大数据应用程序。 它使您可以轻松地组合和存储不同类型的数据，并在不停机的情况下动态修改模式。 即使它们之间没有任何关系，您也可以将多个文档存储在一个集合中，因为它是一个非关系数据库系统。 它使用具有可选模式的类似 JSON 的文档。

但是，它缺少事务和连接； 因此，您需要根据应用程序访问数据的方式进行频繁的架构优化。

MySQL

在 MySQL 中，您必须在将数据与行和列一起存储之前明确定义列和表。 在这里，每个字段都包含一行和一列。 这意味着数据存储不会像 MongoDB 那样为您提供很大的灵活性。 这也意味着较慢的部署和开发过程。

但是如果你的应用程序有一个固定的模式，那么 MySQL 是最好的。 它将提供更好的数据一致性，而不会一次又一次地更改设计或浪费时间。 但同样，如果您有不断变化的需求，MongoDB 可能是您更好的选择。

获胜者：显然，MongoDB 提供了更多的模式灵活性。

使用的查询语言

了解哪个数据库使用哪种查询语言至关重要。 它将帮助您了解哪个更适合您，而不是在安装后感到困惑。

MongoDB

MongoDB 使用 MongoDB 查询语言 (MQL) 而不是 SQL。 它具有表现力和丰富性，并支持 CRUD 功能，可让您创建、读取、更新和删除数据。 此外，它还有助于数据聚合、地理空间查询和文本搜索。

如果要请求数据，则必须将具有匹配属性的文档定义为预期结果的文档。 这意味着您需要执行查询操作以从数据库中获取数据，例如db.collection.find() 。 MongoDB 通常使用使用 JSON 链接的运算符执行查询。 此外，它还支持 OR 和布尔 AND 查询。

但是，MongoDB 从不使用连接操作，它确实有任何其他等效的操作符。

MySQL

另一方面，MySQL 像其他关系数据库一样使用 SQL。 它可以通过支持连接功能从不同的表中获取数据。 这就是使像 MySQL 这样的关系数据库“关系”的原因。 此操作允许您在查询中链接来自多个表的数据。

也就是说，SQL 有一个：

• 用于创建、删除和更改表的数据定义语言 (DDL)
• 具有提交和回滚等操作的数据事务语言 (DTL)
• 具有插入、删除和更新行等选项的数据操作语言 (DML)
• 具有撤销和授予命令的数据控制语言 (DCL)

获胜者：这是平局。

性能和速度

在选择数据库时，性能和速度是您永远不能忽视的。 您必须知道对哪个数据库有什么期望以及出于什么目的。 对于开发人员和管理员等忙碌的专业人士来说，每一秒都是必不可少的。

因此，您必须选择能够提供更好性能的数据库来支持您的生产力，而不是相反。 所以，让我们比较一下它们的速度和性能。

由于 MongoDB 和 MySQL 都有不同的数据存储方法，因此评估它们的性能有点困难。 您可以将两个 SQL 数据库与一些标准基准进行比较，但对于非关系数据库则很难做到这一点。

但我们将根据常见操作比较 MongoDB 和 MySQL，以及它们在大量数据下的表现。

MongoDB

由于 MongoDB 存储大量非结构化数据并遵循基于文档的存储方式，因此相对而言比 MySQL 快。 这意味着 MongoDB 将数据存储在一个实体的单个文档中，并有助于更快地读取或写入数据。 复制等功能可能是造成这种情况的重要原因。 由于其类似于 Jason 的对象存储，它在处理对象时性能也更好。

此外，MongoDB 从不涉及供应商锁定，如果您对一项服务不满意，您可以自由地使用替代方案来提高性能。

MySQL

MySQL 在处理大量数据时会表现出缓慢的性能。 这是因为它以标准化的方式存储表。 而如果要更改数据或提取数据，则需要遍历大量表来写入和读取数据，这会增加服务器负载并影响其性能。 但是您可以使用 MySQL 进行事务操作。

它需要明确的数据结构才能将数据添加到数据库中。 因此，如果您想存储非结构化数据，则不适合。 有时，当涉及到复杂的数据时，也很难设计一个合适的模式。

获胜者：MongoDB 更快，性能更好。

安全

鉴于全球网络攻击事件不断增加，在比较两个系统时，安全性始终是主要标准之一。 因此，比较 MongoDB 和 MySQL 以确定其中哪一个对您的应用程序更安全是很重要的。

MongoDB

MongoDB 利用基于角色的访问控制，为用户和设备提供灵活的权限。 每个用户都被赋予一个角色，基于该角色他们被赋予访问数据和执行操作的特定权限。 例如，像高级员工这样的用户将具有更高的权限级别，因此他们的权限将更加实质性。

这是为您的数据库提供安全性的一种方式，因此没有未经授权的用户或攻击可以访问您的数据库并利用它。 此外，MongoDB 还促进了传输层安全 (TLS) 加密和称为安全套接字层 (SSL) 的安全协议，以增加安全性。 您还可以使用主密钥将加密文档写入数据集合，以实现静态数据加密。

MySQL

另一方面，MySQL 具有基于权限的访问控制。 它还支持具有类似身份验证模型的 MongoDB 等加密设施，包括授权、身份验证和审计。 您可以向用户授予角色和权限，使他们能够访问数据集和操作的权限。 此外，您还可以申请 TLS 和 SSL 以获得更高的安全性。

在最近的更新中，MySQL 还包括双密码支持，以确保数据访问的更高安全性。

尽管两者在安全性方面似乎相互竞争，但 MySQL 被认为更安全。 原因在于其刚性架构和模式，提供了更好的数据一致性和可靠性。

获胜者：MySQL 更安全（死板也不错）。

可扩展性

随着您的应用程序随着用户群和流量的增加而增长，您必须能够平滑地扩展它以满足不断变化的需求。 如果您的应用程序无法扩展，客户在使用它时可能会遇到糟糕的体验，并且经常出现崩溃、滞后和停机。 没有人喜欢使用这样的系统，他们可以跳到其他替代方案，如果不是现在，那么更快。

因此，重要的是要注意应用程序的可伸缩性，并且您选择的数据库会影响可伸缩性。 因此，让我们根据 MongoDB 和 MySQL 提供的可扩展性来比较它们。

MongoDB

MongoDB 具有极强的可扩展性，这是它在不断发展的网站、CMS 系统和电子商务商店中使用的主要原因之一。 它可以使用称为分片的过程进行水平扩展。 分片是数据库的一部分，分片是跨多个集合和机器的数据分布技术。 它使您能够部署具有更高吞吐量操作和大型数据集的系统。

具有更高的可扩展性，您可以通过根据您的要求将越来越多的服务器添加到数据库中来轻松创建多个服务器集群。 它允许您将数据集的副本存储在具有更高读写性能的分片集群中，以支持不同规模的应用程序。 它还可以让您确保您的数据得到备份，并且在发生网络攻击或灾难时永远不会丢失。

更不用说，将负载和数据集划分到不同的服务器还可以让您以更低的成本运行它们，与需要高端、昂贵硬件的所有数据的单个服务器相比。 MongoDB 中分片的另一个好处是它可以最大化您的磁盘空间并提供动态负载平衡。

此外，MongoDB 支持基于范围的分片或数据分区，以及透明的查询路由和自动分配数据量。

MySQL

来到 MySQL，可扩展性是有限的。 它为您提供了两种扩展应用程序的选择——创建只读副本或垂直扩展。 它允许通过集群进行数据复制和垂直扩展，以通过不同的同步类型帮助提高应用程序的可扩展性和性能。

这里的显着区别是 MySQL 提供垂直扩展，而 MongoDB 提供更灵活的水平扩展。 现在，垂直扩展意味着系统允许您通过在具有上限的单个服务器中增加 CPU 或 RAM 规格来增加负载。

如果要执行复制，读取复制很容易。 这允许您创建数据库的只读副本并将它们添加到不同的服务器，但有限制 - 一个是您可以添加的副本总数。 由于此限制，您可能会遇到有关为您的数据库定期读写（或写入繁重）的应用程序的问题。

虽然 MySQL 中引入了多主复制，但与您在 MongoDB 中获得的功能相比，它的实现仍然有限。 它可以增加更多的写入规模，但仅适用于单独的应用程序； 他们每个人都可以写入各种电源并获得规模。

此外，MySQL 不涉及分片的标准实现。 尽管它提供了两种分片方法——MySQL Fabric（分片框架）和自动分片——但由于许多障碍和限制，人们很少部署它们。 这就是为什么像 Facebook 这样的公司使用自己的分片框架的原因。

如果您利用分片来实现可扩展性，请确保选择正确的分片键，因为错误的键会导致系统不灵活。 例如，更改分片密钥可能会对应用程序、节点事务和位置产生不利影响。 此外，如果分片更改不完整，可能会出现数据一致性等问题。

因此，在使用 MySQL 时，您必须谨慎地为模式更改和数据分区、分片键、节点和数据库之间的映射做出正确的决定。

获胜者：MongoDB 提供了更高的可扩展性，而 MySQL 有很多限制，如果某些流程没有正确完成，可能会带来不一致和问题，如前所述。

交易模型：ACID vs BASE

选择数据库的重要步骤之一是找出它的事务模型。 事务模型由确定数据库如何存储、操作和组织数据的规则组成。

两种交易模型很流行：

• ACID（原子的、一致的、隔离的和持久的）
• BASE（基本可用性、软状态和最终一致性）

根据 CAP（一致性、可用性和分区）定理，在一个可容忍分区的分布式系统或即使在临时通信中断期间仍继续工作的系统中，不可能同时具有可用性和一致性。

具有 ACID 和 BASE 模型的数据库之间的区别在于它们如何处理此限制。 ACID 数据库提供更一致的系统，而 BASE 数据库提供更高的可用性。

现在，让我们找出 MongoDB 和 MySQL 遵循的模型。

MongoDB

MongoDB 遵循 BASE 模型并确保事务始终可用。 以下是它的工作原理：

• 基本可用：具有 BASE 模型的数据库通过在数据库集群中存在的不同节点之间复制和传播数据而不是强制瞬时一致性来确保数据可用性。
• 软状态： BASE 模型中的数据值会随着时间而改变，因为没有立即的一致性。 该模型还可以与强制其一致性的数据库概念分离，并将此责任委托给您的开发人员。
• 最终一致：虽然 BASE 不强制立即一致性，但它可以。 当它这样做时，您仍然可以执行数据读取。

MongoDB以外的数据库采用的BASE模型包括Redis和Cassandra。 如果您需要在应用程序中进行情绪分析，此模型是一个很好的选择。

客户服务和营销公司可以利用这一点进行社交网络研究。 该数据库还可以容纳社交网络提要中的大量数据。

MySQL

MySQL 遵循 ACID 模型以确保每个事务的一致性。 适用于数据仓库等在线分析处理业务或金融机构等在线交易处理业务。 此类组织需要一个能够管理任何规模的小型同时交易的数据库。 以下是 ACID 的工作原理：

• 原子： ACID 模型中的每个事务要么正确执行，要么完全停止，而数据库恢复到事务的初始状态。 这样做是为了确保数据在整个数据库中有效。
• 一致：事务是一致的，从不损害数据库的结构完整性。
• 隔离：此属性可确保在处理过程中任何事务都不会干扰其他事务，从而损害它们在数据库中的完整性。
• 持久性：与已完成交易相关的数据可以在断电或网络中断期间持久存在。 即使交易失败，也不会影响任何数据。

由于它提供更高的安全性和交易保证，金融机构专门使用 ACID 数据库。 它的原子性质也有利于安全的资金转移。 它确保中断的事务立即终止以防止错误。

除 MySQL 外，兼容 Acid 的关系型数据库有 PostgreSQL、SQLite、Oracle 等。此外，一些非关系型数据库也在一定程度上兼容 ACID，例如 Apache CouchDB 和 IBM Db2。

问题是哪种事务模型更好，答案尚不清楚，因为两者都对不同的用例和项目方面有用。 由于其结构化性质，ACID 数据库可以适合需要更高一致性、可靠性和可预测性的项目。

另一方面，BASE 数据库更适合需要更高、更容易扩展和更大灵活性的项目。

获胜者：这是平局。

便于使用

选择数据库时，您必须牢记数据库的易用性。 它不应该给你的团队带来困难，否则生产力会降低，你将不得不花费资源和时间来培训他们。

所以，让我们找出哪个数据库——MongoDB 和 MySQL——更容易使用。

MongoDB

MongoDB的数据存储过程相当简单，任何有编程能力的人都能看懂。 它以非结构化格式将数据存储在集合中，以提供更大的灵活性。 它允许可能是或可能不是数据库专家的开发人员使用它来支持他们的应用程序开发。

通过不同的模式，MongoDB 为那些不需要 MySQL 等关系数据库提供的功能的团队提供了灵活的界面。 For example, developers building a web app that doesn't depend upon structured schema can use MongoDB.

However, not all people in your team need to be familiar with NoSQL databases like MongoDB. In that case, you will need to help them understand it if you want to go ahead with this database. In addition, certain queries are completely different from NoSQL databases, such as update, insert, delete, etc.

MySQL

MySQL has a designed structure, which anyone with basic programming skills can easily understand. Learning and using MySQL is easy, which is why when it comes to databases, people start with MySQL or any other SQL database for that matter.

Even if your developers are not skilled in MySQL but have experience with other SQL databases, they are likely to catch up quickly.

In addition, queries like select, join, etc., are effortless to execute in SQL-based databases like MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL, etc.

Developers creating apps that need rigid and complex data structure and schemas with a larger number of tables will find it easy to work with MySQL. It's also easier to use for developing an application that needs top-notch security or involves frequent transactions.

For example, banking applications can leverage MySQL to store large datasets that are critical with sensitive information. They need high-class security, transactional guarantee, and integrity.

Winner : Comparing MongoDB vs MySQL, MySQL is easier to use because of its simplicity and proper structure.

Full-text Search Availability

MongoDB

This database has recently added a full-text search, and it's executed with a specific index type on an array of strings. In addition, MongoDB supports term search and phase search to make it easy for users of any skill level to find things.

Furthermore, MongoDB supports Boolean search as well using both phrase and term search. Despite having certain limitations, you can still execute this feature quite easily. To perform full-text searches, the database doesn't facilitate control over defining subset fields. It matches every field included consistently to show you the result.

MySQL

MySQL has been supporting full-text search for quite a long time now. It's also executed using a special index type and facilitated with the help of phrase search, terms search, and Boolean search.

But when it comes to clustered databases, MySQL doesn't support full-text indexing yet. So, it can be considered a limitation here.

Winner : MongoDB's full-text is easier with little limitation.

数据复制

Data replication is an important part of a database. It means there is a provision to make copies of your data and store it in other database servers. It not only improves app scalability and performance but also lets you backup the data to avoid losing it. In addition, it increases efficiency while accessing data.

Let's compare MongoDB vs MySQL based on how well they offer replication.

MongoDB

The only type of replication MongoDB supports is main-secondary data replication, where each data consists of a single main server. This configuration allows a large number of nodes (non-main or -secondary nodes) and restricts operations to carry out in a single database.

The single main accepts both writes and reads, and the configuration may also include read-only secondaries or servers. Here, data replicates asynchronously from the main to secondary. This type of replication is usually faster but not much reliable.

Main-secondary replication in MongoDB preceded the data replica sets but can offer less redundancy. MongoDB provides an option to convert main-secondary configuration into replica sets. Using replica sets, it can create different copies of data, and each member in the replica set is assigned a role, either primary or secondary, throughout the process.

Furthermore, read or write takes place on the primary replica by default, and then you can replicate it on a secondary replica. In addition, replica sets are more robust and suitable for production usage.

MySQL

Unlike MongoDB that supports a single replication method, MySQL offers two types of replication methods — main-main replication and main-secondary replication. With multi-source replication, you can easily replicate data in parallel from different mains.

Main-main replication works similar to main-secondary but is different in light of the fact that both nodes are replicas and mains simultaneously. This means circular replication exists between nodes. Here, you can have multiple main nodes to accept the write and read requests. You can also get multiple secondaries for each main. Besides, the replication is asynchronous between the mains.

The advantage of using a main-main database is that you can distribute mains across the entire network on several sites. Main-main configuration is considered more suitable for modern usage as each unit has a complete set of data. So, even if one of them fails, others are there to serve. The downside is, it can involve communication latency.

Apart from this, MySQL can also use other replication models like multi-main cluster and group replication.

Winner : Clearly, MySQL offers more options for replication with reliability compared to MongoDB.

索引优化

Indexing helps you find data quickly in a database. Although index optimization is a common feature to both MongoDB and MySQL, they have different approaches. Hence, it's important to understand what approach is better to give you more convenience.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on how they perform index optimization.

MongoDB

If you are not able to find an index, you will need to scan each document in a collection to select the document offering a match for your query statement. This process is tedious and time-consuming. In addition, it needs more effort as there is no specific structure in which the data gets stored.

MySQL

If the index is not defined, the database search engine starts scanning the entire table to find the relevant row. As it's a relational database with a proper structure, search query performs optimally and gives you faster results than MongoDB.

Winner : MySQL offers faster index optimization.

Native Language Drivers

MongoDB

There are fewer limitations available in MongoDB for developers. MongoDB drivers and APIs must be native to the programming language used.

MySQL

MySQL offers limited options to developers for interacting with JSON data as there are multiple SQL functionality layers. It also comes with lots of limitations, which can become a huge overhead and needs better planning and execution. The developers who want to interact via idiomatic APIs also face lots of difficulties.

Winner : MongoDB is the clear winner here.

Community Support and Deployments

Whether you are a beginner or expert user, you can run into trouble at any time. When this happens, you can take the help of your database's developer community. They can answer your questions, help you learn more, and provide the opportunity to contribute to the community.

Similarly, you must also know which database can run on what platforms. It will help you decide what database to choose based on your project requirements and other technologies used.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on their community support and deployments.

MongoDB

MongoDB Inc. owns and maintains MongoDB. As there is a surge in the users of NoSQL, this is one of the databases in this category. Due to its impeccable features and open-source availability, it has a strong community that you can count on.

Talking about deployment, MongoDB is easy to use and deploy across various platforms, including Windows, Linux, macOS, FreeBSD, and Solaris, and is available for web, cloud, and SaaS applications.

MySQL

Oracle Corporation currently owns and maintains MySQL, which was initially under Sun Microsystems and MySQL AB before that. As it's been around for 20+ years, it has a widespread user base globally. As a result, its community support is also excellent. You can connect, learn, and grow your database knowledge by becoming a part of this big community.

For deployment, MySQL is also effortless. You can even build and install it manually using the source code that you can find on GitHub. Or, you can install it from a binary package if no special customization is needed.

MySQL is available for web, cloud, and SaaS applications like MongoDB and runs on multiple platforms, such as Windows, macOS, Linux, Solaris, and FreeBSD. It can also run on cloud platforms like Microsoft Azure, Oracle Cloud, and Amazon EC2. You can use the package manager to download MySQL and install it with ease for many Linux distributions. Next, you may require to configure optimization and security settings on it.

Winner : Given the wide community base and ease of using and deployment, MySQL scores over MongoDB.

Market Share and Popularity

MongoDB and MySQL are both big names in the database industry. So, it's time we find which is more popular and why along with their market share across the globe.

MongoDB

MongoDB is the most popular non-relational database and received well in the overall database market.

According to Datanyze, MongoDB ranks 7th in databases with a market share of 4.5%. It also highlights that over 7k companies across the world use MongoDB.

它受欢迎的原因是开发人员需要满足当前不断增长的用户需求的应用程序的灵活性和可扩展性。 它还使用户能够操纵数据、轻松查询并找到有用的见解。

此外，MongoDB 在 GitHub 上有超过 177k 的存储库和 923k+ 的提交。

MySQL

MySQL 是世界上最流行的数据库之一。 人们将其用作独立系统或将其与 MongoDB、PostgreSQL 等其他系统结合使用。

根据 Statista 的报告，截至 2021 年 6 月，MySQL 是仅次于 Oracle 的全球第二大最受欢迎的 DBMS。 原因可能有很多； 它是免费的、开源的，并且具有强大的功能。 它提供了可扩展性、可用性和安全性，使其适用于现代项目。 此外，其庞大的在线社区和易用性吸引了大量用户。

另一份报告显示 MySQL 的市场份额约为 46.83%，拥有 144k+ 活跃客户。

此外，MySQL 在 GitHub 上有超过 222k 的存储库和超过 700 万次提交。

获胜者：毫无疑问，MySQL 在两者中更受欢迎。

MongoDB vs MySQL：何时使用它们？

MongoDB 和 MySQL 各有利弊，各有优劣。 因此，它们在不同的情况下很有用。

MongoDB

如果您想获得更高的数据可用性以及更快、自动和快速的数据恢复，则此数据库非常有用。 由于它提供了出色的可扩展性，因此如果您正在开发具有不断增长的需求的应用程序或站点，您可以考虑使用 MongoDB。

对于没有数据库的小公司，管理员可以充分利用 MongoDB。 但是，如果您的目标是增长，这不应该是一个永久的解决方案。 此外，如果您想降低与架构迁移相关的成本，MongoDB 可能是一个可行的选择。

此外，如果您运行的大多数服务都在云上，MongoDB 可能适合您。 它具有具有可扩展性功能（如分片）的本机架构，可满足您希望的水平扩展和业务敏捷性。

MySQL

对于不需要立即扩展的早期启动，MySQL 是更好的选择。 此外，如果您正在从事一个未来不需要太多扩展的项目，您可以考虑使用 MySQL。 它还将提供简单的设置和维护。

除此之外，如果您希望使用不需要随时间更改的结构化数据保持固定模式，则可以考虑使用 MySQL。 此外，如果您的预算有限但仍需要高性能，那么 MySQL 就是其中之一。

此外，如果您正在构建金融应用程序或交易率较高的项目，MySQL 是一个不错的选择。 它的安全功能还可以确保您的应用程序和数据不会落入坏人之手或在网络攻击中被盗。

赢家：由于两者都对不同类型的企业有用，所以这里没有明确的赢家。

MongoDB vs MySQL：优点和缺点

查看与 MongoDB 和 MySQL 相关的各种优缺点：

MongoDB

MongoDB的优点是：

• 它具有很强的适应性和灵活性，可以满足不断变化的业务需求和情况。
• 轻松扩大或缩小规模
• 允许在文档中查询和返回字段
• 支持数据复制，因此您可以保留数据副本并且永远不会丢失它们
• 允许存储不同类型的不同大小的文件，而不会影响您的技术堆栈
• 允许创建索引以提高搜索性能
• 在多台服务器上运行并提供数据复制和负载平衡，因此即使在硬件故障期间也能正常工作
• 遵循 BASE 模型，提供更高的数据可用性
• 便于使用

MongoDB的缺点是：

• 与其他数据库系统相比，ACID 模型不强
• 没有为存储过程提供选项，这意味着您将无法在其数据库级别实现业务逻辑，这与关系数据库不同
• 交易有时可能很复杂或不安全
• 有点陡峭的学习曲线
• 文档结构不佳
• 涉及更高的内存消耗并且缺少连接或内置分析

MySQL

MySQL 具有以下优点：

• 支持多种复制选项，如主从、主主、横向扩展、组复制等。
• 通过用户友好的界面轻松使用和安装。 此外，您可以轻松地学习它并使用不同的资源（例如有用的书籍、白皮书和博客）对其进行故障排除。
• 可以管理大量数据，从存储到对其执行操作
• 提供与其存储引擎相关的更少开销
• 更安全并使用基于权限的身份验证
• 提供全局数据分布和报告等功能，使其适用于不同形状和大小的应用程序
• 支持内存存储引擎查找频繁使用的表

使用 MySQL 的缺点是：

• 没有存储过程的缓存
• 具有系统目录的事务不符合 ACID
• 用于触发器或过程的 MySQL 表大多是预先锁定的
• 系统崩溃会破坏整个系统目录
• 严重依赖 SQL
• 不支持 Python 或 Java 集成

赢家：没有明确的赢家，因为 MySQL 和 MongoDB 都有一些优点和缺点。

MongoDB vs MySQL：版本和定价

尽管 MongoDB 和 MySQL 是开源且免费使用的，但它们也提供付费版本以提供更多功能和优势。

MongoDB

MongoDB 提供各种免费和付费计划。 您可以将其免费版本用于部署在共享云上的小型应用程序。 以下是它的三个版本：

• MongoDB 社区服务器：它是免费的，可在 Windows、OS X 和 Linux 上运行。
• MongoDB Enterprise Server：用于商业用途。
• MongoDB Atlas：它是一个完全托管的按需云数据库，可在 GCP、Azure 和 AWS 上运行。

因此，如果您有不同的需求，您可以根据云的类型、安全标准和存储选择定价层。 它包括三个定价计划：

• 共享：$0/月
• 专用：每月 57 美元
• 无服务器：每百万次读取 0.30 美元起

MySQL

除了免费版，MySQL 还有以下商业计划：

• MySQL 标准版：每年 2,000 美元
• MySQL 企业版： 5000 美元/年
• MySQL Cluster CGE：每年 10,000 美元

获胜者：这是一个平局，比较价格和收益。

MongoDB vs MySQL：主要异同

MongoDB和MySQL的主要相似之处如下：

相似之处

MongoDB 和 MySQL 两者：

• 是开源和免费的数据库。
• 使用强大的查询语言。
• 支持使用短语和术语搜索的全文搜索。
• 在短语搜索和文本搜索的帮助下提供索引搜索。
• 拥有数千名专业人士的强大社区支持
• 提供索引优化
• 通过主从配置提供数据复制。

差异

让我们通过一个易于摄取的表来看看 MongoDB 和 MySQL 的区别：

MongoDB可以取代MySQL吗？

上述问题的答案是：“也许！”

虽然用 MongoDB 替换 MySQL 对于某些用例和情况可能是一个明智的决定，但它不适用于其他用例。 由于 MongoDB 卓越的灵活性、可扩展性和许多有用的功能，它的执行速度更快。

eBay 和 Twitter 等全球知名公司正在使用该数据库来满足其数据存储和管理要求。 因此，如果您遇到以下问题，您可以替换 MySQL：

• 大数据； 因为 MySQL 在处理没有适当架构的大型数据时会出现问题
• 无法形成数据库的复杂数据
• 如果您想扩展并简化数据分区
• 如果您有大量业务价值低的数据，请替换为 MongoDB，并将其部署在开源模型中。

但是，如果您想构建像金融或银行应用程序这样的安全应用程序，您可以考虑不使用 MongoDB 替换 MySQL。 此外，如果您想为营销或分析构建应用程序，那么 MySQL 在其他用例中会更好。

概括

MongoDB 和 MySQL 具有不同的架构和特性，适用于不同的用例。 它们各有优缺点，说明哪一种适合什么用途。

因此，这里没有一刀切的政策。 在这个 MongoDB 与 MySQL 的比较中，我们不能说其中之一更胜一筹。 这不是因为这场比赛是平局，而是因为它们在各种不同的任务中的适用性。

由于灵活性和可扩展性是 MongoDB 的强大属性，因此它适用于具有不断变化的需求和主要增长的应用程序。 另一方面，MySQL 的强项是安全性和一致性。 因此，它更适合涉及交易的应用程序，基于金融的应用程序等，以及那些不需要经常更改的应用程序。

因此，在您从 MongoDB 与 MySQL 中选择一种之前，请确保确定您的项目需求和优先级，然后选择更适合您要求的一种。

你对 MongoDB 和 MySQL 有什么看法吗？ 在下面的评论部分让我们知道！