MongoDB vs MySQL：哪個是更好的數據庫管理系統？

由於市場上有各種可用的數據庫，用戶經常會就 MongoDB 與 MySQL 進行辯論，以找出更好的選擇。

使用 MySQL 等關係數據庫的組織在根據不斷變化的需求管理和存儲數據時可能會面臨一定的困難。 同時，新公司想知道選擇什麼數據庫，這樣他們就不會在開發過程中遇到問題。

同時，構建金融應用程序的開發人員也常常對是否應該堅持使用舊的備用 MySQL 還是冒險嘗試使用 MongoDB 分一杯羹感到困惑。

這就是將我們帶到這場辯論的原因。 比較 MongoDB 與 MySQL 將幫助您了解這兩個數據庫之間的差異，它們的優缺點，以及哪個更好用於什麼目的。 簡而言之，它將幫助您為您的項目選擇正確的數據庫。

所以，歡迎參與討論！

MongoDB vs MySQL：它們是什麼？

在開始比較之前，讓我們快速勾勒出 MongoDB 和 MySQL 分別是什麼。

什麼是 MongoDB？

MongoDB 是一個強大的開源和免費使用的非關係數據庫系統，用於存儲大量數據。 它是 12 年前的 2009 年由 10gen（現為 MongoDB Inc.）發布的，擁有服務器端公共許可證。 T 一個用 C++、Python 和 JavaScript 編寫的 NoSQL 數據庫程序，具有跨平台兼容性。 它支持操作系統，包括 Windows、macOS 和 Linux，以及 C、PHP、Java、Ruby、Node.js 等語言。

MongoDB 在數據存儲方式方面與傳統數據庫系統不同。

MongoDB 沒有將數據存儲在行和列中，而是採用面向文檔的設計，以各種類似 JSON 的文檔和集合來表示數據。 這些文檔包含一系列不同類型的值或鍵對，例如嵌套文檔和數組。 鍵/值對的結構可以從一個文檔到另一個文檔不同。

除了修改數據結構或模式的靈活性外，MongoDB 還提供更高的安全性、可靠性和效率。 因此，它有助於提高速度和存儲要求。

MongoDB的特點

現在，讓我們繼續看看 MongoDB 的一些主要特性：

• 複製： MongoDB 允許您使用複制（副本集）製作數據的多個副本，並將它們部署在各種服務器上。 此功能有助於數據備份和災難管理。 如果服務器發生故障，您始終可以從存儲在其他服務器中的副本中檢索數據。
• 索引：您可以將 MongoDB 文檔中的字段索引為主要或次要字段。 這有助於提高數據庫中的搜索性能，並允許您對索引而不是整個文檔執行搜索，從而自動幫助提高搜索速度。
• Ad-hoc 查詢： Ad-hoc 查詢是臨時命令，為執行查詢提供不同的返回。 也就是說，MongoDB 支持範圍查詢、正則表達式 (Regex) 和字段搜索。 此外，查詢包括用戶定義的 JavaScript 函數，並且可以返回特定的文檔字段。 您可以藉助 MongoDB 查詢語言 (MQL) 實時更新這些臨時查詢，這對於企業的實時分析很有用。

• 分片： MongoDB 能夠在分片的幫助下進行水平擴展，分片是一種將大型數據集分佈在不同數據集合中的方法。 在這裡，用戶可以選擇一個分片鍵（具有單個或多個副本的主鍵）來確定集合中的數據分佈，並將數據拆分為跨分片的不同範圍。 每個分片都充當單獨的數據庫，使用其他分片形成一個數據庫有助於負載平衡並執行複雜的查詢。

• 負載均衡： MongoDB 便於控制並發，以同時處理多個客戶端對不同服務器的請求。 這有助於減少每台服務器的負載，確保數據正常運行時間和一致性，並允許可擴展的應用程序。
• 文件存儲：您可以將 MongoDB 用作文件系統，稱為 GridFS，它具有數據複製和負載平衡功能，可供多台計算機存儲文件。 GridFS 或網格文件系統包含 MongoDB 驅動程序，您可以使用 Nginx 和 lighttpd 插件或 mongofiles 實用程序訪問它。 MongoDB 還允許開發人員操作文件和內容。
• 聚合：數據聚合允許用戶獲得與為 SQL 子句- GROUP BY獲得的結果相似的結果。 MongoDB 提供了三種聚合方式：

1. 1. 聚合管道：對於大多數操作，這提供了比其他更好的聚合性能。
   2. 單一用途聚合：用於從一個集合中聚合文檔。
   3. Map-reduce 功能：這用於批量數據處理以帶來聚合結果。 map函數按鍵值對數據進行分組，而reduce函數對其執行操作。

• Capped collections： MongoDB 支持 capped collections，即處理數據插入順序的集合類型。

MongoDB的使用

MongoDB 被全球數千個組織用於數據存儲或作為其應用程序的數據庫服務。 它在以下方面很有用：

• 內容管理系統，如 WordPress，用於輸入、存儲和編輯內容
• 用於 Web 和移動應用程序的數據存儲
• 社交網站
• 維護地理空間或基於位置的數據
• 電子商務產品目錄和資產管理
• 基於雲的系統
• 從大型機移動工作負載
• 高速實時分析
• 可擴展的高性能視頻遊戲
• 現代化支付架構和傳統現代化
• 具有不斷變化的數據存儲需求、需要更快的日誌記錄和緩存以及不斷變化的設計的系統
• 用於 Web 開發的 MEAN 技術棧，其中 M 代表 MongoDB，其餘技術分別是 ExpressJS、AngularJS 和 NodeJS。

Twitter、IBM、Oracle、Zendesk、Citrix、Sony、Intercom、HTC 等公司都在使用 MongoDB。 以下是一些被廣泛認可的 MongoDB 用例：

• Aadhar： Aadhar 是印度的一個獨特識別項目，也是世界上最大的生物識別數據庫。 MongoDB 是它用來存儲超過 12 億人的生物特徵和人口統計數據的數據庫之一。
• eBay：美國電子商務公司 eBay，兼具 B2C 和 C2C 功能，在搜索建議、雲管理和元數據存儲等各種項目中使用 MongoDB。
• Shutterfly： Shutterfly 是一個流行的照片共享平台，它使用 MongoDB 存儲和管理 6+ 十億張圖像，具有 10k 次操作/秒的事務容量。

什麼是 MySQL？

MySQL 是一個免費的開源關係數據庫管理系統 (RDBMS)。 它將數據組織和存儲為表格格式，其中包含與數據類型相關的行和列。 它具有 GNU 通用公共許可證，您可以在 GitHub 上找到它的存儲庫。

該數據庫最初由瑞典公司 MySQL AB 於 1995 年創建，該公司的創始人是瑞典人 David Axmark、芬蘭瑞典人 Michael Widenius 和 Allan Larsson。 然而，Sun Microsystems 收購了 MySQL AB，2010 年，Oracle 收購了 Sun Microsystems。

MySQL 的命名法也很有趣——它結合了兩個術語：

• 我的： Michael Widenius 的女兒的名字。
• SQL：代表結構查詢語言。

SQL 是一種特定領域的編程語言，可以通過對數據執行功能（包括創建、提取、刪除和修改）來管理 RDBMS 中的數據。

MySQL 可與 Windows、macOS、Linux、FreeBSD、OpenBSD 和 Solaris 等許多操作系統配合使用，以在設備的存儲系統中實施 RDBMS、允許網絡訪問、管理用戶、促進數據庫完整性測試和創建備份。 它是用 C++ 和 C 編寫的，使用詞法分析器，而它的 SQL 解析器使用 yacc。

該數據庫收到了積極的反饋，特別是對於其易於使用的界面的平均使用情況。 性能方面，它快速且穩定，並且具有多線程和多用戶數據庫服務器。

MySQL 有兩個版本：開源社區服務器和專有企業服務器。 後者提供了許多服務器插件來安裝，而無需更改代碼庫。

MySQL的特點

讓我們更多地談談這個流行的 RDBMS 的特性。

• 複製和集群： MySQL 允許複製和集群，通過不同的同步類型幫助提高應用程序的可擴展性和性能。 您還可以將數據從 SQL 服務器複製到其他副本 SQL 服務器。 這還可以讓您在多個數據庫中備份數據以避免數據丟失。
• 密碼支持：當有人嘗試訪問數據庫時，MySQL 為主機驗證提供了密碼加密系統。 它增加了數據庫安全性並確保只有授權的個人才能訪問。 此外，其最新版本 MySQL 8.0 還提供雙密碼支持，讓開發人員無需停機即可輕鬆修改密碼憑據。

• 性能模式：它監控應用程序性能、資源利用率和服務器事件。 這使您能夠適當地分配資源，在檢測任何減速時提高應用程序性能，並在出現任何可疑服務器事件時採取必要措施。
• 在線模式： MySQL 支持多種在線模式，可幫助您滿足數據存儲要求並提供更大的靈活性。
• 彈性： MySQL 支持的應用程序對故障具有彈性，並且可以輕鬆應對這種情況。 因此，它為所有類型的應用程序、Web 或移動應用程序提供了高數據可用性。
• 事務支持：您可以獲得對多級和分佈式事務、無限行級阻塞和符合 ACID 的事務的支持。 在事務處理上下文中，有四個原則稱為 ACID 原則。 它代表原子性、一致性、隔離性和持久性。 此外，它還可以幫助您通過多版本並發控制和外鍵實現等約束來維護數據庫快照和完整性。

• GUI 支持： MySQL 中有大量可用的 GUI 工具來簡化命令行工具的創建、設計和管理過程，從而節省時間。 數據庫架構師、管理員和開發人員可以利用這些工具來簡化他們的工作。
• 局限性：水平縮放並不容易； 數以百萬計的讀取或寫入進程會影響數據庫性能，並包括關係數據庫共有的其他限制。

MySQL的使用

MySQL 已經存在了二十多年，為全球組織存儲大量數據提供了便利。 以下是 MySQL 的一些用途以及誰在使用它。

• 內容管理系統和博客
• 具有大量產品的電子商務應用程序
• 記錄應用程序
• 數據倉庫
• 對於需要高端數據安全性的應用程序，Facebook 和 Instagram 等社交媒體網站
• MySQL 用於 InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Merge、Archive、Blackhole 和 Federated 等存儲引擎。
• LAMP Stack 是一個使用 MySQL 作為其組件之一的 Web 開發技術堆棧。 它代表 Linux、Apache、MySQL 和 PHP/Python/Perl。
• 它安裝在各種雲平台上，例如 Microsoft Azure、Amazon EC2、Oracle Cloud 等。

事實上，Oracle Cloud 提供 MySQL 即服務，允許用戶安裝 MySQL 服務器並將其部署在雲中。 這樣，您無需將其安裝在本地服務器上。

使用 MySQL 的著名組織有 Airbnb、NASA、Sony、YouTube、Netflix、Pinterest、Drupal、Joomla 等。 以下是一些著名的 MySQL 用例：

• 維基百科：維基百科是一個在全球傳播知識的免費百科全書。 它使用 MySQL 並且需要高可擴展性來滿足不斷增長的用戶群。 該數據庫可幫助他們更新內容，容納更多內容和訪問者，並啟用數千個條目和編輯。
• Twitter： Twitter 從用於推文存儲的時間分片轉向使用 T-bird 的更加分佈式的方法。 T-bird 是用使用 MySQL 的 Gizzard 構建的。

臨時分片很昂貴，需要更多的機器來填充推文。 他們還面臨負載平衡問題，並且對於 DBA 來說邏輯上很複雜。 MySQL 支持 T-bird 解決了這些問題。

這就是關於 MongoDB 和 MySQL 的全部內容，為您提供上下文。 現在，讓我們最後比較一下 MongoDB 和 MySQL，以幫助您決定哪種更適合您的下一個軟件應用程序。

MongoDB 與 MySQL DBMS 比較

這裡有一些參數，我們將根據這些參數比較 MongoDB 和 MySQL。

建築學

架構構成了每個系統的基礎，並建立了可以引入所有特性和功能的框架。 因此，重要的是比較 MongoDB 與 MySQL 的體系結構並仔細了解它們，以確定哪種方法更適合您的應用程序。

MongoDB

它以 Nexus 架構為設計理念，結合了關係數據庫的功能。 它可以通過提供高可擴展性、全局可用性和靈活的模式來滿足現代應用程序的需求。 因此，對其設計進行更改是相當容易的。

此外，MongoDB 還包括 AWS、Azure 和 Kubernetes 等領先開發環境的官方驅動程序，JavaScript、Python 等編程語言以及 Django 等框架。

MySQL

另一方面，MySQL 包括一個客戶端-服務器架構，其存儲經過優化以提供高性能和多線程。 它的文檔還展示了一些處理配置而不是微調 SQL 測量的性能優化技術。

獲勝者：這是平局。

數據存儲格式

MongoDB

MongoDB 中的數據存儲格式可以是這樣的：

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

您可以看到格式類似於 JSON，並且您可以輕鬆地對數據進行更改，這意味著您可以添加更多數據、刪除一些信息以及修改數據，而不會有任何麻煩。 上面的例子表明數據庫沒有固定的模式，引入了更多的靈活性。

MySQL

另一方面，MySQL 中的數據存儲格式如下所示：

上表展示了 MySQL 如何以行和列的形式組織數據。 與 MongoDB 相比，它具有適當的、剛性的結構，很難更改。 這是因為您不能引入連續的行或列； 您需要以這樣一種方式進行設計，即每一行都有一列，反之亦然； 否則，它將違反架構。 但是，在 MongoDB 中，您可以輕鬆地修改數據。

MongoDB 與 MySQL 的術語略有不同：

獲勝者：MongoDB 的數據存儲格式更容易修改。

架構靈活性

您選擇的數據庫必須提供根據不同需求修改數據庫設計或架構的靈活性。 否則，當需求發生細微變化時，它會變得非常煩人。

所以，讓我們根據它們的模式有多靈活來找出 MongoDB 和 MySQL。

MongoDB

MySQL 提供了一個靈活的模式，使用戶能夠根據需求更改設計，尤其是對於大數據應用程序。 它使您可以輕鬆地組合和存儲不同類型的數據，並在不停機的情況下動態修改模式。 即使它們之間沒有任何關係，您也可以將多個文檔存儲在一個集合中，因為它是一個非關係數據庫系統。 它使用具有可選模式的類似 JSON 的文檔。

但是，它缺少事務和連接； 因此，您需要根據應用程序訪問數據的方式進行頻繁的架構優化。

MySQL

在 MySQL 中，您必須在將數據與行和列一起存儲之前明確定義列和表。 在這裡，每個字段都包含一行和一列。 這意味著數據存儲不會像 MongoDB 那樣為您提供很大的靈活性。 這也意味著較慢的部署和開發過程。

但是如果你的應用程序有一個固定的模式，那麼 MySQL 是最好的。 它將提供更好的數據一致性，而不會一次又一次地更改設計或浪費時間。 但同樣，如果您有不斷變化的需求，MongoDB 可能是您更好的選擇。

獲勝者：顯然，MongoDB 提供了更多的模式靈活性。

使用的查詢語言

了解哪個數據庫使用哪種查詢語言至關重要。 它將幫助您了解哪個更適合您，而不是在安裝後感到困惑。

MongoDB

MongoDB 使用 MongoDB 查詢語言 (MQL) 而不是 SQL。 它具有表現力和豐富性，並支持 CRUD 功能，可讓您創建、讀取、更新和刪除數據。 此外，它還有助於數據聚合、地理空間查詢和文本搜索。

如果要請求數據，則必須將具有匹配屬性的文檔定義為預期結果的文檔。 這意味著您需要執行查詢操作以從數據庫中獲取數據，例如db.collection.find() 。 MongoDB 通常使用使用 JSON 鏈接的運算符執行查詢。 此外，它還支持 OR 和布爾 AND 查詢。

但是，MongoDB 從不使用連接操作，它確實有任何其他等效的操作符。

MySQL

另一方面，MySQL 像其他關係數據庫一樣使用 SQL。 它可以通過支持連接功能從不同的表中獲取數據。 這就是使像 MySQL 這樣的關係數據庫“關係”的原因。 此操作允許您在查詢中鏈接來自多個表的數據。

也就是說，SQL 有一個：

• 用於創建、刪除和更改表的數據定義語言 (DDL)
• 具有提交和回滾等操作的數據事務語言 (DTL)
• 具有插入、刪除和更新行等選項的數據操作語言 (DML)
• 具有撤銷和授予命令的數據控制語言 (DCL)

獲勝者：這是平局。

性能和速度

在選擇數據庫時，性能和速度是您永遠不能忽視的。 您必須知道對哪個數據庫有什麼期望以及出於什麼目的。 對於開發人員和管理員等忙碌的專業人士來說，每一秒都是必不可少的。

因此，您必須選擇能夠提供更好性能的數據庫來支持您的生產力，而不是相反。 所以，讓我們比較一下它們的速度和性能。

由於 MongoDB 和 MySQL 都有不同的數據存儲方法，因此評估它們的性能有點困難。 您可以將兩個 SQL 數據庫與一些標準基准進行比較，但對於非關係數據庫則很難做到這一點。

但我們將根據常見操作比較 MongoDB 和 MySQL，以及它們在大量數據下的表現。

MongoDB

由於 MongoDB 存儲大量非結構化數據並遵循基於文檔的存儲方式，因此相對而言比 MySQL 快。 這意味著 MongoDB 將數據存儲在一個實體的單個文檔中，並有助於更快地讀取或寫入數據。 複製等功能可能是造成這種情況的重要原因。 由於其類似於 Jason 的對象存儲，它在處理對象時性能也更好。

此外，MongoDB 從不涉及供應商鎖定，如果您對一項服務不滿意，您可以自由地使用替代方案來提高性能。

MySQL

MySQL 在處理大量數據時會表現出緩慢的性能。 這是因為它以標準化的方式存儲表。 而如果要更改數據或提取數據，則需要遍歷大量表來寫入和讀取數據，這會增加服務器負載並影響其性能。 但是您可以使用 MySQL 進行事務操作。

它需要明確的數據結構才能將數據添加到數據庫中。 因此，如果您想存儲非結構化數據，則不適合。 有時，當涉及到復雜的數據時，也很難設計一個合適的模式。

獲勝者：MongoDB 更快，性能更好。

安全

鑑於全球網絡攻擊事件不斷增加，在比較兩個系統時，安全性始終是主要標準之一。 因此，比較 MongoDB 和 MySQL 以確定其中哪一個對您的應用程序更安全是很重要的。

MongoDB

MongoDB 利用基於角色的訪問控制，為用戶和設備提供靈活的權限。 每個用戶都被賦予一個角色，基於該角色他們被賦予訪問數據和執行操作的特定權限。 例如，像高級員工這樣的用戶將具有更高的權限級別，因此他們的權限將更加實質性。

這是為您的數據庫提供安全性的一種方式，因此沒有未經授權的用戶或攻擊可以訪問您的數據庫並利用它。 此外，MongoDB 還促進了傳輸層安全 (TLS) 加密和稱為安全套接字層 (SSL) 的安全協議，以增加安全性。 您還可以使用主密鑰將加密文檔寫入數據集合，以實現靜態數據加密。

MySQL

另一方面，MySQL 具有基於權限的訪問控制。 它還支持具有類似身份驗證模型的 MongoDB 等加密設施，包括授權、身份驗證和審計。 您可以向用戶授予角色和權限，使他們能夠訪問數據集和操作的權限。 此外，您還可以申請 TLS 和 SSL 以獲得更高的安全性。

在最近的更新中，MySQL 還包括雙密碼支持，以確保數據訪問的更高安全性。

儘管兩者在安全性方面似乎相互競爭，但 MySQL 被認為更安全。 原因在於其剛性架構和模式，提供了更好的數據一致性和可靠性。

獲勝者：MySQL 更安全（死板也不錯）。

可擴展性

隨著您的應用程序隨著用戶群和流量的增加而增長，您必須能夠平滑地擴展它以滿足不斷變化的需求。 如果您的應用程序無法擴展，客戶在使用它時可能會遇到糟糕的體驗，並且經常出現崩潰、滯後和停機。 沒有人喜歡使用這樣的系統，他們可以跳到其他替代方案，如果不是現在，那麼更快。

因此，重要的是要注意應用程序的可伸縮性，並且您選擇的數據庫會影響可伸縮性。 因此，讓我們根據 MongoDB 和 MySQL 提供的可擴展性來比較它們。

MongoDB

MongoDB 具有極強的可擴展性，這是它在不斷發展的網站、CMS 系統和電子商務商店中使用的主要原因之一。 它可以使用稱為分片的過程進行水平擴展。 分片是數據庫的一部分，分片是跨多個集合和機器的數據分佈技術。 它使您能夠部署具有更高吞吐量操作和大型數據集的系統。

具有更高的可擴展性，您可以通過根據您的要求將越來越多的服務器添加到數據庫中來輕鬆創建多個服務器集群。 它允許您將數據集的副本存儲在具有更高讀寫性能的分片集群中，以支持不同規模的應用程序。 它還可以讓您確保您的數據得到備份，並且在發生網絡攻擊或災難時永遠不會丟失。

更不用說，將負載和數據集劃分到不同的服務器還可以讓您以更低的成本運行它們，與需要高端、昂貴硬件的所有數據的單個服務器相比。 MongoDB 中分片的另一個好處是它可以最大化您的磁盤空間並提供動態負載平衡。

此外，MongoDB 支持基於範圍的分片或數據分區，以及透明的查詢路由和自動分配數據量。

MySQL

來到 MySQL，可擴展性是有限的。 它為您提供了兩種擴展應用程序的選擇——創建只讀副本或垂直擴展。 它允許通過集群進行數據複製和垂直擴展，以通過不同的同步類型幫助提高應用程序的可擴展性和性能。

這裡的顯著區別是 MySQL 提供垂直擴展，而 MongoDB 提供更靈活的水平擴展。 現在，垂直擴展意味著系統允許您通過在具有上限的單個服務器中增加 CPU 或 RAM 規格來增加負載。

如果要執行複制，讀取複製很容易。 這允許您創建數據庫的只讀副本並將它們添加到不同的服務器，但有限制 - 一個是您可以添加的副本總數。 由於此限制，您可能會遇到有關為您的數據庫定期讀寫（或寫入繁重）的應用程序的問題。

雖然 MySQL 中引入了多主複製，但與您在 MongoDB 中獲得的功能相比，它的實現仍然有限。 它可以增加更多的寫入規模，但僅適用於單獨的應用程序； 他們每個人都可以寫入各種電源並獲得規模。

此外，MySQL 不涉及分片的標準實現。 儘管它提供了兩種分片方法——MySQL Fabric（分片框架）和自動分片——但由於許多障礙和限制，人們很少部署它們。 這就是為什麼像 Facebook 這樣的公司使用自己的分片框架的原因。

如果您利用分片來實現可擴展性，請確保選擇正確的分片鍵，因為錯誤的鍵會導致系統不靈活。 例如，更改分片密鑰可能會對應用程序、節點事務和位置產生不利影響。 此外，如果分片更改不完整，可能會出現數據一致性等問題。

因此，在使用 MySQL 時，您必須謹慎地為模式更改和數據分區、分片鍵、節點和數據庫之間的映射做出正確的決定。

獲勝者：MongoDB 提供了更高的可擴展性，而 MySQL 有很多限制，如果某些流程沒有正確完成，可能會帶來不一致和問題，如前所述。

交易模型：ACID vs BASE

選擇數據庫的重要步驟之一是找出它的事務模型。 事務模型由確定數據庫如何存儲、操作和組織數據的規則組成。

兩種交易模型很流行：

• ACID（原子的、一致的、隔離的和持久的）
• BASE（基本可用性、軟狀態和最終一致性）

根據 CAP（一致性、可用性和分區）定理，在一個可容忍分區的分佈式系統或即使在臨時通信中斷期間仍繼續工作的系統中，不可能同時具有可用性和一致性。

具有 ACID 和 BASE 模型的數據庫之間的區別在於它們如何處理此限制。 ACID 數據庫提供更一致的系統，而 BASE 數據庫提供更高的可用性。

現在，讓我們找出 MongoDB 和 MySQL 遵循的模型。

MongoDB

MongoDB 遵循 BASE 模型並確保事務始終可用。 以下是它的工作原理：

• 基本可用：具有 BASE 模型的數據庫通過在數據庫集群中存在的不同節點之間複製和傳播數據而不是強制瞬時一致性來確保數據可用性。
• 軟狀態： BASE 模型中的數據值會隨著時間而改變，因為沒有立即的一致性。 該模型還可以與強制其一致性的數據庫概念分離，並將此責任委託給您的開發人員。
• 最終一致：雖然 BASE 不強制立即一致性，但它可以。 當它這樣做時，您仍然可以執行數據讀取。

MongoDB以外的數據庫採用的BASE模型包括Redis和Cassandra。 如果您需要在應用程序中進行情緒分析，此模型是一個很好的選擇。

客戶服務和營銷公司可以利用這一點進行社交網絡研究。 該數據庫還可以容納社交網絡提要中的大量數據。

MySQL

MySQL 遵循 ACID 模型以確保每個事務的一致性。 適用於數據倉庫等在線分析處理業務或金融機構等在線交易處理業務。 此類組織需要一個能夠管理任何規模的小型同時交易的數據庫。 以下是 ACID 的工作原理：

• 原子： ACID 模型中的每個事務要么正確執行，要么完全停止，而數據庫恢復到事務的初始狀態。 這樣做是為了確保數據在整個數據庫中有效。
• 一致：事務是一致的，從不損害數據庫的結構完整性。
• 隔離：此屬性可確保在處理過程中任何事務都不會干擾其他事務，從而損害它們在數據庫中的完整性。
• 持久性：與已完成交易相關的數據可以在斷電或網絡中斷期間持久存在。 即使交易失敗，也不會影響任何數據。

由於它提供更高的安全性和交易保證，金融機構專門使用 ACID 數據庫。 它的原子性質也有利於安全的資金轉移。 它確保中斷的事務立即終止以防止錯誤。

除 MySQL 外，兼容 Acid 的關係型數據庫有 PostgreSQL、SQLite、Oracle 等。此外，一些非關係型數據庫也在一定程度上兼容 ACID，例如 Apache CouchDB 和 IBM Db2。

問題是哪種事務模型更好，答案尚不清楚，因為兩者都對不同的用例和項目方面有用。 由於其結構化性質，ACID 數據庫可以適合需要更高一致性、可靠性和可預測性的項目。

另一方面，BASE 數據庫更適合需要更高、更容易擴展和更大靈活性的項目。

獲勝者：這是平局。

便於使用

選擇數據庫時，您必須牢記數據庫的易用性。 它不應該給你的團隊帶來困難，否則生產力會降低，你將不得不花費資源和時間來培訓他們。

所以，讓我們找出哪個數據庫——MongoDB 和 MySQL——更容易使用。

MongoDB

MongoDB的數據存儲過程相當簡單，任何有編程能力的人都能看懂。 它以非結構化格式將數據存儲在集合中，以提供更大的靈活性。 它允許可能是或可能不是數據庫專家的開發人員使用它來支持他們的應用程序開發。

With varying schemas, MongoDB has a flexible interface for those teams who don't need the features that a relational database like MySQL offers. 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.

數據複製

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.

索引優化

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.

它受歡迎的原因是開發人員需要滿足當前不斷增長的用戶需求的應用程序的靈活性和可擴展性。 它還使用戶能夠操縱數據、輕鬆查詢並找到有用的見解。

此外，MongoDB 在 GitHub 上有超過 177k 的存儲庫和 923k+ 的提交。

MySQL

MySQL 是世界上最流行的數據庫之一。 人們將其用作獨立系統或將其與 MongoDB、PostgreSQL 等其他系統結合使用。

根據 Statista 的報告，截至 2021 年 6 月，MySQL 是僅次於 Oracle 的全球第二大最受歡迎的 DBMS。 原因可能有很多； 它是免費的、開源的，並且具有強大的功能。 它提供了可擴展性、可用性和安全性，使其適用於現代項目。 此外，其龐大的在線社區和易用性吸引了大量用戶。

另一份報告顯示 MySQL 的市場份額約為 46.83%，擁有 144k+ 活躍客戶。

此外，MySQL 在 GitHub 上有超過 222k 的存儲庫和超過 700 萬次提交。

獲勝者：毫無疑問，MySQL 在兩者中更受歡迎。

MongoDB vs MySQL：何時使用它們？

MongoDB 和 MySQL 各有利弊，各有優劣。 因此，它們在不同的情況下很有用。

MongoDB

如果您想獲得更高的數據可用性以及更快、自動和快速的數據恢復，則此數據庫非常有用。 由於它提供了出色的可擴展性，因此如果您正在開發具有不斷增長的需求的應用程序或站點，您可以考慮使用 MongoDB。

對於沒有數據庫的小公司，管理員可以充分利用 MongoDB。 但是，如果您的目標是增長，這不應該是一個永久的解決方案。 此外，如果您想降低與架構遷移相關的成本，MongoDB 可能是一個可行的選擇。

此外，如果您運行的大多數服務都在雲上，MongoDB 可能適合您。 它具有具有可擴展性功能（如分片）的本機架構，可滿足您希望的水平擴展和業務敏捷性。

MySQL

對於不需要立即擴展的早期啟動，MySQL 是更好的選擇。 此外，如果您正在從事一個未來不需要太多擴展的項目，您可以考慮使用 MySQL。 它還將提供簡單的設置和維護。

除此之外，如果您希望使用不需要隨時間更改的結構化數據保持固定模式，則可以考慮使用 MySQL。 此外，如果您的預算有限但仍需要高性能，那麼 MySQL 就是其中之一。

此外，如果您正在構建金融應用程序或交易率較高的項目，MySQL 是一個不錯的選擇。 它的安全功能還可以確保您的應用程序和數據不會落入壞人之手或在網絡攻擊中被盜。

贏家：由於兩者都對不同類型的企業有用，所以這裡沒有明確的贏家。

MongoDB vs MySQL：優點和缺點

查看與 MongoDB 和 MySQL 相關的各種優缺點：

MongoDB

MongoDB的優點是：

• 它具有很強的適應性和靈活性，可以滿足不斷變化的業務需求和情況。
• 輕鬆擴大或縮小規模
• 允許在文檔中查詢和返回字段
• 支持數據複製，因此您可以保留數據副本並且永遠不會丟失它們
• 允許存儲不同類型的不同大小的文件，而不會影響您的技術堆棧
• 允許創建索引以提高搜索性能
• 在多台服務器上運行並提供數據複製和負載平衡，因此即使在硬件故障期間也能正常工作
• 遵循 BASE 模型，提供更高的數據可用性
• 便於使用

MongoDB的缺點是：

• 與其他數據庫系統相比，ACID 模型不強
• 沒有為存儲過程提供選項，這意味著您將無法在其數據庫級別實現業務邏輯，這與關係數據庫不同
• 交易有時可能很複雜或不安全
• 有點陡峭的學習曲線
• 文檔結構不佳
• 涉及更高的內存消耗並且缺少連接或內置分析

MySQL

MySQL 具有以下優點：

• 支持多種複制選項，如主從、主主、橫向擴展、組複製等。
• 通過用戶友好的界面輕鬆使用和安裝。 此外，您可以輕鬆地學習它並使用不同的資源（例如有用的書籍、白皮書和博客）對其進行故障排除。
• 可以管理大量數據，從存儲到對其執行操作
• 提供與其存儲引擎相關的更少開銷
• 更安全並使用基於權限的身份驗證
• 提供全局數據分佈和報告等功能，使其適用於不同形狀和大小的應用程序
• 支持內存存儲引擎查找頻繁使用的表

使用 MySQL 的缺點是：

• 沒有存儲過程的緩存
• 具有系統目錄的事務不符合 ACID
• 用於觸發器或過程的 MySQL 表大多是預先鎖定的
• 系統崩潰會破壞整個系統目錄
• 嚴重依賴 SQL
• 不支持 Python 或 Java 集成

贏家：沒有明確的贏家，因為 MySQL 和 MongoDB 都有一些優點和缺點。

MongoDB vs MySQL：版本和定價

儘管 MongoDB 和 MySQL 是開源且免費使用的，但它們也提供付費版本以提供更多功能和優勢。

MongoDB

MongoDB 提供各種免費和付費計劃。 您可以將其免費版本用於部署在共享雲上的小型應用程序。 以下是它的三個版本：

• MongoDB 社區服務器：它是免費的，可在 Windows、OS X 和 Linux 上運行。
• MongoDB Enterprise Server：用於商業用途。
• MongoDB Atlas：它是一個完全託管的按需雲數據庫，可在 GCP、Azure 和 AWS 上運行。

因此，如果您有不同的需求，您可以根據云的類型、安全標準和存儲選擇定價層。 它包括三個定價計劃：

• 共享：$0/月
• 專用：每月 57 美元
• 無服務器：每百萬次讀取 0.30 美元起

MySQL

除了免費版，MySQL 還有以下商業計劃：

• MySQL 標準版：每年 2,000 美元
• MySQL 企業版： 5000 美元/年
• MySQL Cluster CGE：每年 10,000 美元

獲勝者：這是一個平局，比較價格和收益。

MongoDB vs MySQL：主要異同

MongoDB和MySQL的主要相似之處如下：

相似之處

MongoDB 和 MySQL 兩者：

• 是開源和免費的數據庫。
• 使用強大的查詢語言。
• 支持使用短語和術語搜索的全文搜索。
• 在短語搜索和文本搜索的幫助下提供索引搜索。
• 擁有數千名專業人士的強大社區支持
• 提供索引優化
• 通過主從配置提供數據複製。

差異

讓我們通過一個易於攝取的表來看看 MongoDB 和 MySQL 的區別：

MongoDB可以取代MySQL嗎？

上述問題的答案是：“也許！”

雖然用 MongoDB 替換 MySQL 對於某些用例和情況可能是一個明智的決定，但它不適用於其他用例。 由於 MongoDB 卓越的靈活性、可擴展性和許多有用的功能，它的執行速度更快。

eBay 和 Twitter 等全球知名公司正在使用該數據庫來滿足其數據存儲和管理要求。 因此，如果您遇到以下問題，您可以替換 MySQL：

• 大數據； 因為 MySQL 在處理沒有適當架構的大型數據時會出現問題
• 無法形成數據庫的複雜數據
• 如果您想擴展並簡化數據分區
• 如果您有大量業務價值低的數據，請替換為 MongoDB，並將其部署在開源模型中。

但是，如果您想構建像金融或銀行應用程序這樣的安全應用程序，您可以考慮不使用 MongoDB 替換 MySQL。 此外，如果您想為營銷或分析構建應用程序，那麼 MySQL 在其他用例中會更好。

概括

MongoDB 和 MySQL 具有不同的架構和特性，適用於不同的用例。 它們各有優缺點，說明哪一種適合什麼用途。

因此，這裡沒有一刀切的政策。 在這個 MongoDB 與 MySQL 的比較中，我們不能說其中之一更勝一籌。 這不是因為這場比賽是平局，而是因為它們在各種不同的任務中的適用性。

由於靈活性和可擴展性是 MongoDB 的強大屬性，因此它適用於具有不斷變化的需求和主要增長的應用程序。 另一方面，MySQL 的強項是安全性和一致性。 因此，它更適合涉及交易的應用程序，基於金融的應用程序等，以及那些不需要經常更改的應用程序。

因此，在您從 MongoDB 和 MySQL 中選擇一種之前，請確保確定您的項目需求和優先級，然後選擇更適合您要求的一種。

你對 MongoDB 和 MySQL 有什麼看法嗎？ 在下面的評論部分讓我們知道！