MongoDB与MySQL的插入性能测试_mongodb和mysql的查询效率 - CSDN文库

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MongoDB与与MySQL的插入性能测试的插入性能测试

1.1 MongoDB的简单介绍

在当今的数据库市场上，MySQL无疑是占有一席之地的。作为一个开源的关系型数据库，MySQL被大量应用在各大网

站后台中，承担着信息存储的重要作用。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购Sun公司，MySQL成为Oracle旗下产

品。

而MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统，属于一种通称为NoSQL的数据库，是10gen公司旗下的开源产品，其

内部数据存储的方式与传统的关系型数据有很大差别。

NoSQL的全称是Not Only SQL，也可以理解非关系型的数据库，是一种新型的革命式的数据库设计方式，不过它不是

为了取代传统的关系型数据库而被设计的，它们分别代表了不同的数据库设计思路。

虽然MongoDB背后的公司没有Oracle强大，但其目前也正在被应用在各行各业中。MongoDB是目前被应用最广泛的

NoSQL数据库产品。

1.2 MongoDB的存储特点

在传统的关系型数据库中，数据是以表单为媒介进行存储的，每个表单均拥有纵向的列和横向的行。以MySQL为例，

如果用户想以学生的学号为索引，存入其姓名与住址信息时，数据库中存放的信息便如下图所示：

上图表明数据库中存入了5个表项，其记录了学号为10001 – 10005的学生的姓名与住址信息。

如果用户欲把相应的信息重新存入MongoDB数据库，那么数据库中的信息应该为如下所示：

或者如下这种：

上述两种存储方式无论选哪一种，都不能很直观地呈现两名学生的各科成绩与各学科之间隶属关系，在存储空间上的

利用也不尽如意，并且可扩展性也不够好。当然，为了解决这些问题，我们还可以使用多张表单来存储学生的成绩，

但这样也会使数据库中的内容更加复杂。

1.3 MongoDB的应用场景

在另一方面，对开发者来说，如果是因为业务需求或者是项目初始阶段，而导致数据的具体格式无法明确定义的

话，MongoDB的这一鲜明特性就脱颖而出了。相比传统的关系型数据库，它非常容易被扩展，这也为写代码带来了极

大的方便。

不过MongoDB对数据之间事务关系支持比较弱，如果业务这一方面要求比较高的话，MongoDB还是并不适合此类型

的应用。

另外，MongoDB出现的时机比较晚，还具备一些非常鲜明的特性。比如：

1. 它里面自带了一个名叫GirdFS的分布式文件系统，这就为MongoDB的部署提供了很大便利。而像MySQL这种比较

早的数据库，虽然市面上有很多不同的分表部署的方案，但这种终究不如MongoDB直接官方支持来得便捷实在。

2. 另外，MongoDB内部还自建了对map-reduce运算框架的支持，虽然这种支持从功能上看还算是比较简单的，相当

于MySQL里GroupBy功能的扩展版，不过也为数据的统计带来了方便。

3. MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地

提高数据库的查询速度，毕竟内存的I/O效率比磁盘高多了。

但是，作为一个新鲜的事务，MongoDB也存在着很多不足。它在为开发人员提供了便利的情况下，却在运维上面临着

不少难题，比如：

1. 比起MySQL，MongoDB没有成熟的运维经验，需要不断地探索。

2. MongoDB中的数据存放具有相当的随意性，不具有MySQL在开始就定义好了。对运维人员来说，他们可能不清楚

数据库内部数据的数据格式，这也会数据库的运维带来了麻烦。

2. 测试目的

MongoDB与MySQL作为两种不同类型的数据库，当其中存放的记录越来越多的时候，其插入效率将会受到怎样的影

响，是本次实验所关注的对象。

在这里，我们将本次实验数据库中数据存储的规模定在1亿条。

3. 测试条件

机器配置: CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 @ 2.00GHz

内存：65954040 KB

(关键词：12核CPU，64G内存，给我多好)

操作系统: Linux version 2.6.32_1-8-0-0 (gcc version 4.4.4 20100726 (Red Hat 4.4.4-13) (GCC) )

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