mongodb与sql关系型数据比较-猿码集

1. 概述

MongoDB与SQL关系型数据库都是常用的数据库，它们各自具有不同的特点，使用场景有所不同。本文将从数据结构、语法查询、性能等方面对它们进行比较。

2. 数据结构

2.1 MongoDB

MongoDB是一种面向文档存储的数据库管理系统，其最重要的特点是它能够存储和查询复杂的文档，以JSON格式存储数据，可以表示任意层次的文档结构。MongoDB的一条记录称为一个文档（Document），满足以下三个条件：

文档是一个键值对组成的序列，键不可重复

值可以是文本、数字、布尔值、数组或嵌入式文档

文档中的键必须是字符串

例如，下面是一个关于用户信息的文档：


{
   "_id": ObjectId("5565c0b6dd2f5f089fab2936"),
   "name": "John",
   "age": 32,
   "location": {
      "city": "New York",
      "state": "NY"
   },
   "interests": ["reading", "music", "sports"]
}

2.2 SQL

SQL关系型数据库使用表格的组织形式，每一行代表的是一个记录，每个记录可以包含多个字段，每个字段只能存储一种类型的数据。例如，下面是一个关于用户信息的表格：

Id	Name	Age	City	State	Interests
1	John	32	New York	NY	reading, music, sports

3. 语法查询

3.1 MongoDB

MongoDB使用JSON格式的查询语句。

查询所有文档


db.collection.find()

查询符合条件的文档


db.collection.find({key: value})

例如，查询所有年龄大于30的用户信息：


db.users.find({age: {$gt: 30}})

3.2 SQL

SQL使用结构化查询语句（Structured Query Language，简称SQL）查询数据。

查询所有记录


SELECT * FROM table_name;

查询符合条件的记录


SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

例如，查询所有年龄大于30的用户信息：


SELECT * FROM users WHERE age > 30;

4. 性能比较

4.1 MongoDB

MongoDB采用了BSON（Binary JSON）格式来存储数据，而且能够创建使用B-tree索引的集合，以支持更快速的读取和搜索操作。MongoDB的内存利用率高，支持高并发读写操作，而且具有自动分片功能，可轻松地横向扩展。

4.2 SQL

SQL关系型数据库的一个主要特点是具有非常高的一致性和数据完整性。使用强制数据类型和范围验证功能确保了数据的正确性。SQL能够有效的处理关联数据和大量的汇总计算。总体而言，SQL的性能优秀但可扩展性不如MongoDB。

5. 结论

MongoDB和SQL关系型数据库都各有优劣，没有绝对的好和坏之分，只有是否适合当前的应用场景。如果需要存储大量结构化数据，或对数据进行的高级查询，则SQL结构化查询语言是好的选择。但对于大量非结构化文档数据，如日志文件和网络数据包等，则MongoDB是更好的选择，特别是需要访问非常快速且需要高度的可扩展性。

mongodb与sql关系型数据比较