MySQL和MongoDB设计实例对比分析

下面通过一个设计实例对比一下二者：假设我们正在维护一个手机产品库，里面除了包含手机的名称，品牌等基本信息，还包含了待机时间，外观设计等参数信息，应该如何存取数据呢？
如果使用MySQL的话，应该如何存取数据呢？
如果使用MySQL话，手机的基本信息单独是一个表，另外由于不同手机的参数信息差异很大，所以还需要一个参数表来单独保存。


代码如下:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mobiles` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(100) NOT NULL,
`brand` VARCHAR(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mobile_params` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`mobile_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`name` varchar(100) NOT NULL,
`value` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO `mobiles` (`id`, `name`, `brand`) VALUES
(1, 'ME525', '摩托罗拉'),
(2, 'E7' , '诺基亚');
INSERT INTO `mobile_params` (`id`, `mobile_id`, `name`, `value`) VALUES
(1, 1, '待机时间', '200'),
(2, 1, '外观设计', '直板'),
(3, 2, '待机时间', '500'),
(4, 2, '外观设计', '滑盖');

注：为了演示方便，没有严格遵守关系型数据库的范式设计。
如果想查询待机时间大于100小时，并且外观设计是直板的手机，需要按照如下方式查询：
SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '待机时间' AND value > 100;
SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '外观设计' AND value = '直板';
注：参数表为了方便，把数值和字符串统一保存成字符串，实际使用时，MySQL允许在字符串类型的字段上进行数值类型的查询，只是需要进行类型转换，多少会影响一点性能。
两条SQL的结果取交集得到想要的MOBILE_ID，再到mobiles表查询即可：
SELECT * FROM `mobiles` WHERE mobile_id IN (MOBILE_ID)
如果使用MongoDB的话，应该如何存取数据呢？
如果使用MongoDB的话，虽然理论上可以采用和MySQL一样的设计方案，但那样的话就显得无趣了，没有发挥出MongoDB作为文档型数据库的优点，实际上使用MongoDB的话，和MySQL相比，形象一点来说，可以合二为一：


代码如下:

db.getCollection("mobiles").ensureIndex({
"params.name": 1,
"params.value": 1
});
db.getCollection("mobiles").insert({
"_id": 1,
"name": "ME525",
"brand": "摩托罗拉",
"params": [
{"name": "待机时间", "value": 200},
{"name": "外观设计", "value": "直板"}
]
});
db.getCollection("mobiles").insert({
"_id": 2,
"name": "E7",
"brand": "诺基亚",
"params": [
{"name": "待机时间", "value": 500},
{"name": "外观设计", "value": "滑盖"}
]
});

如果想查询待机时间大于100小时，并且外观设计是直板的手机，需要按照如下方式查询：


代码如下:

db.getCollection("mobiles").find({
"params": {
$all: [
{$elemMatch: {"name": "待机时间", "value": {$gt: 100}}},
{$elemMatch: {"name": "外观设计", "value": "直板"}}
]
}
});

注：查询中用到的$all，$elemMatch等高级用法的详细介绍请参考官方文档中相关说明。

MySQL需要多个表，多次查询才能搞定的问题，MongoDB只需要一个表，一次查询就能搞定，对比完成，相对MySQL而言，MongoDB显得更胜一筹，至少本例如此。

赞 (0)

相关推荐

  • PHP+MySQL投票系统的设计和实现分享

    PHP+MySQL投票系统的设计和实现分享

    系统不大,完成这个系统的过程我分了三个步骤 •数据库设计 •系统框架设计 •前端美化 数据库的设计 设计三张表:投票结果统计表(count_voting),投票人记录表(ip_votes),用户表(user) 投票结果统计表用于统计最后的投票记录,我给它弄了4个字段:被投票项的名称(SelectName),被投票项标签名(LabelName)(起到分类的作用),票数(CountVotes). 投票人记录表用于登记投票人的ip(IP),地理位置(Location),投票时间(VoteTime),被

  • PHP+Mysql树型结构（无限分类）数据库设计的2种方式实例

    PHP+Mysql树型结构（无限分类）数据库设计的2种方式实例

    我们经常需要在关系型数据库中保存一些树状结构数据,比如分类.菜单.论坛帖子树状回复等.常用的方法有两种: 1. 领接表的方式: 2. 预排序遍历树方式: 假设树状结构如下图: 领接表方式 主要依赖于一个 parent 字段,用于指向上级节点,将相邻的上下级节点连接起来,id 为自动递增自动,parent_id 为上级节点的 id.一目了然,"Java"是"Language"的子节点. 我们要显示树,PHP 代码也可以很直观,代码如下: 复制代码 代码如下: <

  • MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式详解

    MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式详解

    我们知道可以将一个海量记录的 MySQL 大表根据主键.时间字段,条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中. 唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦,只能通过应用程序来解决.谈谈在Java中的解决思路.其他语言原理类似.这里说的分表不是 MySQL 5.1 的 partition,而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器.1. 应用程序级别实现见示意图 electThreadManager 分表数据查询管理器它为分表的每个database or server 建立一个 thread pool

  • 基于PHP+MySQL的聊天室设计

    笔者在网站开发中,采用PHP4.0+MySQL3.23.38建立了多种应用.下面,以一个简单的聊天室设计为例,介绍PHP+MySQL在网页开发中的应用. 1.总体设计 1． 1 构思与规划: 聊天室的基本原理,就是把每个连上同一网页的用户传送的发言数据储存起来,然后将所有的发言数据传给每一用户.也就是说,用数据库汇集每个人的发言,并将数据库中的数据传给每一个人就实现了聊天室的功能. 1．2 表设计 首先使用MySQL建立表chat用来储存用户的发言: 复制代码 代码如下: mysql> CREA

  • MYSQL 数据库命名与设计规范

    1.设计原则 1) 标准化和规范化 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余.标准化有好几种形式,但Third Normal Form(3NF)通常被认为在性能.扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡.简单来说,遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是:"One Fact in One Place"即某个表只包括其本身基本的属性,当不是它们本身所具有的属性时需进行分解.表之间的关系通过外键相连接.它具有以下特点:有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据. 举例:某个存放客户及其有关定单的3

  • MySQL 设计和命令行模式下建立详解

    MySQL 设计和命令行模式下建立详解

    MySQL 设计和命令行模式下建立详解 系列文章: MySQL 设计和命令行模式下建立详解 C++利用MySQL API连接和操作数据库实例详解 1.数据表的设计 MySQL数据库管理系统(DBMS)中,包含的MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的.MySQL支持多种类型,大致可以分为三类:数值.日期/时间和字符串(字符)类型. 下面以大学熟悉的学生选课管理系统中用到的数据库为例,来设计相应的数据表.主要有三张表:学生表,课程表和选课表. 学生表设计: 字段(Field) 类

  • 如何设计高效合理的MySQL查询语句

    MySQL查询语句大家都在用,但是应该如何设计高效合理的MySQL查询语句呢?下面就教您MySQL查询语句的合理设计方法,分享给大家学习学习. 1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上

  • mysql 数据库设计

    innodb表正好相反:行级锁表 互联网服务,不算支付性的服务外,互动产品,新闻系统等等一般都是读多,写少.用myisam表比较合适. 表的设计 定长表:所有列的字段长度都是定长的.可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR.BLOB或TEXT.int char都是定长的,定长表占用空间会大. 动态表:就是字段不是都定长的. 定长表要比动态表检索速度快. 软件系统的设计习惯是把每张表都分清很明确的功能,比如用户表都是用户信息,如果需要同时从留言表取数据,又从用户表取用户信息的时候,就会采

  • MySQL 数据库设计复习笔记及项目实战

    MySQL 数据库设计复习笔记及项目实战

    作者:杨鑫奇 最近手头上有3个项目开动,其他2个都是从底层开始的,一个已经开始了一段时间的了,在小城市小团队开发的条件下,都没有专门的DBA来做数据库的设计和维护,往往都是开发人员顶上,可是看了很多的数据库的设计,感觉很多设计都不是很完美,包括DZ的Ucenter和UcenterHome的数据库,所以这段时间话了近5个小时的时间好好的整理了下数据库方面的基本内容,配合现有的框架来实现快捷的数据库设计,来满足目前项目的需求 参考的数据库文档主要有:目前国内的常见的PHP系统的数据库 DZ6.0的数

  • MySQL和MongoDB设计实例对比分析

    下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我们正在维护一个手机产品库,里面除了包含手机的名称,品牌等基本信息,还包含了待机时间,外观设计等参数信息,应该如何存取数据呢? 如果使用MySQL的话,应该如何存取数据呢? 如果使用MySQL话,手机的基本信息单独是一个表,另外由于不同手机的参数信息差异很大,所以还需要一个参数表来单独保存. 复制代码 代码如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mobiles` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUT

  • 浅谈MySQL和Lucene索引的对比分析

    浅谈MySQL和Lucene索引的对比分析

    MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M

  • java原生序列化和Kryo序列化性能实例对比分析

    简介 最近几年,各种新的高效序列化方式层出不穷,不断刷新序列化性能的上限,最典型的包括: 专门针对Java语言的:Kryo,FST等等 跨语言的:Protostuff,ProtoBuf,Thrift,Avro,MsgPack等等 这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2(甚至包括尚未成熟的dubbo序列化).有鉴于此,我们为dubbo引入Kryo和FST这 两种高效Java序列化实现,来逐步取代hessian2.其中,Kryo是一种非常成熟的序列化实现,已经在Twitter.Group

  • MySQL Binlog 日志处理工具对比分析

    MySQL Binlog 日志处理工具对比分析

    Canal 定位:基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql. 原理: canal模拟mysql slave的交互协议,伪装自己为mysql slave,向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解析binary log对象(原始为byte流) 整个parser过程大致可分为几步: Connection获取上一次解析成功的位置(如果第一次启动,则获取初

  • Oracle和MySQL的高可用方案对比分析

    Oracle和MySQL的高可用方案对比分析

    关于Oracle和MySQL的高可用方案,其实一直想要总结了,就会分为几个系列来简单说说.通过这样的对比,会对两种数据库架构设计上的细节差异有一个基本的认识.Oracle有一套很成熟的解决方案.用我在OOW上的ppt来看,是MAA的方案,今年是这个方案的16周年了. 而MySQL因为开源的特点,社区里推出了更多的解决方案,个人的见解,InnoDB Cluster会是MySQL以后的高可用方案标配. 而目前来看,MGR固然不错,MySQL Cluster方案也有,PXC,Galera等方案,个人还

  • JS常见构造模式实例对比分析

    本文实例分析了JS常见构造模式.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.工厂模式 没有解决对象识别的问题.因为函数内部使用了new Object来创建对象 function Factory(name,age) { var o=new Object(); o.name=name; o.age=age; o.what=what;//用函数引用的方式消除重复创建相同函数的弊端,节省资源.函数引用可以修改this的指向,函数调用不可以! return o; } what=funciton() { aler

  • php中随机函数mt_rand()与rand()性能对比分析

    本文实例对比分析了php中随机函数mt_rand()与rand()性能问题.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 在php中mt_rand()和rand()函数都是可以随机生成一个纯数字的,他们都是需要我们设置好种子数据然后生成,那么mt_rand()和rand()那个性能会好一些呢,下面我们带着疑问来测试一下. 例子1. mt_rand() 范例,代码如下: 复制代码 代码如下: <?php echo mt_rand() . "n"; echo mt_rand() . &quo

  • Python判断值是否在list或set中的性能对比分析

    本文实例对比分析了Python判断值是否在list或set中的执行性能.分享给大家供大家参考,具体如下: 判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash,时间在O(1)级别. 假设listA有100w个元素,setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合. 以下做个简单的对比: for i in xrange(0, 5000000): if i in listA: pass for i in xrange(0, 5000000): if

  • 关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

    以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练 在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件 nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bash cluster_run.sh $cmd 2>&1 1>>log.cf50_2GPU & 修改 –gres=gpu:

  • hibernate和mybatis对比分析

    第一章     Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分. Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架.目前属于apache的一个子项目. MyBatis 参考资料官网:http://www.mybatis.org/core/zh/index.html Hibernate参考资料: http://docs.jboss.org/hibernate/core/3.6/refe

随机推荐