MySQL是关系型数据库中的明星,MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面经过一个设计实例对比一下两者:假设咱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?mongodb
若是使用MySQL的话,应该如何存取数据呢?
若是使用MySQL话,手机的基本信息单独是一个表,另外因为不一样手机的参数信息差别很大,因此还须要一个参数表来单独保存。数据库
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,没有严格遵照关系型数据库的范式设计。性能
若是想查询待机时间大于100小时,而且外观设计是直板的手机,需按照以下方式查询:设计
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容许在字符串类型的字段上进行数值类型的查询,只是须要进行类型转换,多少会影响一点性能。code
两条SQL的结果取交集获得想要的MOBILE_IDS,再到mobiles表查询便可:文档
SELECT * FROM `mobiles` WHERE mobile_id IN (MOBILE_IDS)
若是使用MongoDB的话,应该如何存取数据呢?
若是使用MongoDB的话,虽然理论上能够采用和MySQL同样的设计方案,但那样的话就显得无趣了,没有发挥出MongoDB做为文档型数据库的优势,实际上使用MongoDB的话,和MySQL相比,形象一点来讲,能够合二为一:字符串
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"} ] });
若是想查询待机时间大于100小时,而且外观设计是直板的手机,需按照以下方式查询:get
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。产品
MySQL须要多个表,屡次查询才能搞定的问题,MongoDB只须要一个表,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 io