MySQL和MongoDB設計例項對比
MySQL是關係型資料庫中的明星,MongoDB是文件型資料庫中的翹楚。下面通過一個設計例項對比一下二者:假設我們正在維護一個手機產品庫,裡面除了包含手機的名稱,品牌等基本資訊,還包含了待機時間,外觀設計等引數資訊,應該如何存取資料呢?
如果使用MySQL的話,應該如何存取資料呢?
如果使用MySQL話,手機的基本資訊單獨是一個表,另外由於不同手機的引數資訊差異很大,所以還需要一個參數列來單獨儲存。
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`, `摩托羅拉`),
(2, `E7`
, `諾基亞`);
INSERT INTO `mobile_params`
(`id`, `mobile_id`, `name`, `value`) VALUES
(1, 1, `待機時間`, `200`),
(2, 1, `外觀設計`, `直板`),
(3, 2, `待機時間`, `500`),
(4, 2, `外觀設計`, `滑蓋`);
(
`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`, `摩托羅拉`),
(2, `E7`
, `諾基亞`);
INSERT INTO `mobile_params`
(`id`, `mobile_id`, `name`, `value`) VALUES
(1, 1, `待機時間`, `200`),
(2, 1, `外觀設計`, `直板`),
(3, 2, `待機時間`, `500`),
(4, 2, `外觀設計`, `滑蓋`);
注:為了演示方便,沒有嚴格遵守關係型資料庫的正規化設計。
如果想查詢待機時間大於100小時,並且外觀設計是直板的手機,需要按照如下方式查詢:
SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = `待機時間` AND value > 100;
SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = `外觀設計` AND value = `直板`;
SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = `外觀設計` AND value = `直板`;
注:參數列為了方便,把數值和字串統一儲存成字串,實際使用時,MySQL允許在字串型別的欄位上進行數值型別的查詢,只是需要進行型別轉換,多少會影響一點效能。
兩條SQL的結果取交集得到想要的MOBILE_ID,再到mobiles表查詢即可:
SELECT * FROM `mobiles` WHERE mobile_id IN (MOBILE_ID)
如果使用MongoDB的話,應該如何存取資料呢?
如果使用MongoDB的話,雖然理論上可以採用和MySQL一樣的設計方案,但那樣的話就顯得無趣了,沒有發揮出MongoDB作為文件型資料庫的優點,實際上使用MongoDB的話,和MySQL相比,形象一點來說,可以合二為一:
db.getCollection(“mobiles”).ensureIndex({
“params.name”: 1,
“params.value”: 1
});
db.getCollection(“mobiles”).insert({
“_id”: 1,
“name”: “ME525”,
“brand”: “摩托羅拉”,
“params”: [
{“name”: “待機時間”, “value”: 200},
{“name”: “外觀設計”, “value”: “直板”}
]
});
db.getCollection(“mobiles”).insert({
“_id”: 2,
“name”: “E7”,
“brand”: “諾基亞”,
“params”: [
{“name”: “待機時間”, “value”: 500},
{“name”: “外觀設計”, “value”: “滑蓋”}
]
});
“params.name”: 1,
“params.value”: 1
});
db.getCollection(“mobiles”).insert({
“_id”: 1,
“name”: “ME525”,
“brand”: “摩托羅拉”,
“params”: [
{“name”: “待機時間”, “value”: 200},
{“name”: “外觀設計”, “value”: “直板”}
]
});
db.getCollection(“mobiles”).insert({
“_id”: 2,
“name”: “E7”,
“brand”: “諾基亞”,
“params”: [
{“name”: “待機時間”, “value”: 500},
{“name”: “外觀設計”, “value”: “滑蓋”}
]
});
如果想查詢待機時間大於100小時,並且外觀設計是直板的手機,需要按照如下方式查詢:
db.getCollection(“mobiles”).find({
“params”: {
$all: [
{$elemMatch: {“name”: “待機時間”, “value”: {$gt: 100}}},
{$elemMatch: {“name”: “外觀設計”, “value”: “直板”}}
]
}
});
“params”: {
$all: [
{$elemMatch: {“name”: “待機時間”, “value”: {$gt: 100}}},
{$elemMatch: {“name”: “外觀設計”, “value”: “直板”}}
]
}
});
注:查詢中用到的$all,$elemMatch等高階用法的詳細介紹請參考官方文件中相關說明。
MySQL需要多個表,多次查詢才能搞定的問題,MongoDB只需要一個表,一次查詢就能搞定,對比完成,相對MySQL而言,MongoDB顯得更勝一籌。
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