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MySQL和MongoDB設計實例對比分析

MySQL和MongoDB設計實例對比分析,MySQL是關系型數據庫中的明星,MongoDB是文檔型數據庫中的翹楚。
關鍵字:MongoDB
下面通過一個設計實例對比一下二者:假設我們正在維護一個手機產品庫,里面除了包含手機的名稱,品牌等基本信息,還包含了待機時間,外觀設計等參數信息,應該如何存取數據呢?
如果使用MySQL的話,應該如何存取數據呢?
如果使用MySQL話,手機的基本信息單獨是一個表,另外由于不同手機的參數信息差異很大,所以還需要一個參數表來單獨保存。
復制代碼 代碼如下:

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,沒有嚴格遵守關系型數據庫的范式設計。
如果想查詢待機時間大于100小時,并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';
注:參數表為了方便,把數值和字符串統一保存成字符串,實際使用時,MySQL允許在字符串類型的字段上進行數值類型的查詢,只是需要進行類型轉換,多少會影響一點性能。
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,應該如何存取數據呢?
如果使用MongoDB的話,雖然理論上可以采用和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作為文檔型數據庫的優點,實際上使用MongoDB的話,和MySQL相比,形象一點來說,可以合二為一:
復制代碼 代碼如下:

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"}
]
});

如果想查詢待機時間大于100小時,并且外觀設計是直板的手機,需要按照如下方式查詢:
復制代碼 代碼如下:

db.getCollection("mobiles").find({
"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等高級用法的詳細介紹請參考官方文檔中相關說明。

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,至少本例如此。

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