什么是 MySQL 和 MongoDB

MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。

MySQL 是一种关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言（SQL）来操作数据。SQL 是一种通用的、标准化的、声明式的语言，它可以定义数据的结构、约束、操作、查询等。MySQL 使用表（table）来存储数据，表由行（row）和列（column）组成，每一行代表一条记录，每一列代表一个属性。表之间可以通过主键（primary key）和外键（foreign key）来建立关联，实现数据的完整性和一致性。

MongoDB是一种非关系型数据库管理系统，它使用文档（document）来存储数据。文档是一种类似于 JSON 的格式，它由键值对（key-value pair）组成，每一个键值对代表一个属性。文档之间没有固定的结构，可以根据需要灵活地添加或删除属性。文档存储在集合（collection）中，集合类似于表，但没有预定义的模式（schema）。集合之间可以通过引用（reference）或嵌入（embedding）来建立关联，实现数据的灵活性和效率。

相似之处

MySQL 和 MongoDB 都是数据库管理系统。它们存储数据并具有内置的用户界面和查询语言，因此我们都可以进行添加、编辑、修改和分析数据等操作。

开源许可证

MySQL 和早期版本的 MongoDB 都有开源许可证，可以免费下载开源版本。我们可以根据需要对代码执行的操作来对其进行修改。MySQL 使用 GPL 协议，使得任何人均可以免费使用 MySQL 并且可以对其进行代码修改。而 MonogoDB 在 2018 年 10 月 16 日更改 License 为 SSPL 协议，这对于开源社区没啥影响，但是对于云厂商而言 MongoDB 公司会明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么从 MongoDB 公司获取商业许可证，要么向社区开源其服务代码。

索引支持

MySQL 和 MongoDB 使用索引来提高查询速度和性能。索引是加快数据查询的一种数据库结构，有助于非常快速地查找和检索数据。MySQL 和 MongoDB 数据库平台都使用哈希索引、B- 树（MySql实际使用的是B+ 树）索引和其他几种索引。

用户界面

MongoDB 和 MySQL 都易于使用。它们提供基于自然语言的查询语言来更新和读取数据，还提供图形用户界面（GUI），以便更直观地管理和分析数据。

编程语言

MySQL 和 MongoDB 与各种相同的编程语言兼容。MongoDB 和 MySQL 都可以与 Java、Python、Node.js、PHP、Ruby 以及 C# 结合使用。

安全性

MySQL 和 MongoDB 都使用身份验证、访问控制和加密手段来确保其数据库的安全。它们使用 TLS/SSL 加密来保护传输中数据和静态数据，还允许定义不同的用户访问级别。

文档和社区支持

MySQL 和 MongoDB 在各自的网站上都有详细的官方文档。两者的教程、手册和指南包含安装、配置和运行操作任务的完整说明。MongoDB 和 MySQL 都有一个活跃的开发人员社区，可以回答问题并帮助进行故障排除。它们还提供企业版，针对特定要求提供专属支持。

主要区别

MySQL 是一个关系数据库管理系统，MongoDB 则是一个 NoSQL 数据库系统。MySQL 使用 SQL，大多数开发人员都有这方面的经验。相反 MongoDB 使用 MongoDB 查询语言（MQL）。尽管 MQL 和 SQL 有相似之处，但 MQL 通常需要额外花费精力进行学习。 接下来，博主将介绍一些主要差异。

数据模型

MySQL 是一个关系数据库系统，它将数据存储在列、行和表中。我们将数据存储在行中，每列代表不同类型的数据。然后我们就可以使用外键和主键定义数据之间的关系。每个表都有一个用于标识它的主键，外键用于创建关系。

MongoDB 是一个面向文档的数据库，将其所有数据存储为二进制 JSON（BSON）文档。BSON 允许序列化多种形式的数据。使用 BSON 文档可以存储非结构化、半结构化和结构化数据。MongoDB 没有使用数据库架构，而是采用了一种灵活的方法，将文档存储在集合中。

可扩展性

在 MySQL 数据库系统中，可用的扩展选项是有限的。有以下方案可供选择：

• 通过向当前数据库服务器添加更多资源来实现纵向可扩展性
• 通过在其他服务器上创建数据库的只读副本来读取复制

创建制度副本有限制，最多只能有五个副本。副本还可能滞后于主副本，会造成一致性问题。纵向可扩展性也受限于单机性能瓶颈。

相比之下，MongoDB 在可扩展性方面具有显著的优势。它具有两个用于扩展的关键功能：

• 副本集 — 包含相同数据的 MongoDB 服务器备份
• 分片 — 将数据分布在不同的服务器上

MongoDB 允许创建分片集群，因此我们的部分数据将在多个服务器上复制。例如如果我们有大量的客户记录，则可以对其进行分发，以便将 A-J 的姓名和 K-Z 的姓名保存在各自的副本集中。因此 MongoDB 可以横向扩展，以大规模优化读写性能。

性能

MySQL 设计为可在建立适当索引的多个表之间实现高性能连接。但是它需要逐行插入数据，因此写入性能较慢。

MongoDB 文档遵循分层数据模型，将大部分数据保存在单个文档中，从而减少了跨多个文档进行联接的需要。通过 $lookup 操作支持联接，但并未针对性能对其进行优化。但是 MongoDB 提供了 insertMany() API，用于快速插入数据，可优先考虑写入性能。

灵活性

作为关系数据库管理系统，MySQL 的结构比 MongoDB 更严格。MySQL 使用固定架构，将数据整理成行和表。必须将数据结构化并放入表格系统中才能使用 MySQL。

通过将数据存储为 JSON 文档，MongoDB 允许构建具有许多不同数据类型的复杂应用程序。例如可以通过更新嵌套数组字段来创建新字段。还可以使用聚合管道（这是一个 MongoDB 功能），允许通过将多个操作合并为一个工作流程来转换数据。

访问控制

在 MongoDB 中，可以控制操作、集合或数据库级别的访问权限。它使用 Kerberos、X.509 和 LDAP 证书对用户进行身份验证。相比之下，MySQL 允许在用户、数据库和表级别上限制用户访问权限。MySQL 使用自己的身份验证系统。它会在 SQL 注入攻击中带来另一个安全漏洞，MongoDB 的无架构方法则可以避免这个漏洞。

差异表格

MongoDB MySql 数据模型 MongoDB 将数据存储在 JSON 文档中，然后将其整理成集合。 MySQL 将数据存储在列和行中。数据存储是表格式和关系式的。 可扩展性 MongoDB 使用复制和分片进行水平扩展。 MySQL 使用纵向扩展和只读副本来大规模提高性能。 查询语言 MongoDB 使用 MongoDB 查询语言。 MySQL 使用 SQL。 性能 MongoDB 擅长插入或更新大量记录。 查询大量记录时，MySQL 的速度更快。 灵活性 MongoDB 没有架构，因此具有更大的灵活性，并且能够处理非结构化、半结构化和结构化数据。 MySQL 有严格的架构，可以很好地处理结构化数据。 安全性 MongoDB 使用 Kerberos、X.509 和 LDAP 证书对用户进行身份验证。 MySQL 使用内置的身份验证方法。

优缺点

MySQL 和 MongoDB 各有优缺点，如下展示：

• MySQL 的优点： 成熟稳定：MySQL 是一个历史悠久、广泛使用、经过测试的数据库系统，有着丰富的文档和社区支持。易用强大：MySQL 提供了一个简单易用、功能强大的 SQL 语言，可以实现复杂的查询和操作。数据安全：MySQL 支持 ACID 事务，可以保证数据的完整性和一致性，避免数据丢失或错误。
• MySQL 的缺点： 灵活性低：MySQL 需要预先定义好数据的结构和类型，不适合存储动态变化或非结构化的数据。扩展性差：MySQL 只支持垂直扩展，不适合处理海量或分布式的数据。性能瓶颈：MySQL 在处理大量的连接、并发、索引、关联等操作时，可能会出现性能瓶颈或故障。
• MongoDB 的优点： 灵活性高：MongoDB 使用文档模型，可以动态地调整数据的结构和类型，适合存储动态变化或非结构化的数据。扩展性好：MongoDB 支持水平扩展，可以处理海量或分布式的数据，提高系统的可用性和容错性。性能高效：MongoDB 在处理大量的读写、索引、嵌入等操作时，可以实现高效的性能和吞吐量。
• MongoDB 的缺点： 难用复杂：MongoDB 提供了一个难用复杂、功能有限的 MQL 语言，不能实现复杂的查询和操作。数据不安全：MongoDB 不支持 ACID 事务，不能保证数据的完整性和一致性，可能导致数据丢失或错误。

应用场景

MySQL 和 MongoDB 适合不同的应用场景，以下是一些主要的例子：

MySQL 适合以下场景：

• MySQL 中的数据存储格式使其适用于数据仓库和在线分析处理。它符合 ACID 标准，这使得 MySQL 适用于处理复杂事务，例如在电子商务、交易应用场景中。
• 需要确保数据安全、一致性、可靠性等特性的场景，例如政府、金融等领域。

MongoDB 适合以下场景：

• MongoDB 在社交网络、媒体或物联网（IoT）等应用场景中处理非结构化数据时，该数据库更为合适。
• 需要进行大量的读写、索引、嵌入等操作的场景，并且需要数据可扩展可变化，例如内容管理、个性化推荐等领域。