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MySQL和MongoDB設計實例對比

系統 2181 0
MySQL是關系型數據庫中的明星,MongoDB是文檔型數據庫中的翹楚。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。

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'), www.liuhebao.com
(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。 www.yzyedu.com

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:

db.getCollection("mobiles").ensureIndex({
??? "params.name": 1,
??? "params.value": 1
});

db.getCollection("mobiles").insert({
??? "_id": 1, www.jokedu.com
??? "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": [ www.yzjxsp.com
??????? {"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:

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。

MySQL和MongoDB設計實例對比


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