设计实例对比:MySQL vs MongoDB

2026-02-22 00:50 栏目: 行业动态 查看( )

MySQL是关系型数据库中的明星,MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我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

如果使用MySQL的话,应该如何存取数据呢

如果使用MySQL话,手机的基本信息单独是一个表,另外由于不同手机的参数信息差异很大,所以还需要一个参数表来单独保存。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mobiles` (     `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,     `nameVARCHAR(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    `namevarchar(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,没有严格遵守关系型数据库的范式设计。

如果想查询待机时间大于100小时,并且外观设计是直板的手机,需要按照如下方式查询:

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允许在字符串类型的字段上进行数值类型的查询,只是需要进行类型转换,多少会影响一点性能。 www.yzyedu.com

两条SQL的结果取交集得到想要的MOBILE_ID,再到mobiles表查询即可:

SELECT * FROM `mobiles` WHERE mobile_id IN (MOBILE_ID)  

如果使用MongoDB的话,应该如何存取数据呢

如果使用MongoDB的话,虽然理论上可以采用和MySQL一样的设计方案,但那样的话就显得无趣了,没有发挥出MongoDB作为文档型数据库的优点,实际上使用MongoDB的话,和MySQL相比,形象一点来说,可以合二为一:

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": [ www.yzjxsp.com         {"name""待机时间""value": 500},         {"name""外观设计""value""滑盖"    ] });  

如果想查询待机时间大于100小时,并且外观设计是直板的手机,需要按照如下方式查询:

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。

MySQL需要多个表,多次查询才能搞定的问题,MongoDB只需要一个表,一次查询就能搞定,对比完成,相对MySQL而言,MongoDB显得更胜一筹。

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