[转] MySQL和MongoDB设计实例对比
转载自: http://www.phpchina.com/?action-viewnews-itemid-39896
文章举了一个数据库设计的例子,对MySQL和MongoDB两种存储工具,分别进行了数据库结构设计,在MongoDB的设计上,利用了MongoDB的schema-free的特性。
虽然文中的例子不一定是最优的选择。但分享此文,希望提醒大家,换个存储,不仅是换一个存储,更重要的是换一套思维。
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,`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。
两条SQL的结果取交集得到想要的MOBILE_IDS,再到mobiles表查询即可:
SELECT * FROM `mobiles` WHERE mobile_id IN (MOBILE_IDS)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": [{"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,至少本例如此。
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