Question

我对MongoDb非常兴奋并且最近一直在测试它。我在MySQL中有一个名为posts的表，大约有2000万条记录仅在名为“id”的字段上编入索引。

我想比较MongoDB的速度，我运行了一个测试，可以从我们庞大的数据库中随机获取和打印15条记录。我为mysql和MongoDB运行了大约1000次查询，我很惊讶我没有注意到速度上的很多差异。也许MongoDB快了1.1倍。这非常令人失望。有什么我做错了吗？我知道我的测试并不完美，但是当涉及阅读密集的家务时，MySQL与MongoDb相当。

注意：

我有双核+（2线程）i7 cpu和4GB ram
我在MySQL上有20个分区，每个分区有100万条记录

用于测试MongoDB的示例代码

<?php
function microtime_float()
{
    list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());
    return ((float)$usec + (float)$sec);
}
$time_taken = 0;
$tries = 100;
// connect
$time_start = microtime_float();

for($i=1;$i<=$tries;$i++)
{
    $m = new Mongo();
    $db = $m->swalif;
    $cursor = $db->posts->find(array('id' => array('$in' => get_15_random_numbers())));
    foreach ($cursor as $obj)
    {
        //echo $obj["thread_title"] . "<br><Br>";
    }
}

$time_end = microtime_float();
$time_taken = $time_taken + ($time_end - $time_start);
echo $time_taken;

function get_15_random_numbers()
{
    $numbers = array();
    for($i=1;$i<=15;$i++)
    {
        $numbers[] = mt_rand(1, 20000000) ;

    }
    return $numbers;
}

?>

测试MySQL的示例代码

<?php
function microtime_float()
{
    list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());
    return ((float)$usec + (float)$sec);
}
$BASE_PATH = "../src/";
include_once($BASE_PATH  . "classes/forumdb.php");

$time_taken = 0;
$tries = 100;
$time_start = microtime_float();
for($i=1;$i<=$tries;$i++)
{
    $db = new AQLDatabase();
    $sql = "select * from posts_really_big where id in (".implode(',',get_15_random_numbers()).")";
    $result = $db->executeSQL($sql);
    while ($row = mysql_fetch_array($result) )
    {
        //echo $row["thread_title"] . "<br><Br>";
    }
}
$time_end = microtime_float();
$time_taken = $time_taken + ($time_end - $time_start);
echo $time_taken;

function get_15_random_numbers()
{
    $numbers = array();
    for($i=1;$i<=15;$i++)
    {
        $numbers[] = mt_rand(1, 20000000);

    }
    return $numbers;
}
?>

Answer 1

MongoDB的神奇速度并不快。如果您存储相同的数据，以基本相同的方式组织，并以完全相同的方式访问它，那么您真的不应该期望您的结果大不相同。毕竟，MySQL和MongoDB都是GPL，所以如果Mongo有一些神奇的更好的IO代码，那么MySQL团队可以将它合并到他们的代码库中。

人们看到真实世界的MongoDB性能很大程度上是因为MongoDB允许您以不同的方式查询，这对您的工作负载更为明智。

例如，考虑一种以规范化方式持久保存有关复杂实体的大量信息的设计。这可以很容易地使用MySQL（或任何关系数据库）中的几十个表来以正常形式存储数据，需要许多索引来确保表之间的关系完整性。

现在考虑与文档存储相同的设计。如果所有这些相关表都从属于主表（并且它们通常是），那么您可以对数据建模，使整个实体存储在单个文档中。在MongoDB中，您可以将其作为单个文档存储在单个集合中。这就是MongoDB开始实现卓越性能的地方。

在MongoDB中，要检索整个实体，您必须执行：

对集合进行一次索引查找（假设实体是由id获取的）
检索一个数据库页面的内容（实际的二进制json文档）

所以b-tree查找和二进制页面读取。 Log（n）+ 1个IO。如果索引完全驻留在内存中，则为1 IO。

在具有20个表的MySQL中，您必须执行：

在根表上进行一次索引查询（同样，假设实体是由id获取的）
使用聚簇索引，我们可以假设根行的值在索引
实体的pk值的20多个范围查找（希望在索引上）
这些可能不是聚簇索引，因此一旦我们弄清楚适当的子行是什么，那么相同的20多个数据查找。

所以mysql的总数，即使假设所有索引都在内存中（由于它们的数量多20倍，因此更难）是大约20个范围查找。

这些范围查找可能包含随机IO - 不同的表肯定会驻留在磁盘上的不同位置，并且实体的同一表中相同范围内的不同行可能不是连续的（取决于实体的更新方式等）。

因此，对于这个示例，与MongoDB相比，最终的计数大约是 20次每个逻辑访问使用MySQL的IO。

这就是MongoDB如何在某些用例中提升性能。

Answer 2

你有并发性，即同时用户？如果你只是直接运行1000次查询，只有一个线程，几乎没有区别。这些引擎太容易了:)）

但我强烈建议您构建一个真正的负载测试会话，这意味着在同一时间使用JMeter等注入器与10,20或50个用户，这样您就可以真正看到差异（尝试将此代码嵌入到网页JMeter可以查询）。

我今天刚刚在一台服务器（以及一个简单的集合/表）上完成了它，结果非常有趣且令人惊讶（与MyISAM引擎和InnoDb引擎相比，MongoDb在写入和读取方面确实更快。） p>

这应该是你的测试的一部分：并发＆amp; MySQL引擎。然后，数据/架构设计＆amp;应用程序需求当然是超出响应时间的巨大需求。让我知道当你得到结果时，我也需要对此有所了解！

Answer 3

来源：https://github.com/webcaetano/mongo-mysql

10行

mysql insert: 1702ms
mysql select: 11ms

mongo insert: 47ms
mongo select: 12ms

100行

mysql insert: 8171ms
mysql select: 10ms

mongo insert: 167ms
mongo select: 60ms

1000行

mysql insert: 94813ms (1.58 minutes)
mysql select: 13ms

mongo insert: 1013ms
mongo select: 677ms

10.000行

mysql insert: 924695ms (15.41 minutes)
mysql select: 144ms

mongo insert: 9956ms (9.95 seconds)
mongo select: 4539ms (4.539 seconds)

Answer 4

man ,,,答案是你基本上是在测试PHP，而不是数据库。

无论是否评论出来，

都不要费心去迭代结果。那里有一大块时间。

   foreach ($cursor as $obj)
    {
        //echo $obj["thread_title"] . "<br><Br>";
    }

而另一块人正在花费大量的兰特数字。

function get_15_random_numbers()
{
    $numbers = array();
    for($i=1;$i<=15;$i++)
    {
        $numbers[] = mt_rand(1, 20000000) ;

    }
    return $numbers;
}

然后是一个主要的差异b / w内爆和。

最后发生了什么。看起来每次创建一个连接，因此它测试连接时间加上查询时间。

$m = new Mongo();

vs

$db = new AQLDatabase();

因此，对于剥离爵士乐的基础查询，你的速度提高101％可能会快1000％。

urghhh。

Answer 5

https://github.com/reoxey/benchmark

<强>基准

MySQL＆amp;的速度比较GOLANG1.6中的MongoDB＆amp; PHP5

用于基准测试的系统：DELL cpu i5第四代1.70Ghz * 4 ram 4GB GPU内存2GB

对INSERT，SELECT，UPDATE，DELETE执行不同行数的RDBMS与NoSQL的速度比较10,100,1000,10000,100000,1000000

用于执行的语言是：PHP5＆amp;谷歌最快的语言GO 1.6

<?php
$start_date1 = '2016-05-06 00:00:00';
$start_date2 = '2016-01-06 00:00:00';

$result1 = is_date_range_exceeds_3_months($start_date1);
$result2 = is_date_range_exceeds_3_months($start_date2);
//lets say 'now' is '2016-06-06 00:00:00'

//Expected result of $result1 = false
//Expected result of $result2 = true
?>

Answer 6

以下a little research使用MySQL与Mongo探讨了RDBMS与NoSQL，结论与@Sean Reilly的回应相符。简而言之，好处来自设计，而不是原始的速度差异。第35-36页的结论：

RDBMS与NoSQL：性能和扩展比较

该项目测试，分析和比较了性能和两种数据库类型的可伸缩性。完成的实验包括运行不同数量和类型的查询，比一些更复杂其他人，为了分析数据库如何扩大规模加载。在这种情况下，最重要的因素是使用的查询类型因为MongoDB可以更快地处理更复杂的查询，主要是因为它牺牲数据重复的简单模式意味着a NoSQL数据库可能包含大量数据重复。虽然可以使用直接从RDBMS迁移的模式消除了MongoDB底层数据表示的优势子文档允许使用较少的查询组合数据库作为表。尽管性能提升了当基准测试时，MongoDB在这些复杂的查询中超过了MySQL 类似于MongoDB复杂查询的MySQL查询建模使用嵌套的SELECT尽管数字较高，但MySQL的表现最佳两个连接的行为类似。最后一种查询基准测试，这是包含两个JOINS和a的复杂查询子查询显示了MongoDB由于其使用而在MySQL上的优势子文档。这种优势是以数据复制为代价的这会导致数据库大小的增加。如果有这样的疑问在应用程序中典型的是考虑NoSQL很重要数据库作为替代方案考虑到较大的存储和内存大小的成本数据库大小。

Answer 7

老实说，即使MongoDB速度较慢，MongoDB绝对会让我和你的编码更快。...无需担心表列，行或实体的愚蠢迁移……

使用MongoDB，您只需实例化一个类并保存！

Answer 8

在单个服务器上，MongoDb在读取和写入时不会比mysql MyISAM快，给定表/ doc 尺寸小1 GB到20 GB MonoDB在Multi-Node集群上的Parallel Reduce上会更快，而Mysql无法在水平上进行扩展。

MySQL vs MongoDB 1000读取

8 个答案: