Hướng dẫn is mongodb fast - mongodb có nhanh không

Theo trang web của MongoDB, MongoDB là cơ sở dữ liệu tài liệu với khả năng mở rộng và tính linh hoạt mà bạn muốn và với truy vấn và lập chỉ mục mà bạn cần.

Nội dung chính ShowShow

  • Ai nên đọc hướng dẫn này?
  • 1. Tại sao hiệu suất cao của MongoDB?
  • 2. Truy vấn MongoDB nhanh như thế nào?
  • 3. Làm thế nào tôi có thể làm cho MongoDB nhanh hơn?
  • 4. MongoDB cần bao nhiêu RAM?
  • 5. MongoDB có tốt cho dữ liệu lớn không?
  • Thực hành tốt nhất #1: Kiểm tra các mẫu truy vấn và hồ sơ
  • Thực hành tốt nhất #2: Xem xét mô hình và lập chỉ mục dữ liệu
  • Thực hành tốt nhất #3: Hãy thử nhúng và tham khảo
  • Thực hành tốt nhất #4: Xác định sử dụng bộ nhớ (dễ dàng hơn trong Atlas)
  • Thực hành tốt nhất #5: Giám sát sao chép và chia rẽ
  • Hãy nhớ rằng các thực tiễn tốt nhất không ngừng cải thiện
  • Nội dung liên quan:
  • Tại sao MongoDB nhanh hơn Oracle?
  • MongoDB có nhanh hơn SQL Server không?
  • MongoDB có nhanh cho dữ liệu lớn không?
  • MongoDB có nhanh hơn Oracle không?

Hãy thử tho hiểu điều này thực sự có nghĩa là gì. Vì vậy, như chúng ta đã biết MongoDB là một dựa trên tài liệu để nó lưu trữ dữ liệu trong các tài liệu là các cấu trúc dữ liệu được ghép nối giá trị trường như JSON. Vì vậy, một lần nữa, nó lưu trữ dữ liệu trong các tài liệu này thay vì các hàng trong một bảng như trong cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Do đó, nó là cơ sở dữ liệu NoQuery và không phải là một cơ sở quan hệ.

Ngoài ra, MongoDB có khả năng mở rộng tích hợp, giúp phân phối dữ liệu rất dễ dàng trên nhiều máy khi ứng dụng của bạn ngày càng có nhiều người dùng và bắt đầu tạo ra một tấn dữ liệu. Vì vậy, bất cứ điều gì bạn làm, MongoDB sẽ làm cho nó rất dễ dàng để bạn phát triển.

Một đặc điểm lớn khác của MongoDB là sự linh hoạt tuyệt vời của nó. Không cần phải xác định lược đồ dữ liệu tài liệu trước khi điền vào dữ liệu, có nghĩa là mỗi tài liệu có thể có một số và loại trường khác nhau. Và chúng ta cũng có thể thay đổi các lĩnh vực này mọi lúc. Tất cả điều này thực sự phù hợp với một số tình huống kinh doanh trong thế giới thực, do đó nó có thể trở nên khá hữu ích.

MongoDB cũng là một hệ thống cơ sở dữ liệu rất hiệu quả, nhờ các tính năng như mô hình dữ liệu nhúng, lập chỉ mục, thu nhỏ, các tài liệu linh hoạt mà bạn biết tôi tin, trùng lặp bản địa và nhiều hơn nữa. Và nó là một cơ sở dữ liệu miễn phí và nguồn mở, được xuất bản theo giấy phép SSPL.

Tóm lại, chúng ta có thể nói rằng MongoDB là một hệ thống cơ sở dữ liệu tuyệt vời để xây dựng nhiều loại ứng dụng web hiện đại, có thể mở rộng và linh hoạt. Trên thực tế, Mongo có lẽ là cơ sở dữ liệu được sử dụng nhiều nhất với Node JS.

Bây giờ chúng ta hãy biết sâu hơn một chút về các tài liệu này khi xem xét một ví dụ về bài đăng trên blog, đây là cách chính xác dữ liệu đó có thể trông giống như một hàng trong cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL hoặc thậm chí trong bảng tính Excel.

Hướng dẫn is mongodb fast - mongodb có nhanh không

MongoDB sử dụng định dạng dữ liệu tương tự như JSON để lưu trữ dữ liệu có tên BSON. Về cơ bản, nó trông giống như JSON, nhưng nó được đánh máy, có nghĩa là tất cả các giá trị sẽ có loại dữ liệu như chuỗi, boolean, ngày và đối tượng (như đối tượng giáo viên, đối tượng kép) và hơn thế nữa. Vì vậy, điều này có nghĩa là tất cả các tài liệu MongoDB sẽ thực sự được gõ, khác với JSON.

Bây giờ giống như JSON, các tài liệu BSON này cũng sẽ có các trường và dữ liệu được lưu trữ trong các cặp giá trị khóa. Mặt khác, trong cơ sở dữ liệu quan hệ, mỗi trường được gọi là cột và cơ sở dữ liệu sắp xếp dữ liệu trong các cấu trúc bảng trong khi dữ liệu JSON của chúng tôi linh hoạt hơn rất nhiều.

Lấy ví dụ trường thẻ trong hình trên, nơi chúng ta thực sự có một mảng, vì vậy về cơ bản chúng ta có nhiều giá trị cho một trường, nhưng trong cơ sở dữ liệu quan hệ, điều đó không thực sự được phép, chúng ta không thể có nhiều giá trị trong một trường. Vì vậy, chúng tôi thực sự sẽ phải tìm cách giải quyết cho điều này trong một cơ sở dữ liệu quan hệ, sau đó có thể liên quan đến nhiều công việc hơn và thậm chí biến chứng tổng thể hơn.

Bây giờ một tính năng cực kỳ quan trọng khác trong MongoDB là khái niệm về các tài liệu nhúng, đây là một cái gì đó không có trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Vì vậy, trong trường bình luận của chúng tôi ở đây, chúng tôi có một mảng chứa ba đối tượng, một cho mỗi tài liệu. Vì vậy, chỉ cần tưởng tượng chúng tôi có một bộ sưu tập bình luận có chứa một loạt các tài liệu bình luận, mỗi người trong số họ thực sự có thể trông giống hệt như thế này, vì vậy với một tác giả và với văn bản bình luận, nhưng thay vì làm điều đó, chúng tôi đưa những bình luận này ngay vào blog đó Tài liệu bài đăng, vì vậy, nói cách khác, chúng tôi đã nhúng các tài liệu nhận xét ngay vào tài liệu bài đăng, đây là quá trình nhúng hoặc khử chính thức hóa, về cơ bản bao gồm một số dữ liệu liên quan tất cả vào một tài liệu duy nhất.

Trong ví dụ trên, các nhận xét có liên quan đến bài đăng và hệ điều hành, chúng được đưa vào cùng một tài liệu làm cho cơ sở dữ liệu hoạt động nhiều hơn trong một số tình huống bởi vì cách này có thể dễ dàng đọc tất cả dữ liệu mà chúng ta cần cùng một lúc.

Bây giờ ngược lại với việc nhúng hoặc khử chính thức hóa là bình thường hóa và đó là cách dữ liệu luôn được mô hình hóa trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong trường hợp ví dụ trên, không thể nhúng dữ liệu vào một hệ thống quan hệ, giải pháp là tạo một bảng hoàn toàn mới cho các bình luận và sau đó tham gia các bảng bằng cách tham khảo trường ID của bảng bình luận.

Hai điều về tài liệu BSON bạn cần biết:

Đầu tiên, kích thước tối đa cho mỗi tài liệu hiện là 16 MB

Thứ hai, mỗi tài liệu chứa một ID duy nhất, hoạt động như một khóa chính của tài liệu đó, nó được tạo tự động với kiểu dữ liệu ID đối tượng mỗi khi có một tài liệu mới, bạn không phải lo lắng về nó.

MongoDB là cơ sở dữ liệu tài liệu NoQuery Premier cho các nhà phát triển hiện đại làm việc trên các ứng dụng hiệu suất cao. Với các tài liệu giống JSON, MongoDB đáng chú ý là tỷ lệ ngang và cân bằng tải trọng, cung cấp cho các nhà phát triển một sự cân bằng tuyệt vời về khả năng tùy biến và mở rộng.

Nhưng giống như bất kỳ công cụ hiệu suất cao nào, MongoDB thực hiện tốt nhất trong tay của một chuyên gia, người biết những gì họ làm. Các vấn đề về hiệu suất có thể chỉ ra rằng cơ sở dữ liệu không hoạt động chăm chỉ nhất có thể và các tối ưu hóa cụ thể có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn.

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ tập trung vào cách đạt được hiệu suất ở quy mô bằng MongoDB bằng cách xem:

  • Các mẫu truy vấn và hồ sơ
  • Mô hình hóa và lập chỉ mục dữ liệu
  • Nhúng và tham khảo
  • Bộ nhớ kích thước
  • Sao chép và chia rẽ

Xin lưu ý rằng các thực tiễn tốt nhất mà chúng tôi sẽ đề cập không đầy đủ (điều đó sẽ đòi hỏi một bài viết dài hơn nhiều).

Ai nên đọc hướng dẫn này?

Mặc dù bất kỳ ai quan tâm đến các nền tảng cơ sở dữ liệu tài liệu đều có thể học được điều gì đó từ bài đăng này, nhưng bạn có thể thấy thông tin này đặc biệt hữu ích nếu bạn:

  • Bắt đầu dự án đầu tiên của bạn với tư cách là một nhà phát triển MongoDB dày dạn.

  • Chạy MongoDB trên Atlas, dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây toàn cầu được quản lý đầy đủ

  • Quản lý MongoDB bản thân


Nếu bạn chỉ có một vài phút rảnh rỗi, Câu hỏi thường gặp về hiệu suất nhanh này có thể hữu ích:

1. Tại sao hiệu suất cao của MongoDB?

Các truy vấn ad hoc, lập chỉ mục và tổng hợp thời gian thực cung cấp các cách mạnh mẽ để truy cập dữ liệu. MongoDB là cơ sở dữ liệu phân tán theo mặc định, cho phép khả năng mở rộng theo chiều ngang mở rộng mà không có bất kỳ thay đổi nào đối với logic ứng dụng.


2. Truy vấn MongoDB nhanh như thế nào?

Khá thật nhanh. Các truy vấn khóa hoặc chỉ mục chính sẽ chỉ mất vài mili giây. Truy vấn không có chỉ mục phụ thuộc vào kích thước thu thập và thông số kỹ thuật của máy, v.v.


3. Làm thế nào tôi có thể làm cho MongoDB nhanh hơn?

Nó phụ thuộc vào những gì bạn đang làm và aren đã làm. Hãy thử thêm các chỉ số. Don lồng làm tham gia (nhúng là thích hợp hơn). Nâng cấp thông số kỹ thuật máy của bạn. Và, nếu bạn thiên đường, chắc chắn hãy thử chia nhỏ cho tỷ lệ ngang.


4. MongoDB cần bao nhiêu RAM?

MongoDB cần đủ RAM để giữ bộ làm việc của bạn trong bộ nhớ. Tất nhiên, câu trả lời chính xác phụ thuộc vào kích thước dữ liệu của bạn và khối lượng công việc của bạn. Bạn có thể sử dụng Atlas MongoDB để tự động chia tỷ lệ.


5. MongoDB có tốt cho dữ liệu lớn không?

Vâng, nó chắc chắn là. MongoDB là tuyệt vời cho các bộ dữ liệu lớn. MongoDB Atlas có thể xử lý các truy vấn được liên kết trên toàn bộ lưu trữ đối tượng (ví dụ: Amazon S3) và lưu trữ tài liệu.



Không có gì khó chịu, hãy để Lừa vượt qua 5 thực tiễn tốt nhất để có được hiệu suất cao nhất từ ​​cơ sở dữ liệu MongoDB của bạn.


Thực hành tốt nhất #1: Kiểm tra các mẫu truy vấn và hồ sơ

Hầu hết các nhà phát triển sẽ đồng ý rằng bước đầu tiên trong việc tối ưu hóa hiệu suất là hiểu các mẫu truy vấn thực tế và mong đợi. Khi bạn biết các mẫu truy vấn ứng dụng của bạn như mặt sau của bàn tay, bạn có thể thiết kế mô hình dữ liệu của mình và chọn các chỉ số phù hợp cho phù hợp.

Với MongoDB, các nhà phát triển có quyền truy cập vào một số công cụ mạnh mẽ có thể giúp họ cải thiện đáng kể hiệu suất, nhưng điều đó không có nghĩa là các mẫu và hồ sơ truy vấn cũng có thể bị bỏ qua.

Ví dụ: một cách dễ dàng để tăng cường hiệu suất là chỉ bằng cách phân tích các mẫu truy vấn của bạn và xác định nơi bạn có thể nhúng dữ liệu thay vì thực hiện các ứng dụng hoặc tham gia cơ sở dữ liệu.

Các cách khác để cải thiện hiệu suất MongoDB sau khi xác định các mẫu truy vấn chính của bạn bao gồm:

  • Lưu trữ kết quả của các truy vấn phụ thường xuyên trên các tài liệu để giảm tải đọc

  • Đảm bảo rằng bạn có các chỉ số trên bất kỳ lĩnh vực nào bạn thường xuyên truy vấn

  • Nhìn vào nhật ký của bạn để xác định các truy vấn chậm, sau đó kiểm tra các chỉ số của bạn

Thực hành tốt nhất #2: Xem xét mô hình và lập chỉ mục dữ liệu

MongoDB được ghi nhận cho lược đồ linh hoạt của nó, nhưng điều này không có nghĩa là bạn có thể bỏ qua các thực tiễn tốt nhất của thiết kế lược đồ. Bạn nên luôn luôn tìm ra lược đồ của mình khi bắt đầu một dự án để bạn giành chiến thắng phải trả lại mọi thứ sau này. Điều này áp dụng 100% cho các mô hình dữ liệu của bạn.

Trong khi thiết kế mô hình dữ liệu của bạn, bạn phải quyết định cách mô hình hóa mối quan hệ giữa dữ liệu. Thay vào đó, quyết định khi nhúng tài liệu hoặc tạo tham chiếu giữa các tài liệu riêng biệt trong các bộ sưu tập khác nhau, ví dụ, là một sự xem xét cụ thể của ứng dụng.

Một lợi thế lớn của các tài liệu JSON là chúng cho phép các nhà phát triển mô hình hóa dữ liệu tuy nhiên ứng dụng yêu cầu. Các mảng làm tổ và phụ cho phép bạn mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa dữ liệu bằng các tài liệu văn bản đơn giản.

Nhưng sử dụng MongoDB, bạn cũng có thể mô hình hóa:

  • cấu trúc phẳng, bảng và cột

  • Các cặp giá trị khóa đơn giản

  • Dữ liệu không gian địa lý

  • dữ liệu chuỗi thời gian

  • Các nút và cạnh của cấu trúc dữ liệu đồ thị được kết nối, v.v.

Mô hình dữ liệu là một chủ đề rộng lớn và rộng lớn mà bạn có thể dành nhiều tháng để học. Nếu bạn đã trú ẩn, đây là một vài tài nguyên có thể giúp ích:

  1. Tài liệu MongoDB bao gồm một phần tuyệt vời về mô hình dữ liệu, bắt đầu từ việc lên kế hoạch cho mô hình dữ liệu tài liệu của bạn và đi sâu vào chi tiết về các chi tiết cụ thể như nhúng và tham chiếu.

  2. Đại học MongoDB cung cấp một khóa đào tạo miễn phí về mô hình dữ liệu. Đây là một cách tuyệt vời để người mới bắt đầu bắt đầu với các mô hình dữ liệu thiết kế lược đồ và tài liệu.

Thực hành tốt nhất #3: Hãy thử nhúng và tham khảo

Một phần mở rộng tự nhiên của mô hình dữ liệu, nhúng cho phép bạn tránh các tham gia ứng dụng, giúp giảm thiểu các truy vấn và cập nhật.

Đáng chú ý, dữ liệu có mối quan hệ 1: 1 nên được nhúng trong một tài liệu. Dữ liệu với 1: Nhiều mối quan hệ trong đó các đối tượng "nhiều" xuất hiện hoặc được xem cùng với các tài liệu cha mẹ của họ cũng là những ứng cử viên tuyệt vời để nhúng. Bởi vì các loại dữ liệu này luôn được truy cập cùng nhau, việc lưu trữ chúng trong cùng một tài liệu chỉ có ý nghĩa.

Nhúng thường cung cấp hiệu suất tốt hơn cho các hoạt động đọc do loại địa phương dữ liệu này. Các mô hình dữ liệu được nhúng cũng cho phép các nhà phát triển cập nhật dữ liệu liên quan trong một hoạt động ghi duy nhất vì ghi tài liệu duy nhất là giao dịch.

Tuy nhiên, không phải tất cả 1: 1 và 1: Nhiều mối quan hệ là ứng cử viên tốt để nhúng vào một tài liệu. Đó là nơi mà việc tham khảo giữa các tài liệu trong các bộ sưu tập khác nhau xuất hiện.

Tham khảo có ý nghĩa hơn nhiều khi mô hình hóa nhiều: nhiều mối quan hệ. Tuy nhiên, bất cứ khi nào tham chiếu, ứng dụng của bạn phải phát hành truy vấn tiếp theo để giải quyết mọi tài liệu tham khảo. Điều này, đến lượt nó, đòi hỏi nhiều chuyến đi vòng hơn đến máy chủ.

Bạn nên xem xét việc tham khảo khi:

  • Một tài liệu thường được truy cập nhưng chứa dữ liệu hiếm khi được sử dụng. Việc nhúng sẽ chỉ tăng các yêu cầu trong bộ nhớ, vì vậy việc tham khảo có thể có ý nghĩa hơn.

  • Một phần của tài liệu thường được cập nhật và tiếp tục dài hơn, trong khi phần còn lại của tài liệu tương đối tĩnh.

  • Kích thước tài liệu vượt quá giới hạn tài liệu 16MB MongoDB. Điều này có thể xảy ra khi mô hình hóa nhiều: 1 mối quan hệ, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm: sản phẩm chẳng hạn.

Thực hành tốt nhất #4: Xác định sử dụng bộ nhớ (dễ dàng hơn trong Atlas)

Như với hầu hết các cơ sở dữ liệu, MongoDB thực hiện tốt nhất khi bộ ứng dụng làm việc (ví dụ: các chỉ số và dữ liệu được truy cập thường xuyên) phù hợp với bộ nhớ mà không gặp vấn đề gì. Trong khi các yếu tố khác đóng một phần trong hiệu suất, kích thước RAM rõ ràng là sự cân nhắc quan trọng nhất để kích thước.

Khi một ứng dụng làm việc tập hợp phù hợp với RAM, hãy đọc hoạt động từ đĩa phải thấp. Nhưng nếu bộ công việc của bạn vượt quá RAM của kích thước hoặc máy chủ thể hiện, hoạt động đọc sẽ bắt đầu tăng lên. Nếu bạn nhận thấy điều này xảy ra, bạn có thể giải quyết vấn đề bằng cách chuyển sang một trường hợp lớn hơn với nhiều bộ nhớ hơn.

Hoặc bạn có thể phân vùng (shard) cơ sở dữ liệu của bạn trên nhiều máy chủ (nhiều hơn về điều này sau).

Định cỡ đúng bộ làm việc của bạn là rất quan trọng cho dù bạn đang chạy Atlas MongoDB hay tự mình quản lý MongoDB. Nếu bạn sử dụng Atlas, hãy nhớ luôn luôn xem lại tài liệu Lựa chọn Atlas và Lựa chọn ATLAS của mình để tính toán đúng kích thước của bộ làm việc của bạn.

Nó có giá trị chỉ ra rằng trong Atlas MongoDB, bộ nhớ mở rộng được tự động hóa và đơn giản. Ví dụ, bạn có thể chọn tham gia vào phân chia tự động cấp cụm cụm, điều này tự động điều chỉnh dung lượng tính toán để đáp ứng với các thay đổi thời gian thực trong nhu cầu ứng dụng.

Thực hành tốt nhất #5: Giám sát sao chép và chia rẽ

Không có cuộc thảo luận nào về hiệu suất tăng hoặc tỷ lệ ngang hoàn tất mà không đề cập đến việc sao chép, điều này làm tăng tính khả dụng của dữ liệu thông qua tỷ lệ ngang. Sao chép có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn và cũng cung cấp dự phòng, cung cấp nhiều bảo mật hơn.

Trong MongoDB, bản sao được thực hiện thông qua các bộ bản sao cho phép các nhà phát triển sao chép dữ liệu từ một máy chủ chính hoặc nút trên nhiều thứ hai. Điều này cho phép ứng dụng của bạn chạy một số truy vấn trên các thứ hai thay vì chính, tránh tranh chấp và dẫn đến cân bằng tải được cải thiện.

Bộ bản sao cung cấp một số lợi thế cho các nhà phát triển MongoDB:

  • Dự phòng và tính khả dụng của dữ liệu: Sao chép có thể rất hữu ích trong trường hợp các sự kiện thảm khốc như lỗi phần cứng hoặc sự cố máy chủ. Nếu một nút chính không thành công, quá trình bầu cử sẽ tự động bầu một nút chính mới khỏi các nút phụ còn lại. Replication can be very helpful in case of disastrous events like hardware failures or server crashes. Should a primary node fail, an election process will automatically elect a new primary node from the remaining secondary nodes. Replication can be very helpful in case of disastrous events like hardware failures or server crashes. Should a primary node fail, an election process will automatically elect a new primary node from the remaining secondary nodes.

  • Chia sẻ tải: Bộ bản sao cung cấp khả năng mở rộng tốt hơn cho các ứng dụng của bạn. Ví dụ, các nhà phát triển có thể định cấu hình các ứng dụng của họ để đọc từ nhiều máy chủ để giúp cân bằng tải giữa các bộ bản sao. Replica sets offer better scalability for your applications. As an example, developers can configure their applications to read from multiple servers to help with load balancing among replica sets. Replica sets offer better scalability for your applications. As an example, developers can configure their applications to read from multiple servers to help with load balancing among replica sets.

  • Địa phương dữ liệu: Về hiệu suất, sao chép cũng cải thiện độ trễ để sử dụng đọc. Nếu bạn có cùng một dữ liệu trải ra trên nhiều máy chủ, dữ liệu đó có thể được truy cập tại vị trí gần nhất với người dùng cuối. In terms of performance, replication also improves latency for read usage. If you have the same data spread out across multiple servers, that data can be accessed at the location closest to the end user. In terms of performance, replication also improves latency for read usage. If you have the same data spread out across multiple servers, that data can be accessed at the location closest to the end user.

Các cụm Sharded trong MongoDB là một cách khác để có khả năng cải thiện hiệu suất. Giống như sao chép, Sharding là một cách để phân phối các bộ dữ liệu lớn trên nhiều máy chủ. Sử dụng những gì mà gọi là Khóa Shard, các nhà phát triển có thể sao chép các đoạn dữ liệu (hoặc Shards Shards) trên nhiều máy chủ. Các máy chủ này làm việc cùng nhau để sử dụng tất cả các dữ liệu.

Sharding đi kèm với một số lợi thế, bao gồm tỷ lệ ngang cho đọc/ghi cũng như tăng dung lượng lưu trữ và tính khả dụng cao hơn.

Hãy nhớ rằng các thực tiễn tốt nhất không ngừng cải thiện

Một lần nữa, đây là một danh sách không hiểu được các thực tiễn tốt nhất hiệu suất hàng đầu cho MongoDB. Như bất kỳ nhà phát triển cơ sở dữ liệu có kinh nghiệm nào cũng sẽ nói với bạn, có hàng ngàn và một điều bạn có thể làm để cải thiện hiệu suất và tất cả đều phụ thuộc vào ứng dụng chính xác của bạn.

Quan trọng hơn, luôn luôn nhớ rằng mô hình dữ liệu phù hợp, lập chỉ mục, nhúng và tham chiếu là những cân nhắc cơ bản. Giả sử bạn biết rõ các mẫu truy vấn của ứng dụng của mình, bạn sẽ thấy rằng bạn có thể có được hiệu suất vững chắc và rất nhiều dặm ngoài tính chất phân tán và nhân rộng của MongoDB.

Nếu tất cả những người khác thất bại ... chúng ta đã đề cập rằng MongoDB Atlas cũng có một cố vấn hiệu suất tích hợp? Nó có thể làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn rất nhiều nếu bạn không chắc chắn bắt đầu từ đâu.

Nội dung liên quan:

  • Hiệu suất thực tiễn tốt nhất Blog loạt: Mô hình dữ liệu MongoDB và kích thước bộ nhớ
  • Cách tạo cơ sở dữ liệu trong MongoDB
  • Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu: Cơ bản MongoDB
  • Tài liệu nhúng trong MongoDB
  • Ví dụ về việc sử dụng MongoDB

Tại sao MongoDB nhanh hơn Oracle?

Không giống như Oracle và các cơ sở dữ liệu quan hệ khác, MongoDB được xây dựng trên một kiến trúc hệ thống phân tán, thay vì thiết kế nút đơn nguyên, nguyên khối.Do đó, MongoDB cung cấp quy mô ngoài hộp và bản địa hóa dữ liệu với Sharding tự động và các bộ bản sao để duy trì tính khả dụng luôn luôn.MongoDB is built on a distributed systems architecture, rather than a monolithic, single node design. As a result, MongoDB offers out-of-the-box scale-out and data localization with automatic sharding, and replica sets to maintain always-on availability.MongoDB is built on a distributed systems architecture, rather than a monolithic, single node design. As a result, MongoDB offers out-of-the-box scale-out and data localization with automatic sharding, and replica sets to maintain always-on availability.

MongoDB có nhanh hơn SQL Server không?

MongoDB nhanh hơn và có thể mở rộng hơn so với máy chủ SQL.MongoDB không hỗ trợ các giao dịch tham gia và toàn cầu nhưng SQL Server hỗ trợ nó.MongoDB hỗ trợ một lượng lớn dữ liệu nhưng MS SQL Server thì không.. MongoDB doesn't support JOIN and Global transactions but the SQL server supports it. MongoDB supports a big amount of data but the MS SQL server doesn't.. MongoDB doesn't support JOIN and Global transactions but the SQL server supports it. MongoDB supports a big amount of data but the MS SQL server doesn't.

MongoDB có nhanh cho dữ liệu lớn không?

MongoDB là một trong những hệ thống có thể tin tưởng vào việc đạt được các yếu tố này.Dữ liệu lớn đề cập đến dữ liệu lớn thay đổi nhanh, có thể được truy cập nhanh chóng và có sẵn rất nhiều để giải quyết các nhu cầu hiệu quả.Big Data refers to massive data that is fast-changing, can be quickly accessed and highly available for addressing needs efficiently.Big Data refers to massive data that is fast-changing, can be quickly accessed and highly available for addressing needs efficiently.

MongoDB có nhanh hơn Oracle không?

Lợi ích của việc sử dụng hiệu suất của MongoDB MongoDB tốt hơn Oracle, và nó thậm chí có thể nhanh hơn nếu bị chia cắt đúng cách.MongoDB's performance is better than Oracle, and it could be even faster if sharded the right way.MongoDB's performance is better than Oracle, and it could be even faster if sharded the right way.