MySQL 与 MongoDB：二者有何区别？

SQL 是“结构化查询语言”（Structured Query Language）的缩写。MySQL 数据库于 1995 年开发完成，现已成为默认的数据库结构，并因此得到广泛应用。

二十多年来，结构化查询语言一直是开发关系数据库管理系统（RDBMS）的主要设计模型，用于数据的维护与存储。

该语言的构造方式使得任何类型的数据都能轻松实现输入、分类、搜索与检索。从大数据企业数据库到本地企业网站等小型站点，MySQL 以标准化的数据库设计，为数据查询、存储以及数据安全提供支持。

“MySQL”中的“My”并非如许多人误解的那样是一个代词，它其实是其开发者之一女儿名字的简写。这一无处不在的数据库系统最初由瑞典开发者们创造，至今他们仍在数据库领域发挥着重要影响。然而，该数据库目前由甲骨文公司所有。随后，竞争对手们也纷纷对这一关系型数据库语言进行了适配，例如微软的 MS SQL 数据库服务器以及 PostgreSQL。

成立于 2007 年的 MongoDB 公司则开创了数据库设计的新路径。MongoDB 开创了一种存储“海量”数据的全新方式，以满足可扩展用例的迫切需求——其名称中的 “Mongo” 正是英文单词 “humongous”（意为“极其庞大”）的缩写。随着数字服务与网站规模的持续扩张，支撑业务增长所需的巨量数据对数据库管理的灵活性及功能提出了更高要求。其设计正是为了满足对敏捷且信息承载量大的数据库性能需求，其中以 MongoDB 文档形式存储数据的架构，更是整个设计理念的基石。

MongoDB 为电子商务和内容服务网站提供服务，这些网站受益于其灵活性和可扩展性。企业使用 MongoDB 数据库作为高性能解决方案，能够更快地更新数据结构和信息。

要理解二者的独特差异，不妨先从共同点入手，再探究其数据库模式的分歧。

相似之处

这两个系统存在很多相似之处。核心层面，它们均属于数据库管理系统，是所有数字站点或空间的基础信息网络，作为 Web 应用的基石将数据存储于计算机系统或网络中。

通过驱动程序（或接口），MySQL 与 MongoDB 共同支持下列编程语言：

• Java
• Python
• Node.js（支持 JavaScript）
• 服务器端 PHP（或超文本预处理器）

Web 应用程序需要数据库服务作为数据基础才能稳定运行。例如，MongoDB 与 MySQL 均能支持企业分布式部署、修改和运行云原生应用。

此外，这两个系统的开发者最初都将它们创建为开源数据库，其代码可供任何人免费使用和分发。

概括而言，虽然二者本质上都属于开源数据库管理系统，但相似之处仅止于此。两者的主要区别在于各自的设计方式。

差异

MongoDB 是一种基于文档的非关系型数据库管理系统，也被称为面向对象的系统。它的设计初衷是取代 MySQL 结构，提供更便捷的数据处理方式。

另一方面，MySQL 是一个基于表格的系统（或称开源关系型数据库）。其表格设计是用于搜索的数据查询结构，因此被视为 SQL 数据库。同时，数据可以相对于另一个数据点或数据集进行搜索和访问。

随着数据管理和数据量需求的增长，企业开始认为 MySQL 是一种更为僵化的架构，在重构数据结构时不够灵活。这种看法主要源于其基于表格的设计模式仅支持网站和应用执行有限的多元查询。

如果认为其中一个系统在性能和响应能力上远超另一个，那将是一种误解。MongoDB 和 MySQL 都运行迅速，并且都是功能强大的数据库管理系统。

MySQL 是一个旧版系统

MySQL 使用 SQL 进行设计，并基于 B-tree 表结构构建，这意味着该结构内的对数交互使得服务器引擎能够快速扫描和搜索数据集以查找相关数据。

MySQL 有两个主要组件：一种存储引擎和用于处理数据的语言。存储引擎负责数据的创建、检索、发送和存储，而语言则用于访问数据。

在过去十年中，MySQL 主要运行在非事务性存储基础之上，这意味着数据被定义并与其他数据分离，从而更易于定位更新。当前，该系统采用了事务性存储引擎，但也支持许多其他类型的存储格式，例如 CSV（逗号分隔值文件）或 gzip（基于压缩的引擎格式）。

MySQL 同样基于节点，因此树形结构加速了数据搜索，创造了高效的搜索、索引和查询体验。MySQL 利用此结构将数据存储在字段或数据集中，这些数据与其他数据相关联。

例如，公司目录可以作为个人信息的数据库字段存在，而该数据库字段可能包含部门信息。用数据术语来说，这些也被识别为值对或“键值对”。两个数据集都指向部门作为关键属性，而数据库字段中的元素则进一步定义该部门，例如其职能、员工和其他相关属性。当在 MySQL 数据库中构建时，这些就是关联数据。

此外，您几乎可以在任何操作系统上运行 MySQL，从 Windows 到 Linux 和 MacOS——尽管从历史经验来看，用户普遍认为 Linux 是最佳选择。

MongoDB 是一个 NoSQL 系统

MongoDB 被称为 NoSQL 数据库或非关系型系统。它基于文档作为搜索的数据单元，因此是一个面向对象的系统。它使用二进制 JSON 语言编写和运作；同时，它也使用 MongoDB 查询语言，许多人认为这是一种通用、更轻量或更灵活的工作结构。此外，MongoDB 采用 BSON——这是一种类似于 JSON 的文档，经过二进制编码后通常会成为更小的文件。许多开发者发现这些文档更易于操作，从而使得数据管理更快。

与 MySQL 类似，MongoDB 支持多种存储引擎类型。但正是其结构使其与众不同，并被许多组织视为选择此类数据库系统的理由。其结构采用动态的 "模式" 设计，这种信息组织方式使其兼具灵活性与高速性。

MongoDB 对结构化与非结构化数据都特别有用。结构化数据处理直接明了——书面内容即是一个例子；非结构化数据的存储和组织则更为困难。随着此类数据在大数据领域日益普及，富媒体或面部识别数据仅是 MongoDB 着力更好地管理的其中几种类型。

MySQL 是企业级且跨平台和网络功能强大的数据库。它是该领域的领导者，并持续创造和发布可比的数据库选项，例如融合了 NoSQL 数据库管理能力的升级版本。因其上市时间长和可移植性，它也被广泛认为与更多系统兼容。因此，它同样被视为一个可扩展的解决方案。

由于其集成了 API、服务器、编程和管理工具及选项，MySQL 被认为具有高度的可访问性（链接位于 ibm.com 外部），并且通常可以无停机运行。

最后，它内置数据认证机制，提供安全套接层 (SSL) 安全保护。该安全层使敏感数据在传输过程中得到更好保护。

此外，它具有易于修改的字段特性，使用户能够避免因组织或数据需求变更而进行大规模重构或重新校准。

文档数据模型还为企业存储、访问、索引和组合任何类型的数据提供了更成熟的体验，同时适用于代码友好型和原生数据模型。因此，为实现更高的持久性和更轻松的扩展，无需进行转换映射。

MySQL 非常适合以下用例：

• 高流量站点，例如电子商务或社交网站
• 需要高安全协议的站点，例如政府机构和合规要求严格的行业

MongoDB 最适合以下用例：

• 寻求升级大数据能力的传统企业
• 内容管理系统 (CMS)
• 高查询量的站点和应用程序，例如分析类应用程序

IBM 目前在其平台上支持开源数据库 MySQL，用户可选择将其部署于 IBM Cloud Kubernetes Service 或 VMWare vCenter server。

了解更多关于 IBM 和IBM Cloud Databases for MongoDB 的信息。IBM 现提供对当前 MongoDB 功能的开发者支持，以便在安全环境中更轻松地自动化耗时的数据库管理任务。