MySQL和MongoDB設計實例對比

　　MySQL是關系型數據庫中的明星，MongoDB是文檔型數據庫中的翹楚。下面通過一個設計實例對比一下二者：假設我們正在維護一個手機產品庫，里面除了包含手機的名稱，品牌等基本信息，還包含了待機時間，外觀設計等參數信息，應該如何存取數據呢?

　　如果使用MySQL的話，應該如何存取數據呢?

　　如果使用MySQL話，手機的基本信息單獨是一個表，另外由于不同手機的參數信息差異很大，所以還需要一個參數表來單獨保存。

　　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', '摩托羅拉'),

　　(2, 'E7' , '諾基亞');

　　INSERT INTO `mobile_params` (`id`, `mobile_id`, `name`, `value`) VALUES

　　(1, 1, '待機時間', '200'),

　　(2, 1, '外觀設計', '直板'),

　　(3, 2, '待機時間', '500'),

　　(4, 2, '外觀設計', '滑蓋');

　　注：為了演示方便，沒有嚴格遵守關系型數據庫的范式設計。

　　如果想查詢待機時間大于100小時，并且外觀設計是直板的手機，需要按照如下方式查詢：

　　SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '待機時間' AND value > 100;

　　SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '外觀設計' AND value = '直板';

　　注：參數表為了方便，把數值和字符串統一保存成字符串，實際使用時，MySQL允許在字符串類型的字段上進行數值類型的查詢，只是需要進行類型轉換，多少會影響一點性能。

　　兩條SQL的結果取交集得到想要的MOBILE_ID，再到mobiles表查詢即可：

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

　　如果使用MongoDB的話，應該如何存取數據呢?

　　如果使用MongoDB的話，雖然理論上可以采用和MySQL一樣的設計方案，但那樣的話就顯得無趣了，沒有發揮出MongoDB作為文檔型數據庫的優點，實際上使用MongoDB的話，和MySQL相比，形象一點來說，可以合二為一：

　　db.getCollection("mobiles").ensureIndex({

　　"params.name": 1,

　　"params.value": 1

　　});

　　db.getCollection("mobiles").insert({

　　"_id": 1,

　　"name": "ME525",

　　"brand": "摩托羅拉",

　　"params": [

　　{"name": "待機時間", "value": 200},

　　{"name": "外觀設計", "value": "直板"}

　　]

　　});

　　db.getCollection("mobiles").insert({

　　"_id": 2,

　　"name": "E7",

　　"brand": "諾基亞",

　　"params": [

　　{"name": "待機時間", "value": 500},

　　{"name": "外觀設計", "value": "滑蓋"}

　　]

　　});

　　如果想查詢待機時間大于100小時，并且外觀設計是直板的手機，需要按照如下方式查詢：

　　db.getCollection("mobiles").find({

　　"params": {

　　$all: [

　　{$elemMatch: {"name": "待機時間", "value": {$gt: 100}}},

　　{$elemMatch: {"name": "外觀設計", "value": "直板"}}

　　]

　　}

　　});

　　注：查詢中用到的$all，$elemMatch等高級用法的詳細介紹請參考官方文檔中相關說明。

　　MySQL需要多個表，多次查詢才能搞定的問題，MongoDB只需要一個表，一次查詢就能搞定，對比完成，相對MySQL而言，MongoDB顯得更勝一籌，至少本例如此

原文轉自：http://blogread.cn/it/article/3772