MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。
以我们公司项目为例，在早期的项目中，都在使用关系型数据库，用过SQLServer,Oracle,DB2,后来全部转向Mysql,原因很简单：Mysql在性能不错的情况下，有着开源优势。Mysql的事务性与高性能是我们主要考虑的。后来，由于项目要用到用户系统，即会有大量的用户数据进行交互－－海量存储，Mysql的读写速度会有一点瓶颈，于是我们就想到了最近发展很强势的Nosql。在Nosql早期的memcache的发展下，又出现了很多非关系型数据库，比如redis,mongodb。经过一段时间的测试，redis与mongodb的读写速度确实比Mysql有着很明显的优势。mongodb的写入速度大约2.5W/次每秒。
mongodb以BSON结构（二进制）进行存储，对海量数据存储有着很明显的优势。下面是Mongodb与Mysql的操作命令的对比。
| 作用 | MySQL | MongoDB |
|
|
|
|
| 服务器守护进程 | mysqld | mongod |
| 客户端工具 | mysql | mongo |
| 逻辑备份工具 | mysqldump | mongodump |
| 逻辑还原工具 | mysql | mongorestore |
| 数据导出工具 | mysqldump | mongoexport |
| 数据导入工具 | source | mongoimport |
|
|
|
|
| 新建用户并授权 | grant all on *.* to username@'localhost' identified by 'passwd'; | db.addUser("user","psw") db.auth("user","psw") |
| 显示库列表 | show databases; | show dbs |
| 进去库 | use dbname; | use dbname |
| 显示表列表 | show tables; | show collections |
| 查询主从状态 | show slave status; | rs.status |
| 创建库 | create database name; | 无需单独创建，直接use进去 |
| 创建表 | create table tname(id int); | 无需单独创建，直接插入数据 |
| 删除表 | drop table tname; | db.tname.drop() |
| 删除库 | drop database dbname; | 首先进去该库，db.dropDatabase() |
|
|
|
|
| 插入记录 | insert into tname(id) value(2); | db.tname.insert({id:2}) |
| 删除记录 | delete from tname where id=2; | db.tname.remove({id:2}) |
| 修改/更新记录 | update tname set id=3 where id=2; | db.tname.update({id:2}, {$set:{id:3}},false,true) |
|
|
|
|
| 查询所有记录 | select * from tname; | db.tname.find() |
| 查询所有列 | select id from tname; | db.tname.find({},{id:1}) |
| 条件查询 | select * from tname where id=2; | db.tname.find({id:2}) |
| 条件查询 | select * from tname where id < 2; | db.tname.find({id:{$lt:2}}) |
| 条件查询 | select * from tname where id >=2; | db.tname.find({id:{$gte:2}}) |
| 条件查询 | select * from tname where id=2 and name='steve'; | db.tname.find({id:2, name:'steve'}) |
| 条件查询 | select * from tname where id=2 or name='steve'; | db.tname.find($or:[{id:2}, {name:'steve'}]) |
| 条件查询 | select * from tname limit 1; | db.tname.findOne() |
|
|
|
|
| 模糊查询 | select * from tname where name like "%ste%"; | db.tname.find({name:/ste/}) |
| 模糊查询 | select * from tname where name like "ste%"; | db.tname.find({name:/^ste/}) |
|
|
|
|
| 获取表记录数 | select count(id) from tname; | db.tname.count() |
| 获取有条件 的记录数 | select count(id) from tname where id=2; | db.tname.find({id:2}).count() |
| 查询时去掉 重复值 | select distinct(last_name) from tname; | db.tname.distinct('last_name') |
|
|
|
|
| 正排序查询 | select *from tname order by id; | db.tname.find().sort({id:1}) |
| 逆排序查询 | select *from tname order by id desc; | db.tname.find().sort({id:-1}) |
|
|
|
|
| 取存储路径 | explain select * from tname where id=3; | db.tname.find({id=3}).explain() |
特别要注意的是：mongodb插入多个字段语法
> db.user.insert({id:1,name:'steve',sex:'male'}) 正确
> db.user.insert({id:2},{name:'bear'},{sex:'female'}) 错误
Mysql与MongoDB对比测试
来源:http://blog.csdn.net/e421083458/article/details/8849247测试环境：php5.2、mysql5.0、MongoDB2.0.6、xbug
测试脚本： Mysql测试脚本：MongoDB测试脚本：
admin; //定制结果集(表名things) $collection = $db->members; $time1 = xdebug_time_index(); //测试单条插入 for($i=1;$i<2;$i++){ $user = array('uname' => 'chuchuchu_'.$i, 'name' => '褚褚褚', 'password' => 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', 'email' => 'dhaig@yahoo.com.cn'); $collection->insert($user); } //测试单条查询 $cursor = $collection->find()->limit(1); //while($cursor->hasNext()) //{ // var_dump($cursor->getNext()); //} //测试更新 $newdata = array('$set' => array("email" => "test@test.com")); $collection->update(array("uname" => "chuchuchu_1"), $newdata); //测试删除 $collection->remove(array('email'=>'dhaig@yahoo.com.cn'), array("justOne" => true)); //测试100万条数据插入 for($i=1;$i<1000000;$i++){ $user = array('uname' => 'chuchuchu_'.$i, 'name' => '褚褚褚', 'password' => 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', 'email' => 'dhaig@yahoo.com.cn'); $collection->insert($user); } //测试100万数据之单条插入 $user = array('uname' => 'chuchuchu_0', 'name' => '褚褚褚', 'password' => 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', 'email' => 'dhaig@yahoo.com.cn'); $collection->insert($user); //测试100万数据之单条查询 $user = $collection->findOne(array('uname' => 'chuchuchu_0')); var_dump($user); //测试100万数据之单条更新 $newdata = array('$set' => array("email" => "test@test.com")); $collection->update(array("uname" => "chuchuchu_0"), $newdata); var_dump($user); //测试100万数据之单条删除 $collection->remove(array('uname'=>'chuchuchu_0'), array("justOne" => true)); $conn->close(); $time2 = xdebug_time_index(); echo "MongoDB响应时间为：".($time2-$time1)."秒"; ?> 本测试原则：如果比较结果相近，则扩大数量级。如比较结差距大，则采用最小数量级。 1.测试插入：
单条数据操作时间：Mysql 响应时间为：0.00045895576477051秒MongoDB响应时间为：0.00031495094299316秒100条数据操作Mysql 响应时间为：0.014914989471436秒MongoDB响应时间为：0.010399103164673秒1000条数据操作Mysql 响应时间为：0.17900490760803秒MongoDB响应时间为：0.096189975738525秒100万条数据操作Mysql 响应时间为：168.32936501503秒MongoDB响应时间为：87.314424991608秒测试100万数据之后单条插入：Mysql 响应时间为：0.00042891502380371秒MongoDB响应时间为：0.00025105476379395秒分析： 在查询方面数量级越大相应时间差距越大。100万数据测试中mongo要比mysql至少快2倍。MongoDB要比Mysql有优势。
2.测试查询：
单条数据操作时间：Mysql 响应时间为：0.00082182884216309秒MongoDB响应时间为：0.00055313110351562秒100条数据操作Mysql 响应时间为：0.00066590309143066秒MongoDB响应时间为：0.00087094306945801秒1000条数据操作Mysql 响应时间为：0.002295970916748秒MongoDB响应时间为：0.00048995018005371秒测试100万数据之后单条查询：Mysql 响应时间为：0.0011050701141357秒MongoDB响应时间为：0.00045204162597656秒
分析：
在测试中我们发现，当100条以内查询时mysql优于mongodb但是当操作数据100万后mongodb要比mysql快至少3倍。3.测试更新：
测试100万数据之前操作：Mysql 响应时间为：0.00034689903259277秒MongoDB响应时间为：0.00021195411682129秒测试100万数据之后操作：Mysql 响应时间为：0.00043201446533203秒MongoDB响应时间为：0.0011470317840576秒
分析：
100万数据之后，Mysql在更新方面要比MongoDB的速度快3倍。4.测试删除：
单条删除操作：Mysql 响应时间为：0.00081205368041992秒MongoDB响应时间为：0.00023102760314941秒多条删除操作：Mysql 响应时间为：0.00092816352844238秒MongoDB响应时间为：0.0092201232910156秒测试100万数据之后单条删除操作：Mysql 响应时间为：0.00066685676574707秒MongoDB响应时间为：0.0011069774627686秒分析： 100万数据之后，Mysql在更新方面要比MongoDB的速度快2倍。总结：MongoDB在数据插入及查询上性能表现优异,MongoDB拥有处理大型数据的能力。