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            像打了激速一樣,以四倍的速度運(yùn)轉(zhuǎn),開(kāi)心的工作
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            MySQL和MongoDB設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)比

            本文轉(zhuǎn)載自火丁筆記,文章舉了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的例子,對(duì)MySQLMongoDB兩種存儲(chǔ)工具,分別進(jìn)行了數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),在MongoDB的設(shè)計(jì)上,利用了MongoDB的 schema-free的特性。

            雖然文中的例子不一定是最優(yōu)的選擇。但分享此文,希望提醒大家,換個(gè)存儲(chǔ),不僅是換一個(gè)存儲(chǔ),更重要的是換一套思維。

            MySQL是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的明星,MongoDB是文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)中的翹楚。下面通過(guò)一個(gè)設(shè)計(jì)實(shí)例對(duì)比一下二者:假設(shè)我們正在維護(hù)一個(gè)手機(jī)產(chǎn)品庫(kù),里面除了包含手機(jī)的名稱,品牌等基本信息,還包含了待機(jī)時(shí)間,外觀設(shè)計(jì)等參數(shù)信息,應(yīng)該如何存取數(shù)據(jù)呢?

            如果使用MySQL的話,應(yīng)該如何存取數(shù)據(jù)呢?

            如果使用MySQL話,手機(jī)的基本信息單獨(dú)是一個(gè)表,另外由于不同手機(jī)的參數(shù)信息差異很大,所以還需要一個(gè)參數(shù)表來(lái)單獨(dú)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(jī)時(shí)間', '200'),
            (2, 1, '外觀設(shè)計(jì)', '直板'),
            (3, 2, '待機(jī)時(shí)間', '500'),
            (4, 2, '外觀設(shè)計(jì)', '滑蓋');

            注:為了演示方便,沒(méi)有嚴(yán)格遵守關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的范式設(shè)計(jì)。

            如果想查詢待機(jī)時(shí)間大于100小時(shí),并且外觀設(shè)計(jì)是直板的手機(jī),需按照如下方式查詢:

            SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '待機(jī)時(shí)間' AND value > 100;
            SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '外觀設(shè)計(jì)' AND value = '直板';

            注:參數(shù)表為了方便,把數(shù)值和字符串統(tǒng)一保存成字符串,實(shí)際使用時(shí),MySQL允許在字符串類型的字段上進(jìn)行數(shù)值類型的查詢,只是需要進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換,多少會(huì)影響一點(diǎn)性能。

            兩條SQL的結(jié)果取交集得到想要的MOBILE_IDS,再到mobiles表查詢即可:

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

            如果使用MongoDB的話,應(yīng)該如何存取數(shù)據(jù)呢?

            如果使用MongoDB的話,雖然理論上可以采用和MySQL一樣的設(shè)計(jì)方案,但那樣的話就顯得無(wú)趣了,沒(méi)有發(fā)揮出MongoDB作為文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn),實(shí)際上使用MongoDB的話,和MySQL相比,形象一點(diǎn)來(lái)說(shuō),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(jī)時(shí)間", "value": 200},
            ??????? {"name": "外觀設(shè)計(jì)", "value": "直板"}
            ??? ]
            });
            ?
            db.getCollection("mobiles").insert({
            ??? "_id": 2,
            ??? "name": "E7",
            ??? "brand": "諾基亞",
            ??? "params": [
            ??????? {"name": "待機(jī)時(shí)間", "value": 500},
            ??????? {"name": "外觀設(shè)計(jì)", "value": "滑蓋"}
            ??? ]
            });

            如果想查詢待機(jī)時(shí)間大于100小時(shí),并且外觀設(shè)計(jì)是直板的手機(jī),需按照如下方式查詢:

            db.getCollection("mobiles").find({
            ??? "params": {
            ??????? $all: [
            ??????????? {$elemMatch: {"name": "待機(jī)時(shí)間", "value": {$gt: 100}}},
            ??????????? {$elemMatch: {"name": "外觀設(shè)計(jì)", "value": "直板"}}
            ??????? ]
            ??? }
            });

            注:查詢中用到的$all$elemMatch等高級(jí)用法的詳細(xì)介紹請(qǐng)參考官方文檔中相關(guān)說(shuō)明。

            MySQL需要多個(gè)表,多次查詢才能搞定的問(wèn)題,MongoDB只需要一個(gè)表,一次查詢就能搞定,對(duì)比完成,相對(duì)MySQL而言,MongoDB顯得更勝一籌,至少本例如此。

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