MongoDB不比MySQL快吗？

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提问于 2025-04-17 02:45

几个月前我发现了mongodb，读完这篇文章后，我觉得mongodb真的比mysql快，所以我决定自己做个测试。问题是，我得到的结果和那篇文章的作者不一样，尤其是在查询数据库时：mongodb似乎比MyISAM表还慢。你能看看我的python代码吗？可能里面有什么问题：

from datetime import datetime
import random
import MySQLdb
import pymongo

mysql_db=MySQLdb.connect(user="me",passwd="mypasswd",db="test_kv")
c=mysql_db.cursor()

connection = pymongo.Connection()
mongo_db = connection.test
kvtab = mongo_db.kvtab

nb=1000000
thelist=[]
for i in xrange(nb):
    thelist.append((str(random.random()),str(random.random())))
t1=datetime.now()

for k,v in thelist:
    c.execute("INSERT INTO key_val_tab (k,v) VALUES ('" + k + "','" + v + "')")

dt=datetime.now() - t1
print 'MySQL insert elapse :',dt

t1=datetime.now()
for i in xrange(nb):
    c.execute("select * FROM key_val_tab WHERE k='" + random.choice(thelist)[0] + "'")
    result=c.fetchone()

dt=datetime.now() - t1
print 'MySQL select elapse :',dt


t1=datetime.now()

for k,v in thelist:
    kvtab.insert({"key":k,"value":v})

dt=datetime.now() - t1
print 'Mongodb insert elapse :',dt
kvtab.ensure_index('key')
t1=datetime.now()
for i in xrange(nb):
    result=kvtab.find_one({"key":random.choice(thelist)[0]})

dt=datetime.now() - t1
print 'Mongodb select elapse :',dt

注意事项：

MySQL和mongodb都在本地运行。
MySQL和mongodb的'key'列都已经建立了索引。

MySQL表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `key_val_tab` (
  `k` varchar(24) NOT NULL,
  `v` varchar(24) NOT NULL,
  KEY `kindex` (`k`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;

版本信息：

MySQL: 5.1.41
mongodb : 1.8.3
python : 2.6.5
pymongo : 2.0.1
Linux : Ubuntu 2.6.32 32位带PAE
硬件 : 桌面核心i7 2.93 GHz

结果（针对100万次插入/查询）：

MySQL insert elapse : 0:02:52.143803
MySQL select elapse : 0:04:43.675914
Mongodb insert elapse : 0:00:49.038416  -> mongodb much faster for insert
Mongodb select elapse : 0:05:10.409025  -> ...but slower for quering (thought was the opposite)

3 个回答

看执行时间来判断数据库的好坏是不对的。每次请求至少包含三个部分：

请求准备（客户端），
请求执行（服务器），
响应准备（客户端）

根据我的经验，把数据从MongoDB转到Python要花的时间比从MySQL转到Python多得多。

另外，你在这两种数据库中都应该使用索引。MongoDB只有在你查询的字段上有索引时才能表现良好。至于MySQL，我觉得在innoDB上测试性能更好，因为MyISAM不支持事务、外键和触发器，对我来说有点过时了。

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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MySQL insert elapse : 0:02:52.143803
Mongodb insert elapse : 0:00:49.038416  -> mongodb much faster for insert

Mongodb的插入速度很快，因为它会把所有数据先放到内存里，然后再定期把这些数据写到硬盘上。

MySQL select elapse : 0:04:43.675914
Mongodb select elapse : 0:05:10.409025  -> ...but slower for quering (thought was

如果你把数据嵌入或者去规范化，使用mongodb时能获得最佳性能。在很多情况下，mongodb让我们可以避免使用连接查询，因为数据是嵌入的或去规范化的。

而当你只是往一个集合（表）里插入数据，并通过索引读取数据时，mongodb的速度并不会比sql数据库快，读取速度大致是一样的。

顺便提一下：在mongodb 2.0版本中，索引的速度提高了25%，所以我猜2.0的速度会比mysql快。

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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唉，这种基准测试，虽然我用这个词有点宽泛，通常从一开始就不太靠谱。MySQL并不是比MongoDB“慢”的数据库。一个是关系型数据库，另一个是NoSQL文档存储。它们在各自设计的功能领域里应该是更快的。就MySQL（或任何关系数据库管理系统）和MongoDB来说，它们的重叠部分并没有很多，很多人对此的假设其实是错误的。这就像把苹果和橘子拿来比较一样，Redis和MongoDB的讨论也是如此。

要考虑的变量太多了（比如应用功能需求、硬件资源、并发、配置、可扩展性等等），所以任何以“MongoDB比MySQL快”或反之的结论，都是在过于泛化结果，几乎没有什么实际意义。

如果你想做基准测试，首先要明确一套严格的功能需求和业务规则，然后在这两种持久化解决方案上尽可能高效地实现它们。结果可能会显示一个比另一个快，但几乎在所有情况下，速度更快的方法都有一些相关的缺点，这可能会让较慢的解决方案在某些需求下更可行。

以上这些都忽略了，前面的基准测试并没有模拟任何真实的场景。实际上，不会有很多应用在没有任何线程/并发的情况下进行最大吞吐量的插入（这对大多数存储解决方案的性能影响很大）。

最后，这样比较插入操作也有点问题。MongoDB可以通过“火并忘”的批量插入实现惊人的插入吞吐量，但如果是fsynced、复制写入的话，速度可能会慢几个数量级。这里的关键是，MongoDB给你提供了选择，而MySQL则没有（或者选择更少）。所以这种比较只有在业务需求允许“火并忘”类型的写入时才有意义（这就是说，“我希望它能成功，但如果不行也没关系”）。

总结一下：别再做简单的吞吐量基准测试了。它们几乎总是没什么用。

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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