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Maison Problème commun Quelle est la différence entre MongoDB et MySQL

Quelle est la différence entre MongoDB et MySQL

Jul 18, 2023 am 10:44 AM
mysql mongodb

La différence entre MongoDB et MySQL : 1. MySQL est une base de données relationnelle traditionnelle, tandis que MongoDB est une base de données non relationnelle ; 2. MySQL a différentes méthodes de stockage sur différents moteurs, tandis que la méthode de stockage de MongoDB est ? mémoire virtuelle + persistance ? " ; 3. MySQL utilise des instructions SQL traditionnelles, etc.

Quelle est la différence entre MongoDB et MySQL

La différence entre MongoDB et MySQL

Avant-propos?:

MySQL et MongoDB sont tous deux des bases de données open source courantes, mais MySQL est une base de données relationnelle traditionnelle, tandis que MongoDB est une base de données non relationnelle, également appelée base de données de documents . Une base de données NoSQL. Ils ont chacun leurs propres avantages, la clé est de savoir où ils sont utilisés. Ainsi, les instructions SQL que nous connaissons ne sont pas applicables à MongoDB, car les instructions SQL sont le langage standard des bases de données relationnelles.

1. Base de données relationnelle-MySQL

1 Il existe différentes méthodes de stockage sur différents moteurs.
2. L'instruction de requête utilise une instruction SQL traditionnelle, qui a un système relativement mature et très mature.
3. La part des bases de données open source augmente constamment et la page de partage de MySQL continue de cro?tre.
4. L'inconvénient est que l'efficacité sera nettement plus lente lors du traitement de données massives.

2. Base de données non relationnelle-MongoDB

Base de données non relationnelle (nosql), qui est une base de données de documents. Permettez-moi d'abord d'expliquer la base de données de documents, qui peut stocker des données de types XML, JSON et BSON. Ces données sont auto-descriptives et présentent une structure de données hiérarchique de type arborescent. La structure des données se compose de paires clé-valeur (clé => valeur).

1. Méthode de stockage : mémoire virtuelle + persistance.
2. Instruction de requête?: il s'agit d'une méthode de requête MongoDB unique.
3. Scénarios adaptés : enregistrement d'événements, gestion de contenu ou plateforme de blogs, etc.
4. Caractéristiques architecturales?: la haute disponibilité peut être obtenue grace à des jeux de répliques et au partitionnement.
5. Traitement des données : les données sont stockées sur le disque dur, mais les données qui doivent être lues fréquemment seront chargées dans la mémoire et les données seront stockées dans la mémoire physique pour obtenir une lecture et une écriture à grande vitesse.
6. Maturité et étendue?: les bases de données émergentes ont une faible maturité. Parmi les bases de données Nosql, elles sont les plus proches des bases de données relationnelles et sont l'une des bases de données les plus complètes. La population applicable est en constante croissance.

3. Avantages et inconvénients de MongoDB

Avantages?:
1. Les performances de MongoDB sont très rapides avec une quantité de mémoire modérée. Il stocke les données chaudes dans la mémoire physique, ce qui rend la lecture et l'écriture des données chaudes très rapides. . rapide.
2. La haute disponibilité et l'architecture de cluster de MongoDB ont une très grande évolutivité.
3. Dans le jeu de réplicas, lorsque la base de données principale rencontre un problème et ne peut pas continuer à fournir des services, le jeu de réplicas élira une nouvelle base de données principale pour continuer à fournir des services.
4. Les données au format Bson et JSon de MongoDB sont très adaptées au stockage et aux requêtes au format de document.
Inconvénients?:?
1. Ne prend pas en charge les opérations de transaction. MongoDB lui-même ne dispose pas de son propre mécanisme de transaction. Si vous devez implémenter un mécanisme de transaction dans MongoDB, vous devez utiliser une table supplémentaire pour implémenter logiquement la transaction vous-même.
2. Moins d'expérience en matière d'application En raison de la courte montée en puissance de NoSQL, il y a moins d'expérience en matière d'application que les bases de données relationnelles.
3. MongoDB prend trop de place.

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PHP joue le r?le du connecteur et du Brain Center dans le service client intelligent, responsable de la connexion des entrées frontales, du stockage de la base de données et des services d'IA externes; 2. Lors de la mise en ?uvre, il est nécessaire de créer une architecture multicouche: le front-end re?oit des messages utilisateur, les demandes de prétraitements et de routes de PHP, correspondent d'abord à la base de connaissances locale et manque, appelez des services AI externes tels que Openai ou DialogFlow pour obtenir une réponse intelligente; 3. La gestion de session est écrite à MySQL et à d'autres bases de données par PHP pour assurer la continuité du contexte; 4. Les services d'IA intégrés doivent utiliser Guzzle pour envoyer des demandes HTTP, stocker en toute sécurité les apikeys et faire un bon travail de gestion des erreurs et d'analyse de réponse; 5. La conception de la base de données doit inclure des sessions, des messages, des bases de connaissances et des tables d'utilisateurs, de créer raisonnablement des index, d'assurer la sécurité et les performances et de prendre en charge la mémoire du robot

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Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes

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1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plut?t que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.

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