MongoDB與MySQL效率對(duì)比
來(lái)源：blog.csdn.net/u014513883/article/
details/49365987
本文主要通過(guò)批量與非批量對(duì)比操作的方式介紹MongoDB的bulkWrite()方法的使用。順帶與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL進(jìn)行對(duì)比，比較這兩種不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)的效率。如果只是想學(xué)習(xí)bulkWrite()的使用的看第一部分就行。
測(cè)試環(huán)境：win7旗艦版、16G內(nèi)存、i3處理器、MongoDB3.0.2、mysql5.0
一、MongoDB批量操作
MongoDB對(duì)數(shù)據(jù)的操作分為Read Operations和Write Operations，Read Operations包含查詢操作，Write Operations包含刪除、插入、替換、更新幾種操作。MongoDB提供客戶端用bulk方式執(zhí)行Write Operations，也就是批量寫操作。在java driver中，對(duì)應(yīng)MongoCollection的bulkWrite()方法，先來(lái)看下這個(gè)方法簽名：
BulkWriteResult??com.mongodb.client.MongoCollection.bulkWrite(List>?requests)
這個(gè)方法要求傳入一個(gè)List集合，集合中的元素類型為WriteModel，它表示一個(gè)可用于批量寫操作的基類模型，它有以下幾個(gè)子類DeleteManyModel、DeleteOneModel、 InsertOneModel、ReplaceOneModel、 UpdateManyModel、UpdateOneModel，從名字可以看出來(lái)它對(duì)應(yīng)了刪除、插入、替換、更新幾種操作。該方法返回一個(gè)BulkWriteResult對(duì)象，代表一個(gè)成功的批量寫操作結(jié)果，封裝了操作結(jié)果的狀態(tài)信息，如插入、更新、刪除記錄數(shù)等。
1、插入操作
(1)、批量插入
代碼如下，該方法接收一個(gè)包含要進(jìn)行插入的Document對(duì)象的集合參數(shù)，遍歷集合，使用Document構(gòu)造InsertOneModel對(duì)象，每個(gè)InsertOneModel實(shí)例代表一個(gè)插入單個(gè)Document的操作，然后將該實(shí)例添加List集合中，調(diào)用bulkWrite()方法，傳入存儲(chǔ)所有插入操作的List集合完成批量插入。
public?void?bulkWriteInsert(List?documents) {
?List>?requests?=?new?ArrayList>();
?for?(Document?document?:?documents)?{
??//構(gòu)造插入單個(gè)文檔的操作模型
??InsertOneModel??iom?=?new?InsertOneModel(document);
??requests.add(iom);
?}
?BulkWriteResult??bulkWriteResult?=?collection.bulkWrite(requests);
?System.out.println(bulkWriteResult.toString());
}
測(cè)試：下面通過(guò)一個(gè)main函數(shù)測(cè)試下。首先構(gòu)造10萬(wàn)個(gè)Product實(shí)體對(duì)象，使用一個(gè)工具類將其轉(zhuǎn)換成json字符串，然后解析成Document對(duì)象，保存到一個(gè)list集合中，然后調(diào)用上面編寫的方法測(cè)試10萬(wàn)個(gè)對(duì)象插入時(shí)間。
TestMongoDB?instance?=?TestMongoDB.getInstance();
ArrayList?documents?=?new?ArrayList();
for?(int?i?=?0;?i?100000;?i++)?{
?Product?product?=?new?Product(i,"書(shū)籍","追風(fēng)箏的人",22.5);
?//將java對(duì)象轉(zhuǎn)換成json字符串
?String?jsonProduct?=?JsonParseUtil.getJsonString4JavaPOJO(product);
?//將json字符串解析成Document對(duì)象
?Document?docProduct?=?Document.parse(jsonProduct);
?documents.add(docProduct);
}
System.out.println("開(kāi)始插入數(shù)據(jù)。。。");
long?startInsert?=?System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteInsert(documents);
System.out.println("插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?startInsert)+"毫秒");
結(jié)果：1560毫秒，多次測(cè)試基本在1.5秒左右
(2)、逐條插入
下面再通過(guò)非批量插入10萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)比下，方法如下：
?public?void?insertOneByOne(List?documents) ?throws?ParseException{
??for?(Document?document?:?documents){
???collection.insertOne(document);
??}
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("開(kāi)始插入數(shù)據(jù)。。。");
long?startInsert?=?System.currentTimeMillis();
instance.insertOneByOne(documents);
System.out.println("插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?startInsert)+"毫秒");
結(jié)果：12068毫秒，差距非常大。由此可見(jiàn)，MongoDB批量插入比逐條數(shù)據(jù)插入效率提高了非常多。
補(bǔ)充：
MongoCollection的insertMany()方法和bulkWrite()方法是等價(jià)的，測(cè)試時(shí)間差不多，不再貼圖。
?public?void?insertMany(List?documents) ?throws?ParseException{
??//和bulkWrite()方法等價(jià)
??collection.insertMany(documents);
?}
2、刪除操作
(1)、批量刪除
掌握了批量插入，批量刪除就是依葫蘆畫(huà)瓢了。構(gòu)造DeleteOneModel需要一個(gè)Bson類型參數(shù)，代表一個(gè)刪除操作，這里使用了Bson類的子類Document。重點(diǎn)來(lái)了，這里的刪除條件使用文檔的_id字段，該字段在文檔插入數(shù)據(jù)庫(kù)后自動(dòng)生成，沒(méi)插入數(shù)據(jù)庫(kù)前document.get("_id")為null，如果使用其他條件比如productId，那么要在文檔插入到collection后在productId字段上添加索引
collection.createIndex(new?Document("productId",?1));
因?yàn)殡S著collection數(shù)據(jù)量的增大，查找將越耗時(shí)，添加索引是為了提高查找效率，進(jìn)而加快刪除效率。另外，值得一提的是DeleteOneModel表示至多刪除一條匹配條件的記錄，DeleteManyModel表示刪除匹配條件的所有記錄。為了防止一次刪除多條記錄，這里使用DeleteOneModel，保證一個(gè)操作只刪除一條記錄。當(dāng)然這里不可能匹配多條記錄，因?yàn)開(kāi)id是唯一的。
public?void?bulkWriteDelete(List?documents) {
?List>?requests?=?new?ArrayList>();
?for?(Document?document?:?documents)?{
??//刪除條件
??Document?queryDocument?=?new?Document("_id",document.get("_id"));
??//構(gòu)造刪除單個(gè)文檔的操作模型，
??DeleteOneModel??dom?=?new?DeleteOneModel(queryDocument);
??requests.add(dom);
?}
?BulkWriteResult?bulkWriteResult?=?collection.bulkWrite(requests);
?System.out.println(bulkWriteResult.toString());
}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("開(kāi)始刪除數(shù)據(jù)。。。");
long?startDelete?=?System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteDelete(documents);
System.out.println("刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?startDelete)+"毫秒");
結(jié)果：2251毫秒
(2)、逐條刪除
來(lái)看看在非批量下的刪除
?public?void?deleteOneByOne(List?documents) {
??for?(Document?document?:?documents)?{
???Document?queryDocument?=?new?Document("_id",document.get("_id"));
???DeleteResult?deleteResult?=?collection.deleteOne(queryDocument);
??}
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("開(kāi)始刪除數(shù)據(jù)。。。");
long?startDelete?=?System.currentTimeMillis();
instance.deleteOneByOne(documents);
System.out.println("刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?startDelete)+"毫秒");
結(jié)果：12765毫秒，比批量刪除效率低很多
3、更新操作
(1)、批量更新
再來(lái)看看批量更新，分UpdateOneModel和UpdateManyModel兩種，區(qū)別是前者更新匹配條件的一條記錄，后者更新匹配條件的所有記錄。對(duì)于ReplaceOneModel，表示替換操作，這里也歸為更新，現(xiàn)在以UpdateOneModel為例進(jìn)行講解。UpdateOneModel構(gòu)造方法接收3個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是查詢條件，第二個(gè)參數(shù)是要更新的內(nèi)容，第三個(gè)參數(shù)是可選的UpdateOptions，不填也會(huì)自動(dòng)幫你new一個(gè)，代表批量更新操作未匹配到查詢條件時(shí)的動(dòng)作，它的upser屬性值默認(rèn)false，什么都不干，true時(shí)表示將一個(gè)新的Document插入數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)新的Document是查詢Document和更新Document的結(jié)合，但如果是替換操作，這個(gè)新的Document就是這個(gè)替換Document。
這里會(huì)有個(gè)疑惑：這和匹配到查詢條件后執(zhí)行替換操作結(jié)果不一樣嗎？區(qū)別在于_id字段，未匹配查詢條件時(shí)插入的新的Document的_id是新的，而成功執(zhí)行替換操作，_id是原先舊的。
?public?void?bulkWriteUpdate(List?documents) {
??List>?requests?=?new?ArrayList>();
??for?(Document?document?:?documents)?{
???//更新條件
???Document?queryDocument?=?new?Document("_id",document.get("_id"));
???//更新內(nèi)容，改下書(shū)的價(jià)格
???Document?updateDocument?=?new?Document("$set",new?Document("price","30.6"));
???//構(gòu)造更新單個(gè)文檔的操作模型
???UpdateOneModel?uom?=?new?UpdateOneModel(queryDocument,updateDocument,new?UpdateOptions().upsert(false));
???//UpdateOptions代表批量更新操作未匹配到查詢條件時(shí)的動(dòng)作，默認(rèn)false，什么都不干，true時(shí)表示將一個(gè)新的Document插入數(shù)據(jù)庫(kù)，他是查詢部分和更新部分的結(jié)合
???requests.add(uom);
??}
??BulkWriteResult?bulkWriteResult?=?collection.bulkWrite(requests);
??System.out.println(bulkWriteResult.toString());
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("開(kāi)始更新數(shù)據(jù)。。。");
long?startUpdate?=?System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteUpdate(documents);
System.out.println("更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?startUpdate)+"毫秒");
結(jié)果：3198毫秒
(2)、逐條更新
對(duì)比非批量下的更新
?public?void?updateOneByOne(List?documents) {
??for?(Document?document?:?documents)?{
???Document?queryDocument?=?new?Document("_id",document.get("_id"));
???Document?updateDocument?=?new?Document("$set",new?Document("price","30.6"));
???UpdateResult?UpdateResult?=?collection.updateOne(queryDocument,?updateDocument);
??}
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("開(kāi)始更新數(shù)據(jù)。。。");
long?startUpdate?=?System.currentTimeMillis();
instance.updateOneByOne(documents);
System.out.println("更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?startUpdate)+"毫秒");
結(jié)果：13979毫秒，比批量更新效率低很多
4、混合批量操作
bulkWrite()方法可以對(duì)不同類型的寫操作進(jìn)行批量處理，代碼如下：
?public?void?bulkWriteMix(){
??List>?requests?=?new?ArrayList>();
???InsertOneModel??iom?=?new?InsertOneModel(new?Document("name","kobe"));
???UpdateManyModel?umm?=?new?UpdateManyModel(new?Document("name","kobe"),?
?????new?Document("$set",new?Document("name","James")),new?UpdateOptions().upsert(true));
???DeleteManyModel??dmm?=?new?DeleteManyModel(new?Document("name","James"));
???requests.add(iom);
???requests.add(umm);
???requests.add(dmm);
???BulkWriteResult?bulkWriteResult?=?collection.bulkWrite(requests);
???System.out.println(bulkWriteResult.toString());
?}
注意：updateMany()、deleteMany()兩個(gè)方法和insertMany()不同，它倆不是批量操作，而是代表更新（刪除）匹配條件的所有數(shù)據(jù)。
二、與MySQL性能對(duì)比
1、插入操作
(1)、批處理插入
與MongoDB一樣，也是插入Product實(shí)體對(duì)象，代碼如下
?public?void?insertBatch(ArrayList?list) ?throws?Exception{
??Connection?conn?=?DBUtil.getConnection();
??try?{
???PreparedStatement?pst?=?conn.prepareStatement("insert?into?t_product?value(?,?,?,?)");
???int?count?=?1;
???for?(Product?product?:?list)?{
????pst.setInt(1,?product.getProductId());
????pst.setString(2,?product.getCategory());
????pst.setString(3,?product.getName());
????pst.setDouble(4,?product.getPrice());
????pst.addBatch();
????if(count?%?1000?==?0){
?????pst.executeBatch();
?????pst.clearBatch();//每1000條sql批處理一次，然后置空PreparedStatement中的參數(shù)，這樣也能提高效率，防止參數(shù)積累過(guò)多事務(wù)超時(shí)，但實(shí)際測(cè)試效果不明顯
????}
????count++;
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}
JDBC默認(rèn)自動(dòng)提交事務(wù)，切記在獲取連接后添加下面一行代碼，關(guān)閉事務(wù)自動(dòng)提交。
connection.setAutoCommit(false);
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
public?static?void?main(String[]?args)?throws?Exception?{
????????????TestMysql?test?=?new?TestMysql();
????????????ArrayList?list?=?new?ArrayList();
????????????for?(int?i?=?0;?i?1000;?i++)?{
????????????????Product?product?=?new?Product(i,?"書(shū)籍",?"追風(fēng)箏的人",?20.5);
????????????????list.add(product);
????????????}
?
????????????System.out.println("MYSQL開(kāi)始插入數(shù)據(jù)。。。");
????????????long?insertStart?=?System.currentTimeMillis();
????????????test.insertBatch(list);
????????????System.out.println("MYSQL插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?insertStart)+"毫秒");
}
結(jié)果：7389毫秒，多次測(cè)試基本7秒左右
(2)、逐條插入
再來(lái)看看mysql逐條插入,代碼如下：
?public?void?insertOneByOne(ArrayList?list) ?throws?Exception{
??Connection?conn?=?DBUtil.getConnection();
??try?{
???for?(Product?product?:?list)?{
????PreparedStatement?pst?=?conn.prepareStatement("insert?into?t_product?value(?,?,?,?)");
????pst.setInt(1,?product.getProductId());
????pst.setString(2,?product.getCategory());
????pst.setString(3,?product.getName());
????pst.setDouble(4,?product.getPrice());
????pst.executeUpdate();
????//conn.commit();//加上這句每次插入都提交事務(wù)，結(jié)果將是非常耗時(shí)
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條記錄
System.out.println("MYSQL開(kāi)始插入數(shù)據(jù)。。。");
long?insertStart?=?System.currentTimeMillis();
test.insertOneByOne(list);
System.out.println("MYSQL插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?insertStart)+"毫秒");
結(jié)果：8921毫秒，基本比批量慢1秒多。
2、刪除操作
(1)、批處理刪除
刪除的where條件是productId，這里在建表的時(shí)候沒(méi)有添加主鍵，刪除異常的慢，查了半天不知道什么原因。切記添加主鍵，主鍵默認(rèn)有索引，所有能更快匹配到記錄。
?public?void?deleteBatch(ArrayList?list) ?throws?Exception{
??Connection?conn?=?DBUtil.getConnection();
??try?{
???PreparedStatement?pst?=?conn.prepareStatement("delete?from?t_product?where?id?=??");//按主鍵查，否則全表遍歷很慢
???int?count?=?1;
???for?(Product?product?:?list)?{
????pst.setInt(1,?product.getProductId());
????pst.addBatch();
????if(count?%?1000?==?0){
?????pst.executeBatch();
?????pst.clearBatch();
????}
????count++;
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("MYSQL開(kāi)始刪除數(shù)據(jù)。。。");
long?deleteStart?=?System.currentTimeMillis();
test.deleteBatch(list);
System.out.println("MYSQL刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?deleteStart)+"毫秒");
結(jié)果：7936毫秒
(2)、逐條刪除
代碼如下
?public?void?deleteOneByOne(ArrayList?list) ?throws?Exception{
??Connection?conn?=?DBUtil.getConnection();
??PreparedStatement?pst?=?null;
??try?{
???for?(Product?product?:?list)?{
????pst?=?conn.prepareStatement("delete?from?t_product?where?id?=??");
????pst.setInt(1,?product.getProductId());
????pst.executeUpdate();
????//conn.commit();//加上這句每次插入都提交事務(wù)，結(jié)果將是非常耗時(shí)
???}
???
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("MYSQL開(kāi)始刪除數(shù)據(jù)。。。");
long?deleteStart?=?System.currentTimeMillis();
test.deleteOneByOne(list);
System.out.println("MYSQL刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?deleteStart)+"毫秒");
結(jié)果：8752毫秒，比批處理刪除慢一秒左右
3、更新操作
(1)、批處理更新
代碼如下
?public?void?updateBatch(ArrayList?list) ?throws?Exception{
??Connection?conn?=?DBUtil.getConnection();
??try?{
???PreparedStatement?pst?=?conn.prepareStatement("update?t_product?set?price=31.5?where?id=?");
???int?count?=?1;
???for?(Product?product?:?list)?{
????pst.setInt(1,?product.getProductId());
????pst.addBatch();
????if(count?%?1000?==?0){
?????pst.executeBatch();
?????pst.clearBatch();//每1000條sql批處理一次，然后置空PreparedStatement中的參數(shù)，這樣也能提高效率，防止參數(shù)積累過(guò)多事務(wù)超時(shí)，但實(shí)際測(cè)試效果不明顯
????}
????count++;
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("MYSQL開(kāi)始更新數(shù)據(jù)。。。");
long?updateStart?=?System.currentTimeMillis();
test.updateBatch(list);
System.out.println("MYSQL更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?updateStart)+"毫秒");
結(jié)果：8611毫秒
(2)、逐條更新
代碼如下
public?void?updateOneByOne(ArrayList?list) ?throws?Exception{
??Connection?conn?=?DBUtil.getConnection();
??try?{
???for?(Product?product?:?list)?{
????PreparedStatement?pst?=?conn.prepareStatement("update?t_product?set?price=30.5?where?id=?");
????pst.setInt(1,?product.getProductId());
????pst.executeUpdate();
????//conn.commit();//加上這句每次插入都提交事務(wù)，結(jié)果將是非常耗時(shí)
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}
測(cè)試：10萬(wàn)條數(shù)據(jù)
System.out.println("MYSQL開(kāi)始更新數(shù)據(jù)。。。");
long?updateStart?=?System.currentTimeMillis();
test.updateOneByOne(list);
System.out.println("MYSQL更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis()?-?updateStart)+"毫秒");
結(jié)果：9430毫秒，比批處理更新慢了1秒左右
三、總結(jié)
本文主要是為了介紹bulkWrite()方法的使用，也就是MongoDB的批量寫操作，通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以看出MongoDB使用bulkWrite()方法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的寫操作比使用常規(guī)的方法進(jìn)行寫操作效率要高很多。文章也介紹了mysql幾種寫操作下批量和非批量的對(duì)比，可以看出他們批處理方式比非批處理快點(diǎn)，但沒(méi)有MongoDB那么明顯。
對(duì)于MongoDB與mysql的比較，批量操作下，MongoDB插入、刪除、更新都比mysql快，非批量操作下，MongoDB插入、刪除、更新都比mysql慢。當(dāng)然只是一個(gè)初略的結(jié)論，文中并沒(méi)有進(jìn)行100條、1000條、10000條或更大的這樣不同的數(shù)據(jù)對(duì)比，以及CPU內(nèi)存使用情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，有興趣的可以嘗試下。
推薦閱讀：
世界的真實(shí)格局分析，地球人類社會(huì)底層運(yùn)行原理
不是你需要中臺(tái)，而是一名合格的架構(gòu)師（附各大廠中臺(tái)建設(shè)PPT）
企業(yè)IT技術(shù)架構(gòu)規(guī)劃方案
論數(shù)字化轉(zhuǎn)型——轉(zhuǎn)什么，如何轉(zhuǎn)？
企業(yè)10大管理流程圖，數(shù)字化轉(zhuǎn)型從業(yè)者必備！
【中臺(tái)實(shí)踐】華為大數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)分享.pdf
華為如何實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型（附PPT）