So sánh hiệu suất hoạt động của MongoDB và SQL Server 2008

So sánh hiệu suất hoạt động của MongoDB và SQL Server 2008 Trong bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ chỉ ra điểm khác biệt về hiệu suất hoạt động của hệ quản trị cơ sở dữ liệu còn khá mới mẻ hiện nay, đó là MongoDB và 1 trong những hệ thống phổ biến như SQL Server (MySQL hoặc Oracle). Chủ yếu số liệu được đưa ra ở đây dưới dạng biểu đồ, qua đó chúng ta sẽ dễ dàng hình dung được ưu điểm cũng như nhược điểm của MongoDB cũng như các hệ quản trị database khác. Biểu đồ gây tranh cãi về việc MongoDB chèn dữ liệu nhanh hơn SQL Server tới hơn 100 lần Hãy thử tưởng tượng rằng bạn đang thành lập 1 hệ thống website thanh toán trực tuyến, có liên quan tới nhiều đơn vị dữ liệu khác nhau. Nếu có 1 hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào đó hoạt động nhanh hơn SQL Server nhiều lần, miễn phí, dễ giám sát và xử lý, toàn bộ hệ thống ứng dụng của bạn với LINQ (tạm dịch là ngôn ngữ truy vấn được tích hợp vào ngôn ngữ lập trình) thì MongoDB chắc chắn sẽ là sự lựa chọn không thể tốt hơn. Và khi có hệ quản trị cơ sở dữ liệu như vậy thì chúng ta có thể triển khai và hoạt động trên hầu hết các thiết bị phần cứng phổ biến hiện nay, chứ không phải là dòng thiết bị máy chủ cao cấp và chuyên dụng. Đồng nghĩa với việc đó là không cần phải mua hoặc thuê server như trước, và tất nhiên chi phí ban đầu phải bỏ ra thấp hơn rất nhiều, trong khi lợi nhuận hoặc doanh thu thì gần như không thay đổi. Một yếu tố nữa trước khi chúng ta đi vào thử nghiệm, thành viên Kristina Chodorow từ 10Gen đã tổ chức 1 cuộc hội thảo về MySQL tại San Francisco với chủ đề Dropping ACID with MongoDB: Tại đây, Kristina đã miêu tả khá cụ thể về kinh nghiệm triển khai của SourceForge trong quá trình di chuyển cơ sở dữ liệu từ MySql tới MongoDB. Trên nền tảng MySql, SourceForge đã đạt tới giới hạn của hiệu suất hoạt động với số lượng người dùng nhất định nào đó. Nhưng với một vài thay đổi trong tùy chọn của MongoDB, hệ thống đã trở nên ổn định hơn rất nhiều. Mô hình th nghim: Một mô hình cơ sở dữ liệu chuyên sâu dành cho ứng dụng trực tuyến được tăng cường để cải thiện khả năng hỗ trợ số lượng người dùng càng nhiều càng tốt. Sẽ có nhiều tài khoản người dùng từ ứng dụng web trực tuyến, từ các hàm API và nhiều ứng dụng khác có liên quan. Về mặt kỹ thuật, người dùng sẽ tương tác trực tiếp với dữ liệu bằng cách thực hiện câu lệnh truy vấn, mỗi thao tác của họ lại tương ứng với từng mảnh dữ liệu nhỏ trong toàn bộ hệ thống. Tuy nhiên, thực tế và lý thuyết lại hoàn toàn khác nhau, mô hình trên chỉ là những gì chúng ta đang tưởng tượng. So sánh chc năng Insert: Đây là điểm khác biệt rõ ràng nhất giữa MongoDB và SQL Server: Quá trình này được thực hiện bằng cách chèn 50.000 đối tượng độc lập sử dụng NoRM của MongoDB và LINQ tới SQL dành cho SQL Server 2008. Mô hình mẫu như sau: MongoDB SQL Server Sau đó, chạy 5 ứng dụng client vào cơ sở dữ liệu với chức năng insert: MongoDB SQL Server Và nhìn kỹ vào phần thông tin quan trọng nhất hiển thị tại đây, đó là thời gian thực hiện: MongoDB SQL Server Rất dễ dàng, các bạn có thể nhận ra sự khác biệt giữa 2 giây – MongoDB và 205 giây – SQL Server. Để đảm bảo tính xác thực của kết quả, chúng tôi tiến hành thực hiện lại sử dụng chương trình dựa trên ADO.NET, và tốc độ của SQL đã được nâng lên khoảng 1.5 tới 3 lần so với trước đó. Làm 1 phép tính đơn giản thì MongoDB vẫn nhanh hơn SQL khoảng 30 – 50 lần. So sánh tc đ truy vn: Tiếp theo, chúng ta chuyển sang quá trình tách lọc dữ liệu từ cùng đối tượng khác nhau trong trường ID của mỗi bản ghi: Nhìn vào biểu đồ trên, rõ ràng MongoDB vẫn tỏ ra vượt trội hơn hẳn so với SQL về hiệu suất (khỏang 3 lần). Để tiếp tục, chúng ta hãy chuẩn sang bảng dữ liệu phức tạo hơn đôi chút với khóa ngoại – Foreign Key và join: MongoDB SQL Server Kết quả hiển thị tại đây vẫn tương tự như những lần kiểm tra trước đó mà không cần phải join: Tất cả các phiên kiểm tra đều được thực hiện trên laptop Lenovo T61, hệ điều hành Windows 7 64 bit với bộ vi xử lý 2.8 GHz, sử dụng phiên bản 64 bit của SQL Server 2008 Standard và MongoDB 1.4.1. Toàn bộ ví dụ mẫu các bạn có thể download trực tiếp tại đây hoặc qua MediaFire.