關系與非關系數據庫應用對比研究——以SQLServer與MongoDB為例.pdf

1、當今科技發(fā)展日新月異，社會信息化程度越來越高，傳統(tǒng)關系模型數據庫已經無法滿足信息化社會對數據處理的要求，新的數據庫技術發(fā)展已經愈演愈烈。非關系數據庫(NoSQL)技術不斷沖擊著傳統(tǒng)關系數據庫，NoSQL數據庫替代關系型數據庫的爭論越發(fā)激烈。由于目前這兩種數據庫的對比分析大部分還是集中在兩種數據庫的對數據管理優(yōu)劣的原理概念分析討論中，具體的用實驗比較定量的分析性能差異還很少。本文則通過實驗進行分析研究兩種數據庫的性能差異，進而為應用實踐的

2、選擇時提供可靠的實驗依據，并在之后對兩數據庫的統(tǒng)一查詢模型的建立進行研究。
　　本論文通過對關系與非關系數據庫的比較與分析，并對它們的主要典型代表Microsoft SQL Server和Mongo DB進行實驗測試，對它們的性能做定量的對比和分析，得出以下相關結論：
　　(1)隨著數據的增長，Mongo DB一般比SQL Server的性能表現要出色。
　　(2)插入數據時，Mongo DB要比SQL Server表

3、現的更好，但若SQL Server采用直接SQL命令代替實體框架就能夠大幅度改善其性能。
　　(3)更新數據時，如果查詢涉及到主鍵字段Mongo DB比SQL Server表現更好；查詢涉及非鍵字段時，SQL Server比Mongo DB表現更好。
　　(4)選擇數據時，查詢涉及鍵字段或連接操作時，Mongo DB的性能都大幅超過SQL Server；但查詢涉及非鍵字段時，SQL Server比Mongo DB性能更好。<

4、br>　　當遇到聚合函數功能時，SQL Server的性能比使用Map-reduce方法的Mongo DB更好，但當Mongo DB用新的聚合框架Aggregation Pipeline時，其性能得到了顯著改善，甚至比SQL Server表現更好一些。這項實驗研究的結果將客觀的表明人們在實踐應用選擇數據庫時，從客觀具體的性能角度考慮，選擇Mongo DB是可行的。最后本文還通過將Mongo DB數據轉換為三元組的形式提出了兩數據庫統(tǒng)一查