MongoDB與MySQL效率對比

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來自：blog.csdn.net/u014513883/article/details/49365987

本文主要通過批量與非批量對比操作的方式介紹MongoDB的bulkWrite()方法的使用。順帶與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL進(jìn)行對比，比較這兩種不同類型數(shù)據(jù)庫的效率。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，對應(yīng)MongoCollection的bulkWrite()方法，先來看下這個方法簽名：

BulkWriteResult??com.mongodb.client.MongoCollection.bulkWrite(List>?requests)

這個方法要求傳入一個List集合，集合中的元素類型為WriteModel，它表示一個可用于批量寫操作的基類模型，它有以下幾個子類DeleteManyModel、DeleteOneModel、 InsertOneModel、ReplaceOneModel、 UpdateManyModel、UpdateOneModel，從名字可以看出來它對應(yīng)了刪除、插入、替換、更新幾種操作。該方法返回一個BulkWriteResult對象，代表一個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，該方法接收一個包含要進(jìn)行插入的Document對象的集合參數(shù)，遍歷集合，使用Document構(gòu)造InsertOneModel對象，每個InsertOneModel實例代表一個插入單個Document的操作，然后將該實例添加List集合中，調(diào)用bulkWrite()方法，傳入存儲所有插入操作的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());
}

測試：下面通過一個main函數(shù)測試下。首先構(gòu)造10萬個Product實體對象，使用一個工具類將其轉(zhuǎn)換成json字符串，然后解析成Document對象，保存到一個list集合中，然后調(diào)用上面編寫的方法測試10萬個對象插入時間。

TestMongoDB?instance?=?TestMongoDB.getInstance();
ArrayList?documents?=?new?ArrayList();
for?(int?i?=?0;?i?100000;?i++)?{
?Product?product?=?new?Product(i,"書籍","追風(fēng)箏的人",22.5);
?//將java對象轉(zhuǎn)換成json字符串
?String?jsonProduct?=?JsonParseUtil.getJsonString4JavaPOJO(product);
?//將json字符串解析成Document對象
?Document?docProduct?=?Document.parse(jsonProduct);
?documents.add(docProduct);
}

System.out.println("開始插入數(shù)據(jù)。。。");
long?startInsert?=?System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteInsert(documents);
System.out.println("插入數(shù)據(jù)完成，共耗時："+(System.currentTimeMillis()?-?startInsert)+"毫秒");

結(jié)果：1560毫秒，多次測試基本在1.5秒左右

(2)、逐條插入

下面再通過非批量插入10萬個數(shù)據(jù)對比下，方法如下：

?public?void?insertOneByOne(List?documents)?throws?ParseException{
??for?(Document?document?:?documents){
???collection.insertOne(document);
??}
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("開始插入數(shù)據(jù)。。。");
long?startInsert?=?System.currentTimeMillis();
instance.insertOneByOne(documents);
System.out.println("插入數(shù)據(jù)完成，共耗時："+(System.currentTimeMillis()?-?startInsert)+"毫秒");

結(jié)果：12068毫秒，差距非常大。由此可見，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()方法是等價的，測試時間差不多，不再貼圖。

?public?void?insertMany(List?documents)?throws?ParseException{
??//和bulkWrite()方法等價
??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瓢了。構(gòu)造DeleteOneModel需要一個Bson類型參數(shù)，代表一個刪除操作，這里使用了Bson類的子類Document。重點來了，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)庫后自動生成，沒插入數(shù)據(jù)庫前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));

因為隨著collection數(shù)據(jù)量的增大，查找將越耗時，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，保證一個操作只刪除一條記錄。當(dāng)然這里不可能匹配多條記錄，因為_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());
}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("開始刪除數(shù)據(jù)。。。");
long?startDelete?=?System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteDelete(documents);
System.out.println("刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時："+(System.currentTimeMillis()?-?startDelete)+"毫秒");

結(jié)果：2251毫秒

(2)、逐條刪除

來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);
??}
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("開始刪除數(shù)據(jù)。。。");
long?startDelete?=?System.currentTimeMillis();
instance.deleteOneByOne(documents);
System.out.println("刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時："+(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個參數(shù)，第一個是查詢條件，第二個參數(shù)是要更新的內(nèi)容，第三個參數(shù)是可選的UpdateOptions，不填也會自動幫你new一個，代表批量更新操作未匹配到查詢條件時的動作，它的upser屬性值默認(rèn)false，什么都不干，true時表示將一個新的Document插入數(shù)據(jù)庫，這個新的Document是查詢Document和更新Document的結(jié)合，但如果是替換操作，這個新的Document就是這個替換Document。

這里會有個疑惑：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，改下書的價格
???Document?updateDocument?=?new?Document("$set",new?Document("price","30.6"));
???//構(gòu)造更新單個文檔的操作模型
???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的動作，默認(rèn)false，什么都不干，true時表示將一個新的Document插入數(shù)據(jù)庫，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());
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("開始更新數(shù)據(jù)。。。");
long?startUpdate?=?System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteUpdate(documents);
System.out.println("更新數(shù)據(jù)完成，共耗時："+(System.currentTimeMillis()?-?startUpdate)+"毫秒");

結(jié)果：3198毫秒

(2)、逐條更新

對比非批量下的更新

?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);
??}
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("開始更新數(shù)據(jù)。。。");
long?startUpdate?=?System.currentTimeMillis();
instance.updateOneByOne(documents);
System.out.println("更新數(shù)據(jù)完成，共耗時："+(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性能對比

1、插入操作

(1)、批處理插入

與MongoDB一樣，也是插入Product實體對象，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)積累過多事務(wù)超時，但實際測試效果不明顯
????}
????count++;
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}

JDBC默認(rèn)自動提交事務(wù)，切記在獲取連接后添加下面一行代碼，關(guān)閉事務(wù)自動提交。

connection.setAutoCommit(false);

測試：10萬條數(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,?"書籍",?"追風(fēng)箏的人",?20.5);
????????????????list.add(product);
????????????}
?
????????????System.out.println("MYSQL開始插入數(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："+(System.currentTimeMillis()?-?insertStart)+"毫秒");
}

結(jié)果：7389毫秒，多次測試基本7秒左右

(2)、逐條插入

再來看看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
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}

測試：10萬條記錄

System.out.println("MYSQL開始插入數(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："+(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，這里在建表的時候沒有添加主鍵，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);
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("MYSQL開始刪除數(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："+(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
???}
???
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("MYSQL開始刪除數(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："+(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)積累過多事務(wù)超時，但實際測試效果不明顯
????}
????count++;
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("MYSQL開始更新數(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："+(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
???}
???conn.commit();
??}?catch?(SQLException?e)?{
???e.printStackTrace();
??}
??DBUtil.closeConnection(conn);
?}

測試：10萬條數(shù)據(jù)

System.out.println("MYSQL開始更新數(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："+(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，通過實驗可以看出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比，可以看出他們批處理方式比非批處理快點，但沒有MongoDB那么明顯。

對于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)然只是一個初略的結(jié)論，文中并沒有進(jìn)行100條、1000條、10000條或更大的這樣不同的數(shù)據(jù)對比，以及CPU內(nèi)存使用情況進(jìn)行監(jiān)測，有興趣的可以嘗試下。

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