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📅  最后修改于: 2023-12-03 15:03:03.471000             🧑  作者: Mango

MS SQL Server 和 MongoDB 的区别

数据存储方式

MS SQL Server是关系型数据库，采用结构化的数据存储方式，数据以表格的形式存储，每个表格都包含多个行和列。

MongoDB是面向文档的数据库，采用非结构化的数据存储方式，数据以文档的形式存储，每个文档都是一个属性及其值的集合。

-- MS SQL Server表格示例
CREATE TABLE customers (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(50)
);

-- MongoDB文档示例
{
  "_id": ObjectId("60b510c95ed5e378b29dfc37"),
  "name": "John",
  "email": "john@example.com"
}
查询语言

MS SQL Server使用SQL语言进行数据查询，可以进行复杂的关系型查询，支持多表联结、嵌套查询等操作。

MongoDB使用基于文档的查询语言进行查询，支持嵌套文档的逐级查询、$group、$lookup等丰富的查询操作。同时，MongoDB还支持MapReduce进行数据分析和统计。

-- MS SQL Server查询示例
SELECT c.name, COUNT(o.id) as order_count
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
GROUP BY c.id;

-- MongoDB查询示例
db.customers.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "orders",
      localField: "_id",
      foreignField: "customer_id",
      as: "orders"
    }
  },
  {
    $project: {
      _id: true,
      name: true,
      order_count: {
        $size: "$orders"
      }
    }
  }
]);
数据一致性

MS SQL Server保证数据的ACID性，即原子性、一致性、隔离性和持久性，能够确保数据在并发访问下的正确性和完整性。

MongoDB则强调数据的可用性和伸缩性，它的数据一致性模型是最终一致性，即如果不进行特殊的配置或部署，则写操作并不会马上同步到副本集和分片集群的全部节点，可能会有短暂时间的不一致。

数据库大小和性能

MS SQL Server对单一数据库的大小和性能有明确的限制，能够稳定支持中小型应用和少量的数据。

MongoDB则可以支持海量数据存储和高性能查询，具有更好的横向伸缩性，可以通过分片集群等方式进行水平扩展。

数据模型的适用场景

MS SQL Server适合需要高度结构化数据的场景，比如传统的企业级应用、金融、物流等领域。

MongoDB则适合需要灵活、可扩展的非结构化数据存储和高度并发读写的场景，比如互联网应用、实时数据采集、大规模数据分析等领域。

参考资料