MS SQL Server 和 MongoDB的区别

概述

MS SQL Server和MongoDB都是常用的数据库管理系统，二者有很多不同之处。MS SQL Server是一个基于关系型数据库的系统，它使用SQL语言来管理数据。MongoDB则使用非关系型数据库的JSON格式来存储数据，它使用MongoDB查询语言来管理数据。

数据模型

MS SQL Server

MS SQL Server是一个关系型数据库，它使用表来存储数据。表由列和行组成，每个列有一个数据类型，并且每个行都有一个主键。表可以通过外键来关联到其他表，从而形成数据库的关系模型。关系型数据库旨在强制数据的一致性和可靠性，使其适用于复杂的事务型应用。

下面是一个MS SQL Server表的示例：

CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50),
    Email VARCHAR(100),
    Phone VARCHAR(20),
    City VARCHAR(50),
    Country VARCHAR(50)
);

MongoDB

相比之下，MongoDB是一个非关系型数据库，它使用BSON格式的文档来存储数据。文档由键值对组成，并且可以使用嵌入式文档创建复杂的数据结构。文档可以类比为JSON对象，但是比JSON更丰富。

下面是一个MongoDB文档的示例：

{
    "_id" : ObjectId("5c9acfa28e2abd320b1d5738"),
    "firstName" : "John",
    "lastName" : "Doe",
    "email" : "[e-mail]",
    "phone" : "555-1234",
    "address" : {
        "street" : "123 Main St",
        "city" : "Anytown",
        "state" : "CA",
        "zip" : "12345"
    }
}

数据查询

MS SQL Server

MS SQL Server使用SQL语言进行数据查询。SQL是一种具有丰富特性的语言，可以查询多表之间的数据。它也支持事务管理和数据约束，以便保持数据正确和一致。

以下是一个查询MS SQL Server表的示例：

SELECT FirstName, LastName, Email FROM Customers WHERE Country = 'USA' ORDER BY LastName;

MongoDB

MongoDB使用其自有的查询语言进行数据查询。查询语言使用JSON格式的查询条件，包括丰富的操作符和表达式。MongoDB支持动态查询，也就是说查询条件可以是一个JSON对象。

以下是一个查询MongoDB集合的示例：

db.customers.find({'address.city': 'Anytown'})

扩展性

MS SQL Server

MS SQL Server是一个成熟而且健壮的数据库管理系统，它可以支持高性能、高并发的事务处理。但在处理复杂数据类型（如XML、JSON等）时表现不佳。每个MS SQL Server实例，在硬件和化装品上都有一定的限制。重负载情况下，它可能需要维护多个实例和更强大的硬件以确保高性能。

MongoDB

MongoDB适合处理非结构化的和半结构化的数据，例如文档，图像和视频。它具有水平扩展性的能力，可以轻松扩展到数千个节点。这也使得MongoDB可以支持巨大的、高性能的应用程序，这些应用程序需要无缝地处理大量数据和高并发访问。

总结

MS SQL Server和MongoDB都有其优越性。MS SQL Server更适合处理结构化数据和对数据完整性有高要求的场景。而MongoDB更适合处理半结构化和非结构化数据的应用，并且可以为应用程序提供无限扩展性，使其能够应对高度可变的业务需求。

以上是本人总结所得，如有误欢迎指教