SQLite 和 MongoDB 的区别

SQLite和MongoDB都是常见的数据库管理系统，但两者在设计、使用方式和适用场景等方面存在很大的区别，本文将详细讲解它们的区别。

一、SQLite和MongoDB的设计思想

SQLite是一种轻型的关系型数据库管理系统，以C语言库形式提供，目的是嵌入到其他应用程序中，也就是说，SQLite的设计思想是“零配置”、“无服务器”、且“文件为数据库”，主要面向单机应用，适用于中小型项目的数据存储。

MongoDB是一个基于文档的分布式数据库管理系统，以BSON（一种类JSON的二进制形式）为数据存储格式，其设计思想是“面向文档”，“自动分片”，且“副本集”存储，主要面向大型分布式系统，适用于高并发、高可扩展性的应用场景。

二、SQLite和MongoDB的数据存储方式

SQLite采用的是关系型数据模型，采用表格形式存储数据，并采用SQL语言进行操作，其中表格是由行和列组成的，行表示数据记录，列表示字段名和数据类型。

MongoDB采用的是面向文档的数据模型，数据以文档形式进行存储，文档是一个键值对的集合，可以嵌套其他文档或数组，此外，文档不要求字段相同，因此在操作上更加灵活。

示例：

SQLite：

创建表格：

CREATE TABLE person(
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    gender TEXT,
    age INTEGER
);

插入数据：

INSERT INTO person (name, gender, age) VALUES ('Alice', 'female', 28);

MongoDB：

插入文档：

db.collection.insertOne({ 
  _id: 1,
  name: "Alice",
  gender: "female",
  age: 28
});

三、SQLite和MongoDB的性能比较

SQLite是内置式数据库，运行速度快，适合单用户、小型应用，但如果面对并发请求，性能会下降很多。

MongoDB是通过分布式集群来实现高并发的，在大数据环境中，效率比较高，同时支持自动分片和副本集备份模式，保障数据的高可用性。

示例：

将1万条数据添加到SQLite和MongoDB中，统计所需时间。

SQLite：

import sqlite3
import time

start_time = time.time()

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE person
             (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER, gender TEXT)''')
for i in range(10000):
    c.execute("INSERT INTO person (id, name, age, gender) VALUES (?, ?, ?, ?)",
              (i, "name-"+str(i), i%100, "male" if i%2==0 else "female"))
conn.commit()

duration = time.time() - start_time
print("SQLite Elapsed Time: %.4f seconds" % duration)

输出结果：

SQLite Elapsed Time: 7.2590 seconds

MongoDB：

from pymongo import MongoClient
import time

client = MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/")
db = client.test_database
collection = db.test_collection

start_time = time.time()
for i in range(10000):
    collection.insert_one({'name':'name-'+str(i), 'age':i%100, 'gender':'male' if i%2==0 else 'female'})

duration = time.time() - start_time
print("MongoDB Elapsed Time: %.4f seconds" % duration)

输出结果：