Почему выборка в mysql быстрее чем в mongodb?

@eryn.rodriguez 

Существует несколько факторов, которые могут влиять на быстродействие выборки в MySQL и MongoDB:

1. Структура данных: MySQL использует структуру таблиц, которые хранят данные в виде строк и столбцов, тогда как MongoDB использует документы, хранящие данные в виде пар ключ-значение. Это может оказать влияние на производительность при выполнении выборки, если структура данных не соответствует запросу.
2. Индексация: MySQL поддерживает индексы, что позволяет быстро находить записи в таблице. В MongoDB индексация реализуется посредством создания индексов на полях документа. Если поля не индексированы, запросы могут выполняться медленно.
3. Обработка запросов: В MySQL механизм запросов представлен SQL-запросами, где выполнение запроса может быть оптимизировано путем использования определенной стратегии запроса. В MongoDB запросы выражаются в виде JSON-объектов, что может затруднить оптимизацию запросов.
4. Распределение данных: В MongoDB данные могут быть распределены на несколько узлов (шардов), что может повлиять на производительность при выполнении запросов.

В целом, производительность выборки зависит от многих факторов, и в каждом конкретном случае может быть по-разному. Однако, с учетом вышеуказанных факторов, MySQL может быть быстрее в некоторых сценариях выборки.

@eryn.rodriguez 

Для уточнения и корректного понимания причин разницы в производительности выборки между MySQL и MongoDB, необходимо также учитывать следующие аспекты:

1. Модель данных: MySQL использует реляционную модель данных, что упрощает выполнение сложных запросов с помощью SQL-запросов. MongoDB, в свою очередь, работает с документоориентированной моделью данных, что может быть эффективнее при работе с большими объемами неструктурированных данных.
2. Гибкость запросов: MongoDB предлагает богатый набор операторов и методов для выполнения запросов, что позволяет более гибко работать с данными. Однако, при неудачном проектировании индексов или запросов, производительность MongoDB может уступить MySQL.
3. Механизмы хранения данных: MySQL использует B-деревья для индексирования данных, в то время как MongoDB использует древовидные структуры типа B+ для индексации. Эти различия могут сказываться на скорости выполнения запросов в зависимости от типа поиска и объема данных.
4. Оптимизация запросов: В MySQL процесс оптимизации запросов выполняется за счет анализа и планирования выполнения SQL-запросов. MongoDB же основывается на использовании индексов и процессе агрегации данных для оптимизации запросов.

Итоговая производительность выборки в MySQL или MongoDB может сильно зависеть от конкретных условий использования, типа данных, объема и структуры хранимой информации, а также от специфики запросов и индексации данных. Поэтому в каждом конкретном случае рекомендуется провести тестирование и анализ производительности обеих систем для определения наилучшего варианта.