MySQL是关系型数据库中的明星，MongoDB是文档型数据库中的翘楚。MySQL和MongoDB两种存储工具，分别进行了数据库结构设计，在MongoDB的设计上，利用了MongoDB的schema-free的特性。下面小编来讲解下MySQL和MongoDB应该如何获取数据?

　　MySQL和MongoDB应该如何获取数据

　　MySQL是关系型数据库中的明星，MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者：假设我们正在维护一个手机产品库，里面除了包含手机的名称，品牌等基本信息，还包含了待机时间，外观设计等参数信息，应该如何存取数据呢?

　　如果使用MySQL的话，应该如何存取数据呢?

　　如果使用MySQL话，手机的基本信息单独是一个表，另外由于不同手机的参数信息差异很大，所以还需要一个参数表来单独保存。

　　CREATETABLEIFNOTEXISTS`mobiles`(

　　`id`int(10)unsignedNOTNULLAUTO_INCREMENT,

　　`name`VARCHAR(100)NOTNULL,

　　`brand`VARCHAR(100)NOTNULL,

　　PRIMARYKEY(`id`)

　　);

　　CREATETABLEIFNOTEXISTS`mobile_params`(

　　`id`int(10)unsignedNOTNULLAUTO_INCREMENT,

　　`mobile_id`int(10)unsignedNOTNULL,

　　`name`varchar(100)NOTNULL,

　　`value`varchar(100)NOTNULL,

　　PRIMARYKEY(`id`)

　　);

　　INSERTINTO`mobiles`(`id`,`name`,`brand`)VALUES

　　(1,'ME525','摩托罗拉'),

　　(2,'E7','诺基亚');

　　INSERTINTO`mobile_params`(`id`,`mobile_id`,`name`,`value`)VALUES

　　(1,1,'待机时间','200'),

　　(2,1,'外观设计','直板'),

　　(3,2,'待机时间','500'),

　　(4,2,'外观设计','滑盖');

　　MySQL和MongoDB应该如何获取数据

　　注：为了演示方便，没有严格遵守关系型数据库的范式设计。

　　如果想查询待机时间大于100小时，并且外观设计是直板的手机，需按照如下方式查询：

　　SELECT*FROM`mobile_params`WHEREname='待机时间'ANDvalue>100;

　　SELECT*FROM`mobile_params`WHEREname='外观设计'ANDvalue='直板';

　　注：参数表为了方便，把数值和字符串统一保存成字符串，实际使用时，MySQL允许在字符串类型的字段上进行数值类型的查询，只是需要进行类型转换，多少会影响一点性能。

　　两条SQL的结果取交集得到想要的MOBILE_IDS，再到mobiles表查询即可：

　　SELECT*FROM`mobiles`WHEREmobile_idIN(MOBILE_IDS)

　　如果使用MongoDB的话，应该如何存取数据呢?

　　如果使用MongoDB的话，虽然理论上可以采用和MySQL一样的设计方案，但那样的话就显得无趣了，没有发挥出MongoDB作为文档型数据库的优点，实际上使用MongoDB的话，和MySQL相比，形象一点来说，可以合二为一：

　　db.getCollection("mobiles").ensureIndex({
　　"params.name":1,
　　"params.value":1
　　});
　　db.getCollection("mobiles").insert({
　　"_id":1,
　　"name":"ME525",
　　"brand":"摩托罗拉",
　　"params":[
　　{"name":"待机时间","value":200},
　　{"name":"外观设计","value":"直板"}
　　]
　　});
　　db.getCollection("mobiles").insert({
　　"_id":2,
　　"name":"E7",
　　"brand":"诺基亚",
　　"params":[
　　{"name":"待机时间","value":500},
　　{"name":"外观设计","value":"滑盖"}
　　]
　　});
　　如果想查询待机时间大于100小时，并且外观设计是直板的手机，需按照如下方式查询：
　　db.getCollection("mobiles").find({
　　"params":{
　　$all:[
　　{$elemMatch:{"name":"待机时间","value":{$gt:100}}},
　　{$elemMatch:{"name":"外观设计","value":"直板"}}
　　]
　　}
　　});

　　注：查询中用到的$all，$elemMatch等高级用法的详细介绍请参考官方文档中相关说明。

　　MySQL需要多个表，多次查询才能搞定的问题，MongoDB只需要一个表，一次查询就能搞定，对比完成，相对MySQL而言，MongoDB显得更胜一筹，至少本例如此。