2025 年 MongoDB 与 SQL Server：选择正确数据库的终极指南

构建软件应用程序的主要挑战之一是数据存储。更简单的方法是将数据存储在 Excel 及其类似软件中，但它们对大量数据没有太大帮助。处理大量数据时，数据库是更好的选择。

您可以选择关系数据库（例如 Microsoft 的 SQL Server）或非关系数据库（例如 MongoDB）。 您选择的数据库类型 决定了你的申请是否成功，所以你可能需要仔细考虑。

在这篇文章中，我们将对两个流行的数据库进行详细比较， MongoDB的 与 SQL服务器 这样您就可以做出明智的决定。然而，在进行正面比较之前，让我们先了解一下这两个数据库的基础知识。

MS SQL Server

SQL Server 2022 由 Microsoft 推出，是一款 关系型数据库 它提供高精度和引用完整性。它广泛用于交易和商业智能应用程序。

SQL Server 2022 提供了以下功能，使其有别于以前的版本：

• Azure 集成：Azure Synapse Link 等功能可实现对运营数据的近乎实时的分析，而 Azure SQL 托管实例链接可提供托管灾难恢复。
• 性能改进：智能查询处理增强功能、查询存储提示和加速数据库恢复等新功能可通过最少的代码更改来优化性能。
• 安全与治理：Microsoft Purview 集成确保集中数据治理，并且 数据库 仍然是最安全的系统之一，拥有不可篡改的不可变账本来保存数据。
• 混合和云功能：SQL Server 2022 提供与 Azure Arc 的混合功能，提供即用即付模式并将 Azure 服务扩展到本地环境。
• 数据虚拟化和对象存储：改进的 PolyBase 支持允许跨 Oracle 和 MongoDB 等源进行数据虚拟化，而与 S3 兼容的存储集成则有助于实现经济高效的云存储。

SQL Server 2022 延续了微软对性能、安全性和云支持功能的关注，使其成为满足现代企业需求的强大选择。

MongoDB的

MongoDB 是一个开源非关系数据库，将数据存储在类似 JSON 的文档中。与按行和列存储数据的传统关系数据库不同，MongoDB 将数据存储在集合中。每个集合都有文档，这些文档中包含字段。在 MongoDB 中写入数据时不需要定义模式，这使得它非常适合存储大量非结构化数据。另外，它还允许您动态添加新字段。

MongoDB 区别于其他数据库的功能之一是水平可扩展性，它将数据库划分为多个块。要添加更多容量，您可以随时添加服务器，而不会影响数据库性能或经历停机。

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MongoDB 与 SQL Server：主要区别

现在我们已经探索了这两个数据库的基础知识，让我们来放大一下差异。我们比较了它们的功能，这将帮助您决定哪个数据库最适合您的需求。

MongoDB 与 SQL Server：数据库模式

您的查询和数据检索速度取决于数据库架构。作为关系数据库，SQL Server 具有表形式的预定义架构。所有结构化数据都定义在 m 列数和 n 特定表中彼此保持严格关系的行数。因此，要更改数据以适合表格，您必须对其进行大量格式化。尽管繁琐，但该过程可确保存储的数据不会不完整或质量低下。但是，任何与模式不匹配的数据都会被牺牲。模式限制还限制了分层数据的动态分类和存储。

使用 MongoDB，就没有这样的限制，这使得 MongoDB 比 SQL Server 更灵活。无论您的数据是格式化的还是完全非结构化的，您都可以轻松地将其存储为非表格格式。因此，MongoDB 是大数据分析的完美选择。

此外，由于您在写入时没有对数据进行任何更改，因此您可以将其以其原始性质存储，而无需做出任何牺牲。如果您的分析需求将来发生任何变化，MongoDB 可以满足它们。

MongoDB 与 SQL Server：Map-Reduce 和连接

SQL Server 通过内存排序和联接支持排序、并集和相交等操作。连接允许您根据逻辑关系从两个或更多列中检索数据。 SQL Server 支持各种类型的联接，包括内联接、交叉联接、左联接、右联接和更完整的外联接。

在 MongoDB 中，您可以使用 MapReduce 对大型数据集和聚合结果运行查询。 MapReduce函数，顾名思义，分为Map和Reduce。 Map函数将所有数据基于键值对组合在一起，然后可以使用reduce函数对数据进行操作。 MapReduce功能允许您对数据执行聚合操作，例如平均值或最大值。

相关：查看我们的指南 Snowflake 与 SQL Server.

MongoDB 与 SQL Server：编程和查询语言

就编程语言而言，MongoDB 比 SQL Server 更灵活。您可以将 MongoDB 与各种编程语言结合使用，例如 JavaScript、Python、Java、PHP、C++、C、Ruby 和 Perl。 SQL Server 仅与 C、C++ 和 .Net 语言兼容。

SQL Server 数据库使用强大的 SQL（标准查询语言）来定义和操作数据。另一方面，MongoDB 查询语言基于 JavaScript，这是一种易于使用的语言。它允许您对 MongoDB 数据执行各种功能，包括分组、跳过、聚合、排序等。

如果比较这两个数据库，SQL Server 可以执行复杂的查询，而 MongoDB 由于缺乏标准推理而存在局限性。

MongoDB 与 SQL Server：可扩展性和复制

这两个数据库都可以以不同的方式进行扩展。然而，相比之下，MongoDB 比 SQL Server 更具可扩展性。如前所述，您可以通过横向扩展（通常称为水平扩展）来解决 MongoDB 中的容量问题。横向扩展时，您会添加更多服务器，而不是提高现有环境的性能。

在 SQL Server 中，您可以进行扩展，这意味着您可以通过增加 CPU 功率或增加 RAM 来提高性能。与 MongoDB 相比，SQL Server 的扩展更困难，因为它需要将数据库拆分为多个部分，然后将这些部分移动到独立的 SQL Server 计算机。阅读 SQL Server 复制指南 了解更多信息。

就复制而言，SQL Server允许您在不同数据库之间分发数据，然后同步它们以保持一致性。 SQL Server 支持三种类型的复制：事务复制、快照复制和合并复制。

您可以通过副本集复制 MongoDB，副本集是一组包含相同数据的 MongoDB 进程。副本集有多个节点，每个节点包含。在所有这些节点中，一个节点被视为主节点。副本集确保您获得高可用性和冗余。

来源

MongoDB 与 SQL Server：支持和服务

MongoDB 是一个开源数据库，而 SQL Server 则被许可用于商业目的。但是，您只需要一份许可证即可在 SQL Server 中运行多个实例。所有 MS SQL Server 用户都可以获得高级支持，并且还可以为长期部署提供独立咨询。对于MongoDB来说，可能要依赖社区支持，很难找到大规模部署的专家。 

MongoDB 与 SQL Server：哪个更快？

MongoDB 存储和读取数据的方式与传统 RDBMS 不同。大多数 RDBMS 无法通过配置将数据保存在内存中，而 MongoDB 可以。您可以将最多 10 GB 的数据保存到内存中，这样您就可以将数据负载从硬盘驱动器保存到内存中，并且与 SQL Server 相比，您可以更快地获取数据。

MongoDB 的分布式特性极大地提升了性能。您可以将数据集分割成更小的块，这些块分布在多台机器上。因此，本质上，当您触发查询时，每个分片必须仅搜索数据的子集并返回结果，从而使该过程比 SQL Server 中的过程更短、更快。

但是，您需要有足够的内存来保存数据并确定新数据刷新内存的速率。总的来说，整个过程在资源和计算方面都非常昂贵。在故障排除方面，MongoDB 比 SQL Server 慢。当 MongoDB 出现错误时，仅仅重启服务器是行不通的。在 SQL Server 中，识别和解决问题要容易得多。

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MongoDB 与 SQL Server：您应该选择哪一个？

您选择的数据库取决于您的用例和要求。假设您有一所学校。每个操作都可以制成一张表，与其他表具有固定的内在连接。这些连接在 SQL Server 中不能被破坏或逆转，即学生不能教老师，老师不能收到成绩。

如果您的数据遵循这样的模式，那么使用 SQL Server 可能更好，因为您有一个预定义的架构。还值得注意的是，大多数业务信息都是通过突出的关系构建的。例如，信贷的财务数据是高度结构化的。在这种情况下，您应该使用 SQL Server。

如果您的数据没有固定关系，则可以使用 MongoDB 获得更灵活的体验。例如，需要存储错误日志的应用程序可以使用 MongoDB 文档。错误日志通常包含代码、消息和优先级，但这些都是日志的属性，而不是与其他实体具有多对多关系的独立实体。

对于如此大量的数据且没有关系属性的情况，MongoDB 是更好的选择。同样，如果您有关于票证、扫描文档和电子邮件的数据，MongoDB 可以轻松存储和检索这些数据。因此，了解您正在处理的数据类型以及您计划如何使用这些数据非常重要。

MongoDB 不适合复杂的事务应用程序。但是，MongoDB 和 SQL Server 都提供 ACID 事务， 数据的完整性 默认情况下没有快照隔离。MongoDB 可以编程为提供具有快照隔离的多文档 ACID 事务。

另外，请记住您的数据的敏感程度及其所需的安全级别。 SQL Server 承诺更高的安全性。您甚至可以根据优先级为 SQL Server 中的不同实例分配不同的安全级别，因为它们都是独立工作的。

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