在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，决定哪个数据库对于您的特定用例和数据模型具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 MongoDB 和 SQL Server 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 MongoDB 和 SQL Server 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的性能，而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
MongoDB 与 SQL Server 分解
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| 数据库模型 | 文档数据库 |
关系数据库 |
| 架构 | MongoDB 使用灵活的、类似 JSON 的文档模型来存储数据，这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集配置（用于高可用性）或分片集群（用于水平扩展）。它也可以作为托管云服务 MongoDB Atlas 提供，该服务提供额外的功能，如自动备份、监控和全球分发。 |
SQL Server 可以部署在本地、虚拟机中，或作为 Microsoft Azure 上的托管云服务（Azure SQL 数据库）。它有多个版本，针对不同的用例量身定制，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 许可证 | 社区版的 SSPL，其他版本的商业许可证 |
闭源 |
| 用例 | 内容管理系统、移动应用程序、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
事务处理、商业智能、数据仓库、分析、Web 应用程序、企业应用程序 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
支持垂直和水平扩展，具有分区、分片和复制等功能，适用于分布式环境 |
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MongoDB 概述
MongoDB 是一款流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年发布。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持使其在各个行业和应用中得到广泛采用。
SQL Server 概述
Microsoft SQL Server 是由 Microsoft 开发的强大且广泛使用的关系数据库管理系统。最初于 1989 年发布，多年来不断发展，成为各种规模企业最受欢迎的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性以及易用性而闻名。它支持各种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供灵活性。
用于时间序列数据的 MongoDB
虽然 MongoDB 是一种通用的 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时间序列数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时间序列数据不断变化的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，这些索引会在指定时间段后自动使旧数据过期，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时间序列数据。MongoDB 最近还为时间序列用例添加了自定义列式存储引擎和时间序列集合，旨在提高默认 MongoDB 存储引擎在数据压缩和查询性能方面的性能。
用于时间序列数据的 SQL Server
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供对时间序列数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方式。可以利用索引和分区来优化时间序列数据存储和检索。但是，对于需要高写入或查询吞吐量（特别是针对时间序列数据）的应用程序而言，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时间序列数据库提供了更优化的解决方案，以及各种开发人员生产力功能，可加快大量使用时间序列数据的应用程序的开发时间。
MongoDB 关键概念
MongoDB 特有的一些关键术语和概念包括
- 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档组。
- 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，用于保存一组文档。
- 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 JSON 的格式 BSON（二进制 JSON）存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
- 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
- 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它将过程式编程元素（例如循环、条件语句和错误处理）添加到标准 SQL 语言中。
- SSMS：SQL Server Management Studio，用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
- Always On：SQL Server 中高可用性和灾难恢复功能套件，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。
MongoDB 架构
MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，该结构允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键在多台服务器之间分配数据来实现水平扩展和负载均衡。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL 数据库（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，该引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。
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MongoDB 功能
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型，使其非常适合处理复杂和不断发展的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构支持水平扩展和负载均衡，使其能够处理大规模数据处理和查询。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供高级安全功能，例如透明数据加密、始终加密和行级安全性，以保护敏感数据。
可扩展性
SQL Server 支持通过复制、分布式分区视图和 Always On 可用性组等功能进行横向扩展。
集成服务
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个强大的平台，用于构建高性能数据集成和转换解决方案。
MongoDB 用例
内容管理系统
MongoDB 灵活的数据模型使其成为内容管理系统的理想选择，内容管理系统通常需要存储和管理各种内容类型（如文章、图像和视频）的能力。MongoDB 的无模式特性允许轻松适应不断变化的内容结构和要求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对大数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备生成的数据，例如传感器读数和设备日志。其高效索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择，在电子商务平台中，需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型使您可以轻松适应产品属性和客户偏好的变化，而高可用性和可扩展性功能可确保流畅且响应迅速的用户体验。
SQL Server 用例
企业应用程序
SQL Server 通常用作企业应用程序的后端数据库，提供可靠且安全的数据存储解决方案。
数据仓库和商业智能
SQL Server 的内置分析功能（例如 Analysis Services 和 Reporting Services）使其适用于数据仓库和商业智能应用程序。
电子商务平台
SQL Server 的性能和可扩展性功能使其能够支持电子商务平台的苛刻工作负载，处理大量事务和用户数据。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供各种定价选项，包括免费的开源社区版和商业企业版，其中包括高级功能、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的基于云的数据库即服务 MongoDB Atlas，其按需付费定价模型基于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 提供免费层，资源有限，供想要试用该服务而无需承担费用的用户使用。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供各种许可选项，包括按内核、服务器 + CAL（客户端访问许可证）以及基于订阅的云部署模型。成本取决于版本（标准版、企业版或开发人员版）、内核数和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL 数据库提供按需付费模型，并提供各种服务层来适应不同的性能和资源需求。
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