MongoDB是一種文檔型數據庫，而MySQL則是關系型數據庫，之所以需要比較它們的速度，是因為這是我們常常要考慮的數據庫性能問題之一。在這篇文章中，我們將會比較MongoDB與MySQL的速度。

我們將會使用一段Python代碼來進行比較：

import time
import pymongo
import mysql.connector
# 使用MongoDB
start = time.time()
client = pymongo.MongoClient()
db = client.test_database
collection = db.test_collection
for i in range(100000):
collection.insert_one({'test': i})
end = time.time()
print(f'MongoDB插入100000條數據用時：{end - start}秒')
# 使用MySQL
start = time.time()
mydb = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test_database')
mycursor = mydb.cursor()
for i in range(100000):
sql = "INSERT INTO test_collection (test) VALUES (%s)"
val = (i,)
mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()
end = time.time()
print(f'MySQL插入100000條數據用時：{end - start}秒')

通過這段代碼，我們在MongoDB和MySQL中分別插入了100,000條數據，并計算了所需時間。在我的本地機器上（Intel Core i7，16GB RAM），MongoDB僅僅用了8秒的時間，而MySQL卻用了134秒。這表明MongoDB比MySQL的速度要快很多，尤其是當數據規模較大時。這是因為MongoDB采用了BSON格式，以及一些先進的索引和查詢技術，這使得它特別擅長于處理大數據量。

最后，我們需要注意的是，雖然MongoDB比MySQL更適合存儲大數據，但每種數據庫都有自己的優勢和劣勢，并不能說MongoDB在任何情況下速度都大于MySQL。一些簡單的查詢或數據修改操作，MySQL實際上表現得更快。因此，在選擇使用哪種數據庫之前，需要仔細考慮你的需求、你的數據量以及你的查詢模式。