MySQL مقابل MongoDB: الفرق بين SQL و MongoDB

اليوم ، ننتج أحجامًا غير مسبوقة من البيانات ، على وجه التحديد أكثر من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم! مع مرور كل يوم ، سيزداد هذا الرقم فقط. ومع ذلك ، فإن البيانات التي ننتجها هي بشكل عام خام وغير منظمة - إنها عبارة عن مجموعة من الحقائق العشوائية غير المنظمة التي تفتقر إلى التماسك والمعنى. وبالتالي ، من الضروري تنظيف البيانات وتنظيمها ومعالجتها وتحليلها ووضعها في سياق لتحويلها إلى معلومات مفيدة. هذا هو المكان الذي تدخل فيه قواعد البيانات وأنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) إلى الصورة.

هناك نوعان أساسيان من قواعد البيانات التي تعمل كقاعدة للعديد من قواعد البيانات المختلفة التي لدينا الآن. هم SQL و NoSQL. كلاهما ثنائيات متقابلة. في المقام الأول ، عملت SQL كأساس لقواعد البيانات العلائقية. على الرغم من أن SQL سيطرت على مجال قاعدة البيانات لفترة طويلة جدًا ، إلا أن الزيادة المطردة في البيانات على مر السنين خلقت الحاجة إلى نظام DBMS يمكن أن يتوسع بشكل كبير. أدت هذه الحاجة إلى ولادة قاعدة بيانات NoSQL.

بعد ازدهار الإنترنت في منتصف التسعينيات ، لم تتمكن قواعد البيانات العلائقية من التعامل مع الزيادة المفاجئة في التدفق وتوليد أنواع مختلفة من البيانات من قبل المستخدمين في جميع أنحاء العالم. وهكذا ، تم تطوير NoSQL (قاعدة بيانات غير علائقية) لتحل محل التخزين المنظم لـ SQL بمرونة.

تدور مقالة اليوم حول البحث في قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية ، مع التركيز بشكل خاص على الفرق بين SQL و MongoDB.

SQL مقابل NoSQL: مناقشة مفصلة

تم تطوير SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) في السبعينيات للوصول إلى قواعد البيانات العلائقية ومعالجتها. تُستخدم أوامر SQL لأداء مجموعة من الوظائف على قواعد البيانات ، مثل تحديث البيانات أو استرداد البيانات المخزنة في قاعدة البيانات. كان التركيز الرئيسي لإنشاء قواعد بيانات SQL هو تجنب تكرار البيانات لتقليل تكاليف التخزين. عادةً ما تتميز قواعد بيانات SQL بمخططات جدولية مجموعة ومعقدة. إنها تتطلب توسيعًا رأسيًا (ترحيل البيانات إلى خوادم أكبر) ، وهو أمر مكلف للغاية.

تعد Oracle و MySQL و PostgreSQL و Microsoft SQL Server من أكثر قواعد بيانات SQL شيوعًا.

قراءة: SQL مقابل MySQL: الفرق بين SQL و MySQL

مزايا SQL

• كفاءة استرجاع البيانات - يسمح لك SQL باسترداد كميات كبيرة من البيانات بسرعة. يمكنك أيضًا إجراء عمليات مثل الإدراج والحذف والاختيار وما إلى ذلك لتلبية احتياجات قاعدة البيانات الخاصة بك في الوقت الفعلي.
• منحنى التعلم السهل - لا تحتاج إلى أن تكون مبرمجًا خبيرًا لاستخدام SQL. ليست هناك حاجة لكتابة أسطر طويلة من التعليمات البرمجية لعمليات SQL. يمكنك استخدام أوامر SQL القياسية مثل "تحديد" و "إدراج" و "تحديث" و "حذف" و "إنشاء" و "إفلات" لإجراء عمليات محددة على قاعدة بيانات ..
• لغة موحدة - أعلن المعهد الوطني الأمريكي للمعايير (ANSI) أن لغة SQL هي اللغة القياسية لأنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) . بفضل التوثيق والترقيات المكثفة على مر السنين ، تقدم SQL تجربة متسقة لجميع المستخدمين.
• متوافق مع النظام الأساسي - تتوافق SQL مع جميع أنظمة التشغيل الرئيسية ، بما في ذلك أنظمة Windows و Linux و macOS و Unix. يمكنك استخدام SQL لكتابة تعليمات برمجية لأجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والخوادم ، بشكل مستقل تمامًا عن أي نظام تشغيل. علاوة على ذلك ، يمكنك أيضًا دمج أوامر SQL مع التطبيقات الأخرى.

ظهرت قواعد بيانات NoSQL في الصورة السائدة في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. تم تصميمها من أجل المرونة وقابلية التوسع والاستعلام عالي السرعة. يتمثل الجانب الفريد لـ NoSQL في أنه يسمح بتحديثات متكررة للتطبيقات مدعومة بأفضل ممارسات Agile و DevOps. على عكس قواعد بيانات SQL ، يمكن لقواعد بيانات NoSQL التوسع أفقيًا عبر خوادم السلع ، مما يجعلها فعالة من حيث الوقت والتكلفة.

قواعد بيانات NoSQL الأكثر استخدامًا هي MongoDB و CouchDB و DynamoDB و Cassandra و HBase و Amazon Neptune.

مزايا NoSQL

• معالجة سريعة للاستعلام - تسمح قواعد بيانات NoSQL عادةً بمعالجة الاستعلام بسرعة أكبر من قواعد بيانات SQL. هذا لأنه ، في قاعدة بيانات NoSQL ، يتم تخزين البيانات بطريقة تعمل على تحسين تنفيذ الاستعلام. على عكس ذلك ، في قواعد بيانات SQL ، يتم تطبيع البيانات. للوصول إلى البيانات ، تحتاج إلى دمج البيانات من جداول متعددة. هذه العملية تسمى "الانضمام". وبالتالي ، فإن جميع الاستعلامات الخاصة بكائن واحد تتطلب أن تقوم بدمج البيانات من جداول مختلفة. عندما يزداد حجم الجداول ، يصبح الانضمام إلى البيانات مكلفًا للغاية. في قواعد بيانات NoSQL ، يتم دائمًا تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها معًا معًا ، مما يلغي الحاجة إلى الصلات.
• رسم الخرائط السهل - عادةً ما تقوم قواعد بيانات NoSQL مثل MongoDB بتعيين هياكل البيانات الخاصة بها إلى تلك الموجودة في لغات البرمجة الشائعة مثل Python و Java و R وما إلى ذلك ، وبالتالي ، يمكن للمبرمجين تخزين البيانات بالطريقة التي يستخدمونها في كود التطبيق. يقلل هذا التعيين من وقت التطوير ويزيل الأخطاء.
• المخططات المرنة - تفتخر قواعد بيانات NoSQL بالمخططات المرنة التي تسمح للمطورين بإجراء تغييرات على قاعدة البيانات عند الحاجة. تتيح هذه المخططات التكرار السريع والتكامل المستمر للميزات الجديدة في التطبيق.
• القياس الأفقي - تتيح لك قواعد بيانات NoSQL التوسع أفقيًا ، مما يعني أنه عندما تتجاوز متطلبات سعة الخادم الحالي ، يمكنك إضافة خوادم سلعة أرخص حسب الحاجة.

قراءة: أسئلة مقابلة SQL

MongoDB مقابل MySQL

تقع كل من MongoDB و MySQL في طرفي نطاق قاعدة البيانات. في حين أن MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL تهتم بشكل أساسي بمعالجة البيانات الأولية وغير المهيكلة ، فإن MySQL هي قاعدة بيانات SQL مصممة للتعامل مع البيانات المنظمة والمنظمة.

ما هي الاختلافات الرئيسية بين MySQL و MongoDB؟

MySQL هو نظام RDBMS يتم استضافته وإدارته وتقديمه بواسطة Oracle Corporation. يستخدم SQL للتواصل مع قاعدة البيانات والوصول إلى البيانات المخزنة. مثل جميع قواعد البيانات العلائقية ، تقوم MySQL بتخزين البيانات في جداول وداخل أعمدة وصفوف. في MySQL ، يجب تحديد مخطط قاعدة البيانات مسبقًا. يتعين على المرء أيضًا تعيين القواعد التي تحدد العلاقة بين الحقول في الجداول داخل قاعدة البيانات.

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL حيث يتم تخزين البيانات في شكل مستندات JSON. يستخدم لغة استعلام MongoDB (MQL) للوصول إلى البيانات. يتم تكديس جميع المستندات التي تحتوي على المعلومات ذات الصلة معًا في MongoDB. لا تحتاج إلى التصريح عن بنية المستندات لنظام قاعدة البيانات لأنها تصف نفسها بنفسها. عادة ما تختلف الحقول من وثيقة إلى وثيقة.

الآن ، دعنا نركز على الجوانب الأخرى للاختلاف بين MongoDB مقابل MySQL.

مخزن البيانات

تقوم MySQL بتخزين البيانات بتنسيق جدولي. تحتوي الجداول على أعمدة تمثل السمة ، بينما تشير الصفوف إلى سجلات معينة. من ناحية أخرى ، يقوم MongoDB بتخزين البيانات في مجموعات تشبه الجداول. ومع ذلك ، تتكون هذه المجموعات من مستندات متعددة بتنسيق JSON لها قيمة مفتاح.

في MySQL ، ترتبط الجداول المختلفة ببعضها البعض عبر المفاتيح الأساسية أو المفاتيح الخارجية. على سبيل المثال ، في قاعدة بيانات تحتوي على سجلات الموظفين ، يكون عمود "تعريف الموظف" هو المفتاح الأساسي لجدول "الموظف". ومع ذلك ، سيعمل كمفتاح خارجي في جدول "الدفعات" . تضمن هذه القاعدة العلائقية المحددة أن جدول الموظف لا يحتوي على أي إدخال يتعلق بالمدفوعات. ومن هنا اسم قاعدة البيانات العلائقية.

في MongoDB ، ليست هناك حاجة لبناء مثل هذه العلاقة بين البيانات غير المهيكلة الموجودة في المجموعات. هذا ما يجعلها قاعدة بيانات غير علائقية.

بنيان

مثل أي قاعدة بيانات SQL ، تتبع MySQL نظرية ACID (الذرية والاتساق والعزل والمتانة) . تضمن الخصائص الأربعة أن المعاملات تحدث باستمرار وموثوقية في قاعدة البيانات.

على العكس من ذلك ، تخضع MongoDB لمبادئ نظرية CAP (الاتساق والتوافر والتقسيم) . يركز نهج CAP أكثر على توافر البيانات في قاعدة البيانات.

وهكذا ، بينما تضمن MySQL معاملات آمنة وموثوقة ، تضمن MongoDB توافرًا عاليًا للبيانات.

الخروج: أفكار مشروع SQL

قابلية التوسع

كما ذكرنا سابقًا ، يمكن توسيع قواعد بيانات SQL عموديًا فقط. هذا يعني ، لتوسيع نطاق MySQL ، أنك بحاجة إلى زيادة حجم الذاكرة ، ومساحة القرص ، وقوة الحوسبة للخادم. كلما زاد حجم قاعدة البيانات ، يمكن أن يؤدي حجم الاستعلام الكبير والتدرج الرأسي إلى زيادة التكاليف.

على عكس MySQL ، يدعم MongoDB القياس الأفقي ، حيث يمكنك إضافة خادم جديد لقابلية التوسع بدلاً من زيادة حجم الذاكرة أو قوة الحساب للخادم. يعد هذا أقل تكلفة نظرًا لأن دمج مجموعة من أجهزة السلع منخفضة التكلفة يعد خيارًا فعالاً من حيث التكلفة لدعم أحجام الاستعلامات الكبيرة.

مخطط

تمتلك MySQL مخططًا محددًا مسبقًا يفرض الامتثال للبيانات. تحتاج إلى تحديد عدد الأعمدة في الجدول ونوع بياناته أثناء إنشاء الجدول. يجب أن تتطابق أي بيانات ترغب في تخزينها في الجدول مع الهيكل المحدد ، وإذا فشلت في ذلك ، فإنها تظهر خطأ.

لا يتطلب منك MongoDB تحديد المخططات مسبقًا. يمكنك تخزين أنواع بيانات متنوعة في مجموعة دون أي متاعب. هذه الميزة مفيدة للغاية في السيناريو الحالي لأن معظم البيانات التي تم إنشاؤها اليوم غير منظمة ولا يمكن حفظها في قواعد بيانات SQL.

استفسار

في MySQL ، يمكنك كتابة استعلامات باستخدام SQL. أكبر ميزة لاستعلامات SQL هي أنها سهلة الاستخدام. مثل معظم قواعد البيانات العلائقية الأخرى ، تتبع MySQL أيضًا معايير ANSI SQL. يمكنك استخدام استعلامات SQL لإجراء عمليات تحليلات متقدمة ، بما في ذلك عمليات الصلات والدمج وتجميع البيانات. وبالتالي ، تعد SQL أداة تحليلية ممتازة.

على الرغم من أن MongoDB يفتقر إلى دعم استعلامات SQL التقليدية ، إلا أنه يدعم الاستعلام عن المستندات. ومع ذلك ، فإن هذه الميزة المتطورة لها العديد من القيود. على سبيل المثال ، على عكس MySQL ، لا يدعم MongoDB الصلات ، وهو أمر محوري لجمع البيانات من مصادر مختلفة.

تحقق من: DBMS مقابل RDBMS: الفرق بين DBMS و RDBMS

تغليف

لا يوجد فائز واضح في مناظرة MongoDB مقابل MySQL. تتميز كل قاعدة بيانات بميزات ومزايا فريدة ، مع وجود قيود معينة أيضًا. يعتمد الاختيار بين MongoDB و MySQL بشكل أساسي على احتياجات تخزين البيانات ومتطلبات قابلية التوسع.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول تطوير البرامج كاملة المكدس ، فراجع دبلومة PG upGrad & IIIT-B في تطوير البرامج الكاملة التي تم تصميمها للمهنيين العاملين وتقدم أكثر من 500 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 9 مشاريع ، و المهام ، وحالة خريجي IIIT-B ، ومشاريع التخرج العملية العملية والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

نأمل أن يساعد هذا!