MySQL vs. MongoDB: Unterschied zwischen SQL und MongoDB

Heute generieren wir beispiellose Datenmengen, jeden Tag genau über 2,5 Trillionen Bytes an Daten ! Mit jedem Tag wird diese Zahl nur noch zunehmen. Die von uns produzierten Daten sind jedoch im Allgemeinen roh und unstrukturiert – es handelt sich um eine Zusammenstellung unorganisierter, zufälliger Fakten, denen es an Kohärenz und Bedeutung mangelt. Daher ist es wichtig, die Daten zu bereinigen, zu organisieren, zu verarbeiten, zu analysieren und zu kontextualisieren, um sie in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Hier kommen Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme (DBMS) ins Spiel.

Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Datenbanken, die als Basis für die vielen verschiedenen Datenbanken dienen, die wir jetzt haben. Sie sind SQL und NoSQL. Beide sind entgegengesetzte Binärdateien. In erster Linie diente SQL als Grundlage für relationale Datenbanken. Obwohl SQL die Datenbankdomäne sehr lange dominierte, führte der stetige Anstieg der Daten im Laufe der Jahre zu einem Bedarf an einem DBMS, das exponentiell skalieren kann. Dieser Bedarf führte zur Geburt der NoSQL-Datenbank.

Nach dem Internet-Boom Mitte der 90er Jahre konnten relationale Datenbanken den plötzlichen Anstieg des Zustroms und der Erzeugung unterschiedlicher Datentypen durch Benutzer auf der ganzen Welt nicht bewältigen. Daher wurde NoSQL (nicht relationale Datenbank) entwickelt, um die organisierte Speicherung von SQL durch Flexibilität zu ersetzen.

Im heutigen Beitrag geht es darum, relationale und nicht-relationale Datenbanken zu betrachten, mit besonderem Fokus auf den Unterschied zwischen SQL und MongoDB.

SQL vs. NoSQL: Eine ausführliche Diskussion

SQL (Structured Query Language) wurde bereits in den 1970er Jahren für den Zugriff auf und die Bearbeitung relationaler Datenbanken entwickelt. SQL-Befehle werden verwendet, um eine Vielzahl von Funktionen in Datenbanken auszuführen, z. B. das Aktualisieren von Daten oder das Abrufen der in einer Datenbank gespeicherten Daten. Das Hauptaugenmerk bei der Erstellung von SQL-Datenbanken lag auf der Vermeidung von Datenduplizierungen, um die Speicherkosten zu senken. Normalerweise verfügen SQL-Datenbanken über einen Satz und komplexe tabellarische Schemata. Sie erfordern eine vertikale Skalierung (Migration von Daten auf größere Server), was ziemlich teuer ist.

Oracle, MySQL, PostgreSQL und Microsoft SQL Server sind einige der beliebtesten SQL-Datenbanken.

Lesen Sie: SQL Vs MySQL: Unterschied zwischen SQL und MySQL

Vorteile von SQL

• Effizienter Datenabruf – Mit SQL können Sie schnell große Datenmengen abrufen. Sie können auch Vorgänge wie Einfügen, Löschen, Auswählen usw. ausführen, um Ihre Datenbankanforderungen in Echtzeit zu erfüllen.
• Leichte Lernkurve – Sie müssen kein Programmierexperte sein, um SQL zu verwenden. Es besteht keine Notwendigkeit, lange Codezeilen für SQL-Operationen zu schreiben. Sie können Standard-SQL-Befehle wie „Select“, „Insert“, „Update“, „Delete“, „Create“ und „Drop“ verwenden, um bestimmte Operationen in einer Datenbank auszuführen.
• Standardisierte Sprache – Das American National Standards Institute (ANSI) hat SQL zur Standardsprache für relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) erklärt. Dank umfangreicher Dokumentation und Upgrades im Laufe der Jahre bietet SQL allen Benutzern eine konsistente Erfahrung.
• Plattformkompatibel – SQL ist mit allen wichtigen Betriebssystemen kompatibel, einschließlich Windows-, Linux-, macOS- und Unix-Systemen. Sie können SQL verwenden, um Code für PCs, Laptops und Server zu schreiben, völlig unabhängig von einem Betriebssystem. Darüber hinaus können Sie auch SQL-Befehle mit anderen Anwendungen integrieren.

NoSQL-Datenbanken kamen in den frühen 2000er Jahren in den Mainstream. Sie wurden für Flexibilität, Skalierbarkeit und Hochgeschwindigkeitsabfragen entwickelt. Der einzigartige Aspekt von NoSQL besteht darin, dass es häufige Anwendungsaktualisierungen ermöglicht, die auf agilen und DevOps Best Practices basieren. Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken können NoSQL-Datenbanken horizontal über Standardserver hinweg skaliert werden, was sowohl zeit- als auch kosteneffizient ist.

Die am häufigsten verwendeten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase und Amazon Neptune.

Vorteile von NoSQL

• Schnelle Abfrageverarbeitung – In der Regel ermöglichen NoSQL-Datenbanken eine schnellere Abfrageverarbeitung als SQL-Datenbanken. Dies liegt daran, dass Daten in einer NoSQL-Datenbank so gespeichert werden, dass sie für die Abfrageausführung optimiert werden. Im Gegensatz dazu werden in SQL-Datenbanken die Daten normalisiert. Für den Zugriff auf die Daten müssen Sie Daten aus mehreren Tabellen zusammenführen. Dieser Vorgang wird „Join“ genannt. Daher erfordern alle Abfragen für ein einzelnes Objekt, dass Sie Daten aus verschiedenen Tabellen kombinieren. Wenn die Tabellen größer werden, wird das Verbinden der Daten sehr teuer. In NoSQL-Datenbanken werden Daten, auf die zusammen zugegriffen wird, immer zusammen gespeichert, wodurch Verknüpfungen überflüssig werden.
• Einfache Zuordnung – Typischerweise ordnen NoSQL-Datenbanken wie MongoDB ihre Datenstrukturen den gängigen Programmiersprachen wie Python, Java, R usw. zu. Daher können Programmierer die Daten so speichern, wie sie sie im Anwendungscode verwenden. Dieses Mapping reduziert die Entwicklungszeit und eliminiert Fehler.
• Flexible Schemata – NoSQL-Datenbanken verfügen über flexible Schemata, die es Entwicklern ermöglichen, bei Bedarf Änderungen an einer Datenbank vorzunehmen. Diese Schemas ermöglichen eine schnelle Iteration und kontinuierliche Integration neuer Funktionen in eine Anwendung.
• Horizontale Skalierung – Mit NoSQL-Datenbanken können Sie horizontal skalieren, d. h. wenn die Kapazitätsanforderungen des aktuellen Servers überschritten werden, können Sie nach Bedarf billigere Standardserver hinzufügen.

Lesen Sie: SQL-Interviewfragen

MongoDB vs. MySQL

MongoDB und MySQL liegen an den beiden Extremen der Datenbankdomäne. Während MongoDB eine NoSQL-Datenbank ist, die sich hauptsächlich mit der Verarbeitung von rohen und unstrukturierten Daten befasst, ist MySQL eine SQL-Datenbank, die für die Verarbeitung organisierter, strukturierter Daten entwickelt wurde.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen MySQL und MongoDB?

MySQL ist ein RDBMS, das von der Oracle Corporation gehostet, verwaltet und angeboten wird. Es verwendet SQL für die Kommunikation mit der Datenbank und den Zugriff auf gespeicherte Daten. Wie alle relationalen Datenbanken speichert MySQL Daten in Tabellen, innerhalb von Spalten und Zeilen. In MySQL muss das Datenbankschema vordefiniert werden. Man muss auch die Regeln festlegen, die die Beziehung zwischen Feldern in den Tabellen innerhalb einer Datenbank bestimmen.

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, in der Daten in Form von JSON-Dokumenten gespeichert werden. Es verwendet MongoDB Query Language (MQL) , um auf Daten zuzugreifen. Alle Dokumente, die verwandte Informationen enthalten, werden in MongoDB gestapelt. Die Struktur von Dokumenten müssen Sie dem Datenbanksystem nicht mitteilen, da sie selbstbeschreibend sind. Die Felder variieren normalerweise von Dokument zu Dokument.

Konzentrieren wir uns nun auf die anderen Aspekte des Unterschieds zwischen MongoDB und MySQL.

Datenspeicher

MySQL speichert Daten in einem tabellarischen Format. Die Tabellen enthalten Spalten, die das Attribut darstellen, und Zeilen bezeichnen bestimmte Datensätze. Andererseits speichert MongoDB Daten in Sammlungen , die Tabellen ähneln. Diese Sammlungen bestehen jedoch aus mehreren Dokumenten im JSON-Format mit Schlüsselwerten.

In MySQL beziehen sich verschiedene Tabellen über Primärschlüssel oder Fremdschlüssel aufeinander. Beispielsweise ist in einer Datenbank, die Mitarbeiterdatensätze enthält, die EmployeeID - Spalte der Primärschlüssel der „ Employee“ -Tabelle. Er fungiert jedoch als Fremdschlüssel in der Tabelle „ Zahlungen“ . Diese definierte Beziehungsregel stellt sicher, dass die Employee-Tabelle keinen Eintrag bezüglich Zahlungen enthält. Daher der Name relationale Datenbank.

In MongoDB besteht keine Notwendigkeit, eine solche Beziehung zwischen den in den Sammlungen enthaltenen unstrukturierten Daten aufzubauen. Das macht sie zu einer nicht-relationalen Datenbank.

Die Architektur

Wie jede SQL-Datenbank folgt MySQL dem ACID-Theorem (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) . Alle vier Eigenschaften stellen sicher, dass Transaktionen konsistent und zuverlässig in der Datenbank stattfinden.

Im Gegenteil, MongoDB unterliegt den Prinzipien des CAP-Theorems (Consistency, Availability, and Partition) . Der CAP-Ansatz konzentriert sich mehr auf die Verfügbarkeit von Daten in der Datenbank.

Während MySQL also sichere und zuverlässige Transaktionen gewährleistet, gewährleistet MongoDB eine hohe Datenverfügbarkeit.

Kasse: SQL-Projektideen

Skalierbarkeit

Wie bereits erwähnt, können SQL-Datenbanken nur vertikal skaliert werden. Das bedeutet, dass Sie zum Skalieren von MySQL die Speichergröße, den Speicherplatz und die Rechenleistung des Servers erhöhen müssen. Mit zunehmender Größe der Datenbank können ein hohes Abfragevolumen und eine vertikale Skalierung zu höheren Kosten führen.

Im Gegensatz zu MySQL unterstützt MongoDB die horizontale Skalierung, bei der Sie, anstatt die Speichergröße oder Rechenleistung des Servers zu erhöhen, einen neuen Server für die Skalierbarkeit hinzufügen können. Dies ist kostengünstiger, da die Einbindung eines Clusters aus kostengünstiger Standardhardware eine kostengünstige Option zur Unterstützung hoher Abfragevolumina ist.

Schema

MySQL hat ein vordefiniertes Schema, das die Datenkonformität vorschreibt. Beim Erstellen der Tabelle müssen Sie die Anzahl der Spalten in einer Tabelle und ihren Datentyp definieren. Alle Daten, die Sie in der Tabelle speichern möchten, müssen der definierten Struktur entsprechen, andernfalls wird ein Fehler angezeigt.

Für MongoDB müssen Sie keine Schemas vordefinieren. Sie können problemlos verschiedene Datentypen in einer Sammlung speichern. Diese Funktion ist im vorliegenden Szenario äußerst nützlich, da die meisten der heute generierten Daten unstrukturiert sind und nicht in SQL-Datenbanken gespeichert werden können.

Anfrage

In MySQL können Sie Abfragen mit SQL schreiben. Der größte Vorteil von SQL-Abfragen ist ihre Benutzerfreundlichkeit. Wie die meisten anderen relationalen Datenbanken folgt auch MySQL den ANSI-SQL-Standards. Sie können SQL-Abfragen verwenden, um erweiterte Analysevorgänge durchzuführen, einschließlich Joins, Merge und Datenaggregation. Daher ist SQL ein hervorragendes Analysetool.

Obwohl MongoDB die Unterstützung für traditionelle SQL-ähnliche Abfragen fehlt, unterstützt es die Dokumentabfrage. Da es sich hierbei jedoch um eine Entwicklungsfunktion handelt, gibt es viele Einschränkungen. Im Gegensatz zu MySQL unterstützt MongoDB beispielsweise keine Verknüpfungen, was für das Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Quellen von entscheidender Bedeutung ist.

Schauen Sie sich an: DBMS vs. RDBMS: Unterschied zwischen DBMS und RDBMS

Einpacken

Es gibt keinen klaren Gewinner in der MongoDB vs. MySQL-Debatte. Jede Datenbank verfügt über einzigartige Funktionen und Vorteile, weist jedoch auch bestimmte Einschränkungen auf. Die Wahl zwischen MongoDB und MySQL hängt im Wesentlichen von Ihren Datenspeicheranforderungen und Skalierbarkeitsanforderungen ab.

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