MySQLとMongoDB：SQLとMongoDBの違い

今日、私たちは前例のない量のデータ、正確には毎日2.5兆バイトを超えるデータを生成しています！ 日が経つにつれ、この数は増えるだけです。 ただし、私たちが生成するデータは一般に生で構造化されていません。これは、一貫性と意味を欠く、組織化されていないランダムな事実をまとめたものです。 したがって、意味のある情報に変換するには、データをクリーンアップ、整理、処理、分析、およびコンテキスト化することが不可欠です。 ここで、データベースとデータベース管理システム（DBMS）が登場します。

現在私たちが持っている多くの異なるデータベースのベースとして機能するデータベースには、主に2つのタイプがあります。 それらはSQLとNoSQLです。 どちらも反対のバイナリです。 主に、SQLはリレーショナルデータベースの基盤として機能しました。 SQLは非常に長い間データベースドメインを支配していましたが、長年にわたるデータの着実な急増により、指数関数的に拡張できるDBMSが必要になりました。 この必要性から、NoSQLデータベースが誕生しました。

90年代半ばのインターネットブームの後、リレーショナルデータベースは、世界中のユーザーによるさまざまなデータ型の流入と生成の突然の増加に対処できませんでした。 したがって、NoSQL（非リレーショナルデータベース）は、SQLの整理されたストレージを柔軟性に置き換えるために開発されました。

今日の投稿は、SQLとMongoDBの違いに特に焦点を当てて、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースを調べることに関するものです。

SQLとNoSQL：詳細な説明

SQL（Structured Query Language）は、リレーショナルデータベースにアクセスして操作するために1970年代に開発されました。 SQLコマンドは、データの更新やデータベースに格納されているデータの取得など、データベースで多数の機能を実行するために使用されます。 SQLデータベースの作成の主な焦点は、データの重複を避けてストレージコストを削減することでした。 通常、SQLデータベースは、一連の複雑な表形式スキーマを備えています。 それらは垂直スケーリング（より大きなサーバーへのデータの移行）を必要とし、それは非常に高価です。

Oracle、MySQL、PostgreSQL、およびMicrosoft SQL Serverは、最も人気のあるSQLデータベースの一部です。

読む： SQLとMySQL：SQLとMySQLの違い

SQLの利点

• 効率的なデータ取得– SQLを使用すると、大量のデータをすばやく取得できます。 挿入、削除、選択などの操作を実行して、データベースのニーズにリアルタイムで対応することもできます。
• 簡単な学習曲線–SQLを使用するのに専門のコーダーである必要はありません。 SQL操作のために長いコード行を書く必要はありません。 「選択」、「挿入」、「更新」、「削除」、「作成」、「削除」などの標準SQLコマンドを使用して、データベースに対して特定の操作を実行できます。
• 標準化された言語– American National Standards Institute（ANSI）は、SQLをリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）の標準言語として宣言しました。 長年にわたる広範なドキュメントとアップグレードのおかげで、SQLはすべてのユーザーに一貫したエクスペリエンスを提供します。
• プラットフォーム互換– SQLは、Windows、Linux、macOS、Unixシステムを含むすべての主要なオペレーティングプラットフォームと互換性があります。 SQLを使用して、OSに完全に依存せずに、PC、ラップトップ、およびサーバー用のコードを記述できます。 さらに、SQLコマンドを他のアプリケーションと統合することもできます。

NoSQLデータベースは、2000年代初頭に主流になりました。 これらは、柔軟性、スケーラビリティ、および高速クエリのために設計されました。 NoSQLのユニークな側面は、アジャイルとDevOpsのベストプラクティスを活用したアプリケーションの頻繁な更新を可能にすることです。 SQLデータベースとは異なり、NoSQLデータベースはコモディティサーバー間で水平方向に拡張できるため、時間とコストの両方の効率が高くなります。

最も広く使用されているNoSQLデータベースは、MongoDB、CouchDB、DynamoDB、Cassandra、HBase、およびAmazonNeptuneです。

NoSQLの利点

• 高速クエリ処理–通常、NoSQLデータベースではSQLデータベースよりも高速クエリ処理が可能です。 これは、NoSQLデータベースでは、クエリの実行に最適化された方法でデータが保存されるためです。 これとは逆に、SQLデータベースでは、データは正規化されています。 データにアクセスするには、複数のテーブルのデータをマージする必要があります。 このプロセスは「参加」と呼ばれます。 したがって、単一のオブジェクトに対するすべてのクエリでは、さまざまなテーブルのデータを組み合わせる必要があります。 テーブルのサイズが大きくなると、データの結合に非常にコストがかかります。 NoSQLデータベースでは、一緒にアクセスされるデータは常に一緒に保存されるため、結合の必要がありません。
• 簡単なマッピング–通常、MongoDBなどのNoSQLデータベースは、データ構造をPython、Java、Rなどの一般的なプログラミング言語のデータ構造にマッピングします。したがって、プログラマーは、アプリケーションコードで使用する方法でデータを保存できます。 このマッピングにより、開発時間が短縮され、バグが排除されます。
• 柔軟なスキーマ– NoSQLデータベースは、開発者が必要に応じてデータベースに変更を加えることができる柔軟なスキーマを誇っています。 これらのスキーマにより、アプリケーションへの新機能の迅速な反復と継続的インテグレーションが可能になります。
• 水平方向のスケーリング– NoSQLデータベースを使用すると、水平方向にスケールアウトできます。つまり、現在のサーバーの容量要件を超えた場合、必要に応じてより安価なコモディティサーバーを追加できます。

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MongoDBとMySQL

MongoDBとMySQLは、データベースドメインの両極端にあります。 MongoDBは主に生データと非構造化データの処理に関係するNoSQLデータベースですが、MySQLは組織化された構造化データを処理するために設計されたSQLデータベースです。

MySQLとMongoDBの主な違いは何ですか？

MySQLは、Oracle Corporationによってホスト、管理、および提供されるRDBMSです。 SQLを使用してデータベースと通信し、保存されているデータにアクセスします。 すべてのリレーショナルデータベースと同様に、MySQLはデータをテーブルの列と行に格納します。 MySQLでは、データベーススキーマを事前に定義する必要があります。 また、データベース内のテーブルのフィールド間の関係を決定するルールを設定する必要があります。

MongoDBは、データがJSONドキュメントの形式で保存されるNoSQLデータベースです。 MongoDBクエリ言語（MQL）を使用してデータにアクセスします。 関連情報を保持するすべてのドキュメントは、MongoDBに一緒にスタックされます。 ドキュメントは自己記述型であるため、データベースシステムにドキュメントの構造を宣言する必要はありません。 フィールドは通常、ドキュメントごとに異なります。

それでは、MongoDBとMySQLの違いの他の側面に焦点を当てましょう。

データストレージ

MySQLはデータを表形式で保存します。 テーブルには属性を表す列が含まれ、行は特定のレコードを示します。 一方、MongoDBは、テーブルに類似したコレクションにデータを格納します。 ただし、これらのコレクションは、Key-Valueを持つJSON形式の複数のドキュメントで構成されています。

MySQLでは、異なるテーブルは主キーまたは外部キーを介して相互に関連しています。 たとえば、従業員レコードを含むデータベースでは、 EmployeeID列は「 Employee」テーブルの主キーです。 ただし、 「支払い」テーブルでは外部キーとして機能します。 この定義されたリレーショナルルールにより、Employeeテーブルに支払いに関するエントリが含まれないようになります。 したがって、名前リレーショナルデータベース。

MongoDBでは、コレクションに含まれる非構造化データ間にこのような関係を構築する必要はありません。 これが非リレーショナルデータベースになっている理由です。

建築

他のSQLデータベースと同様に、MySQLはACID（Atomicity、Consistency、Isolation、およびDurability）の定理に従います。 4つのプロパティはすべて、データベースでトランザクションが一貫して確実に発生することを保証します。

それどころか、MongoDBは、 CAP（整合性、可用性、およびパーティション）定理の原則に準拠しています。 CAPアプローチは、データベース内のデータの可用性に重点を置いています。

したがって、MySQLは安全で信頼性の高いトランザクションを保証しますが、MongoDBはデータの高可用性を保証します。

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スケーラビリティ

前述したように、SQLデータベースは垂直方向にしか拡張できません。 つまり、MySQLをスケーリングするには、サーバーのメモリサイズ、ディスクスペース、およびコンピューティング能力を増やす必要があります。 データベースのサイズが大きくなると、クエリの量が多くなり、垂直方向のスケーリングによってコストが増加する可能性があります。

MySQLとは異なり、MongoDBは水平スケーリングをサポートしており、サーバーのメモリサイズや計算能力を上げる代わりに、スケーラビリティのために新しいサーバーを追加できます。 低コストのコモディティハードウェアのクラスターを組み込むことは、大量のクエリをサポートするための費用効果の高いオプションであるため、これはより安価です。

スキーマ

MySQLには、データコンプライアンスを指示する事前定義されたスキーマがあります。 テーブルの作成時に、テーブルの列数とそのデータ型を定義する必要があります。 テーブルに保存するデータは、定義された構造と一致する必要があります。これに失敗すると、エラーが表示されます。

MongoDBでは、スキーマを事前に定義する必要はありません。 さまざまなデータ型を手間をかけずにコレクションに保存できます。 現在生成されているデータのほとんどは構造化されておらず、SQLデータベースに保存できないため、この機能は現在のシナリオで非常に役立ちます。

クエリ

MySQLでは、SQLを使用してクエリを記述できます。 SQLクエリの最大の利点は、ユーザーフレンドリーであることです。 他のほとんどのリレーショナルデータベースと同様に、MySQLもANSISQL標準に準拠しています。 SQLクエリを使用して、結合、マージ、データ集約などの高度な分析操作を実行できます。 したがって、SQLは優れた分析ツールです。

MongoDBは、従来のSQLのようなクエリをサポートしていませんが、ドキュメントクエリをサポートしています。 ただし、これは開発中の機能であるため、多くの制限があります。 たとえば、MySQLとは異なり、MongoDBは結合をサポートしていません。結合は、異なるソースからデータを収集するために極めて重要です。

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まとめ

MongoDBとMySQLの議論で明確な勝者はありません。 各データベースには独自の機能と利点がありますが、特定の制限もあります。 MongoDBとMySQLのどちらを選択するかは、基本的にデータストレージのニーズとスケーラビリティの要件によって異なります。

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