MySQL vs. MongoDB: diferencia entre SQL y MongoDB

Hoy, generamos volúmenes de datos sin precedentes, ¡precisamente más de 2,5 quintillones de bytes de datos todos los días! Con cada día que pasa, este número solo va a aumentar. Sin embargo, los datos que producimos generalmente son crudos y no estructurados: es una compilación de hechos aleatorios y desorganizados que carecen de coherencia y significado. Por lo tanto, es fundamental limpiar, organizar, procesar, analizar y contextualizar los datos para convertirlos en información significativa. Aquí es donde las bases de datos y los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) entran en escena.

Hay principalmente dos tipos de bases de datos que actúan como base para las muchas bases de datos diferentes que tenemos ahora. Son SQL y NoSQL. Ambos son binarios opuestos. Principalmente, SQL sirvió como base para las bases de datos relacionales. Aunque SQL dominó el dominio de la base de datos durante mucho tiempo, el aumento constante de datos a lo largo de los años creó la necesidad de un DBMS que pudiera escalar exponencialmente. Esta necesidad resultó en el nacimiento de la base de datos NoSQL.

Tras el auge de Internet a mediados de los 90, las bases de datos relacionales no pudieron manejar el aumento repentino en la afluencia y generación de diferentes tipos de datos por parte de usuarios de todo el mundo. Por lo tanto, NoSQL (base de datos no relacional) se desarrolló para reemplazar el almacenamiento organizado de SQL con flexibilidad.

La publicación de hoy trata sobre las bases de datos relacionales y no relacionales, con un enfoque particular en la diferencia entre SQL y MongoDB.

SQL frente a NoSQL: una discusión detallada

SQL (lenguaje de consulta estructurado) se desarrolló en la década de 1970 para acceder y manipular bases de datos relacionales. Los comandos SQL se utilizan para realizar una gran cantidad de funciones en las bases de datos, como actualizar datos o recuperar los datos almacenados en una base de datos. El enfoque principal de la creación de bases de datos SQL fue evitar la duplicación de datos para reducir los costos de almacenamiento. Por lo general, las bases de datos SQL presentan un conjunto y esquemas tabulares complejos. Requieren escalamiento vertical (migración de datos a servidores más grandes), lo cual es bastante costoso.

Oracle, MySQL, PostgreSQL y Microsoft SQL Server son algunas de las bases de datos SQL más populares.

Leer: SQL Vs MySQL: Diferencia entre SQL y MySQL

ventajas de sql

• Recuperación eficiente de datos: SQL le permite recuperar grandes volúmenes de datos rápidamente. También puede realizar operaciones como inserción, eliminación, selección, etc. para satisfacer las necesidades de su base de datos en tiempo real.
• Curva de aprendizaje fácil: no necesita ser un codificador experto para usar SQL. No hay necesidad de escribir largas líneas de código para operaciones SQL. Puede usar comandos SQL estándar como "Seleccionar", "Insertar", "Actualizar", "Eliminar", "Crear" y "Soltar" para realizar operaciones específicas en una base de datos.
• Lenguaje estandarizado: el Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) declaró SQL como el lenguaje estándar para los sistemas de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) . Gracias a la extensa documentación y actualizaciones a lo largo de los años, SQL ofrece una experiencia uniforme a todos los usuarios.
• Compatible con plataformas: SQL es compatible con todas las principales plataformas operativas, incluidos los sistemas Windows, Linux, macOS y Unix. Puede usar SQL para escribir código para PC, portátiles y servidores, totalmente independiente de cualquier sistema operativo. Además, también puede integrar comandos SQL con otras aplicaciones.

Las bases de datos NoSQL entraron en el panorama general a principios de la década de 2000. Fueron diseñados para brindar flexibilidad, escalabilidad y consultas de alta velocidad. El aspecto único de NoSQL es que permite actualizaciones frecuentes de aplicaciones impulsadas por las mejores prácticas ágiles y de DevOps. A diferencia de las bases de datos SQL, las bases de datos NoSQL pueden escalar horizontalmente entre servidores básicos, lo que las hace rentables y en tiempo.

Las bases de datos NoSQL más utilizadas son MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase y Amazon Neptune.

Ventajas de NoSQL

• Procesamiento de consultas rápido: por lo general, las bases de datos NoSQL permiten un procesamiento de consultas más rápido que las bases de datos SQL. Esto se debe a que, en una base de datos NoSQL, los datos se almacenan de una manera que los optimiza para la ejecución de consultas. Contrariamente a esto, en las bases de datos SQL, los datos están normalizados. Para acceder a los datos, debe fusionar datos de varias tablas. Este proceso se llama "unirse". Por lo tanto, todas las consultas de un solo objeto exigen que combine datos de varias tablas. Cuando las tablas aumentan de tamaño, unir los datos se vuelve muy costoso. En las bases de datos NoSQL, los datos a los que se accede juntos siempre se almacenan juntos, lo que elimina la necesidad de uniones.
• Mapeo fácil: por lo general, las bases de datos NoSQL como MongoDB asignan sus estructuras de datos a las de lenguajes de programación populares como Python, Java, R, etc. Por lo tanto, los programadores pueden almacenar los datos de la forma en que los usan en el código de la aplicación. Este mapeo reduce el tiempo de desarrollo y elimina errores.
• Esquemas flexibles: las bases de datos NoSQL cuentan con esquemas flexibles que permiten a los desarrolladores realizar cambios en una base de datos cuando sea necesario. Estos esquemas permiten una iteración rápida y una integración continua de nuevas funciones en una aplicación.
• Escalamiento horizontal: las bases de datos NoSQL le permiten escalar horizontalmente, lo que significa que cuando los requisitos de capacidad del servidor actual exceden, puede agregar servidores básicos más baratos según sea necesario.

Leer: Preguntas de la entrevista de SQL

MongoDB frente a MySQL

MongoDB y MySQL se encuentran en los dos extremos del dominio de la base de datos. Mientras que MongoDB es una base de datos NoSQL que se ocupa principalmente del manejo de datos sin procesar y sin estructurar, MySQL es una base de datos SQL diseñada para manejar datos organizados y estructurados.

¿Cuáles son las principales diferencias entre MySQL y MongoDB?

MySQL es un RDBMS alojado, administrado y ofrecido por Oracle Corporation. Utiliza SQL para comunicarse con la base de datos y acceder a los datos almacenados. Como todas las bases de datos relacionales, MySQL almacena datos en tablas, dentro de columnas y filas. En MySQL, el esquema de la base de datos debe estar predefinido. Uno también tiene que establecer las reglas que determinan la relación entre los campos en las tablas dentro de una base de datos.

MongoDB es una base de datos NoSQL en la que los datos se almacenan en forma de documentos JSON. Utiliza MongoDB Query Language (MQL) para acceder a los datos. Todos los documentos que contienen información relacionada se apilan juntos en MongoDB. No necesita declarar la estructura de los documentos al sistema de base de datos ya que son autodescriptivos. Los campos suelen variar de un documento a otro.

Ahora, concentrémonos en los otros aspectos de la diferencia entre MongoDB y MySQL.

Almacenamiento de datos

MySQL almacena datos en un formato tabular. Las tablas contienen columnas que representan el atributo y las filas indican registros específicos. Por otro lado, MongoDB almacena datos en colecciones que son similares a tablas. Sin embargo, estas colecciones constan de múltiples documentos en formato JSON que tienen clave-valor.

En MySQL, las diferentes tablas se relacionan entre sí a través de claves primarias o claves externas. Por ejemplo, en una base de datos que contiene registros de empleados, la columna EmployeeID es la clave principal de la tabla " Empleado" . Sin embargo, funcionará como clave externa en la tabla " Pagos" . Esta regla relacional definida garantiza que la tabla Empleado no contenga ninguna entrada relacionada con los pagos. De ahí el nombre de base de datos relacional.

En MongoDB, no hay necesidad de construir tal relación entre los datos no estructurados contenidos en las colecciones. Esto es lo que la convierte en una base de datos no relacional.

Arquitectura

Como cualquier base de datos SQL, MySQL sigue el teorema ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) . Las cuatro propiedades garantizan que las transacciones se realicen de forma coherente y fiable en la base de datos.

Por el contrario, MongoDB se rige por los principios del teorema CAP (Consistencia, Disponibilidad y Partición) . El enfoque CAP se centra más en la disponibilidad de datos en la base de datos.

Así, mientras MySQL asegura transacciones seguras y confiables, MongoDB asegura alta disponibilidad de datos.

Pago: Ideas de proyectos SQL

Escalabilidad

Como mencionamos anteriormente, las bases de datos SQL solo pueden escalar verticalmente. Esto significa que, para escalar MySQL, debe aumentar el tamaño de la memoria, el espacio en disco y la potencia informática del servidor. A medida que aumenta el tamaño de la base de datos, el alto volumen de consultas y el escalado vertical pueden aumentar los costos.

A diferencia de MySQL, MongoDB admite el escalado horizontal, en el que, en lugar de aumentar el tamaño de la memoria o la potencia de cálculo del servidor, puede agregar un nuevo servidor para la escalabilidad. Esto es menos costoso ya que la incorporación de un clúster de hardware básico de bajo costo es una opción rentable para admitir grandes volúmenes de consultas.

Esquema

MySQL tiene un esquema predefinido que dicta el cumplimiento de los datos. Debe definir el número de columnas en una tabla y su tipo de datos al crear la tabla. Cualquier dato que desee almacenar en la tabla debe coincidir con la estructura definida, de lo contrario, muestra un error.

MongoDB no requiere que predefina esquemas. Puede almacenar varios tipos de datos en una colección sin problemas. Esta característica es extremadamente útil en el escenario actual, ya que la mayoría de los datos generados hoy en día no están estructurados y no se pueden guardar en bases de datos SQL.

Consulta

En MySQL, puede escribir consultas usando SQL. La mayor ventaja de las consultas SQL es que son fáciles de usar. Como la mayoría de las otras bases de datos relacionales, MySQL también sigue los estándares ANSI SQL. Puede usar consultas SQL para realizar operaciones de análisis avanzadas, incluidas uniones, fusiones y agregación de datos. Por lo tanto, SQL es una excelente herramienta de análisis.

Aunque MongoDB carece de soporte para consultas similares a SQL tradicionales, admite consultas de documentos. Sin embargo, esta característica en desarrollo tiene muchas limitaciones. Por ejemplo, a diferencia de MySQL, MongoDB no admite uniones, lo cual es fundamental para recopilar datos de fuentes dispares.

Consulte: DBMS vs. RDBMS: diferencia entre DBMS y RDBMS

Terminando

No hay un claro ganador en el debate entre MongoDB y MySQL. Cada base de datos cuenta con características y ventajas únicas, aunque también tiene ciertas limitaciones. La elección entre MongoDB y MySQL depende esencialmente de sus necesidades de almacenamiento de datos y requisitos de escalabilidad.

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