MySQL vs MongoDB : différence entre SQL et MongoDB

Aujourd'hui, nous générons des volumes de données sans précédent, précisément plus de 2,5 quintillions d'octets de données chaque jour ! Avec chaque jour qui passe, ce nombre ne fera qu'augmenter. Cependant, les données que nous produisons sont généralement brutes et non structurées - c'est une compilation de faits aléatoires non organisés qui manquent de cohérence et de sens. Ainsi, il est essentiel de nettoyer, organiser, traiter, analyser et contextualiser les données pour les convertir en informations significatives. C'est là que les bases de données et les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) entrent en scène.

Il existe principalement deux types de bases de données qui servent de base aux nombreuses bases de données différentes dont nous disposons actuellement. Ce sont SQL et NoSQL. Les deux sont des binaires opposés. SQL a principalement servi de base aux bases de données relationnelles. Bien que SQL ait dominé le domaine des bases de données pendant très longtemps, l'augmentation constante des données au fil des ans a créé le besoin d'un SGBD capable d'évoluer de manière exponentielle. Ce besoin a abouti à la naissance de la base de données NoSQL.

Suite au boom d'Internet au milieu des années 90, les bases de données relationnelles ne pouvaient pas gérer l'augmentation soudaine de l'afflux et de la génération de différents types de données par les utilisateurs du monde entier. Ainsi, NoSQL (base de données non relationnelle) a été développé pour remplacer le stockage organisé de SQL avec flexibilité.

L'article d'aujourd'hui porte sur l'examen des bases de données relationnelles et non relationnelles, avec un accent particulier sur la différence entre SQL et MongoDB.

SQL vs NoSQL : Une discussion détaillée

SQL (Structured Query Language) a été développé dans les années 1970 pour accéder et manipuler des bases de données relationnelles. Les commandes SQL sont utilisées pour exécuter une multitude de fonctions sur les bases de données, telles que la mise à jour des données ou la récupération des données stockées dans une base de données. L'objectif principal de la création de bases de données SQL était d'éviter la duplication des données afin de réduire les coûts de stockage. Habituellement, les bases de données SQL comportent un ensemble et des schémas tabulaires complexes. Ils nécessitent une mise à l'échelle verticale (migration des données vers des serveurs plus grands), ce qui est assez coûteux.

Oracle, MySQL, PostgreSQL et Microsoft SQL Server font partie des bases de données SQL les plus populaires.

Lire : SQL Vs MySQL : Différence entre SQL et MySQL

Avantages de SQL

• Récupération efficace des données – SQL vous permet de récupérer rapidement de gros volumes de données. Vous pouvez également effectuer des opérations telles que l'insertion, la suppression, la sélection, etc. pour répondre aux besoins de votre base de données en temps réel.
• Courbe d'apprentissage facile - Vous n'avez pas besoin d'être un codeur expert pour utiliser SQL. Il n'est pas nécessaire d'écrire de longues lignes de code pour les opérations SQL. Vous pouvez utiliser des commandes SQL standard telles que "Sélectionner", "Insérer", "Mettre à jour", "Supprimer", "Créer" et "Supprimer" pour effectuer des opérations spécifiques sur une base de données.
• Langage standardisé - L' American National Standards Institute (ANSI) a déclaré SQL comme langage standard pour les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) . Grâce à une documentation complète et à des mises à niveau au fil des ans, SQL offre une expérience cohérente à tous les utilisateurs.
• Compatible avec la plate-forme - SQL est compatible avec toutes les principales plates-formes d'exploitation, y compris les systèmes Windows, Linux, macOS et Unix. Vous pouvez utiliser SQL pour écrire du code pour les PC, les ordinateurs portables et les serveurs, totalement indépendants de tout système d'exploitation. De plus, vous pouvez également intégrer des commandes SQL à d'autres applications.

Les bases de données NoSQL ont fait leur apparition au début des années 2000. Ils ont été conçus pour la flexibilité, l'évolutivité et l'interrogation à grande vitesse. L'aspect unique de NoSQL est qu'il permet des mises à jour fréquentes des applications alimentées par les meilleures pratiques agiles et DevOps. Contrairement aux bases de données SQL, les bases de données NoSQL peuvent évoluer horizontalement sur les serveurs de base, ce qui les rend à la fois rapides et économiques.

Les bases de données NoSQL les plus utilisées sont MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase et Amazon Neptune.

Avantages de NoSQL

• Traitement rapide des requêtes - En règle générale, les bases de données NoSQL permettent un traitement rapide des requêtes par rapport aux bases de données SQL. En effet, dans une base de données NoSQL, les données sont stockées de manière à les optimiser pour l'exécution des requêtes. Contrairement à cela, dans les bases de données SQL, les données sont normalisées. Pour accéder aux données, vous devez fusionner les données de plusieurs tables. Ce processus est appelé "joindre". Ainsi, toutes les requêtes pour un seul objet exigent que vous combiniez les données de différentes tables. Lorsque la taille des tables augmente, joindre les données devient très coûteux. Dans les bases de données NoSQL, les données auxquelles on accède ensemble sont toujours stockées ensemble, éliminant ainsi le besoin de jointures.
• Mappage facile - Généralement, les bases de données NoSQL comme MongoDB mappent leurs structures de données à celles des langages de programmation populaires comme Python, Java, R, etc. Par conséquent, les programmeurs peuvent stocker les données de la manière dont ils les utilisent dans le code d'application. Cette cartographie réduit le temps de développement et élimine les bugs.
• Schémas flexibles - Les bases de données NoSQL se vantent de schémas flexibles qui permettent aux développeurs d'apporter des modifications à une base de données selon les besoins. Ces schémas permettent une itération rapide et une intégration continue de nouvelles fonctionnalités dans une application.
• Évolutivité horizontale – Les bases de données NoSQL vous permettent d'évoluer horizontalement, ce qui signifie que lorsque les exigences de capacité du serveur actuel dépassent, vous pouvez ajouter des serveurs de base moins chers selon vos besoins.

Lire : Questions d'entretien SQL

MongoDB contre MySQL

MongoDB et MySQL se situent aux deux extrêmes du domaine de la base de données. Alors que MongoDB est une base de données NoSQL principalement concernée par la gestion de données brutes et non structurées, MySQL est une base de données SQL conçue pour gérer des données organisées et structurées.

Quelles sont les principales différences entre MySQL et MongoDB ?

MySQL est un SGBDR hébergé, géré et proposé par Oracle Corporation. Il utilise SQL pour communiquer avec la base de données et accéder aux données stockées. Comme toutes les bases de données relationnelles, MySQL stocke les données dans des tables, dans des colonnes et des lignes. Dans MySQL, le schéma de la base de données doit être prédéfini. Il faut également définir les règles déterminant la relation entre les champs dans les tables d'une base de données.

MongoDB est une base de données NoSQL dans laquelle les données sont stockées sous la forme de documents JSON. Il utilise le langage de requête MongoDB (MQL) pour accéder aux données. Tous les documents contenant des informations connexes sont empilés dans MongoDB. Vous n'avez pas besoin de déclarer la structure des documents au système de base de données puisqu'ils sont auto-descriptifs. Les champs varient généralement d'un document à l'autre.

Maintenant, concentrons-nous sur les autres aspects de la différence entre MongoDB et MySQL.

Stockage de données

MySQL stocke les données dans un format tabulaire. Les tableaux contiennent des colonnes qui représentent l'attribut et les lignes indiquent des enregistrements spécifiques. D'autre part, MongoDB stocke les données dans des collections similaires à des tables. Cependant, ces collections se composent de plusieurs documents au format JSON ayant une clé-valeur.

Dans MySQL, différentes tables sont liées les unes aux autres via des clés primaires ou des clés étrangères. Par exemple, dans une base de données contenant des enregistrements d'employés, la colonne EmployeeID est la clé primaire de la table « Employee » . Cependant, il fonctionnera comme clé étrangère dans la table « Paiements » . Cette règle relationnelle définie garantit que la table Employee ne contient aucune entrée concernant les paiements. D'où le nom de base de données relationnelle.

Dans MongoDB, il n'est pas nécessaire de créer une telle relation entre les données non structurées contenues dans les collections. C'est ce qui en fait une base de données non relationnelle.

Architecture

Comme toute base de données SQL, MySQL suit le théorème ACID (atomicité, cohérence, isolement et durabilité) . Les quatre propriétés garantissent que les transactions se produisent de manière cohérente et fiable dans la base de données.

Au contraire, MongoDB est régi par les principes du théorème CAP (Cohérence, Disponibilité et Partition) . L'approche CAP se concentre davantage sur la disponibilité des données dans la base de données.

Ainsi, alors que MySQL assure des transactions sécurisées et fiables, MongoDB assure une haute disponibilité des données.

Paiement : Idées de projets SQL

Évolutivité

Comme nous l'avons mentionné précédemment, les bases de données SQL ne peuvent évoluer que verticalement. Cela signifie que pour faire évoluer MySQL, vous devez augmenter la taille de la mémoire, l'espace disque et la puissance de calcul du serveur. À mesure que la taille de la base de données augmente, un volume de requêtes élevé et une mise à l'échelle verticale peuvent entraîner une augmentation des coûts.

Contrairement à MySQL, MongoDB prend en charge la mise à l'échelle horizontale, dans laquelle au lieu d'augmenter la taille de la mémoire ou la puissance de calcul du serveur, vous pouvez ajouter un nouveau serveur pour l'évolutivité. Ceci est moins coûteux car l'intégration d'un cluster de matériel de base à faible coût est une option rentable pour prendre en charge des volumes de requêtes élevés.

Schéma

MySQL a un schéma prédéfini qui dicte la conformité des données. Vous devez définir le nombre de colonnes dans une table et son type de données lors de la création de la table. Toutes les données que vous souhaitez stocker dans la table doivent correspondre à la structure définie, faute de quoi, elle affiche une erreur.

MongoDB ne vous oblige pas à prédéfinir des schémas. Vous pouvez stocker divers types de données dans une collection sans aucun problème. Cette fonctionnalité est extrêmement utile dans le scénario actuel car la plupart des données générées aujourd'hui ne sont pas structurées et ne peuvent pas être enregistrées dans des bases de données SQL.

Mettre en doute

Dans MySQL, vous pouvez écrire des requêtes en utilisant SQL. Le plus grand avantage des requêtes SQL est qu'elles sont conviviales. Comme la plupart des autres bases de données relationnelles, MySQL suit également les normes ANSI SQL. Vous pouvez utiliser des requêtes SQL pour effectuer des opérations d'analyse avancées, notamment des jointures, des fusions et des agrégations de données. Ainsi, SQL est un excellent outil d'analyse.

Bien que MongoDB ne prenne pas en charge les requêtes traditionnelles de type SQL, il prend en charge l'interrogation de documents. Cependant, il s'agit d'une fonctionnalité en développement qui présente de nombreuses limitations. Par exemple, contrairement à MySQL, MongoDB ne prend pas en charge les jointures, ce qui est essentiel pour collecter des données à partir de sources disparates.

Découvrez : SGBD vs RDBMS : Différence entre SGBD et RDBMS

Emballer

Il n'y a pas de gagnant clair dans le débat MongoDB contre MySQL. Chaque base de données présente des caractéristiques et des avantages uniques, tout en présentant certaines limites. Le choix entre MongoDB et MySQL dépend essentiellement de vos besoins de stockage de données et de vos exigences d'évolutivité.

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