MySQL vs. MongoDB: Perbedaan Antara SQL & MongoDB

Hari ini, kami menghasilkan volume data yang belum pernah ada sebelumnya, tepatnya lebih dari 2,5 triliun byte data setiap hari! Dengan berlalunya hari, jumlah ini hanya akan meningkat. Namun, data yang kami hasilkan umumnya mentah dan tidak terstruktur – ini adalah kompilasi fakta acak yang tidak terorganisir yang tidak memiliki koherensi dan makna. Dengan demikian, penting untuk membersihkan, mengatur, memproses, menganalisis, dan mengontekstualisasikan data untuk diubah menjadi informasi yang bermakna. Di sinilah database dan sistem manajemen database (DBMS) masuk ke gambar.

Ada dua jenis basis data yang bertindak sebagai basis untuk banyak basis data berbeda yang kita miliki sekarang. Mereka adalah SQL dan NoSQL. Keduanya adalah biner yang berlawanan. Terutama, SQL berfungsi sebagai dasar untuk database relasional. Meskipun SQL mendominasi domain database untuk waktu yang sangat lama, peningkatan data yang stabil selama bertahun-tahun menciptakan kebutuhan akan DBMS yang dapat diskalakan secara eksponensial. Kebutuhan ini mengakibatkan lahirnya database NoSQL.

Setelah booming Internet di pertengahan 90-an, database relasional tidak dapat menangani peningkatan tiba-tiba dalam masuknya dan pembuatan tipe data yang berbeda oleh pengguna di seluruh dunia. Dengan demikian, NoSQL (database non-relasional) dikembangkan untuk menggantikan penyimpanan terorganisir SQL dengan fleksibilitas.

Posting hari ini adalah tentang melihat database relasional dan non-relasional, dengan fokus khusus pada perbedaan antara SQL dan MongoDB.

SQL vs. NoSQL: Diskusi mendetail

SQL (Structured Query Language) dikembangkan pada tahun 1970-an untuk mengakses dan memanipulasi database relasional. Perintah SQL digunakan untuk melakukan sejumlah fungsi pada database, seperti memperbarui data atau mengambil data yang disimpan dalam database. Fokus utama pembuatan database SQL adalah untuk menghindari duplikasi data untuk mengurangi biaya penyimpanan. Biasanya, database SQL menampilkan skema tabular set dan kompleks. Mereka membutuhkan penskalaan vertikal (memigrasikan data ke server yang lebih besar), yang cukup mahal.

Oracle, MySQL, PostgreSQL, dan Microsoft SQL Server adalah beberapa database SQL yang paling populer.

Baca: SQL Vs MySQL: Perbedaan Antara SQL dan MySQL

Kelebihan SQL

• Pengambilan data yang efisien – SQL memungkinkan Anda untuk mengambil data dalam jumlah besar dengan cepat. Anda juga dapat melakukan operasi seperti penyisipan, penghapusan, pemilihan, dll. untuk memenuhi kebutuhan database Anda secara real-time.
• Kurva pembelajaran yang mudah – Anda tidak perlu menjadi pembuat kode ahli untuk menggunakan SQL. Tidak perlu menulis baris kode yang panjang untuk operasi SQL. Anda dapat menggunakan perintah SQL standar seperti “Select”, “Insert”, “Update”, “Delete”, “Create”, dan “Drop” untuk melakukan operasi tertentu pada database..
• Bahasa standar – The American National Standards Institute (ANSI) mendeklarasikan SQL sebagai bahasa standar untuk sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) . Berkat dokumentasi ekstensif dan peningkatan selama bertahun-tahun, SQL menawarkan pengalaman yang konsisten untuk semua pengguna.
• Kompatibel dengan platform – SQL kompatibel dengan semua platform operasi utama, termasuk sistem Windows, Linux, macOS, dan Unix. Anda dapat menggunakan SQL untuk menulis kode untuk PC, laptop, dan server, sepenuhnya independen dari OS apa pun. Selain itu, Anda juga dapat mengintegrasikan perintah SQL dengan aplikasi lain.

Basis data NoSQL muncul di awal tahun 2000-an. Mereka dirancang untuk fleksibilitas, skalabilitas, dan kueri berkecepatan tinggi. Aspek unik dari NoSQL adalah memungkinkan pembaruan aplikasi yang sering didukung oleh praktik terbaik yang gesit dan DevOps. Tidak seperti database SQL, database NoSQL dapat menskalakan secara horizontal di seluruh server komoditas, sehingga hemat waktu dan biaya.

Basis data NoSQL yang paling banyak digunakan adalah MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase, dan Amazon Neptune.

Keuntungan dari NoSQL

• Pemrosesan kueri yang cepat – Biasanya, basis data NoSQL memungkinkan pemrosesan kueri yang lebih cepat daripada basis data SQL. Ini karena, dalam database NoSQL, data disimpan dengan cara yang mengoptimalkannya untuk eksekusi kueri. Bertentangan dengan ini, dalam database SQL, data dinormalisasi. Untuk mengakses data, Anda perlu menggabungkan data dari beberapa tabel. Proses ini disebut "bergabung". Jadi, semua kueri untuk satu objek menuntut Anda menggabungkan data dari berbagai tabel. Ketika tabel bertambah besar, menggabungkan data menjadi sangat mahal. Dalam database NoSQL, data yang diakses bersama selalu disimpan bersama, sehingga menghilangkan kebutuhan untuk bergabung.
• Pemetaan mudah – Biasanya, basis data NoSQL seperti MongoDB memetakan struktur data mereka ke bahasa pemrograman populer seperti Python, Java, R, dll. Oleh karena itu, pemrogram dapat menyimpan data dengan cara mereka menggunakannya dalam kode aplikasi. Pemetaan ini mengurangi waktu pengembangan dan menghilangkan bug.
• Skema fleksibel – Basis data NoSQL membanggakan skema fleksibel yang memungkinkan pengembang membuat perubahan pada basis data saat dan saat diperlukan. Skema ini memungkinkan iterasi cepat dan integrasi berkelanjutan dari fitur baru ke dalam aplikasi.
• Penskalaan horizontal – Basis data NoSQL memungkinkan Anda melakukan penskalaan secara horizontal, artinya ketika persyaratan kapasitas server saat ini melebihi, Anda dapat menambahkan server komoditas yang lebih murah sesuai kebutuhan.

Baca: Pertanyaan Wawancara SQL

MongoDB vs. MySQL

MongoDB dan MySQL terletak pada dua ekstrem dari domain database. Sementara MongoDB adalah database NoSQL yang terutama berkaitan dengan penanganan data mentah dan tidak terstruktur, MySQL adalah database SQL yang dirancang untuk menangani data terstruktur dan terorganisir.

Apa perbedaan utama antara MySQL dan MongoDB?

MySQL adalah RDBMS yang di-host, dikelola, dan ditawarkan oleh Oracle Corporation. Menggunakan SQL untuk berkomunikasi dengan database dan mengakses data yang tersimpan. Seperti semua database relasional, MySQL menyimpan data dalam tabel, dalam kolom dan baris. Di MySQL, skema database perlu ditentukan sebelumnya. Kita juga harus menetapkan aturan yang menentukan hubungan antara bidang dalam tabel dalam database.

MongoDB adalah database NoSQL dimana data disimpan dalam bentuk dokumen JSON. Menggunakan MongoDB Query Language (MQL) untuk mengakses data. Semua dokumen yang menyimpan informasi terkait ditumpuk bersama di MongoDB. Anda tidak perlu mendeklarasikan struktur dokumen ke sistem database karena mereka menggambarkan dirinya sendiri. Bidang biasanya bervariasi dari dokumen ke dokumen.

Sekarang, mari kita fokus pada aspek lain dari perbedaan antara MongoDB vs MySQL.

Penyimpanan data

MySQL menyimpan data dalam format tabel. Tabel berisi kolom yang mewakili atribut, dan baris menunjukkan catatan tertentu. Di sisi lain, MongoDB menyimpan data dalam koleksi yang mirip dengan tabel. Namun, koleksi ini terdiri dari beberapa dokumen dalam format JSON yang memiliki nilai kunci.

Di MySQL, tabel yang berbeda berhubungan satu sama lain melalui kunci utama atau kunci asing. Misalnya, dalam database yang berisi catatan karyawan, kolom EmployeeID adalah kunci utama tabel “Karyawan” . Namun, itu akan berfungsi sebagai kunci asing di tabel "Pembayaran" . Aturan relasional yang ditentukan ini memastikan bahwa tabel Karyawan tidak berisi entri apa pun terkait pembayaran. Oleh karena itu nama database relasional.

Di MongoDB, tidak perlu membangun hubungan seperti itu antara data tidak terstruktur yang terdapat dalam koleksi. Inilah yang membuatnya menjadi basis data non-relasional.

Arsitektur

Seperti database SQL lainnya, MySQL mengikuti teorema ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) . Keempat properti memastikan bahwa transaksi terjadi secara konsisten dan andal dalam database.

Sebaliknya, MongoDB diatur oleh prinsip-prinsip teorema CAP (Consistency, Availability, and Partition) . Pendekatan CAP lebih menitikberatkan pada ketersediaan data dalam database.

Jadi, sementara MySQL memastikan transaksi yang aman dan andal, MongoDB memastikan ketersediaan data yang tinggi.

Checkout: Ide Proyek SQL

Skalabilitas

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, database SQL hanya dapat diskalakan secara vertikal. Ini berarti, untuk menskalakan MySQL, Anda perlu meningkatkan ukuran memori, ruang disk, dan daya komputasi server. Saat ukuran database meningkat, volume kueri yang tinggi, dan penskalaan vertikal dapat menyebabkan peningkatan biaya.

Tidak seperti MySQL, MongoDB mendukung penskalaan horizontal, di mana alih-alih meningkatkan ukuran memori atau daya komputasi server, Anda dapat menambahkan server baru untuk skalabilitas. Ini lebih murah karena menggabungkan sekelompok perangkat keras komoditas berbiaya rendah adalah opsi hemat biaya untuk mendukung volume kueri yang tinggi.

Skema

MySQL memiliki skema yang telah ditentukan sebelumnya yang menentukan kepatuhan data. Anda perlu menentukan jumlah kolom dalam tabel dan tipe datanya saat membuat tabel. Setiap data yang ingin Anda simpan dalam tabel harus sesuai dengan struktur yang ditentukan, jika gagal, ini menunjukkan kesalahan.

MongoDB tidak mengharuskan Anda untuk menentukan skema sebelumnya. Anda dapat menyimpan beragam tipe data dalam koleksi tanpa kerumitan. Fitur ini sangat berguna dalam skenario saat ini karena sebagian besar data yang dihasilkan saat ini tidak terstruktur dan tidak dapat disimpan dalam database SQL.

Pertanyaan

Di MySQL, Anda dapat menulis kueri menggunakan SQL. Keuntungan terbesar dari kueri SQL adalah mudah digunakan. Seperti kebanyakan database relasional lainnya, MySQL juga mengikuti standar ANSI SQL. Anda dapat menggunakan kueri SQL untuk melakukan operasi analitik tingkat lanjut, termasuk penggabungan, penggabungan, dan agregasi data. Dengan demikian, SQL adalah alat analisis yang sangat baik.

Meskipun MongoDB tidak memiliki dukungan untuk kueri seperti SQL tradisional, MongoDB mendukung kueri dokumen. Namun, fitur yang sedang berkembang ini memiliki banyak keterbatasan. Misalnya, tidak seperti MySQL, MongoDB tidak mendukung penggabungan, yang sangat penting untuk mengumpulkan data dari sumber yang berbeda.

Lihat: DBMS vs. RDBMS: Perbedaan Antara DBMS & RDBMS

Membungkus

Tidak ada pemenang yang jelas dalam debat MongoDB vs. MySQL. Setiap database menawarkan fitur dan keunggulan unik, sementara juga memiliki keterbatasan tertentu. Pilihan antara MongoDB dan MySQL pada dasarnya tergantung pada kebutuhan penyimpanan data Anda dan persyaratan skalabilitas.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengembangan perangkat lunak full-stack, lihat Diploma PG Tingkat & IIIT-B dalam Pengembangan Perangkat Lunak Full-stack yang dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 500+ jam pelatihan yang ketat, 9+ proyek, dan tugas, status Alumni IIIT-B, proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Kami harap ini membantu!