MySQL vs MongoDB: differenza tra SQL e MongoDB

Oggi generiamo volumi di dati senza precedenti, precisamente oltre 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno! Con ogni giorno che passa, questo numero aumenterà solo. Tuttavia, i dati che produciamo sono generalmente grezzi e non strutturati: sono una raccolta di fatti casuali e disorganizzati privi di coerenza e significato. Pertanto, è essenziale pulire, organizzare, elaborare, analizzare e contestualizzare i dati per convertirli in informazioni significative. È qui che entrano in gioco i database e i sistemi di gestione dei database (DBMS) .

Esistono principalmente due tipi di database che fungono da base per i numerosi database diversi che abbiamo ora. Sono SQL e NoSQL. Entrambi sono binari opposti. In primo luogo, SQL è servito come base per i database relazionali. Sebbene SQL abbia dominato il dominio del database per molto tempo, il costante aumento dei dati nel corso degli anni ha creato la necessità di un DBMS in grado di scalare in modo esponenziale. Questa esigenza ha portato alla nascita del database NoSQL.

Dopo il boom di Internet a metà degli anni '90, i database relazionali non sono stati in grado di gestire l'improvviso aumento dell'afflusso e della generazione di diversi tipi di dati da parte degli utenti in tutto il mondo. Pertanto, NoSQL (database non relazionale) è stato sviluppato per sostituire con flessibilità l'archiviazione organizzata di SQL.

Il post di oggi è incentrato sull'analisi dei database relazionali e non, con un focus particolare sulla differenza tra SQL e MongoDB.

SQL vs. NoSQL: una discussione dettagliata

SQL (Structured Query Language) è stato sviluppato negli anni '70 per l'accesso e la manipolazione di database relazionali. I comandi SQL vengono utilizzati per eseguire una serie di funzioni sui database, come l'aggiornamento dei dati o il recupero dei dati archiviati in un database. L'obiettivo principale della creazione di database SQL era evitare la duplicazione dei dati per ridurre i costi di archiviazione. Di solito, i database SQL presentano un insieme e schemi tabulari complessi. Richiedono il ridimensionamento verticale (migrazione dei dati su server più grandi), che è piuttosto costoso.

Oracle, MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server sono alcuni dei database SQL più popolari.

Leggi: SQL Vs MySQL: differenza tra SQL e MySQL

Vantaggi di SQL

• Recupero dei dati efficiente: SQL consente di recuperare rapidamente grandi volumi di dati. Puoi anche eseguire operazioni come inserimento, cancellazione, selezione, ecc. per soddisfare le esigenze del tuo database in tempo reale.
• Facile curva di apprendimento: non è necessario essere un programmatore esperto per utilizzare SQL. Non è necessario scrivere lunghe righe di codice per le operazioni SQL. È possibile utilizzare comandi SQL standard come "Seleziona", "Inserisci", "Aggiorna", "Elimina", "Crea" e "Elimina" per eseguire operazioni specifiche su un database..
• Linguaggio standardizzato: l' American National Standards Institute (ANSI) ha dichiarato SQL come linguaggio standard per i sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) . Grazie all'ampia documentazione e agli aggiornamenti nel corso degli anni, SQL offre un'esperienza coerente a tutti gli utenti.
• Compatibile con la piattaforma: SQL è compatibile con tutte le principali piattaforme operative, inclusi i sistemi Windows, Linux, macOS e Unix. Puoi usare SQL per scrivere codice per PC, laptop e server, totalmente indipendente da qualsiasi sistema operativo. Inoltre, puoi anche integrare i comandi SQL con altre applicazioni.

I database NoSQL sono entrati nel quadro principale all'inizio degli anni 2000. Sono stati progettati per flessibilità, scalabilità e query ad alta velocità. L'aspetto unico di NoSQL è che consente aggiornamenti frequenti delle applicazioni basati su best practice agili e DevOps. A differenza dei database SQL, i database NoSQL possono essere ridimensionati orizzontalmente su server di base, rendendolo efficiente in termini di tempo e costi.

I database NoSQL più utilizzati sono MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase e Amazon Neptune.

Vantaggi di NoSQL

• Elaborazione rapida delle query: in genere, i database NoSQL consentono un'elaborazione rapida delle query rispetto ai database SQL. Questo perché, in un database NoSQL, i dati vengono archiviati in modo da ottimizzarli per l'esecuzione delle query. Contrariamente a ciò, nei database SQL, i dati sono normalizzati. Per accedere ai dati, è necessario unire i dati di più tabelle. Questo processo è chiamato "unisciti". Pertanto, tutte le query per un singolo oggetto richiedono la combinazione di dati di diverse tabelle. Quando le tabelle crescono di dimensioni, unire i dati diventa molto costoso. Nei database NoSQL, i dati a cui si accede insieme vengono sempre archiviati insieme, eliminando così la necessità di join.
• Mappatura semplice: in genere, i database NoSQL come MongoDB mappano le loro strutture di dati su quelle di linguaggi di programmazione popolari come Python, Java, R, ecc. Pertanto, i programmatori possono archiviare i dati nel modo in cui li usano nel codice dell'applicazione. Questa mappatura riduce i tempi di sviluppo ed elimina i bug.
• Schemi flessibili: i database NoSQL vantano schemi flessibili che consentono agli sviluppatori di apportare modifiche a un database quando necessario. Questi schemi consentono una rapida iterazione e l'integrazione continua di nuove funzionalità in un'applicazione.
• Ridimensionamento orizzontale: i database NoSQL ti consentono di ridimensionare orizzontalmente, il che significa che quando i requisiti di capacità del server corrente superano, puoi aggiungere server economici più economici secondo necessità.

Leggi: Domande sull'intervista SQL

MongoDB contro MySQL

MongoDB e MySQL si trovano ai due estremi del dominio del database. Mentre MongoDB è un database NoSQL che si occupa principalmente della gestione di dati grezzi e non strutturati, MySQL è un database SQL progettato per la gestione di dati organizzati e strutturati.

Quali sono le principali differenze tra MySQL e MongoDB?

MySQL è un RDBMS ospitato, gestito e offerto da Oracle Corporation. Utilizza SQL per comunicare con il database e accedere ai dati archiviati. Come tutti i database relazionali, MySQL archivia i dati in tabelle, all'interno di colonne e righe. In MySQL, lo schema del database deve essere predefinito. È inoltre necessario impostare le regole che determinano la relazione tra i campi nelle tabelle all'interno di un database.

MongoDB è un database NoSQL in cui i dati sono archiviati sotto forma di documenti JSON. Utilizza MongoDB Query Language (MQL) per accedere ai dati. Tutti i documenti che contengono informazioni correlate sono impilati insieme in MongoDB. Non è necessario dichiarare la struttura dei documenti al sistema di database poiché sono autodescrittivi. I campi di solito variano da documento a documento.

Ora, concentriamoci sugli altri aspetti della differenza tra MongoDB e MySQL.

Archivio dati

MySQL memorizza i dati in un formato tabellare. Le tabelle contengono colonne che rappresentano l'attributo e le righe indicano record specifici. D'altra parte, MongoDB archivia i dati in raccolte simili alle tabelle. Tuttavia, queste raccolte sono costituite da più documenti in formato JSON con valore-chiave.

In MySQL, tabelle diverse sono correlate tra loro tramite chiavi primarie o chiavi esterne. Ad esempio, in un database contenente i record dei dipendenti, la colonna IDimpiegato è la chiave primaria della tabella " Dipendente" . Tuttavia, funzionerà come chiave esterna nella tabella " Pagamenti" . Questa regola relazionale definita garantisce che la tabella Impiegato non contenga alcuna voce relativa ai pagamenti. Da qui il nome database relazionale.

In MongoDB, non è necessario costruire una tale relazione tra i dati non strutturati contenuti nelle raccolte. Questo è ciò che lo rende un database non relazionale.

Architettura

Come qualsiasi database SQL, MySQL segue il teorema ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) . Tutte e quattro le proprietà garantiscono che le transazioni avvengano in modo coerente e affidabile nel database.

Al contrario, MongoDB è governato dai principi del teorema CAP (Consistency, Availability, and Partition) . L'approccio della PAC si concentra maggiormente sulla disponibilità dei dati nel database.

Pertanto, mentre MySQL garantisce transazioni sicure e affidabili, MongoDB assicura un'elevata disponibilità dei dati.

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Scalabilità

Come accennato in precedenza, i database SQL possono essere ridimensionati solo verticalmente. Ciò significa che, per scalare MySQL, è necessario aumentare la dimensione della memoria, lo spazio su disco e la potenza di calcolo del server. Con l'aumento delle dimensioni del database, un volume di query elevato e il ridimensionamento verticale possono comportare un aumento dei costi.

A differenza di MySQL, MongoDB supporta il ridimensionamento orizzontale, in cui invece di aumentare la dimensione della memoria o la potenza di calcolo del server, puoi aggiungere un nuovo server per la scalabilità. Questo è meno costoso poiché l'incorporazione di un cluster di hardware di base a basso costo è un'opzione conveniente per supportare volumi di query elevati.

Schema

MySQL ha uno schema predefinito che determina la conformità dei dati. È necessario definire il numero di colonne in una tabella e il relativo tipo di dati durante la creazione della tabella. Tutti i dati che si desidera memorizzare nella tabella devono corrispondere alla struttura definita, in caso contrario mostra un errore.

MongoDB non richiede la predefinizione degli schemi. Puoi archiviare vari tipi di dati in una raccolta senza problemi. Questa funzionalità è estremamente utile nello scenario attuale poiché la maggior parte dei dati generati oggi non è strutturata e non può essere salvata nei database SQL.

Domanda

In MySQL, puoi scrivere query usando SQL. Il più grande vantaggio delle query SQL è che sono facili da usare. Come la maggior parte degli altri database relazionali, anche MySQL segue gli standard ANSI SQL. È possibile utilizzare le query SQL per eseguire operazioni di analisi avanzate, inclusi join, unione e aggregazione dei dati. Pertanto, SQL è un eccellente strumento di analisi.

Sebbene MongoDB non abbia il supporto per le tradizionali query di tipo SQL, supporta le query sui documenti. Tuttavia, essendo questa una funzionalità in via di sviluppo, ha molte limitazioni. Ad esempio, a differenza di MySQL, MongoDB non supporta i join, che è fondamentale per la raccolta di dati da fonti disparate.

Check out: DBMS vs. RDBMS: differenza tra DBMS e RDBMS

Avvolgendo

Non c'è un chiaro vincitore nel dibattito tra MongoDB e MySQL. Ogni database vanta caratteristiche e vantaggi unici, pur avendo alcune limitazioni. La scelta tra MongoDB e MySQL dipende essenzialmente dalle esigenze di archiviazione dei dati e dai requisiti di scalabilità.

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