MySQL a MongoDB: różnica między SQL a MongoDB

Dziś generujemy bezprecedensowe ilości danych, dokładnie ponad 2,5 trylionów bajtów danych każdego dnia! Z każdym mijającym dniem liczba ta będzie tylko rosła. Jednak dane, które tworzymy, są na ogół surowe i nieustrukturyzowane – są to zestawienie niezorganizowanych, przypadkowych faktów, którym brakuje spójności i znaczenia. Dlatego niezbędne jest czyszczenie, organizowanie, przetwarzanie, analizowanie i kontekstualizowanie danych w celu przekształcenia ich w sensowne informacje. Tu wkraczają bazy danych i systemy zarządzania bazami danych (DBMS) .

Istnieją przede wszystkim dwa rodzaje baz danych, które działają jako baza dla wielu różnych baz danych, które obecnie posiadamy. Są to SQL i NoSQL. Oba są przeciwstawnymi plikami binarnymi. SQL służył przede wszystkim jako podstawa relacyjnych baz danych. Chociaż SQL dominował w domenie baz danych przez bardzo długi czas, stały wzrost ilości danych na przestrzeni lat stworzył potrzebę DBMS, który można skalować wykładniczo. Ta potrzeba zaowocowała narodzinami bazy danych NoSQL.

Po boomie internetowym w połowie lat 90. relacyjne bazy danych nie były w stanie poradzić sobie z nagłym wzrostem napływu i generowania różnych typów danych przez użytkowników na całym świecie. W związku z tym opracowano NoSQL (nierelacyjną bazę danych), aby elastycznie zastąpić zorganizowaną pamięć masową SQL.

Dzisiejszy post dotyczy wyłącznie relacyjnych i nierelacyjnych baz danych, ze szczególnym uwzględnieniem różnicy między SQL a MongoDB.

SQL kontra NoSQL: szczegółowa dyskusja

SQL (Structured Query Language) został opracowany w latach 70. XX wieku w celu uzyskiwania dostępu do relacyjnych baz danych i manipulowania nimi. Polecenia SQL służą do wykonywania wielu funkcji w bazach danych, takich jak aktualizowanie danych lub pobieranie danych przechowywanych w bazie danych. Głównym celem tworzenia baz danych SQL było uniknięcie duplikacji danych w celu zmniejszenia kosztów przechowywania. Zazwyczaj bazy danych SQL zawierają zestaw i złożone schematy tabelaryczne. Wymagają skalowania w pionie (migracji danych na większe serwery), co jest dość kosztowne.

Oracle, MySQL, PostgreSQL i Microsoft SQL Server to jedne z najpopularniejszych baz danych SQL.

Przeczytaj: SQL kontra MySQL: różnica między SQL a MySQL

Zalety SQL

• Wydajne pobieranie danych — SQL umożliwia szybkie pobieranie dużych ilości danych. Możesz także wykonywać operacje, takie jak wstawianie, usuwanie, zaznaczanie itp., aby zaspokoić potrzeby bazy danych w czasie rzeczywistym.
• Łatwa krzywa uczenia się — nie musisz być doświadczonym programistą, aby korzystać z SQL. Nie ma potrzeby pisania długich linii kodu dla operacji SQL. Możesz użyć standardowych poleceń SQL, takich jak „Wybierz”, „Wstaw”, „Aktualizuj”, „Usuń”, „Utwórz” i „Upuść”, aby wykonać określone operacje na bazie danych.
• Język ustandaryzowany – American National Standards Institute (ANSI) zadeklarował SQL jako język standardowy dla systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) . Dzięki obszernej dokumentacji i aktualizacjom na przestrzeni lat, SQL oferuje spójne środowisko dla wszystkich użytkowników.
• Zgodność z platformą — SQL jest zgodny ze wszystkimi głównymi platformami operacyjnymi, w tym systemami Windows, Linux, macOS i Unix. Możesz użyć SQL do pisania kodu dla komputerów PC, laptopów i serwerów, całkowicie niezależnie od jakiegokolwiek systemu operacyjnego. Co więcej, możesz także integrować polecenia SQL z innymi aplikacjami.

Bazy danych NoSQL weszły do ​​głównego nurtu na początku 2000 roku. Zostały zaprojektowane z myślą o elastyczności, skalowalności i szybkim wykonywaniu zapytań. Unikalnym aspektem NoSQL jest to, że pozwala na częste aktualizacje aplikacji oparte na najlepszych praktykach Agile i DevOps. W przeciwieństwie do baz danych SQL, bazy danych NoSQL można skalować poziomo na serwerach podstawowych, dzięki czemu są one efektywne zarówno pod względem czasu, jak i kosztów.

Najczęściej używane bazy danych NoSQL to MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase i Amazon Neptune.

Zalety NoSQL

• Szybkie przetwarzanie zapytań — zazwyczaj bazy danych NoSQL umożliwiają szybsze przetwarzanie zapytań niż bazy danych SQL. Dzieje się tak, ponieważ w bazie danych NoSQL dane są przechowywane w sposób, który optymalizuje je pod kątem wykonywania zapytań. W przeciwieństwie do tego, w bazach SQL dane są znormalizowane. Aby uzyskać dostęp do danych, musisz scalić dane z wielu tabel. Ten proces nazywa się „dołączaniem”. Dlatego wszystkie zapytania dotyczące pojedynczego obiektu wymagają połączenia danych z różnych tabel. Gdy tabele powiększają się, łączenie danych staje się bardzo kosztowne. W bazach danych NoSQL dane, do których uzyskuje się dostęp razem, są zawsze przechowywane razem, co eliminuje potrzebę łączenia.
• Łatwe mapowanie — zazwyczaj bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB, mapują swoje struktury danych do popularnych języków programowania, takich jak Python, Java, R itp. Dlatego programiści mogą przechowywać dane w taki sposób, w jaki używają ich w kodzie aplikacji. To mapowanie skraca czas opracowywania i eliminuje błędy.
• Elastyczne schematy — bazy danych NoSQL mogą pochwalić się elastycznymi schematami, które umożliwiają programistom wprowadzanie zmian w bazie danych w razie potrzeby. Schematy te umożliwiają szybką iterację i ciągłą integrację nowych funkcji z aplikacją.
• Skalowanie w poziomie — bazy danych NoSQL umożliwiają skalowanie w poziomie w poziomie, co oznacza, że ​​gdy obecne wymagania dotyczące pojemności serwera przekraczają, można w razie potrzeby dodać tańsze, standardowe serwery.

Przeczytaj: Pytania do wywiadu SQL

MongoDB a MySQL

MongoDB i MySQL leżą na dwóch krańcach domeny bazy danych. Podczas gdy MongoDB jest bazą danych NoSQL, która zajmuje się głównie obsługą nieprzetworzonych i nieustrukturyzowanych danych, MySQL jest bazą danych SQL zaprojektowaną do obsługi zorganizowanych, ustrukturyzowanych danych.

Jakie są główne różnice między MySQL a MongoDB?

MySQL to RDBMS hostowany, zarządzany i oferowany przez Oracle Corporation. Wykorzystuje SQL do komunikacji z bazą danych i dostępu do przechowywanych danych. Podobnie jak wszystkie relacyjne bazy danych, MySQL przechowuje dane w tabelach, w kolumnach i wierszach. W MySQL schemat bazy danych musi być wstępnie zdefiniowany. Należy również ustalić reguły określające relacje między polami w tabelach w obrębie bazy danych.

MongoDB to baza danych NoSQL, w której dane są przechowywane w postaci dokumentów JSON. Używa MongoDB Query Language (MQL) do dostępu do danych. Wszystkie dokumenty zawierające powiązane informacje są ułożone razem w MongoDB. Nie musisz deklarować struktury dokumentów do systemu bazy danych, ponieważ są one samoopisujące. Pola zwykle różnią się w zależności od dokumentu.

Teraz skupmy się na innych aspektach różnicy między MongoDB a MySQL.

Przechowywanie danych

MySQL przechowuje dane w formacie tabelarycznym. Tabele zawierają kolumny reprezentujące atrybut, a wiersze oznaczają określone rekordy. Z drugiej strony MongoDB przechowuje dane w kolekcjach podobnych do tabel. Jednak te kolekcje składają się z wielu dokumentów w formacie JSON, które mają parę klucz-wartość.

W MySQL różne tabele są powiązane ze sobą za pomocą kluczy podstawowych lub kluczy obcych. Na przykład w bazie danych zawierającej rekordy pracowników kolumna EmployeeID jest kluczem podstawowym tabeli „ Pracownik” . Będzie jednak działał jako klucz obcy w tabeli „ Płatności” . Ta zdefiniowana reguła relacyjna zapewnia, że ​​tabela Pracownik nie zawiera żadnych wpisów dotyczących płatności. Stąd nazwa relacyjna baza danych.

W MongoDB nie ma potrzeby budowania takiej relacji między nieustrukturyzowanymi danymi zawartymi w kolekcjach. To sprawia, że ​​jest to nierelacyjna baza danych.

Architektura

Jak każda baza danych SQL, MySQL jest zgodny z twierdzeniem ACID (atomowość, spójność, izolacja i trwałość) . Wszystkie cztery właściwości zapewniają spójną i niezawodną realizację transakcji w bazie danych.

Wręcz przeciwnie, MongoDB rządzi się zasadami twierdzenia CAP (Consistency, Availability, and Partition) . Podejście WPR koncentruje się bardziej na dostępności danych w bazie danych.

Tak więc, podczas gdy MySQL zapewnia bezpieczne i niezawodne transakcje, MongoDB zapewnia wysoką dostępność danych.

Zamówienie: pomysły na projekty SQL

Skalowalność

Jak wspomnieliśmy wcześniej, bazy danych SQL można skalować tylko w pionie. Oznacza to, że aby skalować MySQL, musisz zwiększyć rozmiar pamięci, miejsce na dysku i moc obliczeniową serwera. Wraz ze wzrostem rozmiaru bazy danych duża liczba zapytań i skalowanie w pionie mogą prowadzić do wzrostu kosztów.

W przeciwieństwie do MySQL, MongoDB obsługuje skalowanie poziome, w którym zamiast zwiększania rozmiaru pamięci lub mocy obliczeniowej serwera, można dodać nowy serwer w celu zapewnienia skalowalności. Jest to mniej kosztowne, ponieważ włączenie klastra niedrogiego sprzętu jest opłacalną opcją obsługi dużej liczby zapytań.

Schemat

MySQL ma wstępnie zdefiniowany schemat, który dyktuje zgodność danych. Podczas tworzenia tabeli należy określić liczbę kolumn w tabeli i jej typ danych. Wszelkie dane, które chcesz przechowywać w tabeli, muszą pasować do zdefiniowanej struktury, w przeciwnym razie pokazuje błąd.

MongoDB nie wymaga wstępnego definiowania schematów. Możesz przechowywać różne typy danych w kolekcji bez żadnych kłopotów. Ta funkcja jest niezwykle przydatna w obecnym scenariuszu, ponieważ większość generowanych dzisiaj danych jest nieustrukturyzowana i nie można ich zapisać w bazach danych SQL.

Zapytanie

W MySQL możesz pisać zapytania używając SQL. Największą zaletą zapytań SQL jest to, że są przyjazne dla użytkownika. Podobnie jak większość innych relacyjnych baz danych, MySQL jest również zgodny ze standardami ANSI SQL. Za pomocą zapytań SQL można wykonywać zaawansowane operacje analityczne, w tym łączenia, scalanie i agregację danych. Dlatego SQL jest doskonałym narzędziem analitycznym.

Chociaż MongoDB nie obsługuje tradycyjnych zapytań podobnych do SQL, obsługuje zapytania dotyczące dokumentów. Jednak ta rozwijająca się funkcja ma wiele ograniczeń. Na przykład, w przeciwieństwie do MySQL, MongoDB nie obsługuje złączeń, co ma kluczowe znaczenie dla zbierania danych z różnych źródeł.

Sprawdź: DBMS vs. RDBMS: różnica między DBMS a RDBMS

Zawijanie

Nie ma wyraźnego zwycięzcy w debacie MongoDB vs. MySQL. Każda baza danych szczyci się unikalnymi funkcjami i zaletami, ale ma też pewne ograniczenia. Wybór między MongoDB i MySQL zależy zasadniczo od Twoich potrzeb w zakresie przechowywania danych i wymagań dotyczących skalowalności.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tworzeniu pełnego stosu oprogramowania, zapoznaj się z dyplomem PG upGrad i IIIT-B w zakresie pełnego tworzenia oprogramowania, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 500 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 9 projektów i zadania, status absolwentów IIIT-B, praktyczne praktyczne projekty zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.

Mamy nadzieję, że to pomoże!