MySQL vs. MongoDB: diferença entre SQL e MongoDB

Hoje, geramos volumes de dados sem precedentes, precisamente mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias! A cada dia que passa, esse número só vai aumentar. No entanto, os dados que produzimos são geralmente brutos e não estruturados – são uma compilação de fatos aleatórios e desorganizados que carecem de coerência e significado. Assim, é essencial limpar, organizar, processar, analisar e contextualizar os dados para convertê-los em informações significativas. É aqui que os bancos de dados e os sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) entram em cena.

Existem basicamente dois tipos de bancos de dados que atuam como base para os muitos bancos de dados diferentes que temos agora. Eles são SQL e NoSQL. Ambos são binários opostos. Principalmente, o SQL serviu como base para bancos de dados relacionais. Embora o SQL tenha dominado o domínio do banco de dados por muito tempo, o aumento constante dos dados ao longo dos anos criou a necessidade de um SGBD que pudesse escalar exponencialmente. Essa necessidade resultou no nascimento do banco de dados NoSQL.

Após o boom da Internet em meados dos anos 90, os bancos de dados relacionais não conseguiram lidar com o aumento repentino no influxo e geração de diferentes tipos de dados por usuários em todo o mundo. Assim, o NoSQL (banco de dados não relacional) foi desenvolvido para substituir com flexibilidade o armazenamento organizado do SQL.

O post de hoje é sobre bancos de dados relacionais e não relacionais, com foco particular na diferença entre SQL e MongoDB.

SQL vs. NoSQL: uma discussão detalhada

SQL (Structured Query Language) foi desenvolvido na década de 1970 para acessar e manipular bancos de dados relacionais. Os comandos SQL são usados ​​para executar uma série de funções em bancos de dados, como atualizar dados ou recuperar os dados armazenados em um banco de dados. O foco principal da criação de bancos de dados SQL foi evitar a duplicação de dados para reduzir os custos de armazenamento. Normalmente, os bancos de dados SQL apresentam um conjunto e esquemas tabulares complexos. Eles exigem dimensionamento vertical (migração de dados para servidores maiores), o que é bastante caro.

Oracle, MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server são alguns dos bancos de dados SQL mais populares.

Leia: SQL vs MySQL: diferença entre SQL e MySQL

Vantagens do SQL

• Recuperação de dados eficiente – SQL permite que você recupere grandes volumes de dados rapidamente. Você também pode executar operações como inserção, exclusão, seleção, etc. para atender às necessidades do seu banco de dados em tempo real.
• Curva de aprendizado fácil – Você não precisa ser um programador especialista para usar SQL. Não há necessidade de escrever longas linhas de código para operações SQL. Você pode usar comandos SQL padrão como “Select”, “Insert”, “Update”, “Delete”, “Create” e “Drop” para realizar operações específicas em um banco de dados.
• Linguagem padronizada – O American National Standards Institute (ANSI) declarou SQL como a linguagem padrão para sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) . Graças à extensa documentação e atualizações ao longo dos anos, o SQL oferece uma experiência consistente a todos os usuários.
• Compatível com plataforma – o SQL é compatível com todas as principais plataformas operacionais, incluindo sistemas Windows, Linux, macOS e Unix. Você pode usar SQL para escrever código para PCs, laptops e servidores, totalmente independente de qualquer sistema operacional. Além disso, você também pode integrar comandos SQL com outros aplicativos.

Os bancos de dados NoSQL entraram em cena no início dos anos 2000. Eles foram projetados para flexibilidade, escalabilidade e consultas de alta velocidade. O aspecto exclusivo do NoSQL é que ele permite atualizações frequentes de aplicativos com base nas melhores práticas ágeis e de DevOps. Ao contrário dos bancos de dados SQL, os bancos de dados NoSQL podem ser dimensionados horizontalmente em servidores comuns, tornando-os eficientes em termos de tempo e custo.

Os bancos de dados NoSQL mais usados ​​são MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase e Amazon Neptune.

Vantagens do NoSQL

• Processamento rápido de consultas – Normalmente, os bancos de dados NoSQL permitem um processamento de consultas mais rápido do que os bancos de dados SQL. Isso porque, em um banco de dados NoSQL, os dados são armazenados de forma que os otimizam para execução de consultas. Ao contrário disso, em bancos de dados SQL, os dados são normalizados. Para acessar os dados, você precisa mesclar dados de várias tabelas. Esse processo é chamado de “juntar”. Assim, todas as consultas para um único objeto exigem que você combine dados de várias tabelas. Quando as tabelas crescem em tamanho, juntar os dados torna-se muito caro. Em bancos de dados NoSQL, os dados que são acessados ​​juntos são sempre armazenados juntos, eliminando assim a necessidade de junções.
• Mapeamento fácil – Normalmente, bancos de dados NoSQL como MongoDB mapeiam suas estruturas de dados para linguagens de programação populares como Python, Java, R, etc. Assim, os programadores podem armazenar os dados da maneira como os usam no código do aplicativo. Esse mapeamento reduz o tempo de desenvolvimento e elimina bugs.
• Esquemas flexíveis – os bancos de dados NoSQL possuem esquemas flexíveis que permitem que os desenvolvedores façam alterações em um banco de dados conforme e quando necessário. Esses esquemas permitem iteração rápida e integração contínua de novos recursos em um aplicativo.
• Dimensionamento horizontal – Os bancos de dados NoSQL permitem dimensionar horizontalmente, ou seja, quando os requisitos de capacidade do servidor atual excedem, você pode adicionar servidores mais baratos e comuns, conforme necessário.

Leia: Perguntas da entrevista SQL

MongoDB x MySQL

MongoDB e MySQL estão nos dois extremos do domínio do banco de dados. Enquanto o MongoDB é um banco de dados NoSQL que se preocupa principalmente com o manuseio de dados brutos e não estruturados, o MySQL é um banco de dados SQL projetado para lidar com dados estruturados e organizados.

Quais são as principais diferenças entre MySQL e MongoDB?

MySQL é um RDBMS hospedado, gerenciado e oferecido pela Oracle Corporation. Ele usa SQL para se comunicar com o banco de dados e acessar os dados armazenados. Como todos os bancos de dados relacionais, o MySQL armazena dados em tabelas, dentro de colunas e linhas. No MySQL, o esquema do banco de dados precisa ser pré-definido. Também é preciso definir as regras que determinam o relacionamento entre os campos nas tabelas de um banco de dados.

MongoDB é um banco de dados NoSQL em que os dados são armazenados na forma de documentos JSON. Ele usa MongoDB Query Language (MQL) para acessar dados. Todos os documentos que contêm informações relacionadas são empilhados no MongoDB. Você não precisa declarar a estrutura dos documentos para o sistema de banco de dados, pois eles são autodescritivos. Os campos geralmente variam de documento para documento.

Agora, vamos nos concentrar nos outros aspectos da diferença entre MongoDB e MySQL.

Armazenamento de dados

O MySQL armazena dados em um formato tabular. As tabelas contêm colunas que representam o atributo e as linhas denotam registros específicos. Por outro lado, o MongoDB armazena dados em coleções semelhantes a tabelas. No entanto, essas coleções consistem em vários documentos no formato JSON com valor-chave.

No MySQL, diferentes tabelas se relacionam entre si por meio de chaves primárias ou chaves estrangeiras. Por exemplo, em um banco de dados contendo registros de funcionários, a coluna EmployeeID é a chave primária da tabela “Funcionário” . No entanto, funcionará como a chave estrangeira na tabela “Pagamentos” . Essa regra relacional definida garante que a tabela Employee não contenha nenhuma entrada referente a pagamentos. Daí o nome banco de dados relacional.

No MongoDB, não há necessidade de construir tal relacionamento entre os dados não estruturados contidos nas coleções. Isso é o que o torna um banco de dados não relacional.

Arquitetura

Como qualquer banco de dados SQL, o MySQL segue o teorema ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) . Todas as quatro propriedades garantem que as transações ocorram de forma consistente e confiável no banco de dados.

Pelo contrário, o MongoDB é regido pelos princípios do teorema CAP (Consistência, Disponibilidade e Partição) . A abordagem CAP se concentra mais na disponibilidade de dados no banco de dados.

Assim, enquanto o MySQL garante transações seguras e confiáveis, o MongoDB garante alta disponibilidade de dados.

Check-out: Ideias de projetos SQL

Escalabilidade

Como mencionamos anteriormente, os bancos de dados SQL podem ser dimensionados apenas verticalmente. Isso significa que, para dimensionar o MySQL, você precisa aumentar o tamanho da memória, o espaço em disco e o poder de computação do servidor. À medida que o tamanho do banco de dados aumenta, o alto volume de consultas e o dimensionamento vertical podem aumentar os custos.

Ao contrário do MySQL, o MongoDB suporta dimensionamento horizontal, em que, em vez de aumentar o tamanho da memória ou o poder de computação do servidor, você pode adicionar um novo servidor para escalabilidade. Isso é mais barato, pois a incorporação de um cluster de hardware comum de baixo custo é uma opção econômica para dar suporte a grandes volumes de consulta.

Esquema

O MySQL tem um esquema pré-definido que determina a conformidade dos dados. Você precisa definir o número de colunas em uma tabela e seu tipo de dados ao criar a tabela. Todos os dados que você deseja armazenar na tabela devem corresponder à estrutura definida, caso contrário, mostra um erro.

O MongoDB não exige que você pré-defina esquemas. Você pode armazenar vários tipos de dados em uma coleção sem problemas. Esse recurso é extremamente útil no cenário atual, pois a maioria dos dados gerados hoje não é estruturada e não pode ser salva em bancos de dados SQL.

Consulta

No MySQL, você pode escrever consultas usando SQL. A maior vantagem das consultas SQL é que elas são fáceis de usar. Como a maioria dos outros bancos de dados relacionais, o MySQL também segue os padrões ANSI SQL. Você pode usar consultas SQL para realizar operações de análise avançada, incluindo junções, mesclagem e agregação de dados. Assim, o SQL é uma excelente ferramenta de análise.

Embora o MongoDB não tenha suporte para consultas tradicionais do tipo SQL, ele suporta consultas de documentos. No entanto, este ser um recurso em desenvolvimento tem muitas limitações. Por exemplo, ao contrário do MySQL, o MongoDB não suporta junções, o que é fundamental para coletar dados de fontes diferentes.

Confira: DBMS vs. RDBMS: Diferença entre DBMS e RDBMS

Empacotando

Não há um vencedor claro no debate MongoDB vs. MySQL. Cada banco de dados possui recursos e vantagens exclusivos, além de ter certas limitações. A escolha entre MongoDB e MySQL depende essencialmente de suas necessidades de armazenamento de dados e requisitos de escalabilidade.

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