MySQL vs. MongoDB: Diferența dintre SQL și MongoDB

Astăzi, generăm volume fără precedent de date, exact peste 2,5 chintilioane de octeți de date în fiecare zi! Cu fiecare zi care trece, acest număr nu va face decât să crească. Cu toate acestea, datele pe care le producem sunt în general brute și nestructurate – este o compilație de fapte neorganizate, aleatorii, cărora le lipsește coerența și sensul. Astfel, este esențial să curățați, să organizați, să procesați, să analizați și să contextualizați datele pentru a le converti în informații semnificative. Aici intră în imagine bazele de date și sistemele de gestionare a bazelor de date (DBMS) .

Există în primul rând două tipuri de baze de date care acționează ca bază pentru numeroasele baze de date diferite pe care le avem acum. Sunt SQL și NoSQL. Ambele sunt binare opuse. În primul rând, SQL a servit drept fundație pentru bazele de date relaționale. Deși SQL a dominat domeniul bazei de date pentru o perioadă foarte lungă de timp, creșterea constantă a datelor de-a lungul anilor a creat necesitatea unui DBMS care să se poată scala exponențial. Această nevoie a dus la nașterea bazei de date NoSQL.

După boom-ul internetului de la mijlocul anilor 90, bazele de date relaționale nu au putut face față creșterii bruște a afluxului și a generării diferitelor tipuri de date de către utilizatorii de pe tot globul. Astfel, NoSQL (baza de date non-relațională) a fost dezvoltată pentru a înlocui stocarea organizată a SQL cu flexibilitate.

Postarea de astăzi se referă la privire la bazele de date relaționale și non-relaționale, cu un accent deosebit pe diferența dintre SQL și MongoDB.

SQL vs. NoSQL: O discuție detaliată

SQL (Structured Query Language) a fost dezvoltat încă din anii 1970 pentru accesarea și manipularea bazelor de date relaționale. Comenzile SQL sunt folosite pentru a efectua o serie de funcții pe baze de date, cum ar fi actualizarea datelor sau preluarea datelor stocate într-o bază de date. Obiectivul principal al creării bazelor de date SQL a fost evitarea dublării datelor pentru a reduce costurile de stocare. De obicei, bazele de date SQL prezintă un set și scheme tabulare complexe. Acestea necesită scalare verticală (migrarea datelor către servere mai mari), ceea ce este destul de costisitor.

Oracle, MySQL, PostgreSQL și Microsoft SQL Server sunt unele dintre cele mai populare baze de date SQL.

Citiți: SQL vs MySQL: Diferența dintre SQL și MySQL

Avantajele SQL

• Preluare eficientă a datelor – SQL vă permite să recuperați rapid volume mari de date. De asemenea, puteți efectua operațiuni precum inserarea, ștergerea, selecția etc. pentru a răspunde nevoilor bazei de date în timp real.
• Curba de învățare ușoară – Nu trebuie să fii un programator expert pentru a utiliza SQL. Nu este nevoie să scrieți linii lungi de cod pentru operațiunile SQL. Puteți utiliza comenzi SQL standard, cum ar fi „Selectați”, „Inserați”, „Actualizați”, „Ștergeți”, „Creați” și „Aruncați” pentru a efectua operațiuni specifice pe o bază de date.
• Limbajul standardizat – Institutul Național American de Standarde (ANSI) a declarat SQL drept limbaj standard pentru sistemele de management al bazelor de date relaționale (RDBMS) . Datorită documentației extinse și actualizărilor de-a lungul anilor, SQL oferă o experiență consistentă tuturor utilizatorilor.
• Compatibil cu platforma – SQL este compatibil cu toate platformele de operare majore, inclusiv sistemele Windows, Linux, macOS și Unix. Puteți folosi SQL pentru a scrie cod pentru computere, laptopuri și servere, complet independent de orice sistem de operare. Mai mult, puteți integra și comenzi SQL cu alte aplicații.

Bazele de date NoSQL au intrat în imaginea de masă la începutul anilor 2000. Au fost concepute pentru flexibilitate, scalabilitate și interogări de mare viteză. Aspectul unic al NoSQL este că permite actualizări frecvente ale aplicațiilor bazate pe cele mai bune practici agile și DevOps. Spre deosebire de bazele de date SQL, bazele de date NoSQL se pot scala orizontal pe serverele de mărfuri, făcându-le eficient atât în ​​​​timpul cât și în raport cu costurile.

Cele mai utilizate baze de date NoSQL sunt MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase și Amazon Neptune.

Avantajele NoSQL

• Procesare rapidă a interogărilor – De obicei, bazele de date NoSQL permit procesarea rapidă a interogărilor decât bazele de date SQL. Acest lucru se datorează faptului că, într-o bază de date NoSQL, datele sunt stocate într-un mod care le optimizează pentru executarea interogărilor. Spre deosebire de aceasta, în bazele de date SQL, datele sunt normalizate. Pentru a accesa datele, trebuie să îmbinați datele din mai multe tabele. Acest proces se numește „alăturare”. Astfel, toate interogările pentru un singur obiect necesită să combinați datele din diferite tabele. Când tabelele cresc în dimensiune, alăturarea datelor devine foarte costisitoare. În bazele de date NoSQL, datele care sunt accesate împreună sunt întotdeauna stocate împreună, eliminând astfel nevoia de îmbinări.
• Cartografiere ușoară – De obicei, bazele de date NoSQL precum MongoDB își mapează structurile de date cu cele ale limbajelor de programare populare precum Python, Java, R etc. Prin urmare, programatorii pot stoca datele în modul în care le folosesc în codul aplicației. Această mapare reduce timpul de dezvoltare și elimină erorile.
• Scheme flexibile – bazele de date NoSQL se laudă cu scheme flexibile care permit dezvoltatorilor să facă modificări la o bază de date după cum este necesar. Aceste scheme permit repetarea rapidă și integrarea continuă a noilor funcții într-o aplicație.
• Scalare orizontală – bazele de date NoSQL vă permit să extindeți orizontal, ceea ce înseamnă că atunci când cerințele actuale de capacitate ale serverului depășesc, puteți adăuga servere mai ieftine, după cum este necesar.

Citiți: Întrebări de interviu SQL

MongoDB vs. MySQL

MongoDB și MySQL se află la cele două extreme ale domeniului bazei de date. În timp ce MongoDB este o bază de date NoSQL care se ocupă în primul rând de gestionarea datelor brute și nestructurate, MySQL este o bază de date SQL concepută pentru manipularea datelor organizate și structurate.

Care sunt principalele diferențe dintre MySQL și MongoDB?

MySQL este un RDBMS găzduit, gestionat și oferit de Oracle Corporation. Utilizează SQL pentru a comunica cu baza de date și pentru a accesa datele stocate. Ca toate bazele de date relaționale, MySQL stochează datele în tabele, în coloane și rânduri. În MySQL, schema bazei de date trebuie să fie predefinită. De asemenea, trebuie să se stabilească regulile care determină relația dintre câmpurile din tabelele dintr-o bază de date.

MongoDB este o bază de date NoSQL în care datele sunt stocate sub formă de documente JSON. Utilizează MongoDB Query Language (MQL) pentru a accesa date. Toate documentele care dețin informații aferente sunt stivuite împreună în MongoDB. Nu trebuie să declarați structura documentelor în sistemul de baze de date, deoarece acestea se autodescriu. Câmpurile variază de obicei de la document la document.

Acum, să ne concentrăm asupra celorlalte aspecte ale diferenței dintre MongoDB și MySQL.

Stocare a datelor

MySQL stochează datele într-un format tabelar. Tabelele conțin coloane care reprezintă atributul, iar rândurile denotă înregistrări specifice. Pe de altă parte, MongoDB stochează date în colecții care sunt similare cu tabelele. Cu toate acestea, aceste colecții constau din mai multe documente în format JSON având valoare-cheie.

În MySQL, diferite tabele se raportează între ele prin chei primare sau chei străine. De exemplu, într-o bază de date care conține înregistrările angajaților, coloana EmployeeID este cheia primară a tabelului „Angajat” . Cu toate acestea, va funcționa ca cheie străină în tabelul „Plăți” . Această regulă relațională definită asigură că tabelul Angajați nu conține nicio intrare referitoare la plăți. De aici și numele bază de date relațională.

În MongoDB, nu este nevoie să construiți o astfel de relație între datele nestructurate conținute în colecții. Acesta este ceea ce o face o bază de date non-relațională.

Arhitectură

Ca orice bază de date SQL, MySQL urmează teorema ACID (atomicitate, consistență, izolare și durabilitate) . Toate cele patru proprietăți asigură că tranzacțiile au loc în mod constant și fiabil în baza de date.

Dimpotrivă, MongoDB este guvernat de principiile teoremei CAP (Consistency, Availability, and Partition) . Abordarea CAP se concentrează mai mult pe disponibilitatea datelor în baza de date.

Astfel, în timp ce MySQL asigură tranzacții sigure și de încredere, MongoDB asigură disponibilitatea ridicată a datelor.

Checkout: Idei de proiecte SQL

Scalabilitate

După cum am menționat mai devreme, bazele de date SQL se pot scala doar pe verticală. Aceasta înseamnă că, pentru a scala MySQL, trebuie să creșteți dimensiunea memoriei, spațiul pe disc și puterea de calcul a serverului. Pe măsură ce dimensiunea bazei de date crește, volumul mare de interogări și scalarea verticală pot duce la creșterea costurilor.

Spre deosebire de MySQL, MongoDB acceptă scalarea orizontală, în care în loc să măriți dimensiunea memoriei sau puterea de calcul a serverului, puteți adăuga un nou server pentru scalabilitate. Acest lucru este mai puțin costisitor, deoarece încorporarea unui grup de hardware cu costuri reduse este o opțiune rentabilă pentru a suporta volume mari de interogări.

Schemă

MySQL are o schemă predefinită care dictează conformitatea datelor. Trebuie să definiți numărul de coloane dintr-un tabel și tipul său de date în timp ce creați tabelul. Orice date pe care doriți să le stocați în tabel trebuie să se potrivească cu structura definită, în caz contrar, afișează o eroare.

MongoDB nu necesită predefinirea schemelor. Puteți stoca diferite tipuri de date într-o colecție fără nicio bătaie de cap. Această caracteristică este extrem de utilă în scenariul prezent, deoarece majoritatea datelor generate astăzi sunt nestructurate și nu pot fi salvate în baze de date SQL.

Interogare

În MySQL, puteți scrie interogări folosind SQL. Cel mai mare avantaj al interogărilor SQL este că sunt ușor de utilizat. La fel ca majoritatea celorlalte baze de date relaționale, MySQL urmează, de asemenea, standardele ANSI SQL. Puteți utiliza interogări SQL pentru a efectua operațiuni de analiză avansate, inclusiv alăturari, îmbinare și agregare de date. Astfel, SQL este un instrument de analiză excelent.

Deși MongoDB nu are suport pentru interogări tradiționale de tip SQL, acceptă interogarea documentelor. Cu toate acestea, aceasta fiind o caracteristică în curs de dezvoltare are multe limitări. De exemplu, spre deosebire de MySQL, MongoDB nu acceptă alăturari, ceea ce este esențial pentru colectarea datelor din surse disparate.

Verificați: DBMS vs. RDBMS: Diferența dintre DBMS și RDBMS

Încheierea

Nu există un câștigător clar în dezbaterea MongoDB vs. MySQL. Fiecare bază de date se mândrește cu caracteristici și avantaje unice, având în același timp anumite limitări. Alegerea dintre MongoDB și MySQL depinde în esență de nevoile dvs. de stocare a datelor și de cerințele de scalabilitate.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre dezvoltarea de software full-stack, consultați UpGrad & IIIT-B PG Diploma in Full-stack Software Development, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 500 de ore de formare riguroasă, peste 9 proiecte și misiuni, statutul de absolvenți IIIT-B, proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.

Sperăm că acest lucru vă ajută!