MySQL против MongoDB: разница между SQL и MongoDB

Сегодня мы генерируем беспрецедентные объемы данных, более 2,5 квинтиллионов байт данных каждый день! С каждым днем ​​эта цифра будет только увеличиваться. Однако данные, которые мы производим, как правило, сырые и неструктурированные — это набор неорганизованных, случайных фактов, которым не хватает последовательности и смысла. Таким образом, важно очистить, организовать, обработать, проанализировать и контекстуализировать данные, чтобы преобразовать их в содержательную информацию. Именно здесь на сцену выходят базы данных и системы управления базами данных (СУБД) .

Есть в основном два типа баз данных, которые служат основой для множества различных баз данных, которые у нас есть сейчас. Это SQL и NoSQL. Оба они являются противоположными бинарными. Первоначально SQL служил основой для реляционных баз данных. Хотя SQL доминировал в области баз данных в течение очень долгого времени, устойчивый рост объема данных за эти годы создал потребность в СУБД, которая может масштабироваться в геометрической прогрессии. Эта потребность привела к рождению базы данных NoSQL.

После бума Интернета в середине 90-х реляционные базы данных не могли справиться с внезапным увеличением притока и генерации различных типов данных пользователями по всему миру. Таким образом, NoSQL (нереляционная база данных) была разработана для гибкой замены организованного хранилища SQL.

Сегодняшний пост посвящен рассмотрению реляционных и нереляционных баз данных с особым акцентом на различиях между SQL и MongoDB.

SQL против NoSQL: подробное обсуждение

SQL (язык структурированных запросов) был разработан еще в 1970-х годах для доступа к реляционным базам данных и управления ими. Команды SQL используются для выполнения множества функций в базах данных, таких как обновление данных или извлечение данных, хранящихся в базе данных. Основная цель создания баз данных SQL заключалась в том, чтобы избежать дублирования данных для снижения затрат на их хранение. Обычно базы данных SQL имеют набор и сложные табличные схемы. Они требуют вертикального масштабирования (переноса данных на более крупные серверы), что довольно дорого.

Oracle, MySQL, PostgreSQL и Microsoft SQL Server — одни из самых популярных баз данных SQL.

Читайте: SQL против MySQL: разница между SQL и MySQL

Преимущества SQL

• Эффективное извлечение данных — SQL позволяет быстро извлекать большие объемы данных. Вы также можете выполнять такие операции, как вставка, удаление, выбор и т. д., чтобы удовлетворить потребности вашей базы данных в режиме реального времени.
• Простота обучения — вам не нужно быть опытным программистом, чтобы использовать SQL. Нет необходимости писать длинные строки кода для операций SQL. Вы можете использовать стандартные команды SQL, такие как «Выбрать», «Вставить», «Обновить», «Удалить», «Создать» и «Удалить», для выполнения определенных операций с базой данных.
• Стандартизированный язык — Американский национальный институт стандартов (ANSI) объявил SQL стандартным языком для систем управления реляционными базами данных (RDBMS) . Благодаря обширной документации и многолетним обновлениям SQL предлагает согласованный опыт для всех пользователей.
• Совместимость с платформой — SQL совместим со всеми основными операционными платформами, включая системы Windows, Linux, macOS и Unix. Вы можете использовать SQL для написания кода для ПК, ноутбуков и серверов, полностью независимо от какой-либо ОС. Кроме того, вы также можете интегрировать команды SQL с другими приложениями.

Базы данных NoSQL стали популярными в начале 2000-х годов. Они были разработаны для обеспечения гибкости, масштабируемости и высокоскоростной обработки запросов. Уникальный аспект NoSQL заключается в том, что он позволяет часто обновлять приложения на основе лучших практик Agile и DevOps. В отличие от баз данных SQL, базы данных NoSQL могут горизонтально масштабироваться между стандартными серверами, что делает их эффективными как по времени, так и по стоимости.

Наиболее широко используемыми базами данных NoSQL являются MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase и Amazon Neptune.

Преимущества NoSQL

• Быстрая обработка запросов . Как правило, базы данных NoSQL обеспечивают более быструю обработку запросов, чем базы данных SQL. Это связано с тем, что в базе данных NoSQL данные хранятся таким образом, который оптимизирует их для выполнения запросов. В отличие от этого, в базах данных SQL данные нормализуются. Для доступа к данным вам необходимо объединить данные из нескольких таблиц. Этот процесс называется «присоединение». Таким образом, все запросы к одному объекту требуют объединения данных из разных таблиц. Когда таблицы увеличиваются в размерах, объединение данных становится очень дорогим. В базах данных NoSQL данные, к которым обращаются вместе, всегда хранятся вместе, что устраняет необходимость в соединениях.
• Простое сопоставление . Как правило, базы данных NoSQL, такие как MongoDB, сопоставляют свои структуры данных со структурами популярных языков программирования, таких как Python, Java, R и т. д. Таким образом, программисты могут хранить данные так, как они используют их в коде приложения. Это сопоставление сокращает время разработки и устраняет ошибки.
• Гибкие схемы . Базы данных NoSQL могут похвастаться гибкими схемами, которые позволяют разработчикам вносить изменения в базу данных по мере необходимости. Эти схемы обеспечивают быструю итерацию и непрерывную интеграцию новых функций в приложение.
• Горизонтальное масштабирование . Базы данных NoSQL позволяют выполнять горизонтальное масштабирование. Это означает, что при превышении требований к емкости текущего сервера вы можете добавить более дешевые стандартные серверы по мере необходимости.

Читайте: Вопросы для интервью по SQL

MongoDB против MySQL

MongoDB и MySQL находятся на двух крайних точках домена баз данных. В то время как MongoDB — это база данных NoSQL, которая в основном занимается обработкой необработанных и неструктурированных данных, MySQL — это база данных SQL, предназначенная для обработки организованных, структурированных данных.

Каковы основные различия между MySQL и MongoDB?

MySQL — это РСУБД, которая размещается, управляется и предлагается корпорацией Oracle. Он использует SQL для связи с базой данных и доступа к сохраненным данным. Как и все реляционные базы данных, MySQL хранит данные в таблицах, в столбцах и строках. В MySQL схема базы данных должна быть предварительно определена. Также необходимо установить правила, определяющие отношения между полями в таблицах базы данных.

MongoDB — это база данных NoSQL, в которой данные хранятся в виде документов JSON. Он использует язык запросов MongoDB (MQL) для доступа к данным. Все документы, содержащие связанную информацию, собраны вместе в MongoDB. Вам не нужно объявлять структуру документов в системе баз данных, поскольку они являются самоописываемыми. Поля обычно варьируются от документа к документу.

Теперь давайте сосредоточимся на других аспектах различий между MongoDB и MySQL.

Хранилище данных

MySQL хранит данные в табличном формате. Таблицы содержат столбцы, представляющие атрибут, а строки обозначают определенные записи. С другой стороны, MongoDB хранит данные в коллекциях , похожих на таблицы. Однако эти коллекции состоят из нескольких документов в формате JSON, имеющих ключ-значение.

В MySQL разные таблицы связаны друг с другом через первичные или внешние ключи. Например, в базе данных, содержащей записи о сотрудниках, столбец EmployeeID является первичным ключом таблицы « Сотрудник » . Однако он будет функционировать как внешний ключ в таблице « Платежи» . Это определенное реляционное правило гарантирует, что таблица Employee не содержит никаких записей, касающихся платежей. Отсюда и название реляционная база данных.

В MongoDB нет необходимости строить такую ​​связь между неструктурированными данными, содержащимися в коллекциях. Именно это делает ее нереляционной базой данных.

Архитектура

Как и любая база данных SQL, MySQL следует теореме ACID (атомарность, непротиворечивость, изоляция и долговечность) . Все четыре свойства обеспечивают последовательное и надежное выполнение транзакций в базе данных.

Напротив, MongoDB руководствуется принципами теоремы CAP (согласованность, доступность и разделение) . Подход CAP больше фокусируется на доступности данных в базе данных.

Таким образом, в то время как MySQL обеспечивает безопасные и надежные транзакции, MongoDB обеспечивает высокую доступность данных.

Оформить заказ: идеи проекта SQL

Масштабируемость

Как мы упоминали ранее, базы данных SQL могут масштабироваться только вертикально. Это означает, что для масштабирования MySQL вам необходимо увеличить объем памяти, дисковое пространство и вычислительную мощность сервера. По мере увеличения размера базы данных большой объем запросов и вертикальное масштабирование могут привести к увеличению затрат.

В отличие от MySQL, MongoDB поддерживает горизонтальное масштабирование, при котором вместо увеличения объема памяти или вычислительной мощности сервера вы можете добавить новый сервер для масштабируемости. Это дешевле, так как включение кластера недорогого стандартного оборудования является экономичным вариантом для поддержки больших объемов запросов.

Схема

MySQL имеет предопределенную схему, которая диктует соответствие данных. Вам необходимо определить количество столбцов в таблице и ее тип данных при создании таблицы. Любые данные, которые вы хотите сохранить в таблице, должны соответствовать определенной структуре, в противном случае отображается ошибка.

MongoDB не требует от вас предварительного определения схем. Вы можете хранить различные типы данных в коллекции без каких-либо хлопот. Эта функция чрезвычайно полезна в данном сценарии, поскольку большая часть данных, генерируемых сегодня, неструктурирована и не может быть сохранена в базах данных SQL.

Запрос

В MySQL вы можете писать запросы, используя SQL. Самым большим преимуществом SQL-запросов является то, что они удобны для пользователя. Как и большинство других реляционных баз данных, MySQL также следует стандартам ANSI SQL. Вы можете использовать SQL-запросы для выполнения расширенных аналитических операций, включая соединения, слияние и агрегирование данных. Таким образом, SQL является отличным инструментом аналитики.

Хотя MongoDB не поддерживает традиционные SQL-запросы, она поддерживает запросы к документам. Однако эта развивающаяся функция имеет много ограничений. Например, в отличие от MySQL, MongoDB не поддерживает соединения, что крайне важно для сбора данных из разрозненных источников.

Ознакомьтесь с: СУБД и РСУБД: разница между СУБД и РСУБД

Подведение итогов

В дебатах MongoDB и MySQL нет явного победителя. Каждая база данных может похвастаться уникальными функциями и преимуществами, но также имеет определенные ограничения. Выбор между MongoDB и MySQL в значительной степени зависит от ваших потребностей в хранении данных и требований к масштабируемости.

Если вам интересно узнать больше о разработке программного обеспечения с полным стеком, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B по разработке программного обеспечения с полным стеком, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 500 часов интенсивного обучения, более 9 проектов и задания, статус выпускника IIIT-B, практические практические проекты и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Мы надеемся, что это поможет!