MySQL กับ MongoDB: ความแตกต่างระหว่าง SQL และ MongoDB

วันนี้ เราสร้างปริมาณข้อมูลที่ไม่เคยมีมาก่อน แม่นยำกว่า 2.5 quintillion ไบต์ของข้อมูล ทุกวัน! ในแต่ละวันที่ผ่านไป จำนวนนี้จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่เราผลิตโดยทั่วไปมักเป็นข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งเป็นการรวบรวมข้อเท็จจริงแบบสุ่มที่ไม่มีการรวบรวมกันซึ่งขาดความสอดคล้องและความหมาย ดังนั้น จำเป็นต้องทำความสะอาด จัดระเบียบ ประมวลผล วิเคราะห์ และจัดบริบทข้อมูลเพื่อแปลงเป็นข้อมูลที่มีความหมาย นี่คือที่ที่ฐานข้อมูลและ ระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) เข้าสู่ภาพ

ฐานข้อมูลมีสองประเภทหลักๆ ที่ทำหน้าที่เป็นฐานสำหรับฐานข้อมูลต่างๆ มากมายที่เรามีในขณะนี้ คือ SQL และ NoSQL ทั้งคู่เป็นไบนารีตรงข้าม โดยพื้นฐานแล้ว SQL ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แม้ว่า SQL จะครอบงำโดเมนฐานข้อมูลมาเป็นเวลานาน แต่การเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของข้อมูลในช่วงหลายปีที่ผ่านมาทำให้เกิดความต้องการ DBMS ที่สามารถปรับขนาดแบบทวีคูณได้ ความต้องการนี้ส่งผลให้เกิดฐานข้อมูล NoSQL

หลังจากอินเทอร์เน็ตเฟื่องฟูในช่วงกลางทศวรรษที่ 90 ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไม่สามารถรองรับการเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันของการไหลเข้าและการสร้างข้อมูลประเภทต่างๆ ของผู้ใช้ทั่วโลก ดังนั้น NoSQL (ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์) จึงได้รับการพัฒนาเพื่อแทนที่การจัดเก็บข้อมูลที่จัดระเบียบของ SQL ด้วยความยืดหยุ่น

โพสต์ของวันนี้เกี่ยวกับการดูฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ โดยเน้นเฉพาะที่ความแตกต่างระหว่าง SQL และ MongoDB

SQL กับ NoSQL: การอภิปรายโดยละเอียด

SQL (Structured Query Language) ได้รับการพัฒนาขึ้นในปี 1970 สำหรับการเข้าถึงและจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คำสั่ง SQL ใช้เพื่อดำเนินการกับโฮสต์ของฟังก์ชันต่างๆ บนฐานข้อมูล เช่น การอัปเดตข้อมูลหรือดึงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล จุดสนใจหลักของการสร้างฐานข้อมูล SQL คือการหลีกเลี่ยงข้อมูลซ้ำซ้อนเพื่อลดต้นทุนการจัดเก็บ โดยปกติ ฐานข้อมูล SQL จะมีชุดและสคีมาตารางที่ซับซ้อน พวกเขาต้องการการปรับขนาดแนวตั้ง (การย้ายข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่ใหญ่กว่า) ซึ่งค่อนข้างแพง

Oracle, MySQL, PostgreSQL และ Microsoft SQL Server เป็นฐานข้อมูล SQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

อ่าน: SQL Vs MySQL: ความแตกต่างระหว่าง SQL และ MySQL

ข้อดีของSQL

• การดึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ – SQL ช่วยให้คุณดึงข้อมูลปริมาณมากได้อย่างรวดเร็ว คุณยังสามารถดำเนินการต่างๆ เช่น การแทรก การลบ การเลือก ฯลฯ เพื่อตอบสนองความต้องการฐานข้อมูลของคุณในแบบเรียลไทม์
• เส้นโค้งการเรียนรู้ที่ง่าย – คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้ SQL ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดยาวๆ สำหรับการทำงานของ SQL คุณสามารถใช้คำสั่ง SQL มาตรฐานเช่น "Select", "Insert", "Update", "Delete", "Create" และ "Drop" เพื่อดำเนินการเฉพาะบนฐานข้อมูล
• ภาษามาตรฐาน – American National Standards Institute (ANSI) ได้ประกาศให้ SQL เป็นภาษามาตรฐานสำหรับ ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ด้วยเอกสารประกอบและการอัปเกรดที่กว้างขวางตลอดหลายปีที่ผ่านมา SQL มอบประสบการณ์ที่สม่ำเสมอให้กับผู้ใช้ทุกคน
• เข้ากันได้กับแพลตฟอร์ม – SQL เข้ากันได้กับแพลตฟอร์มปฏิบัติการหลักทั้งหมด รวมถึงระบบ Windows, Linux, macOS และ Unix คุณสามารถใช้ SQL เพื่อเขียนโค้ดสำหรับพีซี แล็ปท็อป และเซิร์ฟเวอร์ โดยไม่ขึ้นกับระบบปฏิบัติการใดๆ นอกจากนี้ คุณยังสามารถรวมคำสั่ง SQL กับแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้อีกด้วย

ฐานข้อมูล NoSQL กลายเป็นภาพกระแสหลักในช่วงต้นทศวรรษ 2000 ออกแบบมาเพื่อความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และการสืบค้นข้อมูลด้วยความเร็วสูง ลักษณะเฉพาะของ NoSQL คือช่วยให้สามารถอัปเดตแอปพลิเคชันได้บ่อยครั้งซึ่งขับเคลื่อนโดยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Agile และ DevOps แตกต่างจากฐานข้อมูล SQL ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดในแนวนอนข้ามเซิร์ฟเวอร์สินค้าโภคภัณฑ์ ทำให้ทั้งเวลาและต้นทุนมีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูล NoSQL ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่ MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase และ Amazon Neptune

ข้อดีของ NoSQL

• การประมวลผลการสืบค้นที่รวดเร็ว – โดยปกติ ฐานข้อมูล NoSQL อนุญาตให้ประมวลผลการสืบค้นได้เร็วกว่าฐานข้อมูล SQL เนื่องจากในฐานข้อมูล NoSQL ข้อมูลจะถูกจัดเก็บในลักษณะที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการค้นหา ตรงกันข้ามกับสิ่งนี้ ในฐานข้อมูล SQL ข้อมูลจะถูกทำให้เป็นมาตรฐาน ในการเข้าถึงข้อมูล คุณต้องผสานข้อมูลจากหลายตาราง กระบวนการนี้เรียกว่า "เข้าร่วม" ดังนั้น แบบสอบถามทั้งหมดสำหรับวัตถุเดียวต้องการให้คุณรวมข้อมูลจากตารางต่างๆ เมื่อตารางมีขนาดใหญ่ขึ้น การเข้าร่วมข้อมูลจะมีราคาแพงมาก ในฐานข้อมูล NoSQL ข้อมูลที่เข้าถึงร่วมกันจะถูกจัดเก็บไว้ด้วยกันเสมอ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องรวมเข้าด้วยกัน
• การทำแผนที่อย่างง่าย – โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB จะจับคู่โครงสร้างข้อมูลกับโครงสร้างข้อมูลของภาษาโปรแกรมยอดนิยม เช่น Python, Java, R เป็นต้น ดังนั้น โปรแกรมเมอร์สามารถจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ใช้ในโค้ดของแอปพลิเคชัน การทำแผนที่นี้ช่วยลดเวลาในการพัฒนาและกำจัดจุดบกพร่อง
• สคีมาที่ยืดหยุ่น – ฐานข้อมูล NoSQL มีสคีมาที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้นักพัฒนาทำการเปลี่ยนแปลงฐานข้อมูลได้ตามต้องการ สคีมาเหล่านี้เปิดใช้งานการวนซ้ำอย่างรวดเร็วและการรวมคุณสมบัติใหม่เข้ากับแอปพลิเคชันอย่างต่อเนื่อง
• การ ปรับขนาดในแนวนอน – ฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้คุณสามารถขยายขนาดออกในแนวนอน ซึ่งหมายความว่าเมื่อความต้องการความจุของเซิร์ฟเวอร์ปัจจุบันเกิน คุณสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์สินค้าราคาถูกลงได้ตามต้องการ

อ่าน: คำถามสัมภาษณ์ SQL

MongoDB กับ MySQL

MongoDB และ MySQL อยู่ที่สองสุดขั้วของโดเมนฐานข้อมูล ในขณะที่ MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้างเป็นหลัก แต่ MySQL เป็นฐานข้อมูล SQL ที่ออกแบบมาสำหรับการจัดการข้อมูลที่มีการจัดระเบียบและมีโครงสร้าง

อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง MySQL และ MongoDB?

MySQL เป็น RDBMS ที่โฮสต์ จัดการ และนำเสนอโดย Oracle Corporation ใช้ SQL เพื่อสื่อสารกับฐานข้อมูลและเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ เช่นเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทั้งหมด MySQL เก็บข้อมูลในตาราง ภายในคอลัมน์และแถว ใน MySQL สกีมาฐานข้อมูลจะต้องมีการกำหนดไว้ล่วงหน้า เรายังต้องตั้งกฎที่กำหนดความสัมพันธ์ระหว่างเขตข้อมูลในตารางภายในฐานข้อมูล

MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เก็บข้อมูลในรูปแบบของเอกสาร JSON ใช้ MongoDB Query Language (MQL) เพื่อเข้าถึงข้อมูล เอกสารทั้งหมดที่เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะซ้อนกันใน MongoDB คุณไม่จำเป็นต้องประกาศโครงสร้างของเอกสารไปยังระบบฐานข้อมูล เนื่องจากเป็นการอธิบายตนเอง ฟิลด์มักจะแตกต่างกันไปในแต่ละเอกสาร

ตอนนี้ มาเน้นที่ด้านอื่น ๆ ของความแตกต่างระหว่าง MongoDB กับ MySQL

การจัดเก็บข้อมูล

MySQL เก็บข้อมูลในรูปแบบตาราง ตารางประกอบด้วยคอลัมน์ที่แสดงถึงแอตทริบิวต์ และแถวแสดงถึงระเบียนที่ระบุ ในทางกลับกัน MongoDB จัดเก็บข้อมูลใน คอลเล็กชัน ที่คล้ายกับตาราง อย่างไรก็ตาม คอลเล็กชันเหล่านี้ประกอบด้วยเอกสารหลายฉบับในรูปแบบ JSON ที่มีคีย์-ค่า

ใน MySQL ตารางต่างๆ จะสัมพันธ์กันผ่านคีย์หลักหรือคีย์นอก ตัวอย่างเช่น ในฐานข้อมูลที่มีบันทึกของ พนักงาน คอลัมน์ EmployeeID คือ คีย์หลักของตาราง " Employee" อย่างไรก็ตาม จะทำหน้าที่เป็น คีย์นอก ใน ตาราง "การชำระเงิน" กฎเชิงสัมพันธ์ที่กำหนดไว้นี้ช่วยให้แน่ใจว่าตารางพนักงานไม่มีรายการใด ๆ เกี่ยวกับการชำระเงิน ดังนั้นชื่อฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ใน MongoDB ไม่จำเป็นต้องสร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่มีอยู่ในคอลเล็กชัน นี่คือสิ่งที่ทำให้มันเป็นฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน

สถาปัตยกรรม

เช่นเดียวกับฐานข้อมูล SQL ใดๆ MySQL ปฏิบัติตามทฤษฎีบท ACID (Atomicity, Consistency, Isolation และ Durability) คุณสมบัติทั้งสี่ช่วยให้มั่นใจได้ว่าธุรกรรมจะเกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอและเชื่อถือได้ในฐานข้อมูล

ในทางตรงกันข้าม MongoDB อยู่ภายใต้หลักการของทฤษฎีบท CAP (ความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และการแบ่งพาร์ติชัน) แนวทาง CAP เน้นที่ความพร้อมใช้งานของข้อมูลในฐานข้อมูลมากขึ้น

ดังนั้นในขณะที่ MySQL ช่วยให้มั่นใจถึงธุรกรรมที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ MongoDB รับประกันความพร้อมใช้งานของข้อมูลในระดับสูง

ชำระเงิน: แนวคิดโครงการ SQL

ความสามารถในการปรับขนาด

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ฐานข้อมูล SQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวตั้งเท่านั้น ซึ่งหมายความว่า ในการปรับขนาด MySQL คุณต้องเพิ่มขนาดหน่วยความจำ พื้นที่ดิสก์ และกำลังประมวลผลของเซิร์ฟเวอร์ เมื่อขนาดของฐานข้อมูลเพิ่มขึ้น ปริมาณการสืบค้นที่สูง และการปรับขนาดตามแนวตั้งอาจทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น

MongoDB รองรับการปรับขนาดในแนวนอน ซึ่งแตกต่างจาก MySQL ตรงที่แทนที่จะเพิ่มขนาดหน่วยความจำหรือพลังในการคำนวณของเซิร์ฟเวอร์ คุณสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ใหม่สำหรับความสามารถในการปรับขนาดได้ ซึ่งมีราคาถูกกว่าเนื่องจากการรวมคลัสเตอร์ของฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ต้นทุนต่ำเข้าด้วยกันเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าเพื่อรองรับปริมาณการสืบค้นที่สูง

สคีมา

MySQL มีสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งกำหนดการปฏิบัติตามข้อมูล คุณต้องกำหนดจำนวนคอลัมน์ในตารางและประเภทข้อมูลในขณะที่สร้างตาราง ข้อมูลใด ๆ ที่คุณต้องการเก็บไว้ในตารางต้องตรงกับโครงสร้างที่กำหนดไว้ ซึ่งล้มเหลว ซึ่งจะแสดงข้อผิดพลาด

MongoDB ไม่ต้องการให้คุณกำหนดสคีมาล่วงหน้า คุณสามารถจัดเก็บประเภทข้อมูลต่างๆ ไว้ในคอลเลกชั่นได้โดยไม่ยุ่งยาก คุณลักษณะนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ปัจจุบัน เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ที่สร้างขึ้นในวันนี้ไม่มีโครงสร้างและไม่สามารถบันทึกในฐานข้อมูล SQL

แบบสอบถาม

ใน MySQL คุณสามารถเขียนแบบสอบถามโดยใช้ SQL ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการสืบค้น SQL คือใช้งานง่าย เช่นเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อื่น ๆ ส่วนใหญ่ MySQL ยังปฏิบัติตามมาตรฐาน ANSI SQL คุณสามารถใช้คิวรี SQL เพื่อดำเนินการวิเคราะห์ขั้นสูง รวมถึงการรวม การผสาน และการรวมข้อมูล ดังนั้น SQL จึงเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม

แม้ว่า MongoDB จะไม่รองรับการสืบค้นแบบ SQL แบบดั้งเดิม แต่ก็รองรับการสืบค้นเอกสาร อย่างไรก็ตาม ฟีเจอร์ที่กำลังพัฒนานี้มีข้อจำกัดมากมาย ตัวอย่างเช่น MongoDB ไม่สนับสนุนการรวม ซึ่งแตกต่างจาก MySQL ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน

เช็คเอาท์: DBMS กับ RDBMS: ความแตกต่างระหว่าง DBMS และ RDBMS

ห่อ

ไม่มีผู้ชนะที่ชัดเจนในการอภิปราย MongoDB กับ MySQL ฐานข้อมูลแต่ละฐานข้อมูลมีคุณสมบัติและข้อดีที่เป็นเอกลักษณ์ ในขณะที่ยังมีข้อจำกัดบางประการ ทางเลือกระหว่าง MongoDB และ MySQL นั้นขึ้นอยู่กับความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลและข้อกำหนดด้านความสามารถในการปรับขนาดของคุณ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบฟูลสแตก โปรดดูประกาศนียบัตร PG ของ upGrad & IIIT-B ด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบครบวงจร ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 500 ชั่วโมง โครงการมากกว่า 9 โครงการ และ การมอบหมายงาน สถานะศิษย์เก่า IIIT-B โครงการหลักที่นำไปปฏิบัติจริง และความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

เราหวังว่าสิ่งนี้จะช่วยได้!