MySQL ve MongoDB: SQL ve MongoDB Arasındaki Fark

Bugün, her gün tam olarak 2,5 kentilyon baytın üzerinde, benzeri görülmemiş hacimlerde veri üretiyoruz ! Her geçen gün bu sayı daha da artacak. Bununla birlikte, ürettiğimiz veriler genellikle ham ve yapılandırılmamış - tutarlılığı ve anlamı olmayan, örgütlenmemiş, rastgele gerçeklerin bir derlemesidir. Bu nedenle, anlamlı bilgilere dönüştürmek için verileri temizlemek, düzenlemek, işlemek, analiz etmek ve bağlamsallaştırmak esastır. Bu, veritabanlarının ve veritabanı yönetim sistemlerinin (DBMS) resme girdiği yerdir.

Şu anda sahip olduğumuz birçok farklı veritabanı için temel görevi gören başlıca iki tür veritabanı vardır. Bunlar SQL ve NoSQL'dir. Her ikisi de zıt ikili dosyalardır. Öncelikle SQL, ilişkisel veritabanlarının temeli olarak hizmet etti. SQL, veritabanı etki alanına çok uzun bir süre hakim olmasına rağmen, yıllar içinde verilerdeki istikrarlı artış, katlanarak ölçeklenebilen bir VTYS'ye ihtiyaç yarattı. Bu ihtiyaç, NoSQL veritabanının doğuşuyla sonuçlandı.

90'ların ortalarındaki İnternet patlamasının ardından, ilişkisel veritabanları, dünya çapındaki kullanıcılar tarafından farklı veri türlerinin akışındaki ve üretilmesindeki ani artışı kaldıramadı. Bu nedenle, SQL'in organize depolamasını esneklikle değiştirmek için NoSQL (ilişkisel olmayan veritabanı) geliştirildi.

Bugünün gönderisi, SQL ve MongoDB arasındaki farka özellikle odaklanarak, ilişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanlarına bakmakla ilgilidir.

SQL ve NoSQL: Ayrıntılı bir tartışma

SQL (Structured Query Language) 1970'lerde ilişkisel veritabanlarına erişmek ve bunları işlemek için geliştirildi. SQL komutları, veri güncelleme veya bir veritabanında depolanan verileri alma gibi veritabanlarında bir dizi işlevi gerçekleştirmek için kullanılır. SQL veritabanları oluşturmanın ana odak noktası, depolama maliyetlerini azaltmak için veri tekrarından kaçınmaktı. Genellikle, SQL veritabanları bir dizi ve karmaşık tablo şeması içerir. Oldukça pahalı olan dikey ölçeklendirmeyi (verileri daha büyük sunuculara taşıma) gerektirirler.

Oracle, MySQL, PostgreSQL ve Microsoft SQL Server, en popüler SQL veritabanlarından bazılarıdır.

Okuyun: SQL Vs MySQL: SQL ve MySQL Arasındaki Fark

SQL'in Avantajları

• Verimli veri alımı – SQL, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde almanıza olanak tanır. Veritabanı ihtiyaçlarınızı gerçek zamanlı olarak karşılamak için ekleme, silme, seçme vb. işlemleri de gerçekleştirebilirsiniz.
• Kolay öğrenme eğrisi – SQL kullanmak için uzman bir kodlayıcı olmanıza gerek yok. SQL işlemleri için uzun kod satırları yazmaya gerek yoktur. Bir veritabanı üzerinde belirli işlemleri gerçekleştirmek için “Seç”, “Ekle”, “Güncelle”, “Sil”, “Oluştur” ve “Bırak” gibi standart SQL komutlarını kullanabilirsiniz.
• Standartlaştırılmış dil – Amerikan Ulusal Standartlar Enstitüsü (ANSI) , SQL'i ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS) için standart dil olarak ilan etti. Kapsamlı belgeler ve yıllar içinde yapılan yükseltmeler sayesinde SQL, tüm kullanıcılara tutarlı bir deneyim sunar.
• Platform uyumlu - SQL, Windows, Linux, macOS ve Unix sistemleri dahil olmak üzere tüm büyük işletim platformlarıyla uyumludur. Herhangi bir işletim sisteminden tamamen bağımsız olarak PC'ler, dizüstü bilgisayarlar ve sunucular için kod yazmak için SQL'i kullanabilirsiniz. Ayrıca, SQL komutlarını diğer uygulamalarla da entegre edebilirsiniz.

NoSQL veritabanları 2000'lerin başında ana akım resme girdi. Esneklik, ölçeklenebilirlik ve yüksek hızlı sorgulama için tasarlandılar. NoSQL'in benzersiz yönü, çevik ve DevOps en iyi uygulamaları tarafından desteklenen sık uygulama güncellemelerine izin vermesidir. SQL veritabanlarının aksine, NoSQL veritabanları emtia sunucuları arasında yatay olarak ölçeklenebilir, bu da onu hem zaman hem de maliyet açısından verimli hale getirir.

En yaygın kullanılan NoSQL veritabanları MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase ve Amazon Neptune'dir.

NoSQL'in Avantajları

• Hızlı sorgu işleme – Tipik olarak, NoSQL veritabanları, SQL veritabanlarından daha hızlı sorgu işlemeye izin verir. Bunun nedeni, bir NoSQL veritabanında verilerin, sorgu yürütme için optimize edecek şekilde depolanmasıdır. Bunun aksine SQL veritabanlarında veriler normalize edilir. Verilere erişmek için birden çok tablodaki verileri birleştirmeniz gerekir. Bu işleme "birleştirme" denir. Bu nedenle, tek bir nesneye yönelik tüm sorgular, çeşitli tablolardan verileri birleştirmenizi gerektirir. Tabloların boyutu büyüdüğünde, verileri birleştirmek çok pahalı hale gelir. NoSQL veritabanlarında, birlikte erişilen veriler her zaman birlikte depolanır, böylece birleştirme ihtiyacını ortadan kaldırır.
• Kolay eşleme – Tipik olarak, MongoDB gibi NoSQL veritabanları veri yapılarını Python, Java, R, vb. Gibi popüler programlama dillerininkiyle eşler. Bu nedenle, programcılar verileri uygulama kodunda kullandıkları şekilde depolayabilir. Bu haritalama geliştirme süresini kısaltır ve hataları ortadan kaldırır.
• Esnek şemalar – NoSQL veritabanları, geliştiricilerin gerektiğinde ve gerektiğinde bir veritabanında değişiklik yapmalarına olanak tanıyan esnek şemalara sahiptir. Bu şemalar, yeni özelliklerin bir uygulamaya hızlı bir şekilde yinelenmesini ve sürekli entegrasyonunu sağlar.
• Yatay ölçeklendirme – NoSQL veritabanları yatay olarak ölçeklendirmenize izin verir, yani mevcut sunucunun kapasite gereksinimleri aşıldığında, gerektiği gibi daha ucuz, ticari sunucular ekleyebilirsiniz.

Okuyun: SQL Mülakat Soruları

MongoDB ve MySQL

MongoDB ve MySQL, veritabanı etki alanının iki ucunda yer alır. MongoDB, öncelikle ham ve yapılandırılmamış verileri işlemekle ilgilenen bir NoSQL veritabanı iken, MySQL, organize, yapılandırılmış verileri işlemek için tasarlanmış bir SQL veritabanıdır.

MySQL ve MongoDB arasındaki temel farklar nelerdir?

MySQL, Oracle Corporation tarafından barındırılan, yönetilen ve sunulan bir RDBMS'dir. Veritabanıyla iletişim kurmak ve depolanan verilere erişmek için SQL kullanır. Tüm ilişkisel veritabanları gibi, MySQL de verileri tablolarda, sütunlarda ve satırlarda depolar. MySQL'de veritabanı şemasının önceden tanımlanmış olması gerekir. Ayrıca bir veritabanındaki tablolardaki alanlar arasındaki ilişkiyi belirleyen kurallar da belirlenmelidir.

MongoDB, verilerin JSON belgeleri biçiminde depolandığı bir NoSQL veritabanıdır. Verilere erişmek için MongoDB Sorgu Dili (MQL) kullanır. İlgili bilgileri içeren tüm belgeler MongoDB'de bir araya toplanmıştır. Belgelerin yapısını, kendi kendini tanımladıkları için veritabanı sistemine bildirmenize gerek yoktur. Alanlar genellikle belgeden belgeye değişir.

Şimdi, MongoDB ile MySQL arasındaki farkın diğer yönlerine odaklanalım.

Veri depolama

MySQL, verileri tablo biçiminde depolar. Tablolar, özniteliği temsil eden sütunlar içerir ve satırlar belirli kayıtları gösterir. Öte yandan MongoDB, verileri tablolara benzer koleksiyonlarda depolar. Ancak bu koleksiyonlar, anahtar/değer çiftine sahip JSON biçiminde birden çok belgeden oluşur.

MySQL'de farklı tablolar, birincil anahtarlar veya yabancı anahtarlar aracılığıyla birbirleriyle ilişkilidir. Örneğin, çalışan kayıtlarını içeren bir veritabanında, ÇalışanKimliği sütunu, “ Çalışan” tablosunun birincil anahtarıdır. Ancak “ Ödemeler” tablosunda yabancı anahtar görevi görecektir . Tanımlanan bu ilişki kuralı, Çalışan tablosunun ödemelerle ilgili herhangi bir giriş içermemesini sağlar. Bu nedenle ilişkisel veritabanı adı.

MongoDB'de, koleksiyonlarda bulunan yapılandırılmamış veriler arasında böyle bir ilişki kurmaya gerek yoktur. Onu ilişkisel olmayan bir veritabanı yapan da budur.

Mimari

Herhangi bir SQL veritabanı gibi, MySQL de ACID (Atomisite, Tutarlılık, İzolasyon ve Dayanıklılık) teoremini takip eder. Dört özelliğin tümü, işlemlerin veritabanında tutarlı ve güvenilir bir şekilde gerçekleşmesini sağlar.

Aksine, MongoDB, CAP (Tutarlılık, Kullanılabilirlik ve Bölümleme) teoremi ilkelerine tabidir. CAP yaklaşımı, daha çok veri tabanındaki verilerin kullanılabilirliğine odaklanır.

Böylece MySQL güvenli ve güvenilir işlemler sağlarken, MongoDB yüksek düzeyde veri kullanılabilirliğini garanti eder.

Ödeme: SQL Proje Fikirleri

ölçeklenebilirlik

Daha önce de belirttiğimiz gibi, SQL veritabanları yalnızca dikey olarak ölçeklenebilir. Bu, MySQL'i ölçeklendirmek için sunucunun bellek boyutunu, disk alanını ve bilgi işlem gücünü artırmanız gerektiği anlamına gelir. Veritabanının boyutu arttıkça, yüksek sorgu hacmi ve dikey ölçeklendirme maliyetlerin artmasına neden olabilir.

MySQL'den farklı olarak, MongoDB yatay ölçeklendirmeyi destekler, burada sunucunun bellek boyutunu veya hesaplama gücünü artırmak yerine, ölçeklenebilirlik için yeni bir sunucu ekleyebilirsiniz. Düşük maliyetli ticari donanım kümesini birleştirmek, yüksek sorgu hacimlerini desteklemek için uygun maliyetli bir seçenek olduğundan, bu daha ucuzdur.

Şema

MySQL, veri uyumluluğunu belirleyen önceden tanımlanmış bir şemaya sahiptir. Tabloyu oluştururken tablodaki sütun sayısını ve veri türünü tanımlamanız gerekir. Tabloda saklamak istediğiniz herhangi bir veri, tanımlanan yapıyla eşleşmelidir, başarısız olursa bir hata gösterir.

MongoDB, şemaları önceden tanımlamanızı gerektirmez. Çeşitli veri türlerini herhangi bir güçlük çekmeden bir koleksiyonda saklayabilirsiniz. Bugün üretilen verilerin çoğu yapılandırılmamış olduğundan ve SQL veritabanlarına kaydedilemediğinden, bu özellik mevcut senaryoda son derece kullanışlıdır.

Sorgu

MySQL'de SQL kullanarak sorgu yazabilirsiniz. SQL sorgularının en büyük avantajı, kullanıcı dostu olmalarıdır. Diğer ilişkisel veritabanlarının çoğu gibi, MySQL de ANSI SQL standartlarını takip eder. Birleştirme, birleştirme ve veri toplama dahil olmak üzere gelişmiş analitik işlemleri gerçekleştirmek için SQL sorgularını kullanabilirsiniz. Bu nedenle SQL mükemmel bir analiz aracıdır.

MongoDB, geleneksel SQL benzeri sorgular için destekten yoksun olsa da, belge sorgulamayı destekler. Ancak bu gelişen bir özellik olmanın birçok sınırlaması vardır. Örneğin, MySQL'den farklı olarak MongoDB, farklı kaynaklardan veri toplamak için çok önemli olan birleştirmeleri desteklemez.

Kontrol edin: DBMS ve RDBMS: DBMS ve RDBMS Arasındaki Fark

toparlamak

MongoDB vs. MySQL tartışmasında net bir kazanan yok. Her veritabanı benzersiz özelliklere ve avantajlara sahip olmakla birlikte belirli sınırlamalara da sahiptir. MongoDB ve MySQL arasındaki seçim, temel olarak veri depolama ihtiyaçlarınıza ve ölçeklenebilirlik gereksinimlerinize bağlıdır.

Full-stack yazılım geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 500+ saatlik zorlu eğitim, 9+ proje ve Full-stack Yazılım Geliştirme PG Diplomasına göz atın. atamalar, IIIT-B Mezun statüsü, pratik uygulamalı bitirme projeleri ve en iyi firmalarla iş yardımı.

Bunun yardımcı olacağını umuyoruz!