MySQL 与 MongoDB：SQL 和 MongoDB 之间的区别

今天，我们产生了前所未有的数据量，每天精确超过2.5 万亿字节的数据！ 随着时间的推移，这个数字只会增加。 然而，我们产生的数据通常是原始的和非结构化的——它是缺乏连贯性和意义的无组织、随机事实的汇编。 因此，必须对数据进行清理、组织、处理、分析和上下文化以转换为有意义的信息。 这就是数据库和数据库管理系统 (DBMS)发挥作用的地方。

主要有两种类型的数据库作为我们现在拥有的许多不同数据库的基础。 它们是 SQL 和 NoSQL。 它们都是相反的二进制文件。 首先，SQL 是关系数据库的基础。 尽管 SQL 在数据库领域占据主导地位很长一段时间，但多年来数据的稳定增长催生了对可以指数级扩展的 DBMS 的需求。 这种需求导致了 NoSQL 数据库的诞生。

随着 90 年代中期互联网的繁荣，关系数据库无法应对全球用户涌入和生成的不同数据类型的突然增加。 因此，开发了 NoSQL（非关系型数据库）以灵活地替代 SQL 的有组织存储。

今天的文章是关于查看关系数据库和非关系数据库的，特别关注 SQL 和 MongoDB 之间的区别。

SQL 与 NoSQL：详细讨论

SQL（结构化查询语言）是在 1970 年代开发的，用于访问和操作关系数据库。 SQL 命令用于在数据库上执行许多功能，例如更新数据或检索存储在数据库中的数据。 创建 SQL 数据库的主要重点是避免数据重复以降低存储成本。 通常，SQL 数据库具有一组复杂的表格模式。 它们需要垂直扩展（将数据迁移到更大的服务器），这非常昂贵。

Oracle、MySQL、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 是一些最流行的 SQL 数据库。

阅读： SQL 与 MySQL：SQL 和 MySQL 的区别

SQL 的优点

• 高效的数据检索——SQL 允许您快速检索大量数据。 您还可以执行插入、删除、选择等操作，以实时满足您的数据库需求。
• 简单的学习曲线——您无需成为专家编码员即可使用 SQL。 无需为 SQL 操作编写长行代码。 您可以使用标准 SQL 命令，如“Select”、“Insert”、“Update”、“Delete”、“Create”和“Drop”对数据库执行特定操作。
• 标准化语言——美国国家标准协会 (ANSI)宣布 SQL 为关系数据库管理系统 (RDBMS)的标准语言。 由于多年来的大量文档和升级，SQL 为所有用户提供了一致的体验。
• 平台兼容——SQL 与所有主要操作平台兼容，包括 Windows、Linux、macOS 和 Unix 系统。 您可以使用 SQL 为 PC、笔记本电脑和服务器编写代码，完全独立于任何操作系统。 此外，您还可以将 SQL 命令与其他应用程序集成。

NoSQL 数据库在 2000 年代初成为主流。 它们专为灵活性、可扩展性和高速查询而设计。 NoSQL 的独特之处在于它允许由敏捷和 DevOps 最佳实践支持的频繁应用程序更新。 与 SQL 数据库不同，NoSQL 数据库可以跨商品服务器水平扩展，从而节省时间和成本。

使用最广泛的 NoSQL 数据库是 MongoDB、CouchDB、DynamoDB、Cassandra、HBase 和 Amazon Neptune。

NoSQL 的优势

• 快速查询处理——通常，NoSQL 数据库允许比 SQL 数据库进行快速查询处理。 这是因为，在 NoSQL 数据库中，数据以优化查询执行的方式存储。 与此相反，在 SQL 数据库中，数据是标准化的。 为了访问数据，您需要合并来自多个表的数据。 这个过程称为“加入”。 因此，对单个对象的所有查询都要求您组合来自不同表的数据。 当表的大小增加时，连接数据变得非常昂贵。 在 NoSQL 数据库中，一起访问的数据始终存储在一起，因此无需连接。
• 轻松映射——通常，像 MongoDB 这样的 NoSQL 数据库将其数据结构映射到 Python、Java、R 等流行编程语言的数据结构。因此，程序员可以按照他们在应用程序代码中使用数据的方式来存储数据。 这种映射减少了开发时间并消除了错误。
• 灵活的模式——NoSQL 数据库拥有灵活的模式，允许开发人员在需要时对数据库进行更改。 这些模式支持将新功能快速迭代和持续集成到应用程序中。
• 水平扩展——NoSQL 数据库让您可以水平扩展，这意味着当当前服务器的容量需求超出时，您可以根据需要添加更便宜的商品服务器。

阅读： SQL 面试问题

MongoDB 与 MySQL

MongoDB和MySQL处于数据库领域的两个极端。 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，主要关注处理原始和非结构化数据，而 MySQL 是一个 SQL 数据库，旨在处理有组织的结构化数据。

MySQL和MongoDB之间的主要区别是什么？

MySQL 是由 Oracle Corporation 托管、管理和提供的 RDBMS。 它使用 SQL 与数据库通信并访问存储的数据。 像所有关系数据库一样，MySQL 将数据存储在表中、列和行中。 在 MySQL 中，需要预先定义数据库模式。 还必须设置确定数据库中表中字段之间关系的规则。

MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，其中数据以 JSON 文档的形式存储。 它使用MongoDB 查询语言 (MQL)来访问数据。 所有包含相关信息的文档都在 MongoDB 中堆叠在一起。 您无需向数据库系统声明文档的结构，因为它们是自描述的。 这些字段通常因文档而异。

现在，让我们关注 MongoDB 与 MySQL 之间差异的其他方面。

数据存储

MySQL 以表格格式存储数据。 这些表包含表示属性的列，行表示特定记录。 另一方面，MongoDB 将数据存储在类似于表的集合中。 但是，这些集合由具有键值的 JSON 格式的多个文档组成。

在 MySQL 中，不同的表通过主键或外键相互关联。 例如，在包含员工记录的数据库中， EmployeeID列是“ Employee”表的主键。 但是，它将充当“付款”表中的外键。 此定义的关系规则确保 Employee 表不包含任何有关付款的条目。 因此命名为关系数据库。

在 MongoDB 中，不需要在集合中包含的非结构化数据之间建立这种关系。 这就是使它成为非关系数据库的原因。

建筑学

与任何 SQL 数据库一样，MySQL 遵循ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）定理。 所有四个属性都确保事务在数据库中一致且可靠地发生。

相反，MongoDB 受CAP（一致性、可用性和分区）原理的约束。 CAP 方法更多地关注数据库中数据的可用性。

因此，在 MySQL 确保安全可靠的事务的同时，MongoDB 确保数据的高可用性。

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可扩展性

正如我们前面提到的，SQL 数据库只能垂直扩展。 这意味着，要扩展 MySQL，您需要增加服务器的内存大小、磁盘空间和计算能力。 随着数据库大小的增加，高查询量和垂直扩展会导致成本增加。

与 MySQL 不同，MongoDB 支持水平扩展，无需增加服务器的内存大小或计算能力，您可以添加新服务器以实现可扩展性。 这更便宜，因为结合低成本的商品硬件集群是支持高查询量的经济有效的选择。

架构

MySQL 具有规定数据合规性的预定义模式。 您需要在创建表时定义表中的列数及其数据类型。 您希望存储在表中的任何数据都必须与定义的结构匹配，否则会显示错误。

MongoDB 不需要您预先定义模式。 您可以毫不费力地将各种数据类型存储在集合中。 此功能在当前场景中非常有用，因为今天生成的大多数数据都是非结构化的，无法保存在 SQL 数据库中。

询问

在 MySQL 中，您可以使用 SQL 编写查询。 SQL 查询的最大优点是用户友好。 与大多数其他关系数据库一样，MySQL 也遵循 ANSI SQL 标准。 您可以使用 SQL 查询来执行高级分析操作，包括联接、合并和数据聚合。 因此，SQL 是一个出色的分析工具。

尽管 MongoDB 缺乏对传统 SQL 类查询的支持，但它确实支持文档查询。 但是，这是一个正在开发的功能有很多限制。 例如，与 MySQL 不同，MongoDB 不支持连接，这对于从不同来源收集数据至关重要。

查看： DBMS 与 RDBMS：DBMS 与 RDBMS 之间的区别

包起来

在 MongoDB 与 MySQL 的辩论中没有明确的赢家。 每个数据库都具有独特的功能和优势，但也有一定的局限性。 MongoDB 和 MySQL 之间的选择本质上取决于您的数据存储需求和可扩展性要求。

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