MySQL 與 MongoDB：SQL 和 MongoDB 之間的區別

今天，我們產生了前所未有的數據量，每天精確超過2.5 萬億字節的數據！ 隨著時間的推移，這個數字只會增加。 然而，我們產生的數據通常是原始的和非結構化的——它是缺乏連貫性和意義的無組織、隨機事實的彙編。 因此，必須對數據進行清理、組織、處理、分析和上下文化以轉換為有意義的信息。 這就是數據庫和數據庫管理系統 (DBMS)發揮作用的地方。

主要有兩種類型的數據庫作為我們現在擁有的許多不同數據庫的基礎。 它們是 SQL 和 NoSQL。 它們都是相反的二進製文件。 首先，SQL 是關係數據庫的基礎。 儘管 SQL 在數據庫領域佔據主導地位很長一段時間，但多年來數據的穩定增長催生了對可以指數級擴展的 DBMS 的需求。 這種需求導致了 NoSQL 數據庫的誕生。

隨著 90 年代中期互聯網的繁榮，關係數據庫無法應對全球用戶湧入和生成的不同數據類型的突然增加。 因此，開發了 NoSQL（非關係型數據庫）以靈活地替代 SQL 的有組織存儲。

今天的文章是關於查看關係數據庫和非關係數據庫的，特別關注 SQL 和 MongoDB 之間的區別。

SQL 與 NoSQL：詳細討論

SQL（結構化查詢語言）是在 1970 年代開發的，用於訪問和操作關係數據庫。 SQL 命令用於在數據庫上執行許多功能，例如更新數據或檢索存儲在數據庫中的數據。 創建 SQL 數據庫的主要重點是避免數據重複以降低存儲成本。 通常，SQL 數據庫具有一組複雜的表格模式。 它們需要垂直擴展（將數據遷移到更大的服務器），這非常昂貴。

Oracle、MySQL、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 是一些最流行的 SQL 數據庫。

閱讀： SQL 與 MySQL：SQL 和 MySQL 的區別

SQL 的優點

• 高效的數據檢索——SQL 允許您快速檢索大量數據。 您還可以執行插入、刪除、選擇等操作，以實時滿足您的數據庫需求。
• 簡單的學習曲線——您無需成為專家編碼員即可使用 SQL。 無需為 SQL 操作編寫長行代碼。 您可以使用標準 SQL 命令，如“Select”、“Insert”、“Update”、“Delete”、“Create”和“Drop”對數據庫執行特定操作。
• 標準化語言——美國國家標準協會 (ANSI)宣布 SQL 為關係數據庫管理系統 (RDBMS)的標準語言。 由於多年來的大量文檔和升級，SQL 為所有用戶提供了一致的體驗。
• 平台兼容——SQL 與所有主要操作平台兼容，包括 Windows、Linux、macOS 和 Unix 系統。 您可以使用 SQL 為 PC、筆記本電腦和服務器編寫代碼，完全獨立於任何操作系統。 此外，您還可以將 SQL 命令與其他應用程序集成。

NoSQL 數據庫在 2000 年代初成為主流。 它們專為靈活性、可擴展性和高速查詢而設計。 NoSQL 的獨特之處在於它允許由敏捷和 DevOps 最佳實踐支持的頻繁應用程序更新。 與 SQL 數據庫不同，NoSQL 數據庫可以跨商品服務器水平擴展，從而節省時間和成本。

使用最廣泛的 NoSQL 數據庫是 MongoDB、CouchDB、DynamoDB、Cassandra、HBase 和 Amazon Neptune。

NoSQL 的優勢

• 快速查詢處理——通常，NoSQL 數據庫允許比 SQL 數據庫進行快速查詢處理。 這是因為，在 NoSQL 數據庫中，數據以優化查詢執行的方式存儲。 與此相反，在 SQL 數據庫中，數據是標準化的。 為了訪問數據，您需要合併來自多個表的數據。 這個過程稱為“加入”。 因此，對單個對象的所有查詢都要求您組合來自不同表的數據。 當表的大小增加時，連接數據變得非常昂貴。 在 NoSQL 數據庫中，一起訪問的數據始終存儲在一起，因此無需連接。
• 輕鬆映射——通常，像 MongoDB 這樣的 NoSQL 數據庫將其數據結構映射到 Python、Java、R 等流行編程語言的數據結構。因此，程序員可以按照他們在應用程序代碼中使用數據的方式來存儲數據。 這種映射減少了開發時間並消除了錯誤。
• 靈活的模式——NoSQL 數據庫擁有靈活的模式，允許開發人員在需要時對數據庫進行更改。 這些模式支持將新功能快速迭代和持續集成到應用程序中。
• 水平擴展——NoSQL 數據庫讓您可以水平擴展，這意味著噹噹前服務器的容量需求超出時，您可以根據需要添加更便宜的商品服務器。

閱讀： SQL 面試問題

MongoDB 與 MySQL

MongoDB和MySQL處於數據庫領域的兩個極端。 MongoDB 是一個 NoSQL 數據庫，主要關注處理原始和非結構化數據，而 MySQL 是一個 SQL 數據庫，旨在處理有組織的結構化數據。

MySQL和MongoDB之間的主要區別是什麼？

MySQL 是由 Oracle Corporation 託管、管理和提供的 RDBMS。 它使用 SQL 與數據庫通信並訪問存儲的數據。 像所有關係數據庫一樣，MySQL 將數據存儲在表中、列和行中。 在 MySQL 中，需要預先定義數據庫模式。 還必須設置確定數據庫中表中字段之間關係的規則。

MongoDB 是一個 NoSQL 數據庫，其中數據以 JSON 文檔的形式存儲。 它使用MongoDB 查詢語言 (MQL)來訪問數據。 所有包含相關信息的文檔都在 MongoDB 中堆疊在一起。 您無需向數據庫系統聲明文檔的結構，因為它們是自描述的。 這些字段通常因文檔而異。

現在，讓我們關注 MongoDB 與 MySQL 之間差異的其他方面。

數據存儲

MySQL 以表格格式存儲數據。 這些表包含表示屬性的列，行表示特定記錄。 另一方面，MongoDB 將數據存儲在類似於表的集合中。 但是，這些集合由具有鍵值的 JSON 格式的多個文檔組成。

在 MySQL 中，不同的表通過主鍵或外鍵相互關聯。 例如，在包含員工記錄的數據庫中， EmployeeID列是“ Employee”表的主鍵。 但是，它將充當“付款”表中的外鍵。 此定義的關係規則確保 Employee 表不包含任何有關付款的條目。 因此命名為關係數據庫。

在 MongoDB 中，不需要在集合中包含的非結構化數據之間建立這種關係。 這就是使它成為非關係數據庫的原因。

建築學

與任何 SQL 數據庫一樣，MySQL 遵循ACID（原子性、一致性、隔離性和持久性）定理。 所有四個屬性都確保事務在數據庫中一致且可靠地發生。

相反，MongoDB 受CAP（一致性、可用性和分區）原理的約束。 CAP 方法更多地關注數據庫中數據的可用性。

因此，在 MySQL 確保安全可靠的事務的同時，MongoDB 確保數據的高可用性。

結帳： SQL 項目創意

可擴展性

正如我們前面提到的，SQL 數據庫只能垂直擴展。 這意味著，要擴展 MySQL，您需要增加服務器的內存大小、磁盤空間和計算能力。 隨著數據庫大小的增加，高查詢量和垂直擴展會導致成本增加。

與 MySQL 不同，MongoDB 支持水平擴展，無需增加服務器的內存大小或計算能力，您可以添加新服務器以實現可擴展性。 這更便宜，因為結合低成本的商品硬件集群是支持高查詢量的經濟有效的選擇。

架構

MySQL 具有規定數據合規性的預定義模式。 您需要在創建表時定義表中的列數及其數據類型。 您希望存儲在表中的任何數據都必須與定義的結構匹配，否則會顯示錯誤。

MongoDB 不需要您預先定義模式。 您可以毫不費力地將各種數據類型存儲在集合中。 此功能在當前場景中非常有用，因為今天生成的大多數數據都是非結構化的，無法保存在 SQL 數據庫中。

詢問

在 MySQL 中，您可以使用 SQL 編寫查詢。 SQL 查詢的最大優點是用戶友好。 與大多數其他關係數據庫一樣，MySQL 也遵循 ANSI SQL 標準。 您可以使用 SQL 查詢來執行高級分析操作，包括聯接、合併和數據聚合。 因此，SQL 是一個出色的分析工具。

儘管 MongoDB 缺乏對傳統 SQL 類查詢的支持，但它確實支持文檔查詢。 但是，這是一個正在開發的功能有很多限制。 例如，與 MySQL 不同，MongoDB 不支持連接，這對於從不同來源收集數據至關重要。

查看： DBMS 與 RDBMS：DBMS 與 RDBMS 之間的區別

包起來

在 MongoDB 與 MySQL 的辯論中沒有明確的贏家。 每個數據庫都具有獨特的功能和優勢，但也有一定的局限性。 MongoDB 和 MySQL 之間的選擇本質上取決於您的數據存儲需求和可擴展性要求。

如果您有興趣了解有關全棧軟件開發的更多信息，請查看 upGrad 和 IIIT-B 的全棧軟件開發 PG 文憑，該文憑專為在職專業人士設計，提供 500 多個小時的嚴格培訓、9 個以上的項目，以及任務、IIIT-B 校友身份、實用的實踐頂點項目和頂級公司的工作協助。

我們希望這會有所幫助！