MongoDB vs. MySQL: Welches ist das bessere Datenbankverwaltungssystem?

Bei einer Vielzahl von Datenbanken, die auf dem Markt erhältlich sind, geraten Benutzer oft in eine Debatte über MongoDB vs. MySQL, um die bessere Option herauszufinden.

Organisationen, die eine relationale Datenbank wie MySQL verwenden, könnten bei der Verwaltung und Speicherung ihrer Daten mit den sich ändernden Anforderungen auf gewisse Schwierigkeiten stoßen. Gleichzeitig fragen sich neue Firmen, welche Datenbank sie wählen sollen, damit sie keine Probleme in ihrer Entwicklungspipeline haben.

Unterdessen sind Entwickler, die Finanz-Apps erstellen, oft verwirrt darüber, ob sie beim alten Standby-MySQL bleiben oder riskieren sollten, mit MongoDB ein weiteres Stück vom Kuchen zu kosten.

Das bringt uns zu dieser Debatte. Der Vergleich von MongoDB und MySQL hilft Ihnen, die Unterschiede zwischen den beiden Datenbanken zu verstehen, ihre Vor- und Nachteile und welche für welchen Zweck besser ist. Kurz gesagt, es hilft Ihnen bei der Auswahl der richtigen Datenbank für Ihre Projekte.

Also, willkommen zur Debatte!

MongoDB vs. MySQL: Was sind sie?

Lassen Sie uns kurz skizzieren, was MongoDB und MySQL jeweils sind, bevor wir mit dem Vergleich beginnen.

Was ist MongoDB?

MongoDB ist ein leistungsstarkes Open-Source- und kostenlos nutzbares nicht-relationales Datenbanksystem, das zum Speichern großer Datenmengen beliebt ist. Es wurde vor 12 Jahren im Jahr 2009 von 10gen (jetzt MongoDB Inc.) mit einer Server Side Public License veröffentlicht. T ein in C++, Python und JavaScript geschriebenes NoSQL-Datenbankprogramm mit plattformübergreifender Kompatibilität. Es unterstützt Betriebssysteme, einschließlich Windows, macOS und Linux, und Sprachen wie C, PHP, Java, Ruby, Node.js und mehr.

MongoDB unterscheidet sich von herkömmlichen Datenbanksystemen darin, wie diese Daten gespeichert werden.

Anstatt Daten in Zeilen und Spalten zu speichern, verwendet MongoDB ein dokumentenorientiertes Design, das Daten in verschiedenen JSON-ähnlichen Dokumenten und Sammlungen darstellt. Diese Dokumente enthalten eine Reihe von Wert- oder Schlüsselpaaren unterschiedlichen Typs, z. B. verschachtelte Dokumente und Arrays. Die Schlüssel/Wert-Paare können von Dokument zu Dokument unterschiedlich aufgebaut sein.

MongoDB bietet neben der Flexibilität, die Datenstruktur oder das Schema zu ändern, mehr Sicherheit, Zuverlässigkeit und Effizienz. Dadurch werden höhere Geschwindigkeits- und Speicheranforderungen ermöglicht.

Funktionen von MongoDB

Sehen wir uns nun einige der Hauptfunktionen von MongoDB an:

• Replikation: Mit MongoDB können Sie mehrere Kopien Ihrer Daten per Replikation (Replica Sets) erstellen und diese auf verschiedenen Servern bereitstellen. Diese Funktion ist hilfreich für Datensicherungen und das Katastrophenmanagement. Im Falle eines Serverausfalls können Sie Ihre Daten jederzeit von den auf anderen Servern gespeicherten Kopien abrufen.
• Indizierung: Sie können Felder in MongoDB-Dokumenten als primär oder sekundär indizieren. Dies trägt zur Verbesserung der Suchleistung in der Datenbank bei und ermöglicht die Suche in Indizes statt im gesamten Dokument, wodurch die Suchgeschwindigkeit automatisch erhöht wird.
• Ad-hoc-Abfragen: Ad-hoc-Abfragen sind temporäre Befehle, die unterschiedliche Rückgaben für die Ausführung von Abfragen liefern. MongoDB unterstützt jedoch Bereichsabfragen, reguläre Ausdrücke (Regex) und Feldsuchen. Außerdem enthalten Abfragen von Benutzern definierte JavaScript-Funktionen und können bestimmte Dokumentfelder zurückgeben. Sie können diese Ad-hoc-Abfragen in Echtzeit mit Hilfe der MongoDB Query Language (MQL) aktualisieren, die für Echtzeitanalysen für Unternehmen nützlich ist.

• Sharding: MongoDB kann mithilfe von Sharding, einer Methode zur Verteilung großer Datensätze auf verschiedene Datensammlungen, horizontal skalieren. Hier können Benutzer einen Shard-Schlüssel (einen Hauptschlüssel mit einzelnen oder mehreren Replikaten) auswählen, um die Datenverteilung in einer Sammlung zu bestimmen und die Daten über Shards hinweg in verschiedene Bereiche aufzuteilen. Jeder Shard fungiert als individuelle Datenbank, die Bildung einer einzigen Datenbank aus anderen Shards trägt zum Lastenausgleich bei und führt komplizierte Abfragen aus.

• Lastenausgleich: MongoDB erleichtert die gleichzeitige Steuerung, um mehrere Client-Anfragen gleichzeitig an verschiedene Server zu verarbeiten. Dies trägt dazu bei, die Last auf jedem Server zu reduzieren, sorgt für Datenverfügbarkeit und -konsistenz und ermöglicht skalierbare Anwendungen.
• Dateispeicherung: Sie können MongoDB als Dateisystem, bekannt als GridFS, verwenden, das mit Datenreplikations- und Lastausgleichsfunktionen für mehrere Computer zum Speichern von Dateien ausgestattet ist. GridFS oder Grid-Dateisystem enthält MongoDB-Treiber, und Sie können mit Nginx- und Lighttpd-Plugins oder dem Dienstprogramm Mongofiles darauf zugreifen. Mit MongoDB können Entwickler auch Dateien und Inhalte manipulieren.
• Aggregation: Die Datenaggregation ermöglicht es Benutzern, ähnliche Ergebnisse wie die für die SQL-Klausel - GROUP BY zu erhalten. MongoDB bietet drei Aggregationsmethoden:

1. 1. Aggregationspipeline: Diese bietet für die meisten Vorgänge eine bessere Aggregationsleistung als andere.
   2. Einzweckaggregation: Dies wird verwendet, um Dokumente aus einer Sammlung zusammenzufassen.
   3. Map-Reduce-Funktion: Diese wird für die Batch-Datenverarbeitung verwendet, um aggregierte Ergebnisse zu liefern. Die map -Funktion gruppiert Daten nach Schlüsselwert, während die reduce -Funktion Operationen daran durchführt.

• Begrenzte Sammlungen: MongoDB unterstützt begrenzte Sammlungen, den Sammlungstyp, der die Dateneinfügungsreihenfolge handhabt.

Verwendung von MongoDB

MongoDB wird in Tausenden von Organisationen weltweit zur Datenspeicherung oder als Datenbankdienst ihrer Anwendungen eingesetzt. Es ist nützlich in:

• Content-Management-Systeme wie WordPress zum Eingeben, Speichern und Bearbeiten von Inhalten
• Datenspeicherung für Web- und mobile Anwendungen
• Websites für soziale Netzwerke
• Pflege von Geodaten oder ortsbezogenen Daten
• E-Commerce-Produktkataloge und Asset-Management
• Cloudbasierte Systeme
• Workloads vom Mainframe verschieben
• Echtzeit-Analysen mit hoher Geschwindigkeit
• Skalierbare und leistungsstarke Videospiele
• Modernisierung der Zahlungsarchitektur und Legacy-Modernisierung
• Systeme mit sich ändernden Anforderungen an die Datenspeicherung, Bedarf an schnellerer Protokollierung und Zwischenspeicherung und sich ändernden Designs
• MEAN-Technologie-Stack für die Webentwicklung, wobei M für MongoDB steht und die restlichen Technologien ExpressJS, AngularJS bzw. NodeJS sind.

Unternehmen wie Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC und andere verwenden alle MongoDB. Hier sind einige der weithin anerkannten Anwendungsfälle von MongoDB:

• Aadhar: Aadhar ist ein einzigartiges Identifizierungsprojekt Indiens und die größte biometrische Datenbank der Welt. MongoDB ist eine der Datenbanken, die es verwendet, um die biometrischen und demografischen Daten von mehr als 1,2 Milliarden Menschen zu speichern.
• eBay: Das amerikanische E-Commerce-Unternehmen eBay, das als B2C und C2C fungiert, verwendet MongoDB in seinen verschiedenen Projekten wie Suchvorschlägen, Cloud-Management und Metadatenspeicherung.
• Shutterfly: Shutterfly ist eine beliebte Foto-Sharing-Plattform, die MongoDB verwendet, um mehr als 6 Milliarden Bilder mit einer Transaktionskapazität von 10.000 Operationen/Sekunde zu speichern und zu verwalten.

Was ist MySQL?

MySQL ist ein kostenloses Open-Source-Managementsystem für relationale Datenbanken (RDBMS). Es organisiert und speichert Daten in einem tabellarischen Format mit Zeilen und Spalten, in denen Datentypen verwandt sind. Es hat eine GNU General Public License und Sie finden sein Repository auf GitHub.

Diese Datenbank wurde ursprünglich 1995 von MySQL AB erstellt, einem schwedischen Unternehmen, dessen Gründer die Schweden David Axmark, der Finne Michael Widenius und Allan Larsson waren. Sun Microsystems kaufte jedoch MySQL AB, und 2010 erwarb Oracle Sun Microsystems.

Interessant ist auch die Nomenklatur von MySQL – sie kombiniert zwei Begriffe:

• Meine: Der Name der Tochter von Michael Widenius.
• SQL: Steht für Strukturelle Abfragesprache.

SQL ist eine domänenspezifische Programmiersprache, die Daten in einem RDBMS verwalten kann, indem sie Funktionen für Daten ausführt, einschließlich Erstellen, Extrahieren, Löschen und Ändern.

MySQL funktioniert mit vielen Betriebssystemen wie Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD und Solaris, um RDBMS im Speichersystem eines Geräts zu implementieren, Netzwerkzugriff zu ermöglichen, Benutzer zu verwalten, Datenbankintegritätstests zu erleichtern und Backups zu erstellen. Es ist in C++ und C geschrieben und verwendet einen lexikalischen Analysator, während sein SQL-Parser yacc verwendet.

Diese Datenbank hat positives Feedback erhalten, insbesondere für die durchschnittliche Nutzung mit ihrer einfach zu bedienenden Oberfläche. In Bezug auf die Leistung ist es schnell und stabil und verfügt über einen Multithreading- und Mehrbenutzer-Datenbankserver.

MySQL ist in zwei Editionen verfügbar: Open-Source-Community-Server und proprietärer Enterprise-Server. Letzteres bietet viele Server-Plugins, die ohne Änderung der Codebasis installiert werden können.

Funktionen von MySQL

Lassen Sie uns mehr über die Funktionen dieses beliebten RDBMS sprechen.

• Replikation und Clustering: MySQL ermöglicht Replikation und Clustering, die dazu beitragen, die Skalierbarkeit und Leistung von Anwendungen über verschiedene Synchronisierungstypen zu verbessern. Sie können auch Daten von einem SQL-Server auf andere replizierte SQL-Server kopieren. Auf diese Weise können Sie auch Daten in mehreren Datenbanken sichern, um Datenverlust zu vermeiden.
• Passwortunterstützung: MySQL ermöglicht ein Passwortverschlüsselungssystem für die Hostüberprüfung, wenn jemand versucht, auf die Datenbank zuzugreifen. Es erhöht die Datenbanksicherheit und stellt sicher, dass nur autorisierte Personen Zugriff haben. Darüber hinaus bietet die neueste Version, MySQL 8.0, auch Unterstützung für ein doppeltes Passwort, sodass Entwickler Passwort-Anmeldeinformationen einfach und ohne Ausfallzeiten ändern können.

• Leistungsschema: Es überwacht die Anwendungsleistung, Ressourcennutzung und Serverereignisse. Auf diese Weise können Sie Ressourcen angemessen zuweisen, die App-Leistung beim Erkennen von Verlangsamungen verbessern und im Falle verdächtiger Serverereignisse die erforderlichen Schritte unternehmen.
• Online-Schema: MySQL unterstützt mehrere Online-Schemas, die Ihnen helfen, Ihre Anforderungen an die Datenspeicherung zu erfüllen und mehr Flexibilität bieten.
• Belastbarkeit : MySQL-unterstützte Anwendungen sind ausfallsicher und kommen mit solchen Situationen problemlos zurecht. Dadurch bietet es eine hohe Datenverfügbarkeit für alle Arten von Anwendungen, Web oder Mobile.
• Transaktionsunterstützung: Sie erhalten Unterstützung für mehrstufige und verteilte Transaktionen, unbegrenzte Blockierung auf Zeilenebene und ACID-konforme Transaktionen. Im Kontext der Transaktionsverarbeitung gibt es vier Prinzipien, die als ACID-Prinzipien bezeichnet werden. Es steht für Atomicity, Consistency, Isolation und Durability. Darüber hinaus hilft es Ihnen, Datenbank-Snapshots und -Integrität mit Einschränkungen wie Multi-Versions-Parallelitätskontrolle und Fremdschlüsselimplementierung aufrechtzuerhalten.

• GUI-Unterstützung: In MySQL sind zahlreiche GUI-Tools verfügbar, um den Prozess des Erstellens, Entwerfens und Verwaltens von Befehlszeilentools zu vereinfachen und Zeit zu sparen. Datenbankarchitekten, Administratoren und Entwickler können diese Tools nutzen, um ihre Arbeit zu optimieren.
• Einschränkungen: Die horizontale Skalierung ist nicht einfach; Millionen von Lese- oder Schreibvorgängen beeinträchtigen die Datenbankleistung und beinhalten andere Einschränkungen, die relationale Datenbanken gemeinsam haben.

Verwendung von MySQL

MySQL gibt es seit über zwei Jahrzehnten und bot Organisationen auf der ganzen Welt die Möglichkeit, eine große Anzahl von Daten zu speichern. Hier sind einige der Verwendungen von MySQL und wer es verwendet.

• Content-Management-Systeme und Blogs
• E-Commerce-Anwendungen mit vielen Produkten
• Protokollierungsanwendungen
• Datenspeicherung
• Für Anwendungen, die High-End-Datensicherheit erfordern, Social-Media-Sites wie Facebook und Instagram
• MySQL wird in Speicher-Engines wie InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole und Federated verwendet.
• LAMP Stack ist ein Technologie-Stack für die Webentwicklung, der MySQL als eine seiner Komponenten verwendet. Es steht für Linux, Apache, MySQL und PHP/Python/Perl.
• Es ist auf verschiedenen Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud usw. installiert.

Tatsächlich bietet Oracle Cloud MySQL als Service an, damit Benutzer MySQL Server installieren und in der Cloud bereitstellen können. Auf diese Weise müssen Sie es nicht auf Ihren lokalen Servern installieren.

Bemerkenswerte Organisationen, die MySQL verwenden, sind Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla und mehr. Hier sind einige der wichtigsten MySQL-Anwendungsfälle:

• Wikipedia: Wikipedia ist eine freie Enzyklopädie, die Wissen auf der ganzen Welt verbreitet. Es verwendet MySQL und benötigt eine hohe Skalierbarkeit, um der wachsenden Benutzerbasis gerecht zu werden. Die Datenbank hilft ihnen, ihre Inhalte zu aktualisieren, mehr Inhalte und Besucher aufzunehmen und Tausende von Einträgen und Bearbeitungen zu ermöglichen.
• Twitter: Twitter wechselte vom temporären Sharding für die Speicherung von Tweets zu einer verteilteren Methode mit T-Bird. Und T-Bird wurde mit Gizzard gebaut, das MySQL verwendet.

Temporäres Sharding war teuer und benötigte mehr Maschinen, um Tweets zu füllen. Sie hatten auch Probleme mit dem Lastenausgleich und waren für DBA logischerweise kompliziert. MySQL, das T-bird unterstützt, löst diese Probleme.

Das war alles über MongoDB und MySQL, um Ihnen den Kontext zu geben. Lassen Sie uns nun endlich MongoDB und MySQL vergleichen, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, was für Ihre nächste Softwareanwendung besser geeignet ist.

Vergleich zwischen MongoDB und MySQL DBMS

Hier sind einige Parameter, anhand derer wir MongoDB mit MySQL vergleichen werden.

Die Architektur

Die Architektur bildet die Grundlage jedes Systems und bildet den Rahmen, in dem alle Features und Funktionalitäten eingeführt werden können. Daher ist es wichtig, die Architektur von MongoDB und MySQL zu vergleichen und sie genau zu verstehen, um festzustellen, was die bessere Wahl für Ihre Anwendung ist.

MongoDB

Es hat die Nexus-Architektur als Designphilosophie, die die Funktionalitäten relationaler Datenbanken kombiniert. Es kann die Anforderungen moderner Anwendungen erfüllen, indem es eine hohe Skalierbarkeit, globale Verfügbarkeit und ein flexibles Schema bietet. Daher ist es ziemlich einfach, Änderungen am Design vorzunehmen.

Darüber hinaus enthält MongoDB offizielle Treiber für führende Entwicklungsumgebungen wie AWS, Azure und Kubernetes, Programmiersprachen wie JavaScript, Python usw. und Frameworks wie Django.

MySQL

MySQL hingegen enthält eine Client-Server-Architektur mit optimiertem Speicher für hohe Leistung und Multithreading. Die Dokumentation zeigt auch einige Techniken zur Leistungsoptimierung, die sich mit der Konfiguration statt mit der Feinabstimmung von SQL-Messungen befassen.

Gewinner : Es ist ein Unentschieden.

Datenspeicherformat

MongoDB

Das Datenspeicherformat in MongoDB kann wie folgt aussehen:

 { Account Number: 1234567890 First Name: "Jon" Last Name: "Doe" Branch Name: "Los Angeles" }

Sie können sehen, dass das Format JSON-ähnlich ist, und Sie können problemlos Änderungen an den Daten vornehmen, d. h. Sie können problemlos weitere Daten hinzufügen, einige Informationen entfernen und Daten ändern. Das obige Beispiel zeigt, dass es kein festes Schema für die Datenbank gibt, wodurch mehr Flexibilität eingeführt wird.

MySQL

Das Datenspeicherformat in MySQL hingegen sieht etwa so aus:

Die obige Tabelle zeigt, wie MySQL Daten in Form von Zeilen und Spalten organisiert. Es hat eine richtige, starre Struktur, die im Vergleich zu MongoDB schwer zu ändern ist. Das liegt daran, dass Sie keine Reihe von Zeilen oder Spalten einführen können. Sie müssen das Design so gestalten, dass es für jede Zeile eine Spalte gibt und umgekehrt; Andernfalls wird das Schema verletzt. In MongoDB können Sie die Daten jedoch einfach ändern.

Es gibt eine geringfügige Abweichung in den Terminologien für MongoDB und MySQL:

Gewinner : Das Datenspeicherformat von MongoDB ist einfacher zu ändern.

Schema-Flexibilität

Die von Ihnen gewählte Datenbank muss die Flexibilität bieten, das Design oder Schema Ihrer Datenbank basierend auf unterschiedlichen Anforderungen zu ändern. Ansonsten wird es richtig ärgerlich, wenn sich die Anforderungen auch nur geringfügig ändern.

Lassen Sie uns also herausfinden, ob MongoDB vs. MySQL ist, basierend darauf, wie flexibel ihre Schemas sind.

MongoDB

MySQL bietet ein flexibles Schema, mit dem Benutzer das Design basierend auf Anforderungen ändern können, insbesondere für Big-Data-Anwendungen. Sie können verschiedene Datentypen einfach kombinieren und speichern und das Schema ohne Ausfallzeit dynamisch ändern. Sie können mehrere Dokumente in einer Sammlung speichern, auch ohne Beziehung zwischen ihnen, da es sich um ein nicht-relationales Datenbanksystem handelt. Es verwendet JSON-ähnliche Dokumente mit optionalen Schemas.

Es fehlen jedoch Transaktionen und Joins; Daher müssen Sie abhängig davon, wie die App auf Daten zugreift, häufig Schemaoptimierungen durchführen.

MySQL

In MySQL müssen Sie Spalten und Tabellen klar definieren, bevor Sie Daten zusammen mit Zeilen und Spalten speichern. Hier besteht jedes Feld aus einer Zeile und einer Spalte. Das bedeutet, dass die Datenspeicherung Ihnen nicht viel Flexibilität wie in MongoDB bietet. Es bedeutet auch einen langsameren Bereitstellungs- und Entwicklungsprozess.

Wenn Sie jedoch ein festes Schema für Ihre Anwendungen haben, ist MySQL am besten geeignet. Es bietet eine bessere Datenkonsistenz, ohne das Design immer wieder zu ändern oder Zeit damit zu verschwenden. Aber auch hier kann MongoDB eine bessere Option für Sie sein, wenn Sie sich ändernde Anforderungen haben.

Gewinner : MongoDB bietet eindeutig mehr Schemaflexibilität.

Verwendete Abfragesprache

Es ist wichtig zu wissen, welche Datenbank welche Abfragesprache verwendet. Es wird Ihnen helfen zu verstehen, welches für Sie praktischer sein kann, anstatt nach der Installation verwirrt zu sein.

MongoDB

MongoDB verwendet MongoDB Query Language (MQL) anstelle von SQL. Es ist ausdrucksstark und reichhaltig und unterstützt CRUD-Funktionen, mit denen Sie Daten erstellen, lesen, aktualisieren und löschen können. Darüber hinaus erleichtert es auch die Datenaggregation, Geodatenabfragen und die Textsuche.

Wenn Sie Daten anfordern möchten, müssen Sie Dokumente mit übereinstimmenden Eigenschaften als die der erwarteten Ergebnisse definieren. Dies bedeutet, dass Sie Abfragevorgänge ausführen müssen, um Daten aus der Datenbank abzurufen, wie z. B. db.collection.find() . MongoDB führt Abfragen normalerweise mithilfe von Operatoren aus, die mit JSON verknüpft sind. Darüber hinaus unterstützt es ODER- und boolesche UND-Abfragen.

MongoDB verwendet jedoch niemals Join-Operationen und verfügt über andere gleichwertige Operatoren.

MySQL

Andererseits verwendet MySQL wie andere relationale Datenbanken SQL. Es kann Daten aus verschiedenen Tabellen bringen, indem es die Join-Funktionalität unterstützt. Das macht eine relationale Datenbank wie MySQL „relational“. Mit dieser Operation können Sie Daten aus mehreren Tabellen in einer Abfrage verknüpfen.

Das heißt, SQL hat eine:

• Data Definition Language (DDL) zum Erstellen, Löschen und Ändern von Tabellen
• Data Transaction Language (DTL) mit Operationen wie Commit und Rollback
• Data Manipulation Language (DML) mit Optionen wie Zeilen einfügen, löschen und aktualisieren
• Data Control Language (DCL) mit Revoke- und Grant-Befehlen

Gewinner : Es ist ein Unentschieden.

Leistung und Geschwindigkeit

Leistung und Geschwindigkeit sind etwas, das Sie bei der Auswahl einer Datenbank niemals ignorieren können. Sie müssen wissen, was Sie mit welcher Datenbank und für welche Zwecke erwartet. Und für vielbeschäftigte Profis wie Entwickler und Administratoren ist jede Sekunde entscheidend.

Daher müssen Sie eine Datenbank auswählen, die eine bessere Leistung bietet, um Ihre Produktivität zu unterstützen, und nicht umgekehrt. Vergleichen wir also ihre Geschwindigkeit und Leistung.

Da sowohl MongoDB als auch MySQL unterschiedliche Ansätze zur Datenspeicherung haben, ist es etwas schwierig, ihre Leistung einzuschätzen. Sie können zwei SQL-Datenbanken mit einigen Standard-Benchmarks vergleichen, aber es ist schwierig, dasselbe mit nicht-relationalen Datenbanken zu tun.

Aber wir werden MongoDB und MySQL anhand gemeinsamer Operationen und ihrer Leistung bei höheren Datenmengen vergleichen.

MongoDB

Da MongoDB eine große Menge unstrukturierter Daten speichert und einem dokumentbasierten Speicheransatz folgt, ist es relativ schneller als MySQL. Dies bedeutet, dass MongoDB Daten in einem einzigen Dokument für eine Entität speichert und beim schnelleren Lesen oder Schreiben von Daten hilft. Funktionen wie die Replikation können ein wichtiger Grund dafür sein. Seine Leistung ist auch besser, wenn es mit Objekten arbeitet, aufgrund seines Jason-ähnlichen Objektspeichers.

Darüber hinaus beinhaltet MongoDB niemals eine Anbieterbindung, sodass Sie die Leistung mithilfe von Alternativen verbessern können, wenn Sie mit einem Dienst nicht zufrieden sind.

MySQL

MySQL kann bei der Verarbeitung großer Datenmengen eine langsame Leistung aufweisen. Das liegt daran, dass Tabellen normalisiert gespeichert werden. Und wenn Sie Daten ändern oder extrahieren möchten, müssen Sie viele Tabellen durchgehen, um Daten zu schreiben und zu lesen, was die Serverlast erhöht und die Leistung beeinträchtigt. Sie können sich jedoch für Transaktionsoperationen für MySQL entscheiden.

Es erfordert eine bestimmte Datenstruktur, um Daten in die Datenbank einfügen zu können. Daher ist es nicht geeignet, wenn Sie unstrukturierte Daten speichern möchten. Und manchmal wird es auch schwierig, ein geeignetes Schema zu entwerfen, wenn es um komplexe Daten geht.

Gewinner : MongoDB ist schneller und performanter.

Sicherheit

Sicherheit ist angesichts der weltweit zunehmenden Cyberattacken immer eines der Hauptkriterien beim Vergleich zweier Systeme. Daher ist es wichtig, MongoDB mit MySQL zu vergleichen, um festzustellen, welche davon für Ihre Anwendungen sicherer ist.

MongoDB

MongoDB nutzt rollenbasierte Zugriffskontrollen mit flexiblen Berechtigungen für Benutzer und Geräte. Jedem Benutzer wird eine Rolle zugewiesen, auf deren Grundlage er bestimmte Berechtigungen erhält, um auf Daten zuzugreifen und Vorgänge auszuführen. Beispielsweise hätten Benutzer wie leitende Angestellte höhere Freigabestufen, sodass ihre Privilegien umfangreicher wären.

Dies ist eine Möglichkeit, Ihre Datenbank zu schützen, sodass keine unbefugten Benutzer oder Angriffe auf Ihre Datenbank zugreifen und sie ausnutzen können. Darüber hinaus erleichtert MongoDB auch die Verschlüsselung von Transport Layer Security (TLS) und ein Sicherheitsprotokoll namens Secure Sockets Layer (SSL) für zusätzliche Sicherheit. Sie können auch verschlüsselte Dokumente mit einem Hauptschlüssel in Datensammlungen schreiben, um Datenverschlüsselung im Ruhezustand zu erreichen.

MySQL

Andererseits verfügt MySQL über privilegierte Zugriffskontrollen. Es unterstützt auch Verschlüsselungsfunktionen wie MongoDB mit einem ähnlichen Authentifizierungsmodell, einschließlich Autorisierung, Authentifizierung und Überwachung. Sie können Benutzern Rollen und Berechtigungen zuweisen, sodass sie auf Berechtigungen für Datensätze und Vorgänge zugreifen können. Zusätzlich können Sie für mehr Sicherheit auch TLS und SSL beantragen.

In seinem jüngsten Update hat MySQL auch die Unterstützung für zwei Passwörter integriert, um mehr Sicherheit für den Datenzugriff zu gewährleisten.

Obwohl beide in puncto Sicherheit einen Kopf-an-Kopf-Konkurrenz zu liefern scheinen, gilt MySQL als sicherer. Der Grund liegt in seiner starren Architektur und seinem Schema, das eine bessere Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit bietet.

Gewinner : MySQL ist sicherer (starr zu sein ist nicht auch schlecht).

Skalierbarkeit

Wenn Ihre Anwendung mit einer zunehmenden Benutzerbasis und mehr Datenverkehr wächst, müssen Sie in der Lage sein, sie reibungslos zu skalieren, um sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Und wenn Ihre Anwendung nicht skalierbar ist, können Kunden schlechte Erfahrungen mit häufigen Abstürzen, Verzögerungen und Ausfallzeiten machen. Und niemand verwendet solche Systeme gerne, und er kann zu anderen Alternativen springen, wenn nicht jetzt, dann früher.

Daher ist es wichtig, auf die Skalierbarkeit der Anwendung zu achten, und die von Ihnen gewählte Datenbank kann sich auf die Skalierbarkeit auswirken. Vergleichen wir also MongoDB und MySQL basierend darauf, wie viel Skalierbarkeit sie bieten.

MongoDB

MongoDB ist extrem skalierbar, was einer der Hauptgründe dafür ist, dass es in wachsenden Websites, CMS-Systemen und E-Commerce-Shops verwendet wird. Es kann mithilfe eines Prozesses namens Sharding horizontal skaliert werden. Ein Shard ist ein Teil einer Datenbank, und Sharding ist eine Datenverteilungstechnik über mehrere Sammlungen und Maschinen hinweg. Es ermöglicht Ihnen, Systeme mit Operationen mit höherem Durchsatz und großen Datensätzen bereitzustellen.

Mit höherer Skalierbarkeit können Sie problemlos mehrere Server-Cluster erstellen, indem Sie Ihrer Datenbank basierend auf Ihren Anforderungen mehr und mehr Server hinzufügen. Es ermöglicht Ihnen, eine Kopie Ihrer Datensätze in einem Sharded-Cluster mit höherer Schreib- und Leseleistung zu speichern, um Anwendungen unterschiedlicher Größenordnungen zu unterstützen. Außerdem können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten gesichert sind und sie im Falle von Cyberangriffen oder Katastrophen nie verlieren.

Ganz zu schweigen davon, dass Sie durch die Aufteilung von Last und Datensätzen auf verschiedene Server diese auch kostengünstiger betreiben können als ein einzelner Server mit allen Daten, der hochwertige, teure Hardware erfordert. Ein weiterer Vorteil des Shardings in MongoDB besteht darin, dass es Ihren Speicherplatz maximiert und einen dynamischen Lastenausgleich bietet.

Darüber hinaus unterstützt MongoDB bereichsbasiertes Sharding oder Datenpartitionierung sowie transparentes Routing von Abfragen und automatische Verteilung des Datenvolumens.

MySQL

Bei MySQL ist die Skalierbarkeit begrenzt. Sie haben zwei Möglichkeiten, Ihre Anwendung zu skalieren – das Erstellen von Lesereplikaten oder die vertikale Skalierung. Es ermöglicht Datenreplikation und vertikale Skalierung durch Clustering, um die Anwendungsskalierbarkeit und -leistung über verschiedene Synchronisierungstypen zu verbessern.

Der bemerkenswerte Unterschied besteht hier darin, dass MySQL eine vertikale Skalierung bietet, während MongoDB eine horizontale Skalierung mit mehr Flexibilität bietet. Jetzt bedeutet vertikale Skalierung, dass das System es Ihnen ermöglicht, die Last zu erhöhen, indem Sie die CPU- oder RAM-Spezifikationen in nur einem einzigen Server mit einer Obergrenze erhöhen.

Wenn Sie eine Replikation durchführen möchten, ist dies mit Lesereplikationen ganz einfach. Auf diese Weise können Sie schreibgeschützte Kopien Ihrer Datenbank erstellen und sie zu verschiedenen Servern hinzufügen, jedoch mit Einschränkungen – eine betrifft die Gesamtzahl der Replikate, die Sie hinzufügen können. Infolge dieser Einschränkung können Probleme mit Apps auftreten, die regelmäßig für Ihre Datenbanken lesen und schreiben (oder schreiblastig sind).

Obwohl die Multi-Main-Replikation in MySQL eingeführt wurde, ist ihre Implementierung im Vergleich zu den Funktionalitäten, die Sie in MongoDB erhalten, immer noch begrenzt. Es kann mehr Schreibskalierung hinzufügen, aber nur für separate Apps; Jeder von ihnen konnte an verschiedene Hauptleitungen schreiben und die Waage erhalten.

Darüber hinaus beinhaltet MySQL keine Standardimplementierung für Sharding. Obwohl es zwei Sharding-Methoden bietet – MySQL Fabric (Sharding-Framework) und automatisches Sharding – werden sie aufgrund der vielen Hindernisse und Einschränkungen nur selten eingesetzt. Aus diesem Grund verwenden Unternehmen wie Facebook ein eigenes Sharding-Framework.

Wenn Sie Sharding für die Skalierbarkeit nutzen, stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Sharding-Schlüssel auswählen, da der falsche Schlüssel zu Inflexibilität des Systems führen kann. Beispielsweise kann das Ändern des Sharding-Schlüssels negative Auswirkungen auf eine Anwendung, Knotentransaktionen und den Standort haben. Außerdem können Probleme wie Datenkonsistenz auftreten, wenn Shard-Änderungen unvollständig sind.

Daher müssen Sie bei der Verwendung von MySQL sorgfältig die richtigen Entscheidungen für Schemaänderungen und Zuordnungen zwischen Datenpartitionen, Sharding-Schlüsseln, Knoten und Datenbanken treffen.

Gewinner : MongoDB bietet eine höhere Skalierbarkeit, während MySQL viele Einschränkungen hat und Inkonsistenzen und Probleme mit sich bringen kann, wenn bestimmte Prozesse nicht richtig ausgeführt werden, wie zuvor erläutert.

Transaktionsmodell: ACID vs. BASE

Einer der wichtigsten Schritte bei der Auswahl einer Datenbank besteht darin, ihr Transaktionsmodell herauszufinden. Das Transaktionsmodell besteht aus Regeln, die bestimmen, wie eine Datenbank Daten speichert, manipuliert und organisiert.

Zwei Transaktionsmodelle sind beliebt:

• ACID (atomar, konsistent, isoliert und langlebig)
• BASE (Basic Availability, Soft State und Eventual Consistency)

Gemäß dem CAP-Theorem (Consistency, Availability, and Partition) ist es unmöglich, sowohl Verfügbarkeit als auch Konsistenz in einem partitionstoleranten verteilten System oder einem System zu haben, das auch während vorübergehender Kommunikationsunterbrechungen weiterarbeitet.

Der Unterschied zwischen einer Datenbank mit ACID- und BASE-Modellen besteht darin, wie sie mit dieser Einschränkung umgehen. Eine ACID-Datenbank bietet ein konsistenteres System, während eine BASE-Datenbank eine höhere Verfügbarkeit bietet.

Lassen Sie uns nun herausfinden, welchen Modellen MongoDB und MySQL folgen.

MongoDB

MongoDB folgt dem BASE-Modell und stellt sicher, dass eine Transaktion immer verfügbar ist. So funktioniert das:

• Grundsätzlich verfügbar: Die Datenbank mit dem BASE-Modell stellt die Datenverfügbarkeit sicher, indem sie Daten über verschiedene Knoten im Datenbankcluster repliziert und verteilt, anstatt sofortige Konsistenz zu erzwingen.
• Soft State: Datenwerte im BASE-Modell können sich im Laufe der Zeit ändern, da es keine unmittelbare Konsistenz gibt. Das Modell kann auch mit einem Datenbankkonzept abbrechen, das seine Konsistenz erzwingt und diese Verantwortung an Ihre Entwickler delegiert.
• Eventuell konsistent: Obwohl BASE keine sofortige Konsistenz erzwingt, kann es dies. Und wenn dies der Fall ist, können Sie immer noch Daten lesen.

Das BASE-Modell, das von anderen Datenbanken als MongoDB übernommen wird, umfasst Redis und Cassandra. Dieses Modell ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie in Ihrer Anwendung eine Stimmungsanalyse benötigen.

Kundendienst- und Marketingunternehmen können dies nutzen, um ihre Recherchen zu sozialen Netzwerken durchzuführen. Die Datenbank kann auch die große Menge an Daten in Social-Networking-Feeds aufnehmen.

MySQL

MySQL folgt dem ACID-Modell, um die Konsistenz für jede Transaktion sicherzustellen. Es eignet sich für Unternehmen, die sich mit analytischer Online-Verarbeitung wie Data Warehousing oder Online-Transaktionsverarbeitung wie Finanzinstituten befassen. Solche Organisationen benötigen eine Datenbank, die kleine gleichzeitige Transaktionen beliebiger Größe verwalten kann. So funktioniert ACID:

• Atomic: Jede Transaktion im ACID-Modell wird entweder ordnungsgemäß ausgeführt oder ganz angehalten, während die Datenbank in den ursprünglichen Zustand der Transaktion zurückkehrt. Dies geschieht, um sicherzustellen, dass die Daten in der gesamten Datenbank gültig sind.
• Konsistent: Transaktionen sind konsistent und beeinträchtigen niemals die strukturelle Integrität der Datenbank.
• Isoliert: Diese Eigenschaft stellt sicher, dass keine Transaktion während des Prozesses andere Transaktionen stören kann, um deren Integrität in der Datenbank zu gefährden.
• Langlebig: Daten zu einer abgeschlossenen Transaktion können während eines Strom- oder Netzwerkausfalls bestehen bleiben. Selbst wenn eine Transaktion fehlschlägt, werden keine Daten beeinträchtigt.

Da es eine höhere Sicherheit und Transaktionsgarantie bietet, verwenden Finanzinstitute ausschließlich ACID-Datenbanken. Seine atomare Natur erleichtert auch sichere Geldtransfers. Es sorgt dafür, dass unterbrochene Transaktionen sofort beendet werden, um Fehler zu vermeiden.

Andere Acid-kompatible relationale Datenbanken als MySQL sind PostgreSQL, SQLite, Oracle usw. Darüber hinaus sind einige nicht-relationale Datenbanken bis zu einem gewissen Grad auch ACID-kompatibel, wie Apache CouchDB und IBM Db2.

Die Frage ist, welches Transaktionsmodell besser ist, und die Antwort ist unklar, da beide für unterschiedliche Anwendungsfälle und Projektaspekte nützlich sind. ACID-Datenbanken eignen sich aufgrund ihrer strukturierten Natur für Projekte, die mehr Konsistenz, Zuverlässigkeit und Vorhersagbarkeit erfordern.

Andererseits eignet sich die BASE-Datenbank eher für Projekte, die eine höhere und einfachere Skalierung mit mehr Flexibilität erfordern.

Gewinner : Es ist ein Unentschieden.

Benutzerfreundlichkeit

Bei der Auswahl einer Datenbank müssen Sie berücksichtigen, wie einfach die Datenbank zu verwenden ist. Es sollte Ihrem Team niemals eine schwere Zeit bereiten, da sonst die Produktivität sinkt und Sie Ressourcen und Zeit aufwenden müssen, um sie zu schulen.

Lassen Sie uns also herausfinden, welche Datenbank – MongoDB oder MySQL – einfacher zu verwenden ist.

MongoDB

Der Datenspeicherprozess von MongoDB ist recht einfach und jeder mit Programmierkenntnissen kann ihn verstehen. Es speichert Daten in einem unstrukturierten Format in Sammlungen, um mehr Flexibilität zu bieten. It allows developers who might or might not be experts in databases to use it to support their application development.

With varying schemas, MongoDB has a flexible interface for those teams who don't need the features that a relational database like MySQL offers. For example, developers building a web app that doesn't depend upon structured schema can use MongoDB.

However, not all people in your team need to be familiar with NoSQL databases like MongoDB. In that case, you will need to help them understand it if you want to go ahead with this database. In addition, certain queries are completely different from NoSQL databases, such as update, insert, delete, etc.

MySQL

MySQL has a designed structure, which anyone with basic programming skills can easily understand. Learning and using MySQL is easy, which is why when it comes to databases, people start with MySQL or any other SQL database for that matter.

Even if your developers are not skilled in MySQL but have experience with other SQL databases, they are likely to catch up quickly.

In addition, queries like select, join, etc., are effortless to execute in SQL-based databases like MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL, etc.

Developers creating apps that need rigid and complex data structure and schemas with a larger number of tables will find it easy to work with MySQL. It's also easier to use for developing an application that needs top-notch security or involves frequent transactions.

For example, banking applications can leverage MySQL to store large datasets that are critical with sensitive information. They need high-class security, transactional guarantee, and integrity.

Winner : Comparing MongoDB vs MySQL, MySQL is easier to use because of its simplicity and proper structure.

Full-text Search Availability

MongoDB

This database has recently added a full-text search, and it's executed with a specific index type on an array of strings. In addition, MongoDB supports term search and phase search to make it easy for users of any skill level to find things.

Furthermore, MongoDB supports Boolean search as well using both phrase and term search. Despite having certain limitations, you can still execute this feature quite easily. To perform full-text searches, the database doesn't facilitate control over defining subset fields. It matches every field included consistently to show you the result.

MySQL

MySQL has been supporting full-text search for quite a long time now. It's also executed using a special index type and facilitated with the help of phrase search, terms search, and Boolean search.

But when it comes to clustered databases, MySQL doesn't support full-text indexing yet. So, it can be considered a limitation here.

Winner : MongoDB's full-text is easier with little limitation.

Data Replication

Data replication is an important part of a database. It means there is a provision to make copies of your data and store it in other database servers. It not only improves app scalability and performance but also lets you backup the data to avoid losing it. In addition, it increases efficiency while accessing data.

Let's compare MongoDB vs MySQL based on how well they offer replication.

MongoDB

The only type of replication MongoDB supports is main-secondary data replication, where each data consists of a single main server. This configuration allows a large number of nodes (non-main or -secondary nodes) and restricts operations to carry out in a single database.

The single main accepts both writes and reads, and the configuration may also include read-only secondaries or servers. Here, data replicates asynchronously from the main to secondary. This type of replication is usually faster but not much reliable.

Main-secondary replication in MongoDB preceded the data replica sets but can offer less redundancy. MongoDB provides an option to convert main-secondary configuration into replica sets. Using replica sets, it can create different copies of data, and each member in the replica set is assigned a role, either primary or secondary, throughout the process.

Furthermore, read or write takes place on the primary replica by default, and then you can replicate it on a secondary replica. In addition, replica sets are more robust and suitable for production usage.

MySQL

Unlike MongoDB that supports a single replication method, MySQL offers two types of replication methods — main-main replication and main-secondary replication. With multi-source replication, you can easily replicate data in parallel from different mains.

Main-main replication works similar to main-secondary but is different in light of the fact that both nodes are replicas and mains simultaneously. This means circular replication exists between nodes. Here, you can have multiple main nodes to accept the write and read requests. You can also get multiple secondaries for each main. Besides, the replication is asynchronous between the mains.

The advantage of using a main-main database is that you can distribute mains across the entire network on several sites. Main-main configuration is considered more suitable for modern usage as each unit has a complete set of data. So, even if one of them fails, others are there to serve. The downside is, it can involve communication latency.

Apart from this, MySQL can also use other replication models like multi-main cluster and group replication.

Winner : Clearly, MySQL offers more options for replication with reliability compared to MongoDB.

Index Optimization

Indexing helps you find data quickly in a database. Although index optimization is a common feature to both MongoDB and MySQL, they have different approaches. Hence, it's important to understand what approach is better to give you more convenience.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on how they perform index optimization.

MongoDB

If you are not able to find an index, you will need to scan each document in a collection to select the document offering a match for your query statement. This process is tedious and time-consuming. In addition, it needs more effort as there is no specific structure in which the data gets stored.

MySQL

If the index is not defined, the database search engine starts scanning the entire table to find the relevant row. As it's a relational database with a proper structure, search query performs optimally and gives you faster results than MongoDB.

Winner : MySQL offers faster index optimization.

Native Language Drivers

MongoDB

There are fewer limitations available in MongoDB for developers. MongoDB drivers and APIs must be native to the programming language used.

MySQL

MySQL offers limited options to developers for interacting with JSON data as there are multiple SQL functionality layers. It also comes with lots of limitations, which can become a huge overhead and needs better planning and execution. The developers who want to interact via idiomatic APIs also face lots of difficulties.

Winner : MongoDB is the clear winner here.

Community Support and Deployments

Whether you are a beginner or expert user, you can run into trouble at any time. When this happens, you can take the help of your database's developer community. They can answer your questions, help you learn more, and provide the opportunity to contribute to the community.

Similarly, you must also know which database can run on what platforms. It will help you decide what database to choose based on your project requirements and other technologies used.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on their community support and deployments.

MongoDB

MongoDB Inc. owns and maintains MongoDB. As there is a surge in the users of NoSQL, this is one of the databases in this category. Due to its impeccable features and open-source availability, it has a strong community that you can count on.

Talking about deployment, MongoDB is easy to use and deploy across various platforms, including Windows, Linux, macOS, FreeBSD, and Solaris, and is available for web, cloud, and SaaS applications.

MySQL

Oracle Corporation currently owns and maintains MySQL, which was initially under Sun Microsystems and MySQL AB before that. As it's been around for 20+ years, it has a widespread user base globally. As a result, its community support is also excellent. You can connect, learn, and grow your database knowledge by becoming a part of this big community.

For deployment, MySQL is also effortless. You can even build and install it manually using the source code that you can find on GitHub. Or, you can install it from a binary package if no special customization is needed.

MySQL is available for web, cloud, and SaaS applications like MongoDB and runs on multiple platforms, such as Windows, macOS, Linux, Solaris, and FreeBSD. It can also run on cloud platforms like Microsoft Azure, Oracle Cloud, and Amazon EC2. You can use the package manager to download MySQL and install it with ease for many Linux distributions. Next, you may require to configure optimization and security settings on it.

Winner : Given the wide community base and ease of using and deployment, MySQL scores over MongoDB.

Market Share and Popularity

MongoDB and MySQL are both big names in the database industry. So, it's time we find which is more popular and why along with their market share across the globe.

MongoDB

MongoDB is the most popular non-relational database and received well in the overall database market.

According to Datanyze, MongoDB ranks 7th in databases with a market share of 4.5%. It also highlights that over 7k companies across the world use MongoDB.

Der Grund für seine Popularität ist die Flexibilität und Skalierbarkeit einer Anwendung, die Entwickler benötigen, um den wachsenden Benutzeranforderungen derzeit gerecht zu werden. Es ermöglicht Benutzern auch, Daten zu manipulieren, Abfragen mit Leichtigkeit durchzuführen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Darüber hinaus verfügt MongoDB über 177.000 Repositories und über 923.000 Commits auf GitHub.

MySQL

MySQL ist eine der beliebtesten Datenbanken der Welt. Die Leute verwenden es als eigenständiges System oder kombinieren es mit anderen wie MongoDB, PostgreSQL usw.

Laut einem Statista-Bericht ist MySQL im Juni 2021 nach Oracle das zweitbeliebteste DBMS weltweit. Der Grund kann so viele sein; Es ist kostenlos, Open Source und bietet großartige Funktionen. Es bietet Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit, um es für moderne Projekte geeignet zu machen. Darüber hinaus ziehen die riesige Online-Community und die Benutzerfreundlichkeit viele Benutzer an.

Ein anderer Bericht zeigt, dass der Marktanteil von MySQL rund 46,83 % beträgt, mit über 144.000 aktiven Kunden.

Darüber hinaus verfügt MySQL über mehr als 222.000 Repositories und über 7 Millionen Commits auf GitHub.

Gewinner : MySQL ist zweifellos beliebter unter den beiden.

MongoDB vs. MySQL: Wann sollte man sie verwenden?

MongoDB und MySQL haben beide ihre Vor- und Nachteile, Stärken und Schwächen. Daher sind sie in verschiedenen Fällen nützlich.

MongoDB

Diese Datenbank ist nützlich, wenn Sie zusätzlich zu einer schnelleren, automatischen und schnellen Datenwiederherstellung eine höhere Datenverfügbarkeit wünschen. Da es eine hervorragende Skalierbarkeit bietet, können Sie MongoDB in Betracht ziehen, wenn Sie eine Anwendung oder Website mit wachsenden Anforderungen entwickeln.

Für kleine Unternehmen ohne Datenbank kann ein Administrator MongoDB optimal nutzen. Dies sollte jedoch keine Dauerlösung sein, wenn Sie auf Wachstum abzielen. Auch wenn Sie Ihre mit der Schemamigration verbundenen Kosten senken möchten, kann MongoDB eine praktikable Option sein.

Darüber hinaus kann MongoDB für Sie geeignet sein, wenn sich die meisten von Ihnen ausgeführten Dienste in der Cloud befinden. Es verfügt über eine native Architektur mit Skalierbarkeitsfunktionen wie Sharding, um die horizontale Skalierung und geschäftliche Agilität zu erfüllen, die Sie sich wünschen.

MySQL

MySQL ist die bessere Wahl für Start-ups in der Frühphase, die nicht sofort skalieren müssen. Wenn Sie außerdem an einem Projekt arbeiten, das in Zukunft nicht mehr stark skaliert werden muss, können Sie MySQL in Betracht ziehen. Es bietet auch eine einfache Einrichtung und Wartung.

Abgesehen davon können Sie MySQL in Betracht ziehen, wenn Sie ein festes Schema mit strukturierten Daten beibehalten möchten, das Sie nicht im Laufe der Zeit ändern müssen. Auch wenn Sie ein begrenztes Budget haben und dennoch eine hohe Leistung benötigen, ist MySQL genau das Richtige.

Darüber hinaus ist MySQL eine gute Option, wenn Sie eine Finanzanwendung oder ein Projekt mit höheren Transaktionsraten erstellen. Seine Sicherheitsfunktionen schützen Ihre Anwendung und Ihre Daten auch davor, in die falschen Hände zu geraten oder bei einem Cyberangriff gestohlen zu werden.

Gewinner : Da beide für verschiedene Arten von Unternehmen nützlich sind, gibt es hier keinen klaren Gewinner.

MongoDB vs. MySQL: Vor- und Nachteile

Sehen Sie sich verschiedene Vor- und Nachteile an, die mit MongoDB und MySQL verbunden sind:

MongoDB

Die Vorteile von MongoDB sind:

• Es ist äußerst anpassungsfähig und flexibel, um sich ändernden Geschäftsanforderungen und -situationen gerecht zu werden.
• Mühelos nach oben oder unten zu skalieren
• Ermöglicht Abfragen und Rückgabefelder innerhalb eines Dokuments
• Unterstützt die Datenreplikation, sodass Sie Kopien Ihrer Daten aufbewahren und nie verlieren können
• Ermöglicht die Speicherung verschiedener Arten von Dateien unterschiedlicher Größe, ohne Ihren Tech-Stack zu beeinträchtigen
• Ermöglicht die Erstellung von Indizes zur Verbesserung der Suchleistung
• Läuft auf mehreren Servern und bietet Datenduplizierung und Lastausgleich, sodass es auch bei einem Hardwareausfall funktioniert
• Folgt dem BASE-Modell, um eine höhere Datenverfügbarkeit zu bieten
• Einfach zu verwenden

Die Nachteile von MongoDB sind:

• Das ACID-Modell ist im Vergleich zu anderen Datenbanksystemen nicht stark
• Bietet keine Option für gespeicherte Prozeduren, was bedeutet, dass Sie Ihre Geschäftslogik im Gegensatz zu relationalen Datenbanken nicht auf Datenbankebene implementieren können
• Transaktionen können manchmal komplex oder unsicher sein
• Etwas steile Lernkurve
• Die Dokumentation ist schlecht strukturiert
• Beinhaltet einen höheren Speicherverbrauch und es fehlen Verknüpfungen oder integrierte Analysen

MySQL

MySQL bietet folgende Vorteile:

• Unterstützt mehrere Replikationsoptionen wie Main-Secondary, Main-Main, Scale-Out, Gruppenreplikation usw.
• Mühelos zu verwenden und zu installieren mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Darüber hinaus können Sie es leicht lernen und Fehler beheben, indem Sie verschiedene Quellen wie nützliche Bücher, White Papers und Blogs verwenden.
• Kann eine große Datenmenge verwalten, von der Speicherung bis zur Durchführung von Operationen darauf
• Bietet weniger Overhead im Zusammenhang mit seiner Speicher-Engine
• Sicherer und verwendet privilegierte Authentifizierung
• Bietet Funktionen wie globale Datenverteilung und Berichterstellung, die es für Anwendungen unterschiedlicher Formen und Größen nützlich machen
• Unterstützt eine Speicher-Engine, um häufig verwendete Tabellen zu finden

Die Nachteile der Verwendung von MySQL sind:

• Kein Caching von Stored Procedures
• Transaktionen mit Systemkatalogen sind nicht ACID-konform
• MySQL-Tabellen für Trigger oder Prozeduren sind meist vorgesperrt
• Systemabstürze können den gesamten Systemkatalog beschädigen
• Verlässt sich stark auf SQL
• Unterstützt keine Python- oder Java-Integrationen

Gewinner : Kein klarer Gewinner, da sowohl MySQL als auch MongoDB einige Vor- und Nachteile haben.

MongoDB vs. MySQL: Editionen und Preise

Obwohl MongoDB und MySQL Open Source und kostenlos zu verwenden sind, bieten sie auch kostenpflichtige Editionen an, um mehr Funktionen und Vorteile zu bieten.

MongoDB

MongoDB bietet verschiedene kostenlose und kostenpflichtige Pläne an. Sie können die kostenlose Edition für kleine Apps verwenden, die in einer gemeinsam genutzten Cloud bereitgestellt werden. Hier sind die drei Editionen:

• MongoDB Community Server: Es ist kostenlos und läuft unter Windows, OS X und Linux.
• MongoDB Enterprise Server: Es ist für die kommerzielle Nutzung vorgesehen.
• MongoDB Atlas: Es ist eine vollständig verwaltete On-Demand-Cloud-Datenbank, die auf GCP, Azure und AWS ausgeführt wird.

Wenn Sie also unterschiedliche Anforderungen haben, können Sie eine Preisstufe basierend auf den Cloud-Typen, Sicherheitsstandards und dem Speicher auswählen. Es umfasst drei Preispläne:

• Geteilt : $0/Monat
• Dediziert : Verfügbar für 57 $/Monat
• Serverlos : Ab 0,30 $ pro Million Lesevorgänge

MySQL

Abgesehen von der kostenlosen Edition hat MySQL diese kommerziellen Pläne:

• MySQL Standard Edition: Verfügbar für 2.000 $/Jahr
• MySQL Enterprise Edition: Verfügbar für 5000 $/Jahr
• MySQL Cluster CGE: Verfügbar für 10.000 $/Jahr

Gewinner : Es ist ein Unentschieden, wenn man Preise und Vorteile vergleicht.

MongoDB vs. MySQL: Wichtige Ähnlichkeiten und Unterschiede

Die Hauptähnlichkeiten zwischen MongoDB und MySQL sind wie folgt:

Ähnlichkeiten

MongoDB und MySQL beide:

• Sind Open Source und freie Datenbanken.
• Verwenden Sie eine leistungsstarke Abfragesprache.
• Unterstützung der Volltextsuche mit Phrasen- und Begriffssuche.
• Bieten Sie eine Indexsuche mit Hilfe von Phrase Search und Text Search an.
• Haben Sie eine starke Community-Unterstützung mit Tausenden von Fachleuten
• Indexoptimierung anbieten
• Bieten Sie Datenreplikation durch Main-Secondary-Konfiguration an.

Unterschiede

Werfen wir einen Blick auf die Unterschiede zwischen MongoDB und MySQL in einer einfach zu erfassenden Tabelle:

Kann MongoDB MySQL ersetzen?

Die Antwort auf die obige Frage lautet: „Vielleicht!“

Während das Ersetzen von MySQL durch MongoDB für bestimmte Anwendungsfälle und Situationen eine kluge Entscheidung sein kann, wird es für andere nicht funktionieren. Aufgrund der außergewöhnlichen Flexibilität, Skalierbarkeit und vielen nützlichen Funktionen von MongoDB ist die Leistung schneller.

Weltweit anerkannte Unternehmen wie eBay und Twitter nutzen diese Datenbank, um ihre Anforderungen an die Datenspeicherung und -verwaltung zu erfüllen. Sie können MySQL also ersetzen, wenn Sie auf Probleme stoßen wie:

• Große Daten; da MySQL Probleme bei der Verarbeitung großer Datenmengen ohne richtiges Schema zeigen kann
• Komplexe Daten, die Sie nicht in eine Datenbank formen können
• Wenn Sie die Datenpartitionierung skalieren und vereinfachen möchten
• Ersetzen Sie sie durch MongoDB, wenn Sie umfangreiche Daten mit geringem Geschäftswert haben, und stellen Sie sie in einem Open-Source-Modell bereit.

Sie können MySQL jedoch nicht durch MongoDB ersetzen, wenn Sie eine sichere Anwendung wie eine Finanz- oder Bankanwendung erstellen möchten. Wenn Sie Anwendungen für Marketing oder Analysen erstellen möchten, ist MySQL unter anderen Anwendungsfällen besser.

Zusammenfassung

MongoDB und MySQL haben unterschiedliche Architekturen und Funktionen, die für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet sind. Sie haben ihre Vor- und Nachteile und erklären, welche sich für welchen Zweck eignet.

Daher gibt es hier keine einheitliche Richtlinie. In diesem Vergleich zwischen MongoDB und MySQL können wir nicht sagen, dass einer von ihnen überlegen ist. Das liegt nicht daran, dass dieses Match ein Unentschieden war, sondern an ihrer Anwendbarkeit in einer Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben.

Da Flexibilität und Skalierbarkeit starke Attribute von MongoDB sind, eignet es sich für Anwendungen mit sich ändernden Anforderungen und ist hauptsächlich auf Wachstum ausgelegt. Andererseits sind die Stärken von MySQL Sicherheit und Konsistenz; Aus diesem Grund ist es besser geeignet für Apps, die Transaktionen beinhalten, finanzbasierte Apps usw. und solche, die nicht häufig geändert werden müssen.

Bevor Sie sich also zwischen MongoDB und MySQL entscheiden, stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Bedürfnisse und Prioritäten für Ihr Projekt ermitteln, und wählen Sie dann diejenige aus, die Ihren Anforderungen besser entspricht.

Haben Sie eine Meinung zu MongoDB vs. MySQL? Lassen Sie es uns im Kommentarbereich unten wissen!