MongoDB vs MySQL: qual è il miglior sistema di gestione dei database?

Con una varietà di database disponibili sul mercato, gli utenti spesso entrano in un dibattito su MongoDB e MySQL per scoprire l'opzione migliore.

Le organizzazioni che utilizzano un database relazionale come MySQL potrebbero incontrare alcune difficoltà durante la gestione e l'archiviazione dei propri dati con i requisiti in evoluzione. Allo stesso tempo, le nuove aziende si chiedono quale database scegliere in modo da non dover affrontare problemi nella loro pipeline di sviluppo.

Nel frattempo, anche gli sviluppatori che creano app finanziarie sono spesso confusi sul fatto che debbano restare con il vecchio MySQL in standby o rischiare di assaggiare un altro pezzo della torta con MongoDB.

Questo è ciò che ci porta a questo dibattito. Il confronto tra MongoDB e MySQL ti aiuterà a capire le differenze tra i due database, i loro pro e contro e qual è il migliore per quale scopo. In breve, ti aiuterà a scegliere il database giusto per i tuoi progetti.

Allora, benvenuto nel dibattito!

MongoDB vs MySQL: cosa sono?

Analizziamo rapidamente cosa sono MongoDB e MySQL prima di iniziare a confrontarli.

Cos'è MongoDB?

MongoDB è un potente sistema di database non relazionale open source e gratuito, popolare per l'archiviazione di elevati volumi di dati. È stato rilasciato 12 anni fa nel 2009 da 10gen (ora MongoDB Inc.) con una licenza pubblica lato server. T un programma di database NoSQL scritto in C++, Python e JavaScript con compatibilità multipiattaforma. Supporta sistemi operativi, inclusi Windows, macOS e Linux, e linguaggi come C, PHP, Java, Ruby, Node.js e altri.

MongoDB differisce dai tradizionali sistemi di database in termini di modalità di archiviazione dei dati.

Invece di archiviare i dati in righe e colonne, MongoDB adotta un design orientato ai documenti che rappresenta i dati in vari documenti e raccolte simili a JSON. Questi documenti contengono una serie di valori o coppie di chiavi di diversi tipi, come documenti nidificati e matrici. Le coppie chiave/valore possono essere strutturate in modo diverso da un documento all'altro.

MongoDB offre maggiore sicurezza, affidabilità ed efficienza oltre alla flessibilità di modificare la struttura dei dati o lo schema. Di conseguenza, facilita maggiore velocità e requisiti di archiviazione.

Caratteristiche di MongoDB

Passiamo ora ad esaminare alcune delle caratteristiche principali di MongoDB:

• Replica: MongoDB ti consente di creare diverse copie dei tuoi dati utilizzando la replica (set di repliche) e distribuirle su vari server. Questa funzione è utile per il backup dei dati e la gestione dei disastri. In caso di guasto del server, puoi sempre recuperare i tuoi dati dalle copie archiviate in altri server.
• Indicizzazione: puoi indicizzare i campi nei documenti MongoDB come primari o secondari. Ciò aiuta a migliorare le prestazioni di ricerca nel database e consente di eseguire la ricerca sugli indici anziché sull'intero documento, il che aiuta automaticamente ad aumentare la velocità di ricerca.
• Query ad hoc: le query ad hoc sono comandi temporanei che forniscono risultati diversi per l'esecuzione delle query. Detto questo, MongoDB supporta query di intervallo, espressioni regolari (Regex) e ricerche sui campi. Inoltre, le query includono funzioni JavaScript definite dagli utenti e possono restituire campi di documenti specifici. Puoi aggiornare queste query ad hoc in tempo reale con l'aiuto di MongoDB Query Language (MQL), utile per l'analisi in tempo reale per le aziende.

• Sharding: MongoDB è in grado di scalare orizzontalmente con l'aiuto dello sharding, un metodo per distribuire set di dati di grandi dimensioni tra diverse raccolte di dati. Qui, gli utenti possono scegliere una chiave shard (una chiave master con una o più repliche) per determinare la distribuzione dei dati in una raccolta e suddividere i dati in intervalli diversi tra gli shard. Ogni shard funziona come un singolo database, la formazione di un unico database utilizzando altri shard contribuisce al bilanciamento del carico ed esegue query complicate.

• Bilanciamento del carico: MongoDB facilita il controllo simultaneo per gestire più richieste client contemporaneamente a vari server. Ciò aiuta a ridurre il carico su ciascun server, garantisce tempi di attività e coerenza dei dati e consente applicazioni scalabili.
• Archiviazione di file: puoi utilizzare MongoDB come un file system, noto come GridFS, dotato di funzionalità di replica dei dati e bilanciamento del carico per più computer per archiviare i file. GridFS, o grid file system, include i driver MongoDB e puoi accedervi con i plugin Nginx e lighttpd o l'utilità mongofiles. MongoDB consente inoltre agli sviluppatori di manipolare file e contenuti.
• Aggregazione: l'aggregazione dei dati consente agli utenti di ottenere risultati simili a quelli ottenuti per la clausola SQL - GROUP BY . MongoDB offre tre modalità di aggregazione:

1. 1. Pipeline di aggregazione: offre prestazioni di aggregazione migliori rispetto ad altre per la maggior parte delle operazioni.
   2. Aggregazione a scopo unico: viene utilizzata per aggregare i documenti da una raccolta.
   3. Funzione di riduzione mappa: viene utilizzata per l'elaborazione batch dei dati per ottenere risultati aggregati. La funzione map raggruppa i dati in base al valore-chiave, mentre la funzione reduce esegue operazioni su di essi.

• Raccolte limitate : MongoDB supporta raccolte limitate, il tipo di raccolta che gestisce l'ordine di inserimento dei dati.

Usi di MongoDB

MongoDB è utilizzato in migliaia di organizzazioni in tutto il mondo per l'archiviazione dei dati o come servizio di database delle loro applicazioni. È utile in:

• Sistemi di gestione dei contenuti come WordPress per inserire, archiviare e modificare i contenuti
• Archiviazione dati per applicazioni web e mobile
• Siti di social network
• Mantenimento di dati geospaziali o basati sulla posizione
• Cataloghi prodotti e-commerce e asset management
• Sistemi basati su cloud
• Spostamento dei carichi di lavoro dal mainframe
• Analisi in tempo reale ad alta velocità
• Videogiochi scalabili e ad alte prestazioni
• Modernizzazione dell'architettura di pagamento e modernizzazione dell'eredità
• Sistemi con esigenze di archiviazione dei dati in evoluzione, richiesta di registrazione e memorizzazione nella cache più veloci e design in evoluzione
• Stack tecnologico MEAN per lo sviluppo web, dove M sta per MongoDB e le altre tecnologie sono rispettivamente ExpressJS, AngularJS e NodeJS.

Aziende come Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC e altre utilizzano tutte MongoDB. Ecco alcuni dei casi d'uso ampiamente riconosciuti di MongoDB:

• Aadhar: Aadhar è un progetto di identificazione univoca dell'India e il più grande database biometrico del mondo. MongoDB è uno dei database che utilizza per archiviare i dati biometrici e demografici di oltre 1,2 miliardi di persone.
• eBay: la società di e-commerce americana eBay, che funge da B2C e C2C, utilizza MongoDB nei suoi vari progetti come suggerimenti di ricerca, gestione del cloud e archiviazione di metadati.
• Shutterfly: Shutterfly è una popolare piattaforma di condivisione di foto che utilizza MongoDB per archiviare e gestire oltre 6 miliardi di immagini, con una capacità di transazione di 10.000 operazioni al secondo.

Cos'è MySQL?

MySQL è un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) gratuito e open source. Organizza e archivia i dati in un formato tabulare con righe e colonne in cui i tipi di dati sono correlati. Ha una GNU General Public License e puoi trovare il suo repository su GitHub.

Questo database è stato creato originariamente nel 1995 da MySQL AB, una società svedese il cui fondatore era lo svedese David Axmark, lo svedese finlandese Michael Widenius e Allan Larsson. Tuttavia, Sun Microsystems ha acquistato MySQL AB e nel 2010 Oracle ha acquisito Sun Microsystems.

Anche la nomenclatura di MySQL è interessante: combina due termini:

• Mio: Il nome della figlia di Michael Widenius.
• SQL: sta per Structural Query Language.

SQL è un linguaggio di programmazione specifico del dominio in grado di gestire i dati in un RDBMS eseguendo funzioni sui dati, tra cui creazione, estrazione, eliminazione e modifica.

MySQL funziona con molti sistemi operativi, come Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD e Solaris, per implementare RDBMS nel sistema di archiviazione di un dispositivo, consentire l'accesso alla rete, gestire gli utenti, facilitare i test di integrità del database e creare backup. È scritto in C++ e C e usa un analizzatore lessicale, mentre il suo parser SQL usa yacc.

Questo database ha ricevuto feedback positivi, soprattutto per l'utilizzo medio con la sua interfaccia facile da usare. Dal punto di vista delle prestazioni, è veloce e stabile e presenta un server di database multithreading e multiutente.

MySQL è disponibile in due edizioni: Community Server open source e Enterprise Server proprietario. Quest'ultimo offre molti plug-in per server da installare senza modifiche alla base di codice.

Caratteristiche di MySQL

Parliamo di più delle funzionalità di questo popolare RDBMS.

• Replica e clustering: MySQL consente la replica e il clustering che aiutano a migliorare la scalabilità e le prestazioni delle applicazioni tramite diversi tipi di sincronizzazione. È inoltre possibile copiare i dati da un server SQL ad altri server SQL di replica. Ciò consente anche di eseguire il backup dei dati in più database per evitare la perdita di dati.
• Supporto password: MySQL facilita un sistema di crittografia delle password per la verifica dell'host quando qualcuno tenta di accedere al database. Aggiunge la sicurezza del database e garantisce l'accesso solo alle persone autorizzate. Inoltre, la sua ultima versione, MySQL 8.0, offre anche il supporto per una doppia password, consentendo agli sviluppatori di modificare facilmente le credenziali delle password senza tempi di inattività.

• Schema delle prestazioni: monitora le prestazioni delle applicazioni, l'utilizzo delle risorse e gli eventi del server. Ciò ti consente di allocare le risorse in modo appropriato, migliorare le prestazioni dell'app rilevando eventuali rallentamenti e intraprendere le misure necessarie in caso di eventi sospetti del server.
• Schema online: MySQL supporta più schemi online che consentono di soddisfare i requisiti di archiviazione dei dati e offrono maggiore flessibilità.
• Resilienza: le applicazioni supportate da MySQL sono resistenti agli errori e possono far fronte facilmente a tali situazioni. Di conseguenza, offre un'elevata disponibilità dei dati per tutti i tipi di applicazioni, Web o mobili.
• Supporto per le transazioni: ottieni supporto per transazioni multilivello e distribuite, blocco illimitato a livello di riga e transazioni conformi all'ACID. Nel contesto dell'elaborazione delle transazioni, ci sono quattro principi chiamati principi ACID. Sta per Atomicità, Coerenza, Isolamento e Durabilità. Inoltre, consente di mantenere gli snapshot del database e l'integrità con vincoli quali il controllo della concorrenza multi-versione e l'implementazione di chiavi esterne.

• Supporto GUI: in MySQL sono disponibili numerosi strumenti GUI per facilitare il processo di creazione, progettazione e amministrazione di strumenti da riga di comando per risparmiare tempo. Architetti di database, amministratori e sviluppatori possono utilizzare questi strumenti per semplificare il proprio lavoro.
• Limitazioni: il ridimensionamento orizzontale non è facile; milioni di processi di lettura o scrittura influiscono sulle prestazioni del database e includono altre limitazioni condivise dai database relazionali.

Usi di MySQL

MySQL è in circolazione da oltre due decenni e ha offerto la comodità di archiviare un gran numero di dati per le organizzazioni di tutto il mondo. Ecco alcuni degli usi di MySQL e chi lo usa.

• Sistemi di gestione dei contenuti e blog
• Applicazioni di e-commerce con molti prodotti
• Applicazioni di registrazione
• Archiviazione dei dati
• Per applicazioni che richiedono sicurezza dei dati di fascia alta, siti di social media come Facebook e Instagram
• MySQL viene utilizzato nei motori di archiviazione come InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole e Federated.
• LAMP Stack è uno stack tecnologico per lo sviluppo web che utilizza MySQL come uno dei suoi componenti. Sta per Linux, Apache, MySQL e PHP/Python/Perl.
• È installato in varie piattaforme cloud come Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud, ecc.

Infatti, Oracle Cloud offre MySQL as a Service per consentire agli utenti di installare MySQL Server e distribuirlo nel cloud. In questo modo, non è necessario installarlo sui server locali.

Le organizzazioni degne di nota che utilizzano MySQL sono Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla e altre. Ecco alcuni dei principali casi d'uso di MySQL:

• Wikipedia: Wikipedia è un'enciclopedia libera che diffonde la conoscenza in tutto il mondo. Utilizza MySQL e necessita di un'elevata scalabilità per soddisfare la crescente base di utenti. Il database li aiuta ad aggiornare i loro contenuti, ospitare più contenuti e visitatori e abilitare migliaia di voci e modifiche.
• Twitter: Twitter è passato dallo sharding temporale per l'archiviazione dei tweet a un metodo più distribuito utilizzando T-bird. E T-bird è costruito con Gizzard che usa MySQL.

Lo sharding temporaneo era costoso e richiedeva più macchine per riempire i tweet. Hanno anche affrontato problemi con il bilanciamento del carico ed erano logicamente complicati per DBA. MySQL che supporta T-bird risolve questi problemi.

Era tutto su MongoDB e MySQL per darti il ​​contesto. Ora, confrontiamo finalmente MongoDB e MySQL per aiutarti a decidere cosa può essere più adatto per la tua prossima applicazione software.

Confronto tra MongoDB e MySQL DBMS

Ecco alcuni parametri in base ai quali confronteremo MongoDB e MySQL.

Architettura

L'architettura costituisce la base di ogni sistema e stabilisce la struttura in cui tutte le caratteristiche e le funzionalità possono essere introdotte. Pertanto, è importante confrontare l'architettura di MongoDB rispetto a MySQL e comprenderli da vicino per determinare quale sarà la scelta migliore per la tua applicazione.

MongoDB

Ha l'architettura Nexus come filosofia di progettazione, che combina le funzionalità dei database relazionali. Può soddisfare le esigenze delle applicazioni moderne offrendo elevata scalabilità, disponibilità globale e uno schema flessibile. Pertanto, apportare modifiche al suo design è piuttosto facile.

Inoltre, MongoDB include driver ufficiali per i principali ambienti di sviluppo come AWS, Azure e Kubernetes, linguaggi di programmazione come JavaScript, Python, ecc. e framework come Django.

MySQL

MySQL, d'altra parte, include un'architettura client-server con storage ottimizzato per offrire prestazioni elevate e multithreading. La sua documentazione mostra anche alcune tecniche di ottimizzazione delle prestazioni che riguardano la configurazione anziché la messa a punto delle misurazioni SQL.

Vincitore : È un pareggio.

Formato di archiviazione dati

MongoDB

Il formato di archiviazione dei dati in MongoDB può assomigliare a questo:

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

Puoi vedere che il formato è simile a JSON e puoi facilmente apportare modifiche ai dati, il che significa che puoi aggiungere più dati, rimuovere alcune informazioni e modificare i dati senza problemi. L'esempio precedente mostra che non esiste uno schema fisso per il database, introducendo una maggiore flessibilità.

MySQL

Il formato di archiviazione dei dati in MySQL, d'altra parte, è simile a questo:

La tabella sopra mostra come MySQL organizza i dati sotto forma di righe e colonne. Ha una struttura adeguata e rigida che è difficile da modificare rispetto a MongoDB. È perché non puoi introdurre una riga o una colonna di intervallo; devi fare il disegno in modo tale che per ogni riga ci sia una colonna e viceversa; in caso contrario, violerà lo schema. Ma, in MongoDB, puoi facilmente modificare i dati.

C'è una leggera variazione nelle terminologie per MongoDB e MySQL:

Vincitore : il formato di archiviazione dei dati di MongoDB è più facile da modificare.

Flessibilità dello schema

Il database scelto deve offrire la flessibilità di modificare il design o lo schema del database in base alle diverse esigenze. Altrimenti, diventa davvero fastidioso quando c'è anche un leggero cambiamento nei requisiti.

Quindi, scopriamo MongoDB vs MySQL in base alla flessibilità dei loro schemi.

MongoDB

MySQL fornisce uno schema flessibile per consentire agli utenti di modificare il design in base ai requisiti, in particolare per le applicazioni Big Data. Ti consente di combinare e archiviare facilmente diversi tipi di dati e di modificare lo schema in modo dinamico senza tempi di inattività. Puoi archiviare più documenti in una raccolta anche senza alcuna relazione tra loro, poiché si tratta di un sistema di database non relazionale. Utilizza documenti simili a JSON con schemi opzionali.

Tuttavia, mancano transazioni e join; quindi, è necessaria un'ottimizzazione dello schema frequente a seconda di come l'app accede ai dati.

MySQL

In MySQL, è necessario definire chiaramente colonne e tabelle prima di archiviare i dati insieme a righe e colonne. Qui, ogni campo comprende una riga e una colonna. Ciò significa che l'archiviazione dei dati non ti offre molta flessibilità come in MongoDB. Significa anche un processo di implementazione e sviluppo più lento.

Ma se hai uno schema fisso per le tue applicazioni, MySQL è il migliore. Offrirà una migliore coerenza dei dati senza modificare la progettazione più e più volte o sprecare tempo su di essa. Ma ancora una volta, se hai esigenze mutevoli, MongoDB può essere un'opzione migliore per te.

Vincitore : Chiaramente, MongoDB offre una maggiore flessibilità dello schema.

Linguaggio di query utilizzato

Sapere quale database utilizza quale linguaggio di query è fondamentale. Ti aiuterà a capire quale può essere più comodo per te, invece di confonderti dopo averlo installato.

MongoDB

MongoDB utilizza MongoDB Query Language (MQL) invece di SQL. È espressivo e ricco e supporta le funzioni CRUD, che ti consentono di creare, leggere, aggiornare ed eliminare dati. Inoltre, facilita anche l'aggregazione dei dati, le query geospaziali e la ricerca di testo.

Se si desidera richiedere dati, è necessario definire documenti con proprietà corrispondenti a quelle dei risultati attesi. Significa che è necessario eseguire operazioni di query per recuperare i dati dal database, come db.collection.find() . MongoDB esegue query in genere utilizzando operatori collegati tramite JSON. Inoltre, supporta le query OR e booleane AND.

Tuttavia, MongoDB non utilizza mai operazioni di join e ha qualsiasi altro operatore equivalente.

MySQL

D'altra parte, MySQL utilizza SQL come altri database relazionali. Può portare dati da tabelle diverse supportando la funzionalità di join. Questo è ciò che rende "relazionale" un database relazionale come MySQL. Questa operazione consente di collegare i dati di più tabelle in una query.

Detto questo, SQL ha un:

• Data Definition Language (DDL) per creare, eliminare e modificare tabelle
• Data Transaction Language (DTL) con operazioni come commit e rollback
• Data Manipulation Language (DML) con opzioni come inserimento, eliminazione e aggiornamento delle righe
• Data Control Language (DCL) con comandi di revoca e concessione

Vincitore : È un pareggio.

Prestazioni e velocità

Prestazioni e velocità sono qualcosa che non puoi mai ignorare quando scegli un database. Devi sapere cosa aspettarti con quale database e per quali scopi. E per professionisti impegnati come sviluppatori e amministratori, ogni secondo è essenziale.

Pertanto, è necessario scegliere un database in grado di offrire prestazioni migliori per supportare la produttività e non viceversa. Quindi, confrontiamo la loro velocità e prestazioni.

Poiché sia ​​MongoDB che MySQL hanno approcci di archiviazione dati diversi, è un po' difficile valutarne le prestazioni. Puoi confrontare due database SQL con alcuni benchmark standard, ma è difficile fare lo stesso con database non relazionali.

Ma confronteremo MongoDB e MySQL in base a operazioni comuni e al modo in cui si comportano con volumi di dati più elevati.

MongoDB

Poiché MongoDB archivia un grande volume di dati non strutturati e segue un approccio di archiviazione basato su documenti, è relativamente più veloce di MySQL. Significa che MongoDB memorizza i dati in un unico documento per un'entità e aiuta a leggere o scrivere più velocemente i dati. Funzionalità come la replica possono essere una grande ragione per questo. Le sue prestazioni sono anche migliori quando funziona con gli oggetti grazie al suo storage di oggetti simile a Jason.

Inoltre, MongoDB non prevede mai il vendor lock-in, offrendoti la libertà di migliorare le prestazioni utilizzando alternative se non sei soddisfatto di un servizio.

MySQL

MySQL può mostrare prestazioni lente mentre gestisce un enorme volume di dati. È perché memorizza le tabelle in modo normalizzato. E se vuoi modificare i dati o estrarli, devi passare attraverso molte tabelle per scrivere e leggere i dati, il che aumenta il carico del server e influisce sulle sue prestazioni. Ma puoi scegliere MySQL per le operazioni transazionali.

Richiede una struttura dati definita per poter aggiungere dati al database. Pertanto, non è adatto se si desidera archiviare dati non strutturati. E a volte, diventa anche difficile progettare uno schema appropriato quando si tratta di dati complessi.

Vincitore : MongoDB è più veloce e con prestazioni migliori.

Sicurezza

La sicurezza è sempre uno dei criteri principali quando si confrontano due sistemi, dati i crescenti incidenti di attacchi informatici in tutto il mondo. Pertanto, è importante confrontare MongoDB e MySQL per determinare quale di essi è più sicuro per le tue applicazioni.

MongoDB

MongoDB sfrutta i controlli di accesso basati sui ruoli con autorizzazioni flessibili per utenti e dispositivi. A ogni utente viene assegnato un ruolo in base al quale vengono fornite autorizzazioni specifiche per accedere ai dati ed eseguire operazioni. Ad esempio, utenti come i dipendenti di livello senior avrebbero livelli di autorizzazione più elevati, quindi i loro privilegi sarebbero più sostanziali.

Questo è un modo per fornire sicurezza al tuo database in modo che nessun utente o attacco non autorizzato possa accedere al tuo database e sfruttarlo. Inoltre, MongoDB facilita anche la crittografia Transport Layer Security (TLS) e un protocollo di sicurezza chiamato Secure Sockets Layer (SSL) per una maggiore sicurezza. Puoi anche scrivere documenti crittografati in raccolte di dati con una chiave master per ottenere la crittografia dei dati inattivi.

MySQL

D'altra parte, MySQL ha controlli di accesso basati sui privilegi. Supporta anche funzionalità di crittografia come MongoDB con un modello di autenticazione simile, inclusi autorizzazione, autenticazione e controllo. È possibile concedere ruoli e privilegi agli utenti, consentendo loro di accedere alle autorizzazioni per set di dati e operazioni. Inoltre, puoi anche richiedere TLS e SSL per una maggiore sicurezza.

Nel suo recente aggiornamento, MySQL ha incluso anche il supporto per la doppia password per garantire una maggiore sicurezza per l'accesso ai dati.

Sebbene entrambi sembrino competere l'un l'altro quando si tratta di sicurezza, MySQL è considerato più sicuro. Il motivo risiede nella sua rigida architettura e schema, che offre una migliore coerenza e affidabilità dei dati.

Vincitore : MySQL è più sicuro (anche essere rigidi non è male).

Scalabilità

Man mano che la tua applicazione cresce con una base utenti e un traffico aumentati, devi essere in grado di ridimensionarla senza problemi per soddisfare le mutevoli esigenze. E se la tua applicazione non è scalabile, i clienti possono avere una brutta esperienza nell'usarla con frequenti arresti anomali, ritardi e tempi di inattività. E a nessuno piace usare tali sistemi e possono passare ad altre alternative, se non ora, prima.

Pertanto, è importante occuparsi della scalabilità dell'applicazione e il database scelto può influire sulla scalabilità. Quindi, confrontiamo MongoDB e MySQL in base a quanta scalabilità forniscono.

MongoDB

MongoDB è estremamente scalabile, che è uno dei motivi principali per cui viene utilizzato nei siti Web in crescita, nei sistemi CMS e nei negozi di e-commerce. Può ridimensionarsi orizzontalmente utilizzando un processo chiamato sharding. Uno shard fa parte di un database e lo sharding è una tecnica di distribuzione dei dati su più raccolte e computer. Consente di distribuire sistemi con operazioni di throughput più elevate e set di dati di grandi dimensioni.

Con una maggiore scalabilità, puoi creare facilmente più cluster di server aggiungendo sempre più server al tuo database in base alle tue esigenze. Ti consente di archiviare una replica dei tuoi set di dati in un cluster partizionato con prestazioni di scrittura e lettura più elevate per supportare applicazioni di diverse scale. Ti consente inoltre di assicurarti che i tuoi dati siano sottoposti a backup e di non perderli mai in caso di attacchi informatici o disastri.

Per non parlare del fatto che la divisione del carico e dei set di dati in diversi server consente anche di eseguirli a un costo inferiore rispetto a un singolo server con tutti i dati che richiedono hardware costoso e di fascia alta. Un altro vantaggio dello sharding in MongoDB è che massimizza lo spazio su disco e offre un bilanciamento dinamico del carico.

Inoltre, MongoDB supporta lo sharding basato sull'intervallo o il partizionamento dei dati, insieme all'instradamento trasparente delle query e alla distribuzione automatica del volume dei dati.

MySQL

Venendo a MySQL, la scalabilità è limitata. Offre due scelte per il ridimensionamento dell'applicazione: la creazione di repliche di lettura o il ridimensionamento verticale. Consente la replica dei dati e il ridimensionamento verticale tramite il clustering per migliorare la scalabilità e le prestazioni delle applicazioni tramite diversi tipi di sincronizzazione.

La differenza notevole qui è che MySQL offre il ridimensionamento verticale, mentre MongoDB offre il ridimensionamento orizzontale con maggiore flessibilità. Ora, il ridimensionamento verticale significa che il sistema ti consente di aumentare il carico aumentando le specifiche della CPU o della RAM in un solo server con un limite superiore.

Se vuoi eseguire la replica, è facile con le repliche di lettura. Ciò ti consente di creare copie di sola lettura del tuo database e aggiungerle a server diversi, ma con limitazioni: una riguarda il numero totale di repliche che puoi aggiungere. Come risultato di questa limitazione, potresti riscontrare problemi relativi alle app che leggono e scrivono regolarmente per i tuoi database (o sono pesanti in scrittura).

Sebbene la replica multi-main sia introdotta in MySQL, la sua implementazione è ancora limitata rispetto alle funzionalità che ottieni in MongoDB. Può aggiungere più scala di scrittura, ma solo per app separate; ognuno di loro potrebbe scrivere su varie reti e ottenere la scala.

Inoltre, MySQL non prevede alcuna implementazione standard per lo sharding. Anche se offre due metodi di sharding, MySQL Fabric (framework di sharding) e lo sharding automatico, le persone li implementano raramente a causa dei numerosi ostacoli e limitazioni. Questo è il motivo per cui aziende come Facebook utilizzano un proprio framework di sharding.

Se sfrutti lo sharding per la scalabilità, assicurati di scegliere la chiave di sharding corretta poiché la chiave sbagliata può causare rigidità del sistema. Ad esempio, la modifica della chiave di partizionamento orizzontale può avere un effetto negativo su un'applicazione, transazioni nodali e posizione. Inoltre, possono emergere problemi come la coerenza dei dati se le modifiche allo shard sono incomplete.

Pertanto, quando si utilizza MySQL, è necessario prendere attentamente le decisioni giuste per le modifiche allo schema e la mappatura tra partizioni di dati, chiavi di partizionamento orizzontale, nodi e database.

Vincitore : MongoDB offre una maggiore scalabilità, mentre MySQL ha molte limitazioni e può portare incoerenze e problemi se determinati processi non vengono eseguiti correttamente, come spiegato in precedenza.

Modello di transazione: ACID vs BASE

Uno dei passaggi importanti nella scelta di un database è scoprire il suo modello di transazione. Il modello di transazione è costituito da regole per determinare come un database archivia, manipola e organizza i dati.

Sono diffusi due modelli di transazione:

• ACIDO (atomico, consistente, isolato e durevole)
• BASE (disponibilità di base, stato morbido ed eventuale coerenza)

Secondo il teorema CAP (Consistency, Availability, and Partition), è impossibile avere disponibilità e coerenza in un sistema distribuito tollerante alle partizioni o in un sistema che continua a funzionare anche durante interruzioni temporanee della comunicazione.

La differenza tra un database con modelli ACID e BASE è come gestiscono questa limitazione. Un database ACID offre un sistema più coerente, mentre un database BASE offre una maggiore disponibilità.

Ora, scopriamo quali modelli seguono MongoDB e MySQL.

MongoDB

MongoDB segue il modello BASE e garantisce che una transazione sia sempre disponibile. Ecco come funziona:

• Fondamentalmente disponibile: il database con il modello BASE garantisce la disponibilità dei dati replicando e diffondendo i dati su diversi nodi presenti nel cluster di database invece di imporre la coerenza istantanea.
• Soft State: i valori dei dati nel modello BASE possono cambiare nel tempo in quanto non esiste una coerenza immediata. Il modello può anche interrompersi con un concetto di database che ne rafforza la coerenza e delega questa responsabilità ai tuoi sviluppatori.
• Alla fine coerente: sebbene BASE non imponga la coerenza immediata, può farlo. E quando lo fa, puoi ancora eseguire la lettura dei dati.

Il modello BASE adottato da database diversi da MongoDB include Redis e Cassandra. Questo modello è una scelta eccellente se hai bisogno dell'analisi del sentiment nella tua applicazione.

Il servizio clienti e le società di marketing possono sfruttarlo per condurre le loro ricerche sui social network. Il database può anche ospitare il grande volume di dati nei feed dei social network.

MySQL

MySQL segue il modello ACID per garantire la coerenza per ogni transazione. È adatto per le aziende che si occupano di elaborazione analitica online come il data warehousing o l'elaborazione di transazioni online come gli istituti finanziari. Tali organizzazioni richiedono un database in grado di gestire piccole transazioni simultanee di qualsiasi dimensione. Ecco come funziona ACID:

• Atomico: ogni transazione nel modello ACID viene eseguita correttamente o interrotta del tutto, mentre il database torna allo stato iniziale della transazione. Questo viene fatto per garantire che i dati siano validi in tutto il database.
• Coerente: le transazioni sono coerenti e non danneggiano mai l'integrità strutturale del database.
• Isolato: questa proprietà garantisce che nessuna transazione possa interferire con altre transazioni durante il processo per comprometterne l'integrità nel database.
• Durevole: i dati relativi a una transazione completata possono persistere durante un'interruzione di alimentazione o di rete. Anche se una transazione non riesce, nessun dato sarà interessato.

Poiché offre una maggiore sicurezza e garanzia di transazione, gli istituti finanziari utilizzano esclusivamente i database ACID. La sua natura atomica facilita anche i trasferimenti di denaro sicuri. Garantisce che le transazioni interrotte vengano terminate immediatamente per evitare errori.

I database relazionali conformi agli acidi diversi da MySQL sono PostgreSQL, SQLite, Oracle, ecc. Inoltre, alcuni database non relazionali sono anche conformi ad ACID in una certa misura, come Apache CouchDB e IBM Db2.

La domanda è quale modello di transazione sia migliore e la risposta non è chiara perché entrambi sono utili per diversi casi d'uso e aspetti del progetto. I database ACID possono adattarsi a progetti che richiedono maggiore coerenza, affidabilità e prevedibilità a causa della loro natura strutturata.

D'altra parte, il database BASE è più adatto per progetti che richiedono una scalabilità maggiore e più semplice con maggiore flessibilità.

Vincitore : È un pareggio.

Facilità d'uso

Quando si sceglie un database, è necessario tenere a mente la facilità di utilizzo del database. Non dovrebbe mai dare del filo da torcere alla tua squadra, altrimenti la produttività diminuirà e dovrai dedicare risorse e tempo alla loro formazione.

Quindi, scopriamo quale database - MongoDB vs MySQL - è più facile da usare.

MongoDB

Il processo di archiviazione dei dati di MongoDB è abbastanza semplice e chiunque abbia capacità di programmazione può capirlo. Memorizza i dati in un formato non strutturato nelle raccolte per offrire maggiore flessibilità. 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.

Il motivo alla base della sua popolarità è la flessibilità e la scalabilità di un'applicazione di cui gli sviluppatori hanno bisogno per soddisfare le crescenti esigenze degli utenti del momento. Consente inoltre agli utenti di manipolare i dati, eseguire query con facilità e trovare informazioni utili.

Inoltre, MongoDB ha oltre 177.000 repository e oltre 923.000 commit su GitHub.

MySQL

MySQL è uno dei database più popolari al mondo. Le persone lo usano come sistema autonomo o lo combinano con altri come MongoDB, PostgreSQL, ecc.

Secondo un rapporto di Statista, a giugno 2021 MySQL è il secondo DBMS più popolare a livello globale dopo Oracle. Le ragioni possono essere tante; è gratuito, open source e include fantastiche funzionalità. Offre scalabilità, disponibilità e sicurezza per renderlo adatto ai progetti moderni. Inoltre, la sua enorme comunità online e la sua facilità d'uso attirano molti utenti.

Un altro rapporto rivela che la quota di mercato di MySQL è di circa il 46,83%, con oltre 144.000 clienti attivi.

Inoltre, MySQL ha oltre 222.000 repository e oltre 7 milioni di commit su GitHub.

Vincitore : MySQL è, senza dubbio, il più popolare tra i due.

MongoDB vs MySQL: quando usarli?

MongoDB e MySQL hanno entrambi i loro pro e contro, punti di forza e di debolezza. Pertanto, sono utili in diversi casi.

MongoDB

Questo database è utile se si desidera avere una maggiore disponibilità dei dati oltre a un ripristino dei dati più rapido, automatico e rapido. Poiché offre un'eccellente scalabilità, puoi prendere in considerazione MongoDB se stai sviluppando un'applicazione o un sito con esigenze crescenti.

Per le piccole aziende senza database, un amministratore può ottenere il massimo da MongoDB. Tuttavia, questa non dovrebbe essere una soluzione permanente se si mira alla crescita. Inoltre, se desideri ridurre i costi associati alla migrazione dello schema, MongoDB può essere un'opzione praticabile.

Inoltre, MongoDB può essere adatto a te se la maggior parte dei servizi che esegui sono sul cloud. Ha un'architettura nativa con funzionalità di scalabilità come lo sharding per soddisfare il ridimensionamento orizzontale e l'agilità aziendale che desideri.

MySQL

MySQL è la scelta migliore per un avvio in fase iniziale senza necessità di scalabilità immediata. Inoltre, se stai lavorando a un progetto che non richiederebbe molto ridimensionamento in futuro, puoi prendere in considerazione MySQL. Fornirà inoltre una facile configurazione e manutenzione.

A parte questo, puoi prendere in considerazione MySQL se desideri mantenere uno schema fisso con dati strutturati che non richiedono modifiche nel tempo. Inoltre, se hai un budget limitato e hai ancora bisogno di prestazioni elevate, MySQL è quello giusto.

Inoltre, se stai creando un'applicazione finanziaria o un progetto con tassi di transazione più elevati, MySQL è una buona opzione. Le sue funzionalità di sicurezza forniscono anche la protezione delle tue applicazioni e dei dati dal cadere nelle mani sbagliate o dal furto in un attacco informatico.

Vincitore : poiché entrambi sono utili per diversi tipi di attività, qui non c'è un chiaro vincitore.

MongoDB vs MySQL: vantaggi e svantaggi

Guarda i vari vantaggi e svantaggi associati a MongoDB e MySQL:

MongoDB

I vantaggi di MongoDB sono:

• È altamente adattabile e flessibile per soddisfare le mutevoli esigenze e situazioni aziendali.
• Facile da scalare verso l'alto o verso il basso
• Consente query e campi di ritorno all'interno di un documento
• Supporta la replica dei dati in modo da poter conservare le copie dei tuoi dati e non perderle mai
• Consente di archiviare diversi tipi di file di dimensioni diverse senza influire sul tuo stack tecnologico
• Consente la creazione di indici per migliorare le prestazioni di ricerca
• Funziona su più server e offre la duplicazione dei dati e il bilanciamento del carico, quindi funziona anche durante un guasto hardware
• Segue il modello BASE per offrire una maggiore disponibilità dei dati
• Facile da usare

Gli svantaggi di MongoDB sono:

• Il modello ACID non è forte rispetto ad altri sistemi di database
• Non fornisce alcuna opzione per le stored procedure, il che significa che non sarai in grado di implementare la tua logica aziendale a livello di database, a differenza dei database relazionali
• Le transazioni a volte possono essere complesse o insicure
• Curva di apprendimento un po' ripida
• La documentazione è strutturata male
• Implica un maggiore consumo di memoria e manca di join o analisi integrate

MySQL

MySQL offre i seguenti vantaggi:

• Supporta più opzioni di replica come principale-secondaria, principale-principale, scale-out, replica di gruppo, ecc.
• Facile da usare e installare con un'interfaccia intuitiva. Inoltre, puoi impararlo facilmente e risolverlo utilizzando diverse fonti come libri utili, white paper e blog.
• Può gestire un grande volume di dati, dall'archiviazione all'esecuzione di operazioni su di esso
• Offre meno sovraccarico associato al suo motore di archiviazione
• Più sicuro e utilizza l'autenticazione basata sui privilegi
• Offre funzionalità come la distribuzione globale dei dati e il reporting, che lo rendono utile per applicazioni di diverse forme e dimensioni
• Supporta un motore di archiviazione della memoria per trovare le tabelle utilizzate di frequente

Gli svantaggi dell'utilizzo di MySQL sono:

• Nessuna memorizzazione nella cache delle procedure archiviate
• Le transazioni con i cataloghi di sistema non sono compatibili con ACID
• Le tabelle MySQL per trigger o procedure sono per lo più pre-bloccate
• Gli arresti anomali del sistema possono danneggiare l'intero catalogo di sistema
• Si basa molto su SQL
• Non supporta integrazioni Python o Java

Vincitore : nessun vincitore chiaro, poiché sia ​​MySQL che MongoDB presentano alcuni vantaggi e svantaggi.

MongoDB vs MySQL: edizioni e prezzi

Sebbene MongoDB e MySQL siano open source e gratuiti, offrono anche edizioni a pagamento per offrire più funzionalità e vantaggi.

MongoDB

MongoDB offre vari piani, gratuiti ea pagamento. Puoi usare la sua edizione gratuita per app su piccola scala distribuite su un cloud condiviso. Ecco le sue tre edizioni:

• MongoDB Community Server: è gratuito e funziona su Windows, OS X e Linux.
• MongoDB Enterprise Server: è per uso commerciale.
• MongoDB Atlas: è un database cloud on-demand completamente gestito che viene eseguito su GCP, Azure e AWS.

Pertanto, se hai esigenze diverse, puoi scegliere un piano tariffario basato sui tipi di cloud, standard di sicurezza e archiviazione. Include tre piani tariffari:

• Condiviso : $0/mese
• Dedicato : disponibile a $ 57 al mese
• Serverless : a partire da $ 0,30 per milione di letture

MySQL

Oltre all'edizione gratuita, MySQL ha questi piani commerciali:

• MySQL Standard Edition: disponibile a $ 2.000/anno
• MySQL Enterprise Edition: disponibile a $ 5000/anno
• MySQL Cluster CGE: disponibile a $ 10.000/anno

Vincitore : È un pareggio, confrontando i prezzi e i vantaggi.

MongoDB vs MySQL: somiglianze e differenze chiave

Le principali somiglianze tra MongoDB e MySQL sono le seguenti:

Analogie

MongoDB e MySQL entrambi:

• Sono open source e database gratuiti.
• Usa un potente linguaggio di query.
• Supporta la ricerca full-text utilizzando la ricerca di frasi e termini.
• Offri la ricerca dell'indice con l'aiuto della ricerca per frase e della ricerca di testo.
• Avere un forte supporto della comunità con migliaia di professionisti
• Offrire l'ottimizzazione dell'indice
• Offrire la replica dei dati attraverso la configurazione principale-secondaria.

Differenze

Diamo un'occhiata alle differenze tra MongoDB e MySQL in una tabella facile da importare:

MongoDB può sostituire MySQL?

La risposta alla domanda precedente è: "Forse!"

Sebbene la sostituzione di MySQL con MongoDB possa essere una decisione saggia per determinati casi d'uso e situazioni, non funzionerà per altri. Grazie all'eccezionale flessibilità, scalabilità e molte funzioni utili di MongoDB, funziona più velocemente.

Aziende riconosciute a livello mondiale come eBay e Twitter stanno utilizzando questo database per soddisfare i propri requisiti di archiviazione e gestione dei dati. Quindi, puoi sostituire MySQL se affronti problemi come:

• Dati di grandi dimensioni; poiché MySQL può mostrare problemi durante l'elaborazione di dati di grandi dimensioni senza uno schema corretto
• Dati complessi che non puoi modellare in un database
• Se si desidera aumentare e semplificare la partizione dei dati
• Sostituisci con MongoDB se hai dati pesanti con un basso valore aziendale e distribuiscili in un modello open source.

Tuttavia, potresti considerare di non sostituire MySQL con MongoDB se desideri creare un'applicazione sicura come un'applicazione finanziaria o bancaria. Inoltre, se desideri creare applicazioni per il marketing o l'analisi, MySQL è migliore tra gli altri casi d'uso.

Sommario

MongoDB e MySQL hanno architetture e funzionalità diverse adatte a diversi casi d'uso. Hanno i loro vantaggi e svantaggi, spiegando quale è adatto per quale scopo.

Quindi, non esiste una politica unica per tutti qui. In questo confronto tra MongoDB e MySQL, non possiamo dire che uno di loro sia superiore. Non è perché questa partita è stata un pareggio, ma per la loro applicabilità in una varietà di compiti diversi.

Poiché la flessibilità e la scalabilità sono attributi importanti di MongoDB, è adatto per app con requisiti mutevoli e principali per la crescita. D'altra parte, i punti di forza di MySQL sono la sicurezza e la coerenza; per questo motivo, è più adatto per app che coinvolgono transazioni, app finanziarie e così via e quelle che non necessitano di modifiche frequenti.

Quindi, prima di sceglierne uno tra MongoDB e MySQL, assicurati di identificare le tue esigenze e priorità per il tuo progetto, quindi scegli quello che si adatta meglio alle tue esigenze.

Hai un'opinione su MongoDB vs MySQL? Fatecelo sapere nella sezione commenti qui sotto!