MongoDBとMySQL:どちらが優れたデータベース管理システムですか?

公開: 2022-01-21

市場にはさまざまなデータベースがあり、ユーザーはMongoDBとMySQLについて議論を交わし、より良いオプションを検討することがよくあります。

MySQLのようなリレーショナルデータベースを使用する組織は、要件の変化に応じてデータを管理および保存する際に、特定の問題に直面する可能性があります。 同時に、新しい企業は、開発パイプラインで問題に直面しないように、どのデータベースを選択するかを考えています。

一方、金融アプリを構築している開発者は、古いスタンバイMySQLを使い続けるべきか、MongoDBで別のパイを試飲するリスクがあるかについても混乱することがよくあります。

これが私たちをこの議論に導くものです。 MongoDBとMySQLを比較すると、2つのデータベースの長所と短所の違いを理解するのに役立ち、どちらがどの目的に適しているかを理解できます。 つまり、プロジェクトに適したデータベースを選択するのに役立ちます。

だから、議論へようこそ!

MongoDBとMySQL:それらは何ですか?

比較を始める前に、MongoDBとMySQLがそれぞれ何であるかを簡単にスケッチしてみましょう。

MongoDBとは何ですか?

「MongoDB:アプリケーションデータプラットフォーム」という言葉が掲載されたMongoDBWebサイト
MongoDB。

MongoDBは、強力なオープンソースであり、大量のデータを格納するために人気のある、自由に使用できる非リレーショナルデータベースシステムです。 これは、12年前の2009年に10gen(現在のMongoDB Inc.)によってサーバー側のパブリックライセンスでリリースされました。 クロスプラットフォーム互換性のあるC++、Python、JavaScriptで記述されたNoSQLデータベースプログラム。 Windows、macOS、Linuxなどのオペレーティングシステムと、C、PHP、Java、Ruby、Node.jsなどの言語をサポートしています。

MongoDBは、データの保存方法の点で従来のデータベースシステムとは異なります。

MongoDBは、データを行と列に格納する代わりに、さまざまなJSONのようなドキュメントとコレクションのデータを表すドキュメント指向の設計を採用しています。 これらのドキュメントには、ネストされたドキュメントや配列など、さまざまなタイプの一連の値またはキーのペアが含まれています。 キーと値のペアは、ドキュメントごとに異なる構造にすることができます。

MongoDBは、データ構造またはスキーマを変更する柔軟性に加えて、より優れたセキュリティ、信頼性、および効率を提供します。 その結果、より高速でストレージの要件が容易になります。

MongoDBまたはMySQL? どのデータベース管理システムがあなたに適していますか? クリックしてツイート

MongoDBの機能

それでは、MongoDBの主な機能のいくつかを見ていきましょう。

  • レプリケーション: MongoDBを使用すると、レプリケーション(レプリカセット)を使用してデータの複数のコピーを作成し、それらをさまざまなサーバーにデプロイできます。 この機能は、データのバックアップと災害管理に役立ちます。 サーバーに障害が発生した場合は、他のサーバーに保存されているコピーからいつでもデータを取得できます。
  • インデックス作成: MongoDBドキュメントのフィールドにプライマリまたはセカンダリとしてインデックスを付けることができます。 これにより、データベースでの検索パフォーマンスが向上し、ドキュメント全体ではなくインデックスで検索を実行できるようになり、検索速度が自動的に向上します。
  • アドホッククエリ:アドホッククエリは、クエリを実行するためのさまざまなリターンを提供する一時的なコマンドです。 とはいえ、MongoDBは範囲クエリ、正規表現(Regex)、およびフィールド検索をサポートしています。 また、クエリにはユーザーが定義したJavaScript関数が含まれており、特定のドキュメントフィールドを返すことができます。 これらのアドホッククエリは、企業のリアルタイム分析に役立つMongoDBクエリ言語(MQL)を使用してリアルタイムで更新できます。
  • シャーディング: MongoDBは、シャーディングを使用して水平方向にスケーリングできます。シャーディングは、さまざまなデータコレクションに大規模なデータセットを分散する方法です。 ここで、ユーザーはシャードキー(単一または複数のレプリカを持つマスターキー)を選択して、コレクション内のデータ分散を決定し、データをシャード全体のさまざまな範囲に分割できます。 各シャードは個別のデータベースとして機能し、他のシャードを使用して1つのデータベースを形成すると、負荷分散に貢献し、複雑なクエリを実行します。
  • 負荷分散: MongoDBは、さまざまなサーバーへの複数のクライアント要求を同時に処理するための制御の同時実行を容易にします。 これにより、各サーバーの負荷が軽減され、データの稼働時間と一貫性が確保され、スケーラブルなアプリケーションが可能になります。
  • ファイルストレージ: MongoDBは、GridFSと呼ばれるファイルシステムとして使用できます。このファイルシステムには、複数のコンピューターでファイルを保存するためのデータ複製および負荷分散機能が付属しています。 GridFS(グリッドファイルシステム)にはMongoDBドライバーが含まれており、Nginxおよびlighttpdプラグインまたはmongofilesユーティリティを使用してアクセスできます。 MongoDBを使用すると、開発者はファイルやコンテンツを操作することもできます。
  • 集約:データ集約により、ユーザーはSQL句- GROUP BYで取得した結果と同様の結果を取得できます。 MongoDBには、次の3つの集計方法があります。
    1. 集約パイプライン:これにより、ほとんどの操作で他のパイプラインよりも優れた集約パフォーマンスが提供されます。
    2. 単一目的の集約:これは、1つのコレクションからドキュメントを集約するために使用されます。
    3. Map-reduce関数:これは、集計結果をもたらすためのバッチデータ処理に使用されます。 map関数はデータをキー値でグループ化し、 reduce関数はデータに対して操作を実行します。
  • 上限付きコレクション: MongoDBは、データの挿入順序を処理するコレクションタイプである上限付きコレクションをサポートしています。

MongoDBの使用

MongoDBは、世界中の何千もの組織でデータストレージまたはアプリケーションのデータベースサービスとして使用されています。 これは次の場合に役立ちます。

  • コンテンツを入力、保存、編集するためのWordPressなどのコンテンツ管理システム
  • Webおよびモバイルアプリケーション用のデータストレージ
  • ソーシャルネットワーキングウェブサイト
  • 地理空間データまたはロケーションベースのデータの維持
  • eコマース製品カタログと資産管理
  • クラウドベースのシステム
  • メインフレームからのワークロードの移動
  • 高速でのリアルタイム分析
  • スケーラブルで高性能なビデオゲーム
  • 支払いアーキテクチャの近代化とレガシーの近代化
  • 進化するデータストレージのニーズ、より高速なロギングとキャッシングの需要、および設計の変更を伴うシステム
  • Web開発用のMEANテクノロジースタック。MはMongoDBを表し、残りのテクノロジーはそれぞれExpressJS、AngularJS、NodeJSです。

Twitter、IBM、Oracle、Zendesk、Citrix、Sony、Intercom、HTCなどの企業はすべてMongoDBを使用しています。 広く認識されているMongoDBのユースケースのいくつかを次に示します。

  • Aadhar: Aadharは、インドの一意の識別プロジェクトであり、世界最大の生体認証データベースです。 MongoDBは、12億人を超える人々の生体認証および人口統計データを保存するために使用するデータベースの1つです。
  • eBay: B2CおよびC2Cとして機能するアメリカのeコマース企業eBayは、検索候補、クラウド管理、メタデータストレージなどのさまざまなプロジェクトでMongoDBを使用しています。
  • Shutterfly: Shutterflyは、MongoDBを使用して60億以上の画像を保存および管理する、人気のある写真共有プラットフォームであり、1万回の操作/秒のトランザクション容量を備えています。

MySQLとは何ですか?

レースカーと「HeatWaveを使用したMySQLデータベースサービス」という言葉を表示するMySQLWebサイト。
MySQL。

MySQLは、無料のオープンソースのリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)です。 データを整理して、データ型が関連する行と列を含む表形式で保存します。 GNU General Public Licenseがあり、そのリポジトリはGitHubにあります。

このデータベースは、1995年に、スウェーデンの会社であるMySQL ABによって作成されました。この会社の創設者は、スウェーデンのDavid Axmark、フィンランドのスウェーデンのMichael Widenius、およびAllanLarssonです。 ただし、SunMicrosystemsはMySQLABを購入し、2010年にOracleはSunMicrosystemsを買収しました。

MySQLの命名法も興味深いです—それは2つの用語を組み合わせています:

  • 私:ミカエル・ウィデニウスの娘の名前。
  • SQL:構造クエリ言語の略です。

SQLは、作成、抽出、削除、変更などの機能をデータに対して実行することにより、RDBMS内のデータを管理できるドメイン固有のプログラミング言語です。

MySQLは、Windows、macOS、Linux、FreeBSD、OpenBSD、Solarisなどの多くのオペレーティングシステムと連携して、デバイスのストレージシステムにRDBMSを実装し、ネットワークアクセスを許可し、ユーザーを管理し、データベースの整合性テストを容易にし、バックアップを作成します。 これはC++およびCで記述されており、字句アナライザーを使用しますが、SQLパーサーはyaccを使用します。

このデータベースは、特に使いやすいインターフェイスを備えた平均的な使用法について、肯定的なフィードバックを受け取りました。 パフォーマンス面では、高速で安定しており、マルチスレッドおよびマルチユーザーデータベースサーバーを備えています。

MySQLには、オープンソースのコミュニティサーバーとプロプライエタリのエンタープライズサーバーの2つのエディションがあります。 後者は、コードベースを変更せずにインストールできる多くのサーバープラグインを提供します。

MySQLの機能

この人気のあるRDBMSの機能についてもっと話しましょう。

  • レプリケーションとクラスタリング: MySQLは、さまざまな同期タイプを介してアプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させるのに役立つレプリケーションとクラスタリングを可能にします。 SQLサーバーから他のレプリカSQLサーバーにデータをコピーすることもできます。 これにより、データの損失を回避するために複数のデータベースにデータをバックアップすることもできます。
  • パスワードのサポート: MySQLは、誰かがデータベースにアクセスしようとしたときにホストを検証するためのパスワード暗号化システムを容易にします。 データベースのセキュリティを追加し、許可された個人のみがアクセスできるようにします。 さらに、最新リリースのMySQL 8.0は、デュアルパスワードのサポートも提供しているため、開発者はダウンタイムなしでパスワードクレデンシャルを簡単に変更できます。
  • パフォーマンススキーマ:アプリケーションのパフォーマンス、リソース使用率、およびサーバーイベントを監視します。 これにより、リソースを適切に割り当て、速度低下を検出する際のアプリのパフォーマンスを向上させ、疑わしいサーバーイベントが発生した場合に必要な手順を実行できます。
  • オンラインスキーマ: MySQLは、データストレージ要件を満たし、柔軟性を高めるのに役立つ複数のオンラインスキーマをサポートしています。
  • 回復力: MySQLがサポートするアプリケーションは障害に対して回復力があり、そのような状況で簡単に対処できます。 その結果、Webまたはモバイルのすべてのタイプのアプリケーションに高いデータ可用性を提供します。
  • トランザクションのサポート:マルチレベルおよび分散トランザクション、無制限の行レベルのブロッキング、およびACID準拠のトランザクションのサポートを利用できます。 トランザクション処理のコンテキストでは、ACID原則と呼ばれる4つの原則があります。 Atomicity、Consistency、Isolation、およびDurabilityの略です。 さらに、マルチバージョン同時実行制御や外部キーの実装などの制約により、データベースのスナップショットと整合性を維持するのに役立ちます。
  • GUIサポート: MySQLには、コマンドラインツールの作成、設計、および管理のプロセスを容易にして時間を節約するためのGUIツールがたくさんあります。 データベースアーキテクト、管理者、および開発者は、これらのツールを利用して作業を合理化できます。
  • 制限:水平スケーリングは簡単ではありません。 何百万もの読み取りまたは書き込みプロセスがデータベースのパフォーマンスに影響を与え、リレーショナルデータベースによって共有される他の制限が含まれます。

MySQLの使用

MySQLは20年以上前から存在しており、世界中の組織に大量のデータを保存するという便利さを提供してきました。 MySQLの使用法とその使用者の一部を次に示します。

  • コンテンツ管理システムとブログ
  • たくさんの製品を使ったeコマースアプリケーション
  • ロギングアプリケーション
  • データウェアハウジング
  • ハイエンドのデータセキュリティを必要とするアプリケーションの場合、FacebookやInstagramなどのソーシャルメディアサイト
  • MySQLは、InnoDB、MyISAM、メモリ、CSV、マージ、アーカイブ、ブラックホール、フェデレーションなどのストレージエンジンで使用されます。
  • LAMP Stackは、MySQLをコンポーネントの1つとして使用するWeb開発用のテクノロジースタックです。 Linux、Apache、MySQL、およびPHP / Python/Perlの略です。
  • Microsoft Azure、Amazon EC2、OracleCloudなどのさまざまなクラウドプラットフォームにインストールされます。

実際、Oracle Cloudは、ユーザーがMySQLサーバーをインストールしてクラウドにデプロイできるようにするサービスとしてのMySQLを提供しています。 このように、ローカルサーバーにインストールする必要はありません。

MySQLを使用している注目すべき組織は、Airbnb、NASA、Sony、YouTube、Netflix、Pinterest、Drupal、Joomlaなどです。 MySQLの主なユースケースのいくつかを次に示します。

  • ウィキペディア:ウィキペディアは、知識を世界中に広める無料の百科事典です。 MySQLを使用しており、拡大するユーザーベースに対応するには高いスケーラビリティが必要です。 データベースは、コンテンツを更新し、より多くのコンテンツと訪問者に対応し、何千ものエントリと編集を可能にするのに役立ちます。
  • Twitter: Twitterは、ツイートストレージの一時的なシャーディングからT-birdを使用したより分散された方法に移行しました。 また、T-birdはMySQLを使用するGizzardで構築されています。

一時的なシャーディングは費用がかかり、ツイートを埋めるためにより多くのマシンが必要でした。 また、負荷分散の問題に直面し、DBAにとって論理的に複雑でした。 T-birdをサポートするMySQLは、これらの問題を解決します。

コンテキストを提供するためのMongoDBとMySQLについては以上です。 それでは、最後にMongoDBとMySQLを比較して、次のソフトウェアアプリケーションにより適したものを決定するのに役立てましょう。

MongoDBとMySQLDBMSの比較

MongoDBとMySQLを比較するためのいくつかのパラメーターを次に示します。

建築

MongoDBとMySQLを並べたグラフ。それぞれのアーキテクチャを、サーバー、クエリクライアント、バックアップクライアントのフローチャートと比較しています。
MongoDBとMySQLアーキテクチャ。

アーキテクチャはすべてのシステムの基盤を形成し、すべての機能を導入できるフレームワークを確立します。 したがって、MongoDBとMySQLのアーキテクチャを比較し、それらを綿密に理解して、アプリケーションに最適なものを決定することが重要です。

MongoDB

リレーショナルデータベースの機能を組み合わせた設計哲学としてNexusアーキテクチャがあります。 高いスケーラビリティ、グローバルな可用性、および柔軟なスキーマを提供することにより、最新のアプリケーションのニーズを満たすことができます。 したがって、その設計を変更するのはかなり簡単です。

さらに、MongoDBには、AWS、Azure、Kubernetesなどの主要な開発環境、JavaScript、Pythonなどのプログラミング言語、およびDjangoなどのフレームワーク用の公式ドライバーが含まれています。

MySQL

一方、MySQLには、高性能とマルチスレッドを提供するように最適化されたストレージを備えたクライアントサーバーアーキテクチャが含まれています。 そのドキュメントには、SQL測定値を微調整する代わりに構成を処理するいくつかのパフォーマンス最適化手法も示されています。

勝者:それはネクタイです。

データストレージフォーマット

MongoDBとMySQLのデータストレージ形式を並べて比較します。縦の箇条書きにMongoDBを、3x2の表にMySQLを表示します。
MongoDBとMySQL:データストレージ形式。

MongoDB

MongoDBのデータストレージ形式は次のようになります。

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

形式がJSONに似ていることがわかります。また、データに簡単に変更を加えることができます。つまり、データを追加したり、情報を削除したり、データを変更したりすることができます。 上記の例は、データベースに固定スキーマがないことを示しており、柔軟性が向上しています。

MySQL

一方、MySQLのデータストレージ形式は次のようになります。

口座番号ファーストネーム苗字支店名
12345678901 ジョンDoe ロサンゼルス
12345678902 ジェーンDoe シアトル

上記の表は、MySQLがデータを行と列の形式で編成する方法を示しています。 MongoDBに比べて変更が難しい、適切で堅固な構造になっています。 これは、相次ぐ行または列を導入できないためです。 すべての行に列があり、その逆もあるようにデザインを作成する必要があります。 そうしないと、スキーマに違反します。 ただし、MongoDBでは、データを簡単に変更できます。

MongoDBとMySQLの用語にはわずかな違いがあります。

MongoDB MySQL
コレクションテーブル
書類
分野
リンクと埋め込み接合
シャーディングパーティション
RepISet レプリケーション

勝者:MongoDBのデータストレージ形式は変更が簡単です。

スキーマの柔軟性

選択するデータベースは、さまざまなニーズに基づいてデータベースの設計またはスキーマを変更する柔軟性を提供する必要があります。 そうしないと、要件にわずかな変更があった場合でも、非常に煩わしくなります。

それでは、スキーマの柔軟性に基づいて、MongoDBとMySQLを比較してみましょう。

MongoDB

MySQLは、特にビッグデータアプリケーションの要件に基づいてユーザーが設計を変更できるようにする柔軟なスキーマを提供します。 さまざまなタイプのデータを簡単に組み合わせて保存し、ダウンタイムなしでスキーマを動的に変更できます。 非リレーショナルデータベースシステムであるため、ドキュメント間の関係がなくても、コレクションに複数のドキュメントを保存できます。 オプションのスキーマを持つJSONのようなドキュメントを使用します。

ただし、トランザクションと結合が不足しています。 そのため、アプリがデータにアクセスする方法に応じて、スキーマを頻繁に最適化する必要があります。

MySQL

MySQLでは、行と列とともにデータを保存する前に、列とテーブルを明確に定義する必要があります。 ここでは、すべてのフィールドが行と列で構成されています。 これは、データストレージがMongoDBのように柔軟性を提供しないことを意味します。 また、展開と開発のプロセスが遅くなることも意味します。

ただし、アプリケーションのスキーマが固定されている場合は、MySQLが最適です。 設計時間を何度も変更したり、時間を無駄にしたりすることなく、データの一貫性を向上させることができます。 ただし、ニーズが変化する場合は、MongoDBの方が適しています。

勝者:明らかに、MongoDBはより多くのスキーマの柔軟性を提供します。

使用されるクエリ言語

どのデータベースがどのクエリ言語を使用しているかを知ることは非常に重要です。 インストール後に混乱するのではなく、どちらが便利かを理解するのに役立ちます。

MongoDB

MongoDBは、SQLの代わりにMongoDBクエリ言語(MQL)を利用します。 表現力豊かでリッチで、データの作成、読み取り、更新、削除を可能にするCRUD機能をサポートしています。 さらに、データの集約、地理空間クエリ、およびテキスト検索も容易になります。

データを要求する場合は、期待される結果と一致するプロパティを持つドキュメントを定義する必要があります。 これは、 db.collection.find()のように、データベースからデータをフェッチするためにクエリ操作を実行する必要があることを意味します。 MongoDBは通常、JSONを使用してリンクされた演算子を使用してクエリを実行します。 さらに、ORおよびブールANDクエリをサポートします。

ただし、MongoDBは結合操作を使用することはなく、他の同等の演算子もあります。

MySQL

一方、MySQLは他のリレーショナルデータベースと同様にSQLを使用します。 結合機能をサポートすることにより、さまざまなテーブルからデータを取得できます。 これが、MySQLのようなリレーショナルデータベースを「リレーショナル」にするものです。 この操作により、クエリ内の複数のテーブルのデータをリンクできます。

そうは言っても、SQLには次のものがあります。

  • テーブルを作成、削除、および変更するためのデータ定義言語(DDL)
  • コミットやロールバックなどの操作を伴うデータトランザクション言語(DTL)
  • 行の挿入、削除、更新などのオプションを備えたデータ操作言語(DML)
  • 取り消しコマンドと許可コマンドを備えたデータ制御言語(DCL)

勝者:それはネクタイです。

パフォーマンスとスピード

MongoDBとMySQLのパフォーマンスと速度を並べて比較します。時計を表示し、グラフを大きくして、両側に矢印を増やします。
MongoDBとMySQL:パフォーマンスと速度。

パフォーマンスと速度は、データベースを選択する際に無視できないものです。 どのデータベースでどのような目的で何を期待するかを知っておく必要があります。 そして、開発者や管理者のような忙しい専門家にとって、毎秒が不可欠です。

したがって、生産性をサポートするためにより優れたパフォーマンスを提供できるデータベースを選択する必要がありますが、その逆はありません。 それでは、速度とパフォーマンスを比較してみましょう。

MongoDBとMySQLはどちらもデータストレージのアプローチが異なるため、パフォーマンスを評価するのは少し難しいです。 2つのSQLデータベースをいくつかの標準ベンチマークと比較することはできますが、非リレーショナルデータベースで同じことを行うのは困難です。

ただし、一般的な操作と、大量のデータの下でのパフォーマンスに基づいて、MongoDBとMySQLを比較します。

MongoDB

MongoDBは大量の非構造化データを保存し、ドキュメントベースのストレージアプローチに従うため、MySQLよりも比較的高速です。 これは、MongoDBがエンティティの単一のドキュメントにデータを保存し、データの読み取りまたは書き込みを高速化するのに役立つことを意味します。 レプリケーションなどの機能がこれの大きな理由になる可能性があります。 Jasonのようなオブジェクトストレージがあるため、オブジェクトを操作する場合のパフォーマンスも向上します。

さらに、MongoDBにはベンダーロックインが含まれないため、1つのサービスに満足できない場合は、代替手段を使用してパフォーマンスを自由に向上させることができます。

MySQL

MySQLは、大量のデータを処理しているときにパフォーマンスが低下する可能性があります。 これは、テーブルを正規化された方法で格納するためです。 また、データを変更または抽出する場合は、データの書き込みと読み取りを行うために多くのテーブルを調べる必要があります。これにより、サーバーの負荷が増加し、パフォーマンスに影響します。 ただし、トランザクション操作にはMySQLを使用できます。

データベースにデータを追加できるようにするには、明確なデータ構造が必要です。 したがって、非構造化データを保存する場合には適していません。 また、複雑なデータに関しては、適切なスキーマを設計することが困難になる場合もあります。

勝者:MongoDBはより高速でパフォーマンスが優れています。

安全

MongoDBとMySQLのセキュリティを比較します。互いに反対側にある2つのパンチングハンドと、上部中央にセキュリティサインを表示します。
MongoDBとMySQL:セキュリティ。

世界中でサイバー攻撃のインシデントが増加していることを考えると、2つのシステムを比較する場合、セキュリティは常に主要な基準の1つです。 したがって、MongoDBとMySQLを比較して、どちらがアプリケーションにとってより安全であるかを判断することが重要です。

MongoDB

MongoDBは、ユーザーとデバイスに対する柔軟なアクセス許可を備えたロールベースのアクセス制御を活用します。 すべてのユーザーには、データにアクセスして操作を実行するための特定の権限が与えられることに基づく役割が与えられます。 たとえば、上級レベルの従業員のようなユーザーは、より高いクリアランスレベルを持つため、特権はより実質的になります。

これは、データベースにセキュリティを提供する1つの方法であり、許可されていないユーザーや攻撃がデータベースにアクセスして悪用することはありません。 さらに、MongoDBは、トランスポート層セキュリティ(TLS)暗号化と、セキュリティを強化するためのSecure Sockets Layer(SSL)と呼ばれるセキュリティプロトコルも容易にします。 マスターキーを使用して暗号化されたドキュメントをデータコレクションに書き込み、保存時にデータの暗号化を実現することもできます。

MySQL

一方、MySQLには特権ベースのアクセス制御があります。 また、承認、認証、監査など、同様の認証モデルを備えたMongoDBなどの暗号化機能もサポートしています。 ユーザーに役割と特権を付与して、ユーザーがデータセットと操作のアクセス許可にアクセスできるようにすることができます。 さらに、セキュリティを強化するためにTLSとSSLを申請することもできます。

最近のアップデートでは、MySQLには、データアクセスのセキュリティを強化するためのデュアルパスワードサポートも含まれています。

セキュリティに関しては、両者がお互いに首を絞め合う競争をしているように見えますが、MySQLはより安全であると考えられています。 その理由は、データの一貫性と信頼性が向上する、堅固なアーキテクチャとスキーマにあります。

勝者:MySQLはより安全です(堅固であることも悪いことではありません)。

スケーラビリティ

MongoDBとMySQLのスケーラビリティを並べて比較します。MongoDBで3人が楽しく作業し、MySQLで1人が異なる画面で作業していることを示しています。
MongoDBとMySQL:スケーラビリティ。

ユーザーベースとトラフィックの増加に伴ってアプリケーションが成長するにつれて、変化する需要に対応するためにアプリケーションをスムーズに拡張できる必要があります。 また、アプリケーションが拡張できない場合、顧客は頻繁にクラッシュ、ラグ、ダウンタイムが発生するという悪い経験をする可能性があります。 そして、誰もそのようなシステムを使うのが好きではありません、そして彼らは他の選択肢にジャンプすることができます。

したがって、アプリケーションのスケーラビリティに注意することが重要であり、選択したデータベースがスケーラビリティに影響を与える可能性があります。 それでは、MongoDBとMySQLが提供するスケーラビリティに基づいて、それらを比較してみましょう。

MongoDB

MongoDBは非常にスケーラブルです。これは、成長するWebサイト、CMSシステム、およびeコマースストアで使用される最大の理由の1つです。 シャーディングと呼ばれるプロセスを使用して、水平方向にスケーリングできます。 シャードはデータベースの一部であり、シャーディングは複数のコレクションとマシンにまたがるデータ分散技術です。 これにより、より高いスループットの操作と大規模なデータセットを備えたシステムを展開できます。

スケーラビリティが高いため、要件に基づいてデータベースにサーバーを追加することで、複数のサーバークラスターを簡単に作成できます。 これにより、データセットのレプリカをシャードクラスターに格納し、書き込みと読み取りのパフォーマンスを向上させて、さまざまな規模のアプリケーションをサポートできます。 また、データがバックアップされ、サイバー攻撃や災害が発生した場合にデータが失われることはありません。

言うまでもなく、負荷とデータセットを異なるサーバーに分割すると、ハイエンドで高価なハードウェアを必要とするすべてのデータを備えた単一のサーバーと比較して、低コストで実行できます。 MongoDBでのシャーディングのもう1つの利点は、ディスクスペースを最大化し、動的な負荷分散を提供することです。

さらに、MongoDBは、範囲ベースのシャーディングまたはデータパーティショニングに加えて、クエリの透過的なルーティングとデータボリュームの自動分散をサポートしています。

MySQL

MySQLに関しては、スケーラビリティは制限されています。 アプリケーションのスケーリングには、リードレプリカの作成と垂直スケーリングの2つの選択肢があります。 クラスタリングによるデータレプリケーションと垂直スケーリングが可能になり、さまざまな同期タイプを介してアプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させることができます。

ここでの注目すべき違いは、MySQLが垂直スケーリングを提供するのに対し、MongoDBはより柔軟性のある水平スケーリングを提供することです。 現在、垂直スケーリングとは、上限のある単一のサーバーでCPUまたはRAMの仕様を増やすことにより、システムで負荷を増やすことができることを意味します。

レプリケーションを実行する場合は、読み取りレプリケーションを使用すると簡単です。 これにより、データベースの読み取り専用コピーを作成して別のサーバーに追加できますが、制限があります。1つは、追加できるレプリカの総数にあります。 この制限の結果として、データベースに対して定期的に読み取りと書き込みを行う(または書き込みが多い)アプリに関する問題が発生する可能性があります。

マルチメインレプリケーションはMySQLで導入されていますが、MongoDBで取得する機能と比較すると、その実装はまだ制限されています。 書き込みスケールを追加できますが、個別のアプリの場合のみです。 それらのそれぞれは、さまざまなメインに書き込み、スケールを取得することができます。

さらに、MySQLにはシャーディングの標準実装は含まれていません。 MySQLファブリック(シャーディングフレームワーク)と自動シャーディングの2つのシャーディング方法を提供していますが、多くの障害と制限があるため、人々がそれらを展開することはめったにありません。 これが、Facebookのような企業が独自のシャーディングフレームワークを使用している理由です。

スケーラビリティのためにシャーディングを利用する場合は、正しいシャーディングキーを選択してください。間違ったキーを使用すると、システムの柔軟性が失われる可能性があります。 たとえば、シャーディングキーを変更すると、アプリケーション、ノードトランザクション、および場所に悪影響を与える可能性があります。 また、シャードの変更が不完全な場合、データの整合性などの問題が発生する可能性があります。

したがって、MySQLを使用する場合は、スキーマの変更と、データパーティション、シャーディングキー、ノード、およびデータベース間のマッピングについて慎重に決定する必要があります。

勝者:MongoDBはより高いスケーラビリティを提供しますが、MySQLには多くの制限があり、前に説明したように、特定のプロセスが正しく実行されない場合、不整合や問題を引き起こす可能性があります。

トランザクションモデル:ACIDとBASE

データベースを選択する際の重要なステップの1つは、そのトランザクションモデルを見つけることです。 トランザクションモデルは、データベースがデータを格納、操作、および編成する方法を決定するためのルールで構成されています。

2つのトランザクションモデルが人気があります。

  • ACID(Atomic、Consistent、Isolated、およびDurable)
  • BASE(基本的な可用性、ソフト状態、および結果整合性)

CAP(整合性、可用性、およびパーティション)の定理によれば、パーティション耐性のある分散システムまたは一時的な通信の中断中でも機能し続けるシステムで、可用性と整合性の両方を実現することは不可能です。

ACIDモデルとBASEモデルのデータベースの違いは、この制限をどのように処理するかです。 ACIDデータベースはより一貫性のあるシステムを提供し、BASEデータベースはより高い可用性を提供します。

それでは、MongoDBとMySQLがどのモデルに従うかを見てみましょう。

MongoDB

MongoDBはBASEモデルに従い、トランザクションが常に利用可能であることを保証します。 仕組みは次のとおりです。

  • 基本的に利用可能: BASEモデルを使用するデータベースは、瞬時の整合性を強制するのではなく、データベースクラスター内に存在するさまざまなノードにデータを複製および分散することでデータの可用性を確保します。
  • ソフト状態:即時の一貫性がないため、BASEモデルのデータ値は時間の経過とともに変化する可能性があります。 モデルは、一貫性を強制するデータベースの概念を打ち破り、この責任を開発者に委任することもできます。
  • 結果整合性: BASEは即時整合性を強制しませんが、強制することはできます。 その場合でも、データの読み取りを実行できます。

MongoDB以外のデータベースで採用されているBASEモデルには、RedisとCassandraが含まれます。 このモデルは、アプリケーションで感情分析が必要な場合に最適です。

カスタマーサービスおよびマーケティング会社は、これを活用してソーシャルネットワークの調査を行うことができます。 データベースは、ソーシャルネットワーキングフィードの大量のデータにも対応できます。

MySQL

MySQLはACIDモデルに従って、すべてのトランザクションの一貫性を確保します。 データウェアハウジングのようなオンライン分析処理や金融機関のようなオンライントランザクション処理を扱うビジネスに適しています。 このような組織には、あらゆるサイズの小さな同時トランザクションを管理できるデータベースが必要です。 ACIDの仕組みは次のとおりです。

  • アトミック: ACIDモデルのすべてのトランザクションは、適切に実行されるか、完全に停止されますが、データベースはトランザクションの初期状態に戻ります。 これは、データがデータベース全体で有効であることを確認するために行われます。
  • 一貫性:トランザクションは一貫性があり、データベースの構造的整合性を損なうことはありません。
  • 分離:このプロパティは、データベース内の整合性を損なうプロセス中に、トランザクションが他のトランザクションに干渉しないことを保証します。
  • 耐久性:完了したトランザクションに関連するデータは、停電またはネットワークの停止中に存続する可能性があります。 トランザクションが失敗しても、データは影響を受けません。

より高いセキュリティとトランザクション保証を提供するため、金融機関はACIDデータベースのみを利用します。 その原子的な性質はまた、安全な送金を容易にします。 エラーを防ぐために、中断されたトランザクションがすぐに終了することを保証します。

MySQL以外のAcid準拠のリレーショナルデータベースには、PostgreSQL、SQLite、Oracleなどがあります。さらに、ApacheCouchDBやIBMDb2など、一部の非リレーショナルデータベースもある程度ACIDに準拠しています。

問題はどちらのトランザクションモデルが優れているかということですが、どちらもさまざまなユースケースやプロジェクトの側面に役立つため、答えは不明確です。 ACIDデータベースは、その構造化された性質により、より一貫性、信頼性、および予測可能性を必要とするプロジェクトに適しています。

一方、BASEデータベースは、より高度で簡単なスケーリングと柔軟性を必要とするプロジェクトに適しています。

勝者:それはネクタイです。

使いやすさ

MongoDBとMySQLの使いやすさを並べて比較し、MongoDBで作業している女の子と、MySQLでさまざまなツールを使用している男の子を示しています。
MongoDBとMySQL:使いやすさ。

データベースを選択するときは、データベースの使いやすさを覚えておく必要があります。 チームに苦労することはありません。そうしないと、生産性が低下し、リソースと時間をかけてチームをトレーニングする必要があります。

それでは、MongoDBとMySQLのどちらのデータベースが使いやすいかを調べてみましょう。

MongoDB

MongoDBのデータストレージプロセスは非常にシンプルで、プログラミングスキルを持っている人なら誰でも理解できます。 データを非構造化形式でコレクションに保存し、柔軟性を高めます。 これにより、データベースの専門家である場合もそうでない場合もある開発者は、アプリケーション開発をサポートするためにそれを使用できます。

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.

データレプリケーション

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.

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

インデックスの最適化

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.

さまざまな分野のさまざまな価値に言及することにより、MongoDBの市場シェアを示す
MongoDBの市場シェア。

その人気の背後にある理由は、開発者が現在増大するユーザーの要求を満たす必要があるアプリケーションの柔軟性とスケーラビリティです。 また、ユーザーがデータを操作したり、簡単にクエリを実行したり、有用な洞察を見つけたりできるようにします。

さらに、MongoDBには177kを超えるリポジトリがあり、GitHubでは923k以上のコミットがあります。

MySQL

MySQLは、世界で最も人気のあるデータベースの1つです。 スタンドアロンシステムとして使用したり、MongoDB、PostgreSQLなどの他のシステムと組み合わせたりします。

Statistaのレポートによると、2021年6月の時点で、MySQLはOracleに次いで世界で2番目に人気のあるDBMSです。 理由は非常に多くあります。 これは無料のオープンソースであり、優れた機能を備えています。 スケーラビリティ、可用性、およびセキュリティを提供して、現代のプロジェクトに適したものにします。 さらに、その大規模なオンラインコミュニティと使いやすさは、多くのユーザーを魅了しています。

別のレポートによると、MySQLの市場シェアは約46.83%で、アクティブな顧客は144,000人を超えています。

さまざまな領域のさまざまな値を水平方向に言及することにより、MySQLの市場シェアを示す
MySQLの市場シェア。

さらに、MySQLには222,000以上のリポジトリがあり、GitHubには700万を超えるコミットがあります。

勝者:MySQLは間違いなく2つの中でより人気があります。

MongoDBとMySQL:いつ使用するか?

MongoDBとMySQLには、どちらにも長所と短所、長所と短所があります。 したがって、さまざまなケースで役立ちます。

MongoDB

このデータベースは、より高速で自動の迅速なデータリカバリに加えて、より高いデータ可用性が必要な場合に役立ちます。 優れたスケーラビリティを提供するため、ニーズが高まっているアプリケーションまたはサイトを開発している場合は、MongoDBを検討できます。

データベースを持たない中小企業の場合、管理者はMongoDBを最大限に活用できます。 ただし、成長を目指すのであれば、これは恒久的な解決策ではありません。 また、スキーマの移行に関連するコストを削減したい場合は、MongoDBが実行可能なオプションになる可能性があります。

さらに、実行するほとんどのサービスがクラウド上にある場合は、MongoDBが適しています。 必要な水平スケーリングやビジネスの俊敏性を満たすためのシャーディングなどのスケーラビリティ機能を備えたネイティブアーキテクチャを備えています。

MySQL

MySQLは、すぐに拡張する必要のない初期段階のスタートアップに適しています。 さらに、将来的に多くのスケーリングを必要としないプロジェクトに取り組んでいる場合は、MySQLを検討できます。 また、セットアップとメンテナンスも簡単です。

これとは別に、時間の経過とともに変更する必要のない構造化データを含む固定スキーマを維持したい場合は、MySQLを検討できます。 また、予算が限られていても高いパフォーマンスが必要な場合は、MySQLが最適です。

さらに、財務アプリケーションやトランザクション率の高いプロジェクトを構築している場合は、MySQLが適しています。 そのセキュリティ機能は、アプリケーションとデータの安全性を提供し、悪意のある人の手に渡ったり、サイバー攻撃で盗まれたりすることもありません。

勝者:どちらもさまざまな種類のビジネスに役立つため、ここに明確な勝者はありません。

MongoDBとMySQL:長所と短所

MongoDBとMySQLに関連するさまざまな長所と短所を見てください。

MongoDB

MongoDBの利点は次のとおりです。

  • 変化するビジネス要件や状況に対応するために、適応性と柔軟性が高くなっています。
  • スケールアップまたはスケールダウンするのは簡単
  • ドキュメント内のクエリとリターンフィールドを許可します
  • データレプリケーションをサポートしているため、データのコピーを保持し、それらを失うことはありません
  • 技術スタックに影響を与えることなく、さまざまなサイズのさまざまな種類のファイルを保存できます
  • 検索パフォーマンスを向上させるためのインデックスの作成を可能にします
  • 複数のサーバーで実行され、データの複製と負荷分散を提供するため、ハードウェア障害が発生した場合でも機能します
  • BASEモデルに従い、より高いデータ可用性を提供します
  • 使いやすい

MongoDBの欠点は次のとおりです。

  • ACIDモデルは、他のデータベースシステムと比較して強力ではありません
  • ストアドプロシージャのオプションはありません。つまり、リレーショナルデータベースとは異なり、データベースレベルでビジネスロジックを実装することはできません。
  • トランザクションは複雑または安全でない場合があります
  • やや急な学習曲線
  • ドキュメントの構造が不十分
  • より高いメモリ消費を伴い、結合または組み込みの分析が不足している

MySQL

MySQLには次の利点があります。

  • main-secondary、main-main、scale-out、groupreplicationなどの複数のレプリケーションオプションをサポートします。
  • ユーザーフレンドリーなインターフェースで簡単に使用およびインストールできます。 さらに、役立つ本、ホワイトペーパー、ブログなどのさまざまなソースを使用して、簡単に学習し、トラブルシューティングを行うことができます。
  • ストレージから操作の実行まで、大量のデータを管理できます
  • ストレージエンジンに関連するオーバーヘッドが少なくなります
  • より安全で、特権ベースの認証を使用します
  • グローバルなデータ配信やレポートなどの機能を提供し、さまざまな形状やサイズのアプリケーションに役立ちます
  • 頻繁に使用されるテーブルを検索するためのメモリストレージエンジンをサポートします

MySQLを使用することの欠点は次のとおりです。

  • ストアドプロシージャのキャッシュなし
  • システムカタログを使用したトランザクションはACIDに準拠していません
  • トリガーまたはプロシージャのMySQLテーブルは、ほとんどが事前にロックされています
  • システムがクラッシュすると、システムカタログ全体が破損する可能性があります
  • SQLに大きく依存しています
  • PythonまたはJavaの統合をサポートしていません

勝者:MySQLとMongoDBの両方にいくつかの長所と短所があるため、明確な勝者はありません。

MongoDBとMySQL:エディションと価格

MongoDBとMySQLはオープンソースで無料で使用できますが、より多くの機能と利点を提供する有料版も提供しています。

MongoDB

MongoDBは、無料と有料のさまざまなプランを提供しています。 無料版は、共有クラウドにデプロイされた小規模アプリに使用できます。 これがその3つのエディションです。

  • MongoDB Community Server:無料で、Windows、OS X、およびLinuxで実行されます。
  • MongoDB Enterprise Server:商用利用用です。
  • MongoDB Atlas: GCP、Azure、AWSで実行されるフルマネージドのオンデマンドクラウドデータベースです。

したがって、さまざまな要件がある場合は、クラウドのタイプ、セキュリティ標準、およびストレージに基づいて料金階層を選択できます。 3つの料金プランが含まれています。

  • 共有:$ 0/月
  • 専用:月額57ドルで利用可能
  • サーバーレス:100万回の読み取りあたり0.30ドルから

MySQL

無料版とは別に、MySQLには次の商用プランがあります。

  • MySQL Standard Edition:年間2,000ドルで利用可能
  • MySQL Enterprise Edition:年間5000ドルで利用可能
  • MySQL Cluster CGE:年間10,000ドルで利用可能

勝者:価格とメリットを比較すると、同点です。

MongoDBとMySQL:主な類似点と相違点

MongoDBとMySQLの類似性の重複をロゴとともに示すベン図
MongoDBとMySQLの類似点。

MongoDBとMySQLの主な類似点は次のとおりです。

類似点

MongoDBとMySQLの両方:

  • オープンソースであり、無料のデータベースです。
  • 強力なクエリ言語を使用します。
  • フレーズ検索と用語検索を使用した全文検索をサポートします。
  • フレーズ検索とテキスト検索の助けを借りてインデックス検索を提供します。
  • 何千人もの専門家による強力なコミュニティサポート
  • インデックスの最適化を提供する
  • メイン-セカンダリ構成を介してデータレプリケーションを提供します。

違い

読みやすい表で、MongoDBとMySQLの違いを見てみましょう。

パラメータMongoDB MySQL
データベースの種類これは、MongoDB Incによって開発されたオープンソースの非リレーショナル(NoSQL)データベースシステムです。 これは、MySQL ABによって開発され、現在Oracleが所有しているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)です。
データベース構造JSONのようなドキュメントとコレクションにデータを保存します。 スキーマはさまざまであり、変更は簡単です行と列のある表形式の構造でデータを格納します。
建築これは、より高い柔軟性と可用性を備えたNexusアーキテクチャに従います。 これは、最適化されたストレージパフォーマンスとマルチスレッドを備えたクライアントサーバーアーキテクチャに従います。
スキーマの柔軟性非常に柔軟なスキーマにより、ダウンタイムなしで簡単に設計を変更できます。 そのスキーマは厳格であるため、変更を加えるのは簡単ではありません。
クエリ言語これは、CRUD関数を備えた豊富で表現力豊かなMongoDBクエリ言語(MQL)を使用しています。 SQLを使用し、結合機能を使用して他のテーブルからデータをフェッチします。
パフォーマンスと速度MySQLよりも高速で、迅速な読み取りおよび書き込み要求を容易にします。 表形式でデータを保存するため、大量のデータを処理する場合はMongoDBよりも比較的低速です。
安全固定された構造がないため、不整合やデータセキュリティの問題が表面化する可能性があります。 MySQLは、より高い一貫性でデータ構造を定義しているため、より優れたセキュリティを提供します。
母国語ドライバー開発者への制限が少なく、使用されているプログラミング言語のようなネイティブのMongoDBドライバーとAPIをサポートします。 さまざまなSQL機能レイヤーがあるため、JSONと対話するためのオプションが制限されています。
スケーラビリティこれは非常にスケーラブルであり、シャーディングによる水平スケーリングを提供します。 そのスケーラビリティは制限されており、リードレプリカまたは垂直スケーリングを使用してスケーリングするオプションがあります。
トランザクションモデルMongoDBは、より高い可用性を備えたBASEモデルに従います。 これは、より一貫性のあるACIDモデルに従います。
使いやすさMongoDBの使用はシンプルで簡単です。 MySQLは、定義された、理解しやすい構造を持つすべての人にとって使いやすいです。
用語コレクション、フィールド、ドキュメント、リンク、および埋め込みドキュメントテーブル、列、行、および結合

MongoDBはMySQLを置き換えることができますか?

上記の質問に対する答えは、「たぶん!」です。

MySQLをMongoDBに置き換えることは、特定のユースケースや状況では賢明な決定ですが、他の場合には機能しません。 MongoDBの並外れた柔軟性、スケーラビリティ、および多くの便利な機能により、MongoDBはより高速に実行されます。

eBayやTwitterなどの世界的に認められた企業は、データの保存と管理の要件を満たすためにこのデータベースを使用しています。 したがって、次のような問題が発生した場合は、MySQLを置き換えることができます。

  • ビッグデータ; MySQLは、適切なスキーマがない大規模なデータの処理中に問題を示す可能性があるため
  • データベースに形作ることができない複雑なデータ
  • スケールアップしてデータパーティションを容易にしたい場合
  • ビジネス価値の低い大量のデータがある場合は、MongoDBに置き換えて、オープンソースモデルにデプロイします。

ただし、金融アプリケーションや銀行アプリケーションなどの安全なアプリケーションを構築する場合は、MySQLをMongoDBに置き換えないことを検討してください。 また、マーケティングや分析用のアプリケーションを構築したい場合は、MySQLが他のユースケースの中でも優れています。

市場にはさまざまなデータベースがあり、議論はしばしばMongoDBとMySQLに要約されます...では、どちらがあなたに適していますか? クリックしてツイート

概要

MongoDBとMySQLは、さまざまなユースケースに適したさまざまなアーキテクチャと機能を備えています。 それらには長所と短所があり、どちらがどの目的に適しているかを説明します。

したがって、ここには万能のポリシーはありません。 このMongoDBとMySQLの比較では、そのうちの1つが優れているとは言えません。 これは、この試合が引き分けだったからではなく、さまざまな異なるタスクに適用できるためです。

柔軟性とスケーラビリティはMongoDBの強力な属性であるため、要件が変化し、成長を主な目的とするアプリに適しています。 一方、MySQLの長所はセキュリティと一貫性です。 そのため、トランザクションを伴うアプリや財務ベースのアプリなど、頻繁に変更する必要のないアプリに適しています。

したがって、MongoDBとMySQLのどちらかを選択する前に、プロジェクトのニーズと優先順位を確認してから、要件により適したものを選択してください。

MongoDBとMySQLについて意見はありますか? 以下のコメントセクションでお知らせください。