MongoDB 대 MySQL: 어느 것이 더 나은 데이터베이스 관리 시스템입니까?

시장에서 사용할 수 있는 다양한 데이터베이스와 함께 사용자는 더 나은 옵션을 찾기 위해 종종 MongoDB와 MySQL에 대해 논쟁을 벌입니다.

MySQL과 같은 관계형 데이터베이스를 사용하는 조직은 변화하는 요구 사항에 따라 데이터를 관리하고 저장하는 동안 특정 어려움에 직면할 수 있습니다. 동시에, 새로운 기업은 개발 파이프라인에서 문제에 직면하지 않도록 어떤 데이터베이스를 선택해야 할지 고민하고 있습니다.

한편, 금융 앱을 구축하는 개발자는 이전 대기 MySQL을 고수해야 하는지 아니면 MongoDB로 파이의 다른 조각을 맛볼 위험을 감수해야 하는지에 대해 종종 혼란스러워합니다.

이것이 우리를 이 논쟁에 이르게 하는 것입니다. MongoDB와 MySQL을 비교하면 두 데이터베이스의 차이점, 장단점, 어떤 목적에 더 좋은지 이해하는 데 도움이 됩니다. 간단히 말해서 프로젝트에 적합한 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 됩니다.

토론에 오신 것을 환영합니다!

MongoDB 대 MySQL: 무엇입니까?

비교를 시작하기 전에 MongoDB와 MySQL이 각각 무엇인지 빠르게 살펴보겠습니다.

몽고DB란?

MongoDB는 대용량 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 강력한 오픈 소스 및 무료 비관계형 데이터베이스 시스템입니다. 12년 전인 2009년 10gen(현재 MongoDB Inc.)에서 Server Side Public License로 출시했습니다. C++, Python 및 JavaScript로 작성된 NoSQL 데이터베이스 프로그램으로 플랫폼 간 호환성이 있습니다. Windows, macOS 및 Linux를 포함한 운영 체제와 C, PHP, Java, Ruby, Node.js 등과 같은 언어를 지원합니다.

MongoDB는 데이터가 저장되는 방식 면에서 기존 데이터베이스 시스템과 다릅니다.

데이터를 행과 열에 저장하는 대신 MongoDB는 다양한 JSON과 유사한 문서 및 컬렉션의 데이터를 나타내는 문서 지향 설계를 사용합니다. 이러한 문서에는 중첩 문서 및 배열과 같은 다양한 유형의 일련의 값 또는 키 쌍이 포함됩니다. 키/값 쌍은 문서마다 다르게 구성될 수 있습니다.

MongoDB는 데이터 구조 또는 스키마를 수정할 수 있는 유연성 외에도 더 뛰어난 보안, 안정성 및 효율성을 제공합니다. 결과적으로 더 빠른 속도와 저장 요구 사항을 용이하게 합니다.

몽고DB의 특징

이제 MongoDB의 몇 가지 주요 기능을 살펴보겠습니다.

• 복제: MongoDB를 사용하면 복제(복제본 세트)를 사용하여 데이터의 여러 복사본을 만들고 다양한 서버에 배포할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 백업 및 재해 관리에 유용합니다. 서버에 장애가 발생한 경우 다른 서버에 저장된 복사본에서 언제든지 데이터를 검색할 수 있습니다.
• 인덱싱: MongoDB 문서의 필드를 기본 또는 보조로 인덱싱할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터베이스의 검색 성능이 향상되고 전체 문서가 아닌 인덱스에서 검색을 수행할 수 있으므로 자동으로 검색 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 임시 쿼리: 임시 쿼리는 쿼리 실행에 대해 다른 반환을 제공하는 임시 명령입니다. 즉, MongoDB는 범위 쿼리, 정규식(Regex) 및 필드 검색을 지원합니다. 또한 쿼리에는 사용자가 정의한 JavaScript 함수가 포함되어 있으며 특정 문서 필드를 반환할 수 있습니다. 기업의 실시간 분석에 유용한 MongoDB 쿼리 언어(MQL)를 사용하여 이러한 임시 쿼리를 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.

• 샤딩: MongoDB는 다양한 데이터 컬렉션에 대규모 데이터 세트를 배포하는 방법인 샤딩을 통해 수평으로 확장할 수 있습니다. 여기에서 사용자는 샤드 키(단일 또는 여러 복제본이 있는 마스터 키)를 선택하여 컬렉션의 데이터 분포를 결정하고 데이터를 샤드에서 서로 다른 범위로 분할할 수 있습니다. 각 샤드는 개별 데이터베이스로 기능하며, 다른 샤드를 사용하여 하나의 단일 데이터베이스를 구성하면 로드 밸런싱에 기여하고 복잡한 쿼리를 실행합니다.

• 로드 밸런싱: MongoDB는 제어 동시성을 촉진하여 다양한 서버에 대한 여러 클라이언트 요청을 동시에 처리합니다. 이는 각 서버의 부하를 줄이고 데이터 가동 시간과 일관성을 보장하며 확장 가능한 응용 프로그램을 허용하는 데 도움이 됩니다.
• 파일 스토리지: MongoDB를 GridFS라고 하는 파일 시스템으로 사용할 수 있습니다. 이 시스템은 여러 컴퓨터에서 파일을 저장할 수 있도록 데이터 복제 및 로드 밸런싱 기능을 제공합니다. GridFS 또는 그리드 파일 시스템에는 MongoDB 드라이버가 포함되어 있으며 Nginx 및 lighttpd 플러그인 또는 mongofiles 유틸리티를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 또한 MongoDB는 개발자가 파일과 콘텐츠를 조작할 수 있도록 합니다.
• 집계: 데이터 집계를 통해 사용자는 - GROUP BY SQL 절에 대해 얻은 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있습니다. MongoDB는 세 가지 집계 방법을 제공합니다.

1. 1. 집계 파이프라인: 대부분의 작업에서 다른 것보다 더 나은 집계 성능을 제공합니다.
   2. 단일 목적 집계: 하나의 컬렉션에서 문서를 집계하는 데 사용됩니다.
   3. Map-reduce 기능: 일괄 데이터 처리를 통해 집계된 결과를 가져오는 데 사용됩니다. map 함수는 키-값을 기준으로 데이터를 그룹화하고, reduce 함수는 데이터에 대한 작업을 수행합니다.

• Capped 컬렉션: MongoDB는 데이터 삽입 순서를 처리하는 컬렉션 유형인 capped 컬렉션을 지원합니다.

몽고DB의 활용

MongoDB는 전 세계 수천 개의 조직에서 데이터 저장 또는 애플리케이션의 데이터베이스 서비스로 사용됩니다. 다음에서 유용합니다.

• 콘텐츠를 입력, 저장 및 편집하는 WordPress와 같은 콘텐츠 관리 시스템
• 웹 및 모바일 애플리케이션용 데이터 스토리지
• 소셜 네트워킹 웹사이트
• 지리 공간 또는 위치 기반 데이터 유지 관리
• 전자상거래 제품 카탈로그 및 자산 관리
• 클라우드 기반 시스템
• 메인프레임에서 워크로드 이동
• 고속 실시간 분석
• 확장 가능한 고성능 비디오 게임
• 결제 아키텍처 현대화 및 레거시 현대화
• 진화하는 데이터 스토리지 요구 사항, 더 빠른 로깅 및 캐싱에 대한 요구, 변화하는 설계가 있는 시스템
• 웹 개발을 위한 MEAN 기술 스택. 여기서 M은 MongoDB를 나타내고 나머지 기술은 각각 ExpressJS, AngularJS 및 NodeJS입니다.

Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC 등과 같은 회사는 모두 MongoDB를 사용하고 있습니다. 다음은 널리 알려진 MongoDB 사용 사례입니다.

• Aadhar: Aadhar는 인도의 고유 식별 프로젝트이자 세계에서 가장 큰 생체 인식 데이터베이스입니다. MongoDB는 12억 명 이상의 생체 인식 및 인구 통계 데이터를 저장하는 데 사용하는 데이터베이스 중 하나입니다.
• eBay: B2C 및 C2C 기능을 하는 미국 전자 상거래 회사 eBay는 검색 제안, 클라우드 관리 및 메타데이터 저장과 같은 다양한 프로젝트에서 MongoDB를 사용합니다.
• Shutterfly: Shutterfly는 MongoDB를 사용하여 초당 10,000번의 작업을 처리할 수 있는 60억 개 이상의 이미지를 저장 및 관리하는 인기 있는 사진 공유 플랫폼입니다.

MySQL이란 무엇입니까?

MySQL은 무료 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 데이터 유형이 관련된 행과 열이 있는 표 형식으로 데이터를 구성하고 저장합니다. GNU General Public License가 있으며 GitHub에서 저장소를 찾을 수 있습니다.

이 데이터베이스는 1995년에 설립자가 스웨덴인 David Axmark, 핀란드인인 스웨덴인 Michael Widenius 및 Allan Larsson인 스웨덴 회사인 MySQL AB에 의해 처음 만들어졌습니다. 그러나 Sun Microsystems는 MySQL AB를 인수했고 Oracle은 2010년 Sun Microsystems를 인수했습니다.

MySQL의 명명법도 흥미롭습니다. 두 가지 용어를 결합한 것입니다.

• 내: Michael Widenius의 딸 이름입니다.
• SQL: Structural Query Language의 약자입니다.

SQL은 생성, 추출, 삭제 및 수정을 포함하여 데이터에 대한 기능을 수행하여 RDBMS에서 데이터를 관리할 수 있는 도메인별 프로그래밍 언어입니다.

MySQL은 Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD 및 Solaris와 같은 많은 운영 체제와 함께 작동하여 장치의 스토리지 시스템에서 RDBMS를 구현하고, 네트워크 액세스를 허용하고, 사용자를 관리하고, 데이터베이스 무결성 테스트를 용이하게 하고, 백업을 생성합니다. C++ 및 C로 작성되었으며 어휘 분석기를 사용하는 반면 SQL 파서는 yacc를 사용합니다.

이 데이터베이스는 특히 사용하기 쉬운 인터페이스로 평균 사용에 대해 긍정적인 피드백을 받았습니다. 성능 면에서 빠르고 안정적이며 다중 스레딩 및 다중 사용자 데이터베이스 서버가 특징입니다.

MySQL은 오픈 소스 Community Server와 독점 Enterprise Server의 두 가지 버전으로 제공됩니다. 후자는 코드베이스를 변경하지 않고 설치할 수 있는 많은 서버 플러그인을 제공합니다.

MySQL의 기능

이 인기 있는 RDBMS의 기능에 대해 더 이야기해 보겠습니다.

• 복제 및 클러스터링: MySQL은 다양한 동기화 유형을 통해 애플리케이션 확장성과 성능을 개선하는 데 도움이 되는 복제 및 클러스터링을 허용합니다. SQL 서버에서 다른 복제 SQL 서버로 데이터를 복사할 수도 있습니다. 또한 데이터 손실을 방지하기 위해 여러 데이터베이스의 데이터를 백업할 수 있습니다.
• 비밀번호 지원: MySQL은 누군가 데이터베이스에 액세스하려고 할 때 호스트 확인을 위한 비밀번호 암호화 시스템을 용이하게 합니다. 데이터베이스 보안을 추가하고 승인된 개인만 액세스할 수 있도록 합니다. 또한 최신 릴리스인 MySQL 8.0도 이중 암호를 지원하므로 개발자가 다운타임 없이 암호 자격 증명을 쉽게 수정할 수 있습니다.

• 성능 스키마: 애플리케이션 성능, 리소스 활용 및 서버 이벤트를 모니터링합니다. 이를 통해 리소스를 적절하게 할당하고, 속도 저하를 감지할 때 앱 성능을 향상하고, 의심스러운 서버 이벤트가 발생할 경우 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
• 온라인 스키마: MySQL은 데이터 스토리지 요구 사항을 충족하고 더 많은 유연성을 제공하는 여러 온라인 스키마를 지원합니다.
• 탄력성: MySQL 지원 애플리케이션은 장애에 탄력적이며 이러한 상황에서 쉽게 대처할 수 있습니다. 결과적으로 웹 또는 모바일과 같은 모든 유형의 애플리케이션에 대해 높은 데이터 가용성을 제공합니다.
• 트랜잭션 지원: 다중 수준 및 분산 트랜잭션, 무제한 행 수준 차단 및 ACID 호환 트랜잭션에 대한 지원을 받습니다. 트랜잭션 처리 컨텍스트에는 ACID 원칙이라는 네 가지 원칙이 있습니다. 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리(Isolation) 및 내구성(Durability)을 나타냅니다. 또한 다중 버전 동시성 제어 및 외래 키 구현과 같은 제약 조건으로 데이터베이스 스냅샷 및 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

• GUI 지원: MySQL에는 시간을 절약하기 위해 명령줄 도구를 생성, 설계 및 관리하는 프로세스를 용이하게 하기 위해 사용할 수 있는 GUI 도구가 많이 있습니다. 데이터베이스 설계자, 관리자 및 개발자는 이러한 도구를 활용하여 작업을 간소화할 수 있습니다.
• 제한 사항: 수평 확장은 쉽지 않습니다. 수백만 개의 읽기 또는 쓰기 프로세스가 데이터베이스 성능에 영향을 미치고 관계형 데이터베이스가 공유하는 기타 제한 사항을 포함합니다.

MySQL의 사용

MySQL은 20년 넘게 사용되어 왔으며 전 세계 조직에 많은 데이터를 저장할 수 있는 편리함을 제공했습니다. 다음은 MySQL의 몇 가지 용도와 사용하는 사람입니다.

• 콘텐츠 관리 시스템 및 블로그
• 상품이 많은 전자상거래 애플리케이션
• 로깅 애플리케이션
• 데이터 웨어하우징
• 고급 데이터 보안이 필요한 애플리케이션의 경우 Facebook 및 Instagram과 같은 소셜 미디어 사이트
• MySQL은 InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole 및 Federated와 같은 스토리지 엔진에서 사용됩니다.
• LAMP 스택은 MySQL을 구성 요소 중 하나로 사용하는 웹 개발을 위한 기술 스택입니다. Linux, Apache, MySQL 및 PHP/Python/Perl을 나타냅니다.
• Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud 등 다양한 클라우드 플랫폼에 설치됩니다.

실제로 Oracle Cloud는 사용자가 MySQL Server를 설치하고 클라우드에 배포할 수 있도록 MySQL as a Service를 제공합니다. 이렇게 하면 로컬 서버에 설치할 필요가 없습니다.

MySQL을 사용하는 주목할만한 조직은 Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla 등입니다. 다음은 저명한 MySQL 사용 사례 중 일부입니다.

• Wikipedia: Wikipedia는 전 세계에 지식을 전파하는 무료 백과사전입니다. MySQL을 사용하며 증가하는 사용자 기반을 충족시키기 위해 높은 확장성이 필요합니다. 데이터베이스는 콘텐츠를 업데이트하고, 더 많은 콘텐츠와 방문자를 수용하고, 수천 개의 항목과 편집을 가능하게 하는 데 도움이 됩니다.
• Twitter: Twitter는 트윗 저장을 위한 임시 샤딩에서 T-bird를 사용하는 보다 분산된 방법으로 이동했습니다. 그리고 T-bird는 MySQL을 사용하는 Gizzard로 구축되었습니다.

임시 샤딩은 비용이 많이 들고 트윗을 채우기 위해 더 많은 기계가 필요했습니다. 그들은 또한 로드 밸런싱 문제에 직면했고 DBA에게는 논리적으로 복잡했습니다. T-bird를 지원하는 MySQL은 이러한 문제를 해결합니다.

컨텍스트를 제공하는 것은 MongoDB와 MySQL에 관한 것이었습니다. 이제 마지막으로 MongoDB와 MySQL을 비교하여 다음 소프트웨어 애플리케이션에 더 적합한 것이 무엇인지 결정하는 데 도움을 드리겠습니다.

MongoDB 대 MySQL DBMS 비교

다음은 MongoDB와 MySQL을 비교할 몇 가지 매개변수입니다.

건축물

아키텍처는 모든 시스템의 기초를 형성하고 모든 기능을 도입할 수 있는 프레임워크를 설정합니다. 따라서 MongoDB와 MySQL의 아키텍처를 비교하고 밀접하게 이해하여 애플리케이션에 더 나은 선택이 무엇인지 결정하는 것이 중요합니다.

몽고DB

관계형 데이터베이스의 기능을 결합한 Nexus Architecture를 설계 철학으로 삼고 있습니다. 높은 확장성, 글로벌 가용성 및 유연한 스키마를 제공하여 최신 애플리케이션의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 따라서 디자인을 변경하는 것은 다소 쉽습니다.

또한 MongoDB에는 AWS, Azure 및 Kubernetes와 같은 주요 개발 환경, JavaScript, Python 등과 같은 프로그래밍 언어 및 Django와 같은 프레임워크를 위한 공식 드라이버가 포함되어 있습니다.

MySQL

반면에 MySQL에는 고성능 및 멀티스레딩을 제공하도록 최적화된 스토리지가 있는 클라이언트-서버 아키텍처가 포함되어 있습니다. 문서에는 SQL 측정을 미세 조정하는 대신 구성을 처리하는 몇 가지 성능 최적화 기술도 나와 있습니다.

승자 : 동점입니다.

데이터 저장 형식

몽고DB

MongoDB의 데이터 저장 형식은 다음과 같습니다.

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

형식이 JSON과 유사하고 데이터를 쉽게 변경할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 번거로움 없이 더 많은 데이터를 추가하고, 일부 정보를 제거하고, 데이터를 수정할 수 있습니다. 위의 예는 데이터베이스에 대해 고정된 스키마가 없음을 보여주어 더 많은 유연성을 제공합니다.

MySQL

반면에 MySQL의 데이터 저장 형식은 다음과 같습니다.

위의 표는 MySQL이 행과 열의 형태로 데이터를 구성하는 방법을 보여줍니다. MongoDB에 비해 변경이 어려운 적절하고 견고한 구조를 가지고 있습니다. 행이나 열을 흩뿌릴 수 없기 때문입니다. 모든 행에 대해 열이 있고 그 반대의 경우도 마찬가지 방식으로 디자인을 만들어야 합니다. 그렇지 않으면 스키마를 위반합니다. 그러나 MongoDB에서는 데이터를 쉽게 수정할 수 있습니다.

MongoDB와 MySQL의 용어에는 약간의 차이가 있습니다.

승자 : MongoDB의 데이터 저장 형식이 수정하기 더 쉽습니다.

스키마 유연성

선택한 데이터베이스는 다양한 요구 사항에 따라 데이터베이스의 디자인이나 스키마를 수정할 수 있는 유연성을 제공해야 합니다. 그렇지 않으면 요구 사항이 약간만 변경되어도 정말 짜증이 납니다.

따라서 스키마가 얼마나 유연한지에 따라 MongoDB와 MySQL을 비교해보자.

몽고DB

MySQL은 사용자가 특히 빅 데이터 애플리케이션에 대해 요구 사항에 따라 설계를 변경할 수 있도록 하는 유연한 스키마를 제공합니다. 다양한 유형의 데이터를 쉽게 결합 및 저장하고 가동 중지 시간 없이 스키마를 동적으로 수정할 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스 시스템이기 때문에 서로 관계가 없어도 여러 문서를 컬렉션에 저장할 수 있습니다. 선택적 스키마가 있는 JSON과 유사한 문서를 사용합니다.

그러나 트랜잭션과 조인이 부족합니다. 따라서 앱이 데이터에 액세스하는 방식에 따라 스키마 최적화를 자주 수행해야 합니다.

MySQL

MySQL에서는 행 및 열과 함께 데이터를 저장하기 전에 열과 테이블을 명확하게 정의해야 합니다. 여기에서 모든 필드는 행과 열로 구성됩니다. 즉, 데이터 스토리지는 MongoDB와 같은 유연성을 제공하지 않습니다. 또한 배포 및 개발 프로세스가 느려집니다.

그러나 애플리케이션에 대한 고정 스키마가 있는 경우 MySQL이 가장 좋습니다. 디자인 시간을 반복적으로 변경하거나 시간을 낭비하지 않고 더 나은 데이터 일관성을 제공합니다. 그러나 요구 사항이 변경되면 MongoDB가 더 나은 옵션이 될 수 있습니다.

승자 : 분명히 MongoDB는 더 많은 스키마 유연성을 제공합니다.

사용된 쿼리 언어

어떤 데이터베이스가 어떤 쿼리 언어를 사용하는지 아는 것이 중요합니다. 설치 후 혼란스러워하는 대신 어느 것이 더 편리할 수 있는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

몽고DB

MongoDB는 SQL 대신 MongoDB 쿼리 언어(MQL)를 사용합니다. 표현력이 풍부하고 풍부하며 데이터를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 수 있는 CRUD 기능을 지원합니다. 또한 데이터 집계, 지리 공간 쿼리 및 텍스트 검색을 용이하게 합니다.

데이터를 요청하려면 예상 결과와 속성이 일치하는 문서를 정의해야 합니다. 이는 db.collection.find() 와 같이 데이터베이스에서 데이터를 가져오기 위해 쿼리 작업을 수행해야 함을 의미합니다. MongoDB는 일반적으로 JSON을 사용하여 연결된 연산자를 사용하여 쿼리를 실행합니다. 또한 OR 및 부울 AND 쿼리를 지원합니다.

그러나 MongoDB는 조인 작업을 사용하지 않으며 다른 동등한 연산자가 있습니다.

MySQL

반면에 MySQL은 다른 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 SQL을 사용합니다. 조인 기능을 지원하여 다른 테이블에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이것이 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스를 "관계형"으로 만드는 것입니다. 이 작업을 통해 쿼리에서 여러 테이블의 데이터를 연결할 수 있습니다.

즉, SQL에는 다음이 있습니다.

• 테이블 생성, 삭제 및 변경을 위한 DDL(데이터 정의 언어)
• 커밋 및 롤백과 같은 작업이 포함된 DTL(데이터 트랜잭션 언어)
• 행 삽입, 삭제 및 업데이트와 같은 옵션이 있는 DML(데이터 조작 언어)
• 취소 및 부여 명령이 있는 DCL(데이터 제어 언어)

승자 : 동점입니다.

성능 및 속도

성능과 속도는 데이터베이스를 선택할 때 결코 무시할 수 없는 것입니다. 어떤 데이터베이스와 어떤 목적을 위해 무엇을 기대해야 하는지 알아야 합니다. 그리고 개발자와 관리자와 같이 바쁜 전문가에게는 매초가 필수적입니다.

따라서 생산성을 지원하기 위해 더 나은 성능을 제공할 수 있는 데이터베이스를 선택해야 합니다. 그 반대는 아닙니다. 따라서 속도와 성능을 비교해 보겠습니다.

MongoDB와 MySQL은 데이터 저장 방식이 다르기 때문에 성능을 평가하기가 약간 어렵습니다. 두 개의 SQL 데이터베이스를 일부 표준 벤치마크와 비교할 수 있지만 비관계형 데이터베이스에서는 동일한 작업을 수행하기 어렵습니다.

그러나 우리는 일반적인 작업과 더 많은 양의 데이터에서 수행하는 방식을 기반으로 MongoDB와 MySQL을 비교할 것입니다.

몽고DB

MongoDB는 대량의 비정형 데이터를 저장하고 문서 기반 저장 방식을 따르기 때문에 MySQL보다 상대적으로 빠릅니다. 이는 MongoDB가 엔터티에 대한 단일 문서에 데이터를 저장하고 더 빠른 데이터 읽기 또는 쓰기를 지원한다는 것을 의미합니다. 복제와 같은 기능이 이에 대한 큰 이유가 될 수 있습니다. 또한 Jason과 같은 객체 스토리지로 인해 객체와 함께 작동할 때 성능이 더 좋습니다.

또한 MongoDB는 공급업체 종속을 포함하지 않으므로 한 서비스에 만족하지 못하는 경우 대안을 사용하여 자유롭게 성능을 개선할 수 있습니다.

MySQL

MySQL은 엄청난 양의 데이터를 처리하는 동안 성능이 저하될 수 있습니다. 정규화된 방식으로 테이블을 저장하기 때문입니다. 그리고 데이터를 변경하거나 추출하려면 데이터를 쓰고 읽기 위해 많은 테이블을 거쳐야 하므로 서버 부하가 증가하고 성능에 영향을 미칩니다. 그러나 트랜잭션 작업을 위해 MySQL을 사용할 수 있습니다.

데이터베이스에 데이터를 추가하려면 명확한 데이터 구조가 필요합니다. 따라서 비정형 데이터를 저장하려는 경우에는 적합하지 않습니다. 때로는 복잡한 데이터에 관해서는 적절한 스키마를 설계하는 것이 어려워집니다.

승자 : MongoDB가 더 빠르고 성능이 좋습니다.

보안

전 세계적으로 증가하는 사이버 공격 사고를 고려할 때 보안은 항상 두 시스템을 비교할 때 주요 기준 중 하나입니다. 따라서 MongoDB와 MySQL을 비교하여 어느 것이 애플리케이션에 더 안전한지 결정하는 것이 중요합니다.

몽고DB

MongoDB는 사용자 및 장치에 대한 유연한 권한으로 역할 기반 액세스 제어를 활용합니다. 모든 사용자에게는 데이터에 액세스하고 작업을 수행할 수 있는 특정 권한이 부여되는 역할이 부여됩니다. 예를 들어, 상급 직원과 같은 사용자는 더 높은 승인 수준을 가지므로 권한이 더 중요합니다.

이것은 권한이 없는 사용자나 공격이 데이터베이스에 액세스하여 악용할 수 없도록 데이터베이스에 보안을 제공하는 한 가지 방법입니다. 또한 MongoDB는 TLS(Transport Layer Security) 암호화와 보안을 강화하기 위해 SSL(Secure Sockets Layer)이라는 보안 프로토콜도 지원합니다. 또한 마스터 키로 암호화된 문서를 데이터 컬렉션에 기록하여 저장 데이터 암호화를 달성할 수 있습니다.

MySQL

반면 MySQL에는 권한 기반 액세스 제어가 있습니다. 또한 권한 부여, 인증 및 감사를 포함하여 유사한 인증 모델로 MongoDB와 같은 암호화 기능을 지원합니다. 사용자에게 역할과 권한을 부여하여 데이터 세트 및 작업에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 또한 보안을 강화하기 위해 TLS 및 SSL을 신청할 수도 있습니다.

최근 업데이트에서 MySQL은 데이터 액세스에 대한 보안을 강화하기 위해 이중 암호 지원도 포함했습니다.

보안에 관해서는 둘 다 서로에게 일대일 경쟁을 하는 것처럼 보이지만 MySQL이 더 안전한 것으로 간주됩니다. 그 이유는 더 나은 데이터 일관성과 안정성을 제공하는 엄격한 아키텍처와 스키마에 있습니다.

승자 : MySQL이 더 안전합니다(단단한 것도 나쁘지 않습니다).

확장성

사용자 기반과 트래픽이 증가하면서 애플리케이션이 성장함에 따라 변화하는 요구 사항을 충족하도록 원활하게 확장할 수 있어야 합니다. 또한 애플리케이션이 확장되지 않으면 고객은 빈번한 충돌, 지연 및 다운타임으로 인해 좋지 않은 경험을 할 수 있습니다. 그리고 아무도 그러한 시스템을 사용하는 것을 좋아하지 않으며, 지금은 아니더라도 더 빨리 다른 대안으로 이동할 수 있습니다.

따라서 애플리케이션 확장성을 관리하는 것이 중요하며 선택한 데이터베이스가 확장성에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 제공하는 확장성을 기준으로 MongoDB와 MySQL을 비교하겠습니다.

몽고DB

MongoDB는 확장성이 뛰어나며 성장하는 웹사이트, CMS 시스템 및 전자상거래 상점에서 사용되는 가장 큰 이유 중 하나입니다. 샤딩이라는 프로세스를 사용하여 수평으로 확장할 수 있습니다. 샤드는 데이터베이스의 일부이고 샤딩은 여러 컬렉션과 시스템에 걸쳐 데이터를 배포하는 기술입니다. 이를 통해 처리량이 더 높은 작업과 대용량 데이터 세트가 있는 시스템을 배포할 수 있습니다.

더 높은 확장성을 통해 요구 사항에 따라 데이터베이스에 점점 더 많은 서버를 추가하여 여러 서버 클러스터를 쉽게 만들 수 있습니다. 이를 통해 쓰기 및 읽기 성능이 더 높은 샤딩된 클러스터에 데이터 세트의 복제본을 저장하여 다양한 규모의 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 또한 데이터를 백업하고 사이버 공격이나 재해 발생 시 데이터를 잃지 않도록 할 수 있습니다.

말할 것도 없이 부하와 데이터 세트를 다른 서버로 나누면 고가의 고급 하드웨어가 필요한 모든 데이터가 있는 단일 서버에 비해 더 낮은 비용으로 실행할 수 있습니다. MongoDB에서 샤딩의 또 다른 이점은 디스크 공간을 최대화하고 동적 로드 밸런싱을 제공한다는 것입니다.

또한 MongoDB는 쿼리의 투명한 라우팅 및 데이터 볼륨 자동 배포와 함께 범위 기반 샤딩 또는 데이터 파티셔닝을 지원합니다.

MySQL

MySQL에서는 확장성이 제한됩니다. 읽기 전용 복제본 생성 또는 수직 확장이라는 두 가지 애플리케이션 확장 옵션을 제공합니다. 클러스터링을 통해 데이터 복제 및 수직적 확장이 가능하여 다양한 동기화 유형을 통해 애플리케이션 확장성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

여기서 주목할만한 차이점은 MySQL은 수직 확장을 제공하는 반면 MongoDB는 더 많은 유연성을 갖춘 수평 확장을 제공한다는 것입니다. 이제 수직 확장은 시스템이 상한선이 있는 단일 서버에서 CPU 또는 RAM 사양을 증가시켜 부하를 증가시킬 수 있음을 의미합니다.

복제를 수행하려는 경우 읽기 복제를 사용하면 쉽습니다. 이를 통해 데이터베이스의 읽기 전용 복사본을 만들어 다른 서버에 추가할 수 있지만 제한 사항이 있습니다. 하나는 추가할 수 있는 총 복제본 수입니다. 이러한 제한으로 인해 데이터베이스에 대해 정기적으로 읽고 쓰는(또는 쓰기 작업이 많은) 앱과 관련된 문제에 직면할 수 있습니다.

다중 기본 복제가 MySQL에 도입되었지만 그 구현은 MongoDB에서 얻을 수 있는 기능에 비해 여전히 제한적입니다. 더 많은 쓰기 규모를 추가할 수 있지만 별도의 앱에만 해당됩니다. 그들 각자는 다양한 주전원에 쓸 수 있고 저울을 얻을 수 있습니다.

게다가 MySQL은 샤딩을 위한 표준 구현을 포함하지 않습니다. MySQL Fabric(샤딩 프레임워크)과 자동 샤딩의 두 가지 샤딩 방법을 제공하지만 많은 장애물과 제한으로 인해 사람들이 거의 배포하지 않습니다. 이것이 Facebook과 같은 회사가 자체 샤딩 프레임워크를 사용하는 이유입니다.

확장성을 위해 샤딩을 활용하는 경우 잘못된 키가 시스템 유연성을 유발할 수 있으므로 올바른 샤딩 키를 선택해야 합니다. 예를 들어, 샤딩 키를 변경하면 애플리케이션, 노드 트랜잭션 및 위치에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 샤드 변경이 불완전한 경우 데이터 일관성과 같은 문제가 나타날 수 있습니다.

따라서 MySQL을 사용할 때 데이터 파티션, 샤딩 키, 노드 및 데이터베이스 간의 매핑 및 스키마 변경에 대해 신중하게 올바른 결정을 내려야 합니다.

승자 : MongoDB는 더 높은 확장성을 제공하는 반면 MySQL에는 많은 제한이 있으며 앞에서 설명한 대로 특정 프로세스가 올바르게 수행되지 않으면 불일치와 문제가 발생할 수 있습니다.

트랜잭션 모델: ACID 대 BASE

데이터베이스를 선택할 때 중요한 단계 중 하나는 트랜잭션 모델을 찾는 것입니다. 트랜잭션 모델은 데이터베이스가 데이터를 저장, 조작 및 구성하는 방법을 결정하는 규칙으로 구성됩니다.

두 가지 트랜잭션 모델이 널리 사용됩니다.

• ACID(Atomic, Consistent, Isolated, Durable)
• BASE(기본 가용성, 소프트 상태 및 최종 일관성)

CAP(Consistency, Availability, and Partition) 정리에 따르면 파티션 허용 분산 시스템이나 일시적인 통신 중단에도 계속 작동하는 시스템에서는 가용성과 일관성을 모두 가질 수 없습니다.

ACID 및 BASE 모델이 있는 데이터베이스의 차이점은 이러한 제한을 처리하는 방법입니다. ACID 데이터베이스는 보다 일관된 시스템을 제공하는 반면 BASE 데이터베이스는 더 높은 가용성을 제공합니다.

이제 MongoDB와 MySQL이 어떤 모델을 따르는지 알아봅시다.

몽고DB

MongoDB는 BASE 모델을 따르며 트랜잭션이 항상 사용 가능하도록 합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

• 기본적으로 사용 가능: BASE 모델을 사용하는 데이터베이스는 즉각적인 일관성을 적용하는 대신 데이터베이스 클러스터에 있는 여러 노드 간에 데이터를 복제 및 분산하여 데이터 가용성을 보장합니다.
• 소프트 상태: BASE 모델의 데이터 값은 즉각적인 일관성이 없기 때문에 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 또한 이 모델은 일관성을 강화하는 데이터베이스 개념과 분리될 수 있으며 이 책임을 개발자에게 위임합니다.
• 결국 일관성: BASE는 즉각적인 일관성을 적용하지 않지만 가능합니다. 그리고 그렇게 하면 여전히 데이터 읽기를 수행할 수 있습니다.

MongoDB 이외의 데이터베이스에서 채택한 BASE 모델에는 Redis와 Cassandra가 포함됩니다. 이 모델은 애플리케이션에서 감정 분석이 필요한 경우 탁월한 선택입니다.

고객 서비스 및 마케팅 회사는 이를 활용하여 소셜 네트워크 조사를 수행할 수 있습니다. 데이터베이스는 소셜 네트워킹 피드의 대용량 데이터도 수용할 수 있습니다.

MySQL

MySQL은 모든 트랜잭션의 일관성을 보장하기 위해 ACID 모델을 따릅니다. 데이터 웨어하우징과 같은 온라인 분석 처리 또는 금융 기관과 같은 온라인 거래 처리를 처리하는 비즈니스에 적합합니다. 이러한 조직에는 모든 규모의 소규모 동시 트랜잭션을 관리할 수 있는 데이터베이스가 필요합니다. ACID가 작동하는 방식은 다음과 같습니다.

• Atomic: ACID 모델의 모든 트랜잭션은 적절하게 수행되거나 완전히 중지되고 데이터베이스는 트랜잭션의 초기 상태로 되돌아갑니다. 이는 데이터베이스 전체에서 데이터가 유효한지 확인하기 위해 수행됩니다.
• 일관성: 트랜잭션이 일관성이 있으며 데이터베이스의 구조적 무결성을 해치지 않습니다.
• 격리됨: 이 속성은 트랜잭션이 데이터베이스에서 무결성을 손상시키는 과정에서 다른 트랜잭션을 방해할 수 없도록 합니다.
• 내구성: 완료된 트랜잭션과 관련된 데이터는 정전 또는 네트워크 중단 중에도 유지될 수 있습니다. 트랜잭션이 실패하더라도 데이터는 영향을 받지 않습니다.

더 높은 보안 및 거래 보장을 제공하기 때문에 금융 기관은 ACID 데이터베이스를 독점적으로 활용합니다. 원자적 특성은 또한 안전한 송금을 용이하게 합니다. 중단된 트랜잭션을 즉시 종료하여 오류를 방지합니다.

MySQL 이외의 산성 호환 관계형 데이터베이스는 PostgreSQL, SQLite, Oracle 등이 있습니다. 또한 일부 비관계형 데이터베이스(예: Apache CouchDB 및 IBM Db2)도 어느 정도 ACID를 준수합니다.

문제는 어떤 트랜잭션 모델이 더 나은가 하는 것이고 둘 다 다른 사용 사례와 프로젝트 측면에 유용하기 때문에 대답은 불분명합니다. ACID 데이터베이스는 구조화된 특성으로 인해 더 많은 일관성, 안정성 및 예측 가능성이 필요한 프로젝트에 적합합니다.

반면에 BASE 데이터베이스는 더 높은 유연성과 함께 더 높고 더 쉬운 확장이 필요한 프로젝트에 더 적합합니다.

승자 : 동점입니다.

사용의 용이성

데이터베이스를 선택할 때 데이터베이스가 얼마나 사용하기 쉬운지 염두에 두어야 합니다. 팀에 무리한 시간을 주어서는 안 됩니다. 그렇지 않으면 생산성이 떨어지고 직원을 교육하는 데 리소스와 시간을 소비해야 합니다.

따라서 MongoDB와 MySQL 중 어떤 데이터베이스가 사용하기 더 쉬운지 알아보겠습니다.

몽고DB

MongoDB의 데이터 저장 프로세스는 매우 간단하며 프로그래밍 기술이 있는 사람이라면 누구나 이해할 수 있습니다. 더 많은 유연성을 제공하기 위해 컬렉션에 구조화되지 않은 형식으로 데이터를 저장합니다. 데이터베이스 전문가이거나 아닐 수도 있는 개발자가 응용 프로그램 개발을 지원하는 데 사용할 수 있습니다.

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

몽고DB

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.

데이터 복제

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.

몽고DB

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.

인덱스 최적화

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.

몽고DB

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

몽고DB

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.

몽고DB

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.

몽고DB

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.

인기의 이유는 개발자가 현재 증가하는 사용자 요구를 충족시키는 데 필요한 응용 프로그램의 유연성과 확장성 때문입니다. 또한 사용자가 데이터를 조작하고, 쉽게 쿼리하고, 유용한 통찰력을 찾을 수 있습니다.

또한 MongoDB에는 177,000개 이상의 리포지토리와 GitHub에 923,000개 이상의 커밋이 있습니다.

MySQL

MySQL은 세계에서 가장 인기 있는 데이터베이스 중 하나입니다. 사람들은 그것을 독립형 시스템으로 사용하거나 MongoDB, PostgreSQL 등과 같은 다른 시스템과 결합합니다.

Statista 보고서에 따르면 2021년 6월 현재 MySQL은 Oracle에 이어 전 세계적으로 두 번째로 인기 있는 DBMS입니다. 그 이유는 매우 많을 수 있습니다. 무료이며 오픈 소스이며 훌륭한 기능을 제공합니다. 확장성, 가용성 및 보안을 제공하여 현대 프로젝트에 적합합니다. 또한 방대한 온라인 커뮤니티와 사용 용이성은 많은 사용자를 끌어들입니다.

또 다른 보고서에 따르면 MySQL의 시장 점유율은 약 46.83%이며 활성 고객은 144,000명 이상입니다.

또한 MySQL에는 GitHub에 222,000개 이상의 리포지토리와 700만 개 이상의 커밋이 있습니다.

승자 : MySQL은 의심할 여지 없이 둘 사이에서 더 인기가 있습니다.

MongoDB 대 MySQL: 언제 사용해야 할까요?

MongoDB와 MySQL은 모두 장단점, 강점과 약점이 있습니다. 따라서 다양한 경우에 유용합니다.

몽고DB

이 데이터베이스는 더 빠르고 자동으로 빠른 데이터 복구와 함께 더 높은 데이터 가용성을 원하는 경우에 유용합니다. 뛰어난 확장성을 제공하므로 요구 사항이 증가하는 애플리케이션이나 사이트를 개발하는 경우 MongoDB를 고려할 수 있습니다.

데이터베이스가 없는 소규모 회사의 경우 관리자는 MongoDB를 최대한 활용할 수 있습니다. 그러나 성장을 목표로 한다면 이것이 영구적인 해결책이 되어서는 안 됩니다. 또한 스키마 마이그레이션과 관련된 비용을 줄이려면 MongoDB가 실행 가능한 옵션이 될 수 있습니다.

또한 실행하는 대부분의 서비스가 클라우드에 있는 경우 MongoDB가 적합할 수 있습니다. 원하는 수평적 확장 및 비즈니스 민첩성을 충족하는 샤딩과 같은 확장성 기능을 갖춘 기본 아키텍처가 있습니다.

MySQL

MySQL은 즉시 확장할 필요가 없는 초기 단계 스타트업에 더 나은 선택입니다. 또한 앞으로 많은 확장이 필요하지 않은 프로젝트에서 작업하는 경우 MySQL을 고려할 수 있습니다. 또한 쉬운 설정 및 유지 관리를 제공합니다.

이 외에도 시간에 따라 변경할 필요가 없는 구조화된 데이터로 고정 스키마를 유지하려는 경우 MySQL을 고려할 수 있습니다. 또한 제한된 예산으로 여전히 고성능이 필요한 경우 MySQL이 적합합니다.

또한 금융 애플리케이션이나 트랜잭션 비율이 더 높은 프로젝트를 구축하는 경우 MySQL이 좋은 옵션입니다. 보안 기능은 또한 잘못된 손에 들어가거나 사이버 공격으로 도난당하지 않도록 애플리케이션과 데이터를 안전하게 보호합니다.

승자 : 둘 다 서로 다른 유형의 비즈니스에 유용하기 때문에 여기에 명확한 승자는 없습니다.

MongoDB 대 MySQL: 장점과 단점

MongoDB 및 MySQL과 관련된 다양한 장점과 단점을 살펴보십시오.

몽고DB

MongoDB의 장점은 다음과 같습니다.

• 변화하는 비즈니스 요구 사항과 상황에 맞게 적응력과 유연성이 뛰어납니다.
• 손쉽게 확장 또는 축소
• 문서 내에서 쿼리 및 반환 필드 허용
• 데이터 복제를 지원하므로 데이터 사본을 손실 없이 보존할 수 있습니다.
• 기술 스택에 영향을 주지 않고 다양한 크기의 다양한 유형의 파일을 저장할 수 있습니다.
• 검색 성능을 향상시키기 위한 인덱스 생성 허용
• 여러 서버에서 실행되며 데이터 복제 및 로드 밸런싱을 제공하므로 하드웨어 장애 시에도 작동합니다.
• BASE 모델을 따라 더 높은 데이터 가용성 제공
• 사용하기 쉬운

MongoDB의 단점은 다음과 같습니다.

• ACID 모델은 다른 데이터베이스 시스템에 비해 강하지 않습니다.
• 저장 프로시저에 대한 옵션을 제공하지 않습니다. 즉, 관계형 데이터베이스와 달리 데이터베이스 수준에서 비즈니스 논리를 구현할 수 없습니다.
• 거래는 때때로 복잡하거나 안전하지 않을 수 있습니다.
• 다소 가파른 학습 곡선
• 문서가 제대로 구성되지 않았습니다.
• 더 많은 메모리 소비를 포함하고 조인 또는 기본 제공 분석이 부족합니다.

MySQL

MySQL은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 주-보조, 주-주, 수평 확장, 그룹 복제 등과 같은 여러 복제 옵션을 지원합니다.
• 사용자 친화적인 인터페이스로 사용 및 설치가 간편합니다. 또한 유용한 책, 백서, 블로그와 같은 다양한 소스를 사용하여 쉽게 배우고 문제를 해결할 수 있습니다.
• 스토리지에서 작업 수행에 이르기까지 대용량 데이터를 관리할 수 있습니다.
• 스토리지 엔진과 관련된 오버헤드 감소
• 더 안전하고 권한 기반 인증 사용
• 다양한 모양과 크기의 애플리케이션에 유용한 글로벌 데이터 배포 및 보고와 같은 기능을 제공합니다.
• 자주 사용하는 테이블을 찾기 위한 메모리 스토리지 엔진 지원

MySQL 사용의 단점은 다음과 같습니다.

• 저장 프로시저의 캐싱 없음
• 시스템 카탈로그가 있는 트랜잭션이 ACID와 호환되지 않습니다.
• 트리거 또는 프로시저에 대한 MySQL 테이블은 대부분 미리 잠겨 있습니다.
• 시스템 충돌은 전체 시스템 카탈로그를 손상시킬 수 있습니다.
• SQL에 크게 의존
• Python 또는 Java 통합을 지원하지 않습니다.

승자 : MySQL과 MongoDB 모두 장단점이 있으므로 명확한 승자는 없습니다.

MongoDB 대 MySQL: 에디션 및 가격

MongoDB 및 MySQL은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있지만 더 많은 기능과 이점을 제공하기 위해 유료 버전도 제공합니다.

몽고DB

MongoDB는 다양한 요금제를 무료 및 유료로 제공합니다. 공유 클라우드에 배포된 소규모 앱에 무료 버전을 사용할 수 있습니다. 다음은 세 가지 버전입니다.

• MongoDB 커뮤니티 서버: 무료이며 Windows, OS X 및 Linux에서 실행됩니다.
• MongoDB Enterprise Server: 상업용입니다.
• MongoDB Atlas: GCP, Azure 및 AWS에서 실행되는 완전 관리형 주문형 클라우드 데이터베이스입니다.

따라서 다양한 요구 사항이 있는 경우 클라우드 유형, 보안 표준 및 스토리지에 따라 가격 책정 계층을 선택할 수 있습니다. 여기에는 세 가지 요금제가 포함됩니다.

• 공유 : $0/월
• 전용 : $57/월 이용 가능
• 서버리스 : 백만 읽기당 $0.30부터

MySQL

무료 버전 외에도 MySQL에는 다음과 같은 상용 계획이 있습니다.

• MySQL Standard Edition: 연간 $2,000에 사용 가능
• MySQL Enterprise Edition: 연간 $5000에 사용 가능
• MySQL 클러스터 CGE: 연간 $10,000에 사용 가능

승자 : 가격과 혜택을 비교하면 동점이다.

MongoDB 대 MySQL: 주요 유사점 및 차이점

MongoDB와 MySQL의 주요 유사점은 다음과 같습니다.

유사점

MongoDB와 MySQL 모두:

• 오픈 소스 및 무료 데이터베이스입니다.
• 강력한 쿼리 언어를 사용하십시오.
• 구문 및 용어 검색을 사용하여 전체 텍스트 검색을 지원합니다.
• 구문 검색 및 텍스트 검색의 도움으로 색인 검색을 제공합니다.
• 수천 명의 전문가와 강력한 커뮤니티 지원
• 인덱스 최적화 제공
• 주-보조 구성을 통해 데이터 복제를 제공합니다.

차이점

수집하기 쉬운 테이블에서 MongoDB와 MySQL의 차이점을 살펴보겠습니다.

MongoDB가 MySQL을 대체할 수 있습니까?

위 질문에 대한 대답은 "아마도!"입니다.

특정 사용 사례와 상황에서는 MySQL을 MongoDB로 교체하는 것이 현명한 결정일 수 있지만 다른 경우에는 작동하지 않습니다. MongoDB의 뛰어난 유연성, 확장성 및 많은 유용한 기능으로 인해 더 빠르게 수행됩니다.

eBay 및 Twitter와 같이 세계적으로 인정받는 회사는 이 데이터베이스를 사용하여 데이터 저장 및 관리 요구 사항을 충족하고 있습니다. 따라서 다음과 같은 문제에 직면하면 MySQL을 교체할 수 있습니다.

• 대용량 데이터 MySQL은 적절한 스키마 없이 대용량 데이터를 처리하는 동안 문제를 표시할 수 있기 때문에
• 데이터베이스로 만들 수 없는 복잡한 데이터
• 데이터 파티션을 확장하고 용이하게 하려는 경우
• 비즈니스 가치가 낮은 대용량 데이터가 있는 경우 MongoDB로 교체하고 오픈 소스 모델에 배포하십시오.

그러나 금융 또는 은행 애플리케이션과 같은 보안 애플리케이션을 구축하려는 경우 MySQL을 MongoDB로 대체하지 않는 것을 고려할 수 있습니다. 또한 마케팅 또는 분석용 애플리케이션을 구축하려는 경우 다른 사용 사례 중에서 MySQL이 더 좋습니다.

요약

MongoDB와 MySQL은 서로 다른 사용 사례에 적합한 서로 다른 아키텍처와 기능을 가지고 있습니다. 어떤 것이 어떤 목적에 적합한지 설명하는 장점과 단점이 있습니다.

따라서 여기에는 모든 사람에게 적용되는 획일적인 정책이 없습니다. 이 MongoDB 대 MySQL 비교에서 우리는 그 중 하나가 우월하다고 말할 수 없습니다. 이 경기가 무승부여서가 아니라 다양한 작업에 적용할 수 있기 때문입니다.

유연성과 확장성은 MongoDB의 강력한 속성이므로 요구 사항이 변경되고 성장이 주요인 앱에 적합합니다. 반면 MySQL의 장점은 보안과 일관성입니다. 그렇기 때문에 거래가 관련된 앱, 금융 기반 앱, 자주 변경할 필요가 없는 앱에 더 적합합니다.

따라서 MongoDB와 MySQL 중 하나를 선택하기 전에 프로젝트의 요구 사항과 우선 순위를 확인한 다음 요구 사항에 더 적합한 것을 선택하십시오.

MongoDB와 MySQL에 대한 의견이 있습니까? 아래 의견 섹션에서 알려주십시오!