MongoDB vs MySQL: Qual é o melhor sistema de gerenciamento de banco de dados?

Com uma variedade de bancos de dados disponíveis no mercado, os usuários muitas vezes entram em um debate sobre MongoDB vs MySQL para descobrir a melhor opção.

As organizações que usam um banco de dados relacional como o MySQL podem enfrentar certas dificuldades ao gerenciar e armazenar seus dados com as mudanças nos requisitos. Ao mesmo tempo, novas empresas estão se perguntando qual banco de dados escolher para não enfrentar problemas em seu pipeline de desenvolvimento.

Enquanto isso, os desenvolvedores que criam aplicativos financeiros também ficam confusos sobre se devem ficar com o antigo MySQL em espera ou arriscar provar outro pedaço do bolo com o MongoDB.

É isso que nos traz a este debate. Comparar MongoDB vs MySQL ajudará você a entender as diferenças entre os dois bancos de dados, seus prós e contras, e qual é melhor para qual finalidade. Em suma, ajudará você a escolher o banco de dados certo para seus projetos.

Então, bem-vindo ao debate!

MongoDB vs MySQL: o que são?

Vamos esboçar rapidamente o que MongoDB e MySQL são cada um antes de começarmos a compará-los.

O que é MongoDB?

O MongoDB é um poderoso sistema de banco de dados não relacional de código aberto e gratuito, popular para armazenar grandes volumes de dados. Foi lançado há 12 anos em 2009 pela 10gen (agora MongoDB Inc.) com uma licença pública do lado do servidor. T um programa de banco de dados NoSQL escrito em C++, Python e JavaScript com compatibilidade entre plataformas. Ele suporta sistemas operacionais, incluindo Windows, macOS e Linux, e linguagens como C, PHP, Java, Ruby, Node.js e muito mais.

O MongoDB difere dos sistemas de banco de dados tradicionais em termos de como esses dados são armazenados.

Em vez de armazenar dados em linhas e colunas, o MongoDB adota um design orientado a documentos que representa dados em vários documentos e coleções semelhantes a JSON. Esses documentos contêm uma série de valores ou pares de chaves de diferentes tipos, como documentos aninhados e matrizes. Os pares chave/valor podem ser estruturados de forma diferente de um documento para outro.

O MongoDB oferece maior segurança, confiabilidade e eficiência, além da flexibilidade de modificar a estrutura ou esquema de dados. Como resultado, facilita os requisitos de maior velocidade e armazenamento.

Recursos do MongoDB

Agora, vamos ver alguns dos principais recursos do MongoDB:

• Replicação: MongoDB permite fazer várias cópias de seus dados usando replicação (conjuntos de réplicas) e implantá-los em vários servidores. Esse recurso é útil para backups de dados e gerenciamento de desastres. Em caso de falha do servidor, você sempre poderá recuperar seus dados das cópias armazenadas em outros servidores.
• Indexação: Você pode indexar campos em documentos MongoDB como primários ou secundários. Isso ajuda a melhorar o desempenho da pesquisa no banco de dados e permite que você execute a pesquisa em índices em vez de no documento inteiro, o que automaticamente ajuda a aumentar a velocidade da pesquisa.
• Consultas ad-hoc: consultas ad-hoc são comandos temporários que fornecem retornos diferentes para a execução de consultas. Dito isso, o MongoDB suporta consulta de intervalo, expressão regular (Regex) e pesquisas de campo. Além disso, as consultas incluem funções JavaScript definidas pelos usuários e podem retornar campos de documentos específicos. Você pode atualizar essas consultas ad-hoc em tempo real com a ajuda do MongoDB Query Language (MQL), que é útil para análises em tempo real para empresas.

• Sharding: MongoDB é capaz de escalar horizontalmente com a ajuda de sharding, um método de distribuição de grandes conjuntos de dados em diferentes coleções de dados. Aqui, os usuários podem escolher uma chave de fragmentação (uma chave mestra com uma ou várias réplicas) para determinar a distribuição de dados em uma coleção e dividir os dados em diferentes intervalos entre os fragmentos. Cada shard funciona como um banco de dados individual, formando um único banco de dados usando outros shards, contribui para o balanceamento de carga e executa consultas complicadas.

• Balanceamento de carga: MongoDB facilita a simultaneidade de controle para lidar com várias solicitações de clientes simultaneamente para vários servidores. Isso ajuda a reduzir a carga em cada servidor, garante o tempo de atividade e a consistência dos dados e permite aplicativos escaláveis.
• Armazenamento de arquivos: você pode usar o MongoDB como um sistema de arquivos, conhecido como GridFS, que vem com recursos de replicação de dados e balanceamento de carga para vários computadores armazenarem arquivos. O GridFS, ou sistema de arquivos em grade, inclui drivers MongoDB e você pode acessá-lo com os plugins Nginx e lighttpd ou o utilitário mongofiles. O MongoDB também permite que os desenvolvedores manipulem arquivos e conteúdo.
• Agregação: A agregação de dados permite que os usuários obtenham resultados semelhantes aos obtidos para a cláusula SQL - GROUP BY . O MongoDB oferece três formas de agregação:

1. 1. Pipeline de agregação: oferece melhor desempenho de agregação do que outros para a maioria das operações.
   2. Agregação de propósito único: Isso é usado para agregar documentos de uma coleção.
   3. Função de redução de mapa: é usada para processamento de dados em lote para trazer resultados agregados. A função map agrupa os dados por valor-chave, enquanto a função reduce realiza operações nele.

• Coleções limitadas : o MongoDB suporta coleções limitadas, o tipo de coleção que lida com a ordem de inserção de dados.

Usos do MongoDB

O MongoDB é usado em milhares de organizações em todo o mundo para armazenamento de dados ou como serviço de banco de dados de seus aplicativos. É útil em:

• Sistemas de gerenciamento de conteúdo como o WordPress para inserir, armazenar e editar conteúdo
• Armazenamento de dados para aplicações web e móveis
• Sites de redes sociais
• Manutenção de dados geoespaciais ou baseados em localização
• Catálogos de produtos de comércio eletrônico e gerenciamento de ativos
• Sistemas baseados em nuvem
• Movendo cargas de trabalho do mainframe
• Análise em tempo real em alta velocidade
• Videogames escaláveis ​​e de alto desempenho
• Modernização da arquitetura de pagamentos e modernização legada
• Sistemas com necessidades de armazenamento de dados em evolução, demanda por registro e armazenamento em cache mais rápidos e projetos em mudança
• Pilha de tecnologia MEAN para desenvolvimento web, onde M significa MongoDB e as demais tecnologias são ExpressJS, AngularJS e NodeJS, respectivamente.

Empresas como Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC e outras estão usando o MongoDB. Aqui estão alguns dos casos de uso amplamente reconhecidos do MongoDB:

• Aadhar: Aadhar é um projeto de identificação única da Índia e o maior banco de dados biométrico do mundo. O MongoDB é um dos bancos de dados que usa para armazenar os dados biométricos e demográficos de mais de 1,2 bilhão de pessoas.
• eBay: A empresa americana de comércio eletrônico eBay, que funciona como B2C e C2C, usa o MongoDB em seus vários projetos, como sugestões de pesquisa, gerenciamento de nuvem e armazenamento de metadados.
• Shutterfly: Shutterfly é uma plataforma popular de compartilhamento de fotos que usa o MongoDB para armazenar e gerenciar mais de 6 bilhões de imagens, com capacidade de transação de 10k operações/segundo.

O que é MySQL?

O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) gratuito e de código aberto. Ele organiza e armazena dados em um formato tabular com linhas e colunas nas quais os tipos de dados estão relacionados. Ele possui uma Licença Pública Geral GNU e você pode encontrar seu repositório no GitHub.

Este banco de dados foi criado originalmente em 1995 pela MySQL AB, uma empresa sueca cujo fundador foi o sueco David Axmark, o sueco Michael Widenius da Finlândia e Allan Larsson. No entanto, a Sun Microsystems comprou a MySQL AB e, em 2010, a Oracle adquiriu a Sun Microsystems.

A nomenclatura do MySQL também é interessante — combina dois termos:

• Meu: O nome da filha de Michael Widenius.
• SQL: significa Linguagem de Consulta Estrutural.

SQL é uma linguagem de programação específica de domínio que pode gerenciar dados em um RDBMS executando funções nos dados, incluindo criar, extrair, excluir e modificar.

O MySQL funciona com muitos sistemas operacionais, como Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD e Solaris, para implementar RDBMS no sistema de armazenamento de um dispositivo, permitir acesso à rede, gerenciar usuários, facilitar o teste de integridade do banco de dados e criar backups. Ele é escrito em C++ e C e usa um analisador léxico, enquanto seu analisador SQL usa yacc.

Este banco de dados recebeu feedback positivo, especialmente para uso médio com sua interface fácil de usar. Em termos de desempenho, é rápido e estável, e possui um servidor de banco de dados multithreading e multiusuário.

O MySQL está disponível em duas edições: Community Server de código aberto e Enterprise Server proprietário. Este último oferece muitos plugins de servidor para instalar sem alterar a base de código.

Funcionalidades do MySQL

Vamos falar mais sobre os recursos deste popular RDBMS.

• Replicação e clustering: o MySQL permite replicação e clustering que ajudam a melhorar a escalabilidade e o desempenho do aplicativo por meio de diferentes tipos de sincronização. Você também pode copiar dados de um servidor SQL para outros servidores SQL de réplica. Isso também permite fazer backup de dados em vários bancos de dados para evitar a perda de dados.
• Suporte a senha: o MySQL facilita um sistema de criptografia de senha para verificação do host quando alguém tenta acessar o banco de dados. Ele adiciona segurança ao banco de dados e garante que apenas pessoas autorizadas tenham acesso. Além disso, sua versão mais recente, MySQL 8.0, também oferece suporte para uma senha dupla, permitindo que os desenvolvedores modifiquem as credenciais de senha facilmente sem tempo de inatividade.

• Esquema de desempenho: monitora o desempenho do aplicativo, a utilização de recursos e os eventos do servidor. Isso permite que você aloque recursos adequadamente, melhore o desempenho do aplicativo na detecção de lentidão e tome as medidas necessárias em caso de eventos suspeitos no servidor.
• Esquema online: o MySQL suporta vários esquemas online que ajudam você a atender seus requisitos de armazenamento de dados e oferecem mais flexibilidade.
• Resiliência: Os aplicativos suportados pelo MySQL são resilientes a falhas e podem lidar facilmente com essas situações. Como resultado, oferece alta disponibilidade de dados para todos os tipos de aplicativos, web ou móveis.
• Suporte a transações: você obtém suporte para transações distribuídas e em vários níveis, bloqueio ilimitado em nível de linha e transações compatíveis com ACID. No contexto de processamento de transações, existem quatro princípios chamados princípios ACID. Significa Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade. Além disso, ele ajuda a manter os instantâneos e a integridade do banco de dados com restrições como controle de simultaneidade de várias versões e implementação de chave estrangeira.

• Suporte a GUI: Existem muitas ferramentas GUI disponíveis no MySQL para facilitar o processo de criação, design e administração de ferramentas de linha de comando para economizar tempo e conveniência. Arquitetos de banco de dados, administradores e desenvolvedores podem utilizar essas ferramentas para otimizar seu trabalho.
• Limitações: A escala horizontal não é fácil; milhões de processos de leitura ou gravação afetam o desempenho do banco de dados e incluem outras limitações compartilhadas pelos bancos de dados relacionais.

Usos do MySQL

O MySQL existe há mais de duas décadas e oferece a conveniência de armazenar um grande número de dados para organizações em todo o mundo. Aqui estão alguns dos usos do MySQL e quem o usa.

• Sistemas de gerenciamento de conteúdo e blogs
• Aplicativos de comércio eletrônico com muitos produtos
• Aplicativos de registro
• Armazenamento de dados
• Para aplicativos que exigem segurança de dados de ponta, sites de mídia social como Facebook e Instagram
• O MySQL é usado em mecanismos de armazenamento como InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole e Federated.
• LAMP Stack é uma pilha de tecnologia para desenvolvimento web usando MySQL como um de seus componentes. Significa Linux, Apache, MySQL e PHP/Python/Perl.
• Está instalado em várias plataformas de nuvem, como Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud, etc.

Na verdade, o Oracle Cloud oferece o MySQL as a Service para permitir que os usuários instalem o MySQL Server e o implantem na nuvem. Dessa forma, você não precisa instalá-lo em seus servidores locais.

Organizações notáveis ​​que usam MySQL são Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla e muito mais. Aqui estão alguns dos casos de uso proeminentes do MySQL:

• Wikipedia: A Wikipedia é uma enciclopédia gratuita que espalha conhecimento por todo o mundo. Ele usa MySQL e precisa de alta escalabilidade para atender à crescente base de usuários. O banco de dados os ajuda a atualizar seu conteúdo, acomodar mais conteúdo e visitantes e permitir milhares de entradas e edições.
• Twitter: o Twitter passou de fragmentação temporal para armazenamento de tweets para um método mais distribuído usando o T-bird. E o T-bird é construído com Gizzard que usa MySQL.

O sharding temporário era caro e precisava de mais máquinas para preencher os tweets. Eles também enfrentaram problemas com balanceamento de carga e eram logicamente complicados para DBA. MySQL suportando T-bird resolve esses problemas.

Isso foi tudo sobre MongoDB e MySQL para lhe dar o contexto. Agora, vamos finalmente comparar MongoDB vs MySQL para ajudá-lo a decidir o que pode ser mais adequado para seu próximo aplicativo de software.

Comparação MongoDB vs MySQL DBMS

Aqui estão alguns parâmetros com base nos quais vamos comparar MongoDB vs MySQL.

Arquitetura

A arquitetura forma a base de cada sistema e estabelece a estrutura onde todos os recursos e funcionalidades podem ser introduzidos. Portanto, é importante comparar a arquitetura do MongoDB vs MySQL e entendê-los de perto para determinar qual será a melhor escolha para seu aplicativo.

MongoDB

Tem como filosofia de projeto a Arquitetura Nexus, que combina as funcionalidades de bancos de dados relacionais. Ele pode atender às necessidades de aplicativos modernos, oferecendo alta escalabilidade, disponibilidade global e um esquema flexível. Portanto, fazer alterações em seu design é bastante fácil.

Além disso, o MongoDB inclui drivers oficiais para ambientes de desenvolvimento líderes como AWS, Azure e Kubernetes, linguagens de programação como JavaScript, Python, etc., e estruturas como Django.

MySQL

O MySQL, por outro lado, inclui uma arquitetura cliente-servidor com armazenamento otimizado para oferecer alto desempenho e multithreading. Sua documentação também mostra algumas técnicas de otimização de desempenho que lidam com configuração em vez de ajustar as medidas de SQL.

Vencedor : É um empate.

Formato de armazenamento de dados

MongoDB

O formato de armazenamento de dados no MongoDB pode ser assim:

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

Você pode ver que o formato é semelhante ao JSON e pode facilmente fazer alterações nos dados, o que significa que pode adicionar mais dados, remover algumas informações e modificar dados sem problemas. O exemplo acima mostra que não há esquema fixo para o banco de dados, introduzindo mais flexibilidade.

MySQL

O formato de armazenamento de dados no MySQL, por outro lado, se parece com isso:

A tabela acima mostra como o MySQL organiza os dados na forma de linhas e colunas. Ele tem uma estrutura adequada e rígida que é difícil de mudar em comparação com o MongoDB. É porque você não pode introduzir uma linha ou coluna cheia; você precisa fazer o desenho de tal forma que para cada linha haja uma coluna e vice-versa; caso contrário, ele violará o esquema. Mas, no MongoDB, você pode modificar facilmente os dados.

Há uma pequena variação nas terminologias para MongoDB vs MySQL:

Vencedor : O formato de armazenamento de dados do MongoDB é mais fácil de modificar.

Flexibilidade do esquema

O banco de dados escolhido deve oferecer a flexibilidade de modificar o design ou esquema do banco de dados com base em necessidades variadas. Caso contrário, torna-se realmente irritante quando há uma pequena mudança nos requisitos.

Então, vamos descobrir MongoDB vs MySQL com base na flexibilidade de seus esquemas.

MongoDB

O MySQL fornece um esquema flexível para permitir que os usuários alterem o design com base nos requisitos, especialmente para aplicativos de Big Data. Ele permite combinar e armazenar diferentes tipos de dados facilmente e modificar o esquema dinamicamente sem tempo de inatividade. Você pode armazenar vários documentos em uma coleção mesmo sem qualquer relação entre eles, pois é um sistema de banco de dados não relacional. Ele usa documentos semelhantes a JSON com esquemas opcionais.

No entanto, faltam transações e junções; portanto, você precisa de otimização de esquema frequente, dependendo de como o aplicativo acessa os dados.

MySQL

No MySQL, você deve definir claramente colunas e tabelas antes de armazenar dados junto com linhas e colunas. Aqui, cada campo compreende uma linha e uma coluna. Isso significa que o armazenamento de dados não oferece muita flexibilidade como no MongoDB. Isso também significa um processo de implantação e desenvolvimento mais lento.

Mas se você tiver um esquema fixo para seus aplicativos, o MySQL é melhor. Ele oferecerá melhor consistência de dados sem alterar o design repetidamente ou perder tempo com isso. Mas, novamente, se você tiver necessidades de mudança, o MongoDB pode ser uma opção melhor para você.

Vencedor : Claramente, o MongoDB oferece mais flexibilidade de esquema.

Linguagem de consulta usada

Saber qual banco de dados usa qual linguagem de consulta é vital. Isso ajudará você a entender qual deles pode ser mais útil para você, em vez de ficar confuso depois de instalá-lo.

MongoDB

MongoDB utiliza MongoDB Query Language (MQL) em vez de SQL. É expressivo e rico e suporta funções CRUD, que permitem criar, ler, atualizar e excluir dados. Além disso, também facilita a agregação de dados, consultas geoespaciais e pesquisa de texto.

Se você deseja solicitar dados, deve definir documentos com propriedades correspondentes aos resultados esperados. Isso significa que você precisa realizar operações de consulta para buscar dados do banco de dados, como db.collection.find() . O MongoDB executa consultas normalmente usando operadores vinculados usando JSON. Além disso, ele suporta consultas OR e AND booleanas.

No entanto, o MongoDB nunca usa operações de junção e possui qualquer outro operador equivalente.

MySQL

Por outro lado, o MySQL usa SQL como outros bancos de dados relacionais. Ele pode trazer dados de diferentes tabelas suportando a funcionalidade de junção. Isso é o que torna um banco de dados relacional como o MySQL “relacional”. Essa operação permite vincular dados de várias tabelas em uma consulta.

Dito isto, o SQL tem um:

• Linguagem de definição de dados (DDL) para criar, descartar e alterar tabelas
• Data Transaction Language (DTL) com operações como commit e rollback
• Linguagem de manipulação de dados (DML) com opções como inserir, excluir e atualizar linhas
• Data Control Language (DCL) com comandos revogar e conceder

Vencedor : É um empate.

Desempenho e velocidade

Desempenho e velocidade são algo que você nunca pode ignorar ao escolher um banco de dados. Você deve saber o que esperar com qual banco de dados e para quais propósitos. E para profissionais ocupados como desenvolvedores e administradores, cada segundo é essencial.

Portanto, você deve escolher um banco de dados que possa oferecer melhor desempenho para suportar sua produtividade e não o contrário. Então, vamos comparar sua velocidade e desempenho.

Como o MongoDB e o MySQL têm diferentes abordagens de armazenamento de dados, é um pouco difícil avaliar seu desempenho. Você pode comparar dois bancos de dados SQL com alguns benchmarks padrão, mas é difícil fazer o mesmo com bancos de dados não relacionais.

Mas vamos comparar MongoDB vs MySQL com base em operações comuns e como elas funcionam em volumes mais altos de dados.

MongoDB

Como o MongoDB armazena um grande volume de dados não estruturados e segue uma abordagem de armazenamento baseada em documentos, é relativamente mais rápido que o MySQL. Isso significa que o MongoDB armazena dados em um único documento para uma entidade e ajuda na leitura ou gravação de dados mais rápida. Recursos como replicação podem ser um grande motivo para isso. Seu desempenho também é melhor quando trabalha com objetos por causa de seu armazenamento de objetos semelhante ao Jason.

Além disso, o MongoDB nunca envolve dependência de fornecedor, dando a você a liberdade de melhorar o desempenho usando alternativas se você não estiver satisfeito com um serviço.

MySQL

O MySQL pode apresentar desempenho lento ao lidar com um grande volume de dados. É porque ele armazena tabelas de forma normalizada. E se você deseja alterar dados ou extraí-los, precisa passar por muitas tabelas para gravar e ler dados, o que aumenta as cargas do servidor e afeta seu desempenho. Mas você pode optar pelo MySQL para operações transacionais.

Requer uma estrutura de dados definida para poder adicionar dados ao banco de dados. Portanto, não é adequado se você deseja armazenar dados não estruturados. E, às vezes, também se torna difícil projetar um esquema apropriado quando se trata de dados complexos.

Vencedor : MongoDB é mais rápido e tem melhor desempenho.

Segurança

A segurança é sempre um dos principais critérios na comparação de dois sistemas, dado o aumento dos incidentes de ciberataques em todo o mundo. Portanto, é importante comparar o MongoDB com o MySQL para determinar qual deles é mais seguro para seus aplicativos.

MongoDB

O MongoDB aproveita os controles de acesso baseados em função com permissões flexíveis para usuários e dispositivos. Cada usuário recebe uma função com base na qual recebe permissões específicas para acessar dados e realizar operações. Por exemplo, usuários como funcionários de nível sênior teriam níveis de autorização mais altos, portanto, seus privilégios seriam mais substanciais.

Essa é uma maneira de fornecer segurança ao seu banco de dados para que nenhum usuário ou ataque não autorizado possa acessar seu banco de dados e explorá-lo. Além disso, o MongoDB também facilita a criptografia Transport Layer Security (TLS) e um protocolo de segurança chamado Secure Sockets Layer (SSL) para maior segurança. Você também pode gravar documentos criptografados em coleções de dados com uma chave mestra para obter a criptografia de dados em repouso.

MySQL

Por outro lado, o MySQL possui controles de acesso baseados em privilégios. Ele também suporta recursos de criptografia como o MongoDB com um modelo de autenticação semelhante, incluindo autorização, autenticação e auditoria. Você pode conceder funções e privilégios aos usuários, permitindo que eles acessem permissões para conjuntos de dados e operações. Além disso, você também pode solicitar TLS e SSL para obter mais segurança.

Em sua recente atualização, o MySQL também incluiu suporte a senha dupla para garantir mais segurança no acesso aos dados.

Embora ambos pareçam competir lado a lado quando se trata de segurança, o MySQL é considerado mais seguro. O motivo está em sua arquitetura e esquema rígidos, que oferecem melhor consistência e confiabilidade de dados.

Vencedor : MySQL é mais seguro (ser rígido também não é ruim).

Escalabilidade

À medida que seu aplicativo cresce com uma base de usuários e tráfego aumentados, você deve ser capaz de escaloná-lo sem problemas para atender às demandas em constante mudança. E se seu aplicativo não for dimensionado, os clientes podem ter uma experiência ruim ao usá-lo com falhas frequentes, atrasos e tempos de inatividade. E ninguém gosta de usar esses sistemas, e eles podem pular para outras alternativas, se não agora, então mais cedo.

Portanto, é importante cuidar da escalabilidade do aplicativo, e o banco de dados escolhido pode afetar a escalabilidade. Então, vamos comparar MongoDB vs MySQL com base em quanta escalabilidade eles fornecem.

MongoDB

O MongoDB é extremamente escalável, que é uma das principais razões pelas quais é usado em sites em crescimento, sistemas CMS e lojas de comércio eletrônico. Ele pode ser dimensionado horizontalmente usando um processo chamado sharding. Um shard é uma parte de um banco de dados e sharding é uma técnica de distribuição de dados em várias coleções e máquinas. Ele permite que você implante sistemas com operações de maior rendimento e grandes conjuntos de dados.

Com maior escalabilidade, você pode criar facilmente vários clusters de servidores adicionando mais e mais servidores ao banco de dados com base em seus requisitos. Ele permite que você armazene uma réplica de seus conjuntos de dados em um cluster fragmentado com maior desempenho de gravação e leitura para dar suporte a aplicativos de diferentes escalas. Ele também permite que você garanta o backup de seus dados e nunca os perca em caso de ataques cibernéticos ou desastres.

Sem mencionar que dividir a carga e os conjuntos de dados em diferentes servidores também permite executá-los a um custo menor em comparação com um único servidor com todos os dados que exigem hardware caro e de última geração. Outro benefício do sharding no MongoDB é que ele maximiza o espaço em disco e oferece balanceamento de carga dinâmico.

Além disso, o MongoDB suporta sharding baseado em intervalo ou particionamento de dados, juntamente com roteamento transparente de consultas e distribuição de volume de dados automaticamente.

MySQL

Chegando ao MySQL, a escalabilidade é limitada. Ele oferece duas opções para dimensionar seu aplicativo: criar réplicas de leitura ou dimensionamento vertical. Ele permite replicação de dados e dimensionamento vertical por meio de cluster para ajudar a melhorar a escalabilidade e o desempenho do aplicativo por meio de diferentes tipos de sincronização.

A diferença notável aqui é que o MySQL oferece dimensionamento vertical, enquanto o MongoDB oferece dimensionamento horizontal com mais flexibilidade. Agora, o dimensionamento vertical significa que o sistema permite aumentar a carga aumentando as especificações de CPU ou RAM em apenas um único servidor com um limite superior.

Se você deseja executar a replicação, é fácil com as replicações de leitura. Isso permite criar cópias somente leitura do seu banco de dados e adicioná-las a diferentes servidores, mas com limitações — uma delas é o número total de réplicas que você pode adicionar. Como resultado dessa limitação, você pode enfrentar problemas relacionados a aplicativos que leem e gravam regularmente em seus bancos de dados (ou são de gravação pesada).

Embora a replicação multi-principal seja introduzida no MySQL, sua implementação ainda é limitada em comparação com as funcionalidades que você obtém no MongoDB. Ele pode adicionar mais escala de gravação, mas apenas para aplicativos separados; cada um deles poderia escrever em várias redes e obter a escala.

Além disso, o MySQL não envolve nenhuma implementação padrão para fragmentação. Apesar de oferecer dois métodos de fragmentação - MySQL Fabric (estrutura de fragmentação) e fragmentação automática - as pessoas raramente os implantam devido aos muitos obstáculos e limitações. É por isso que empresas como o Facebook usam uma estrutura de fragmentação própria.

Se você aproveitar a fragmentação para escalabilidade, certifique-se de escolher a chave de fragmentação certa, pois a chave errada pode causar inflexibilidade do sistema. Por exemplo, alterar a chave de fragmentação pode ter um efeito adverso em um aplicativo, transações nodais e local. Além disso, problemas como consistência de dados podem surgir se as alterações de fragmento estiverem incompletas.

Assim, ao usar o MySQL, você deve tomar cuidadosamente as decisões corretas para alterações de esquema e mapeamento entre partições de dados, chaves de fragmentação, nós e bancos de dados.

Vencedor : MongoDB oferece maior escalabilidade, enquanto o MySQL tem muitas limitações e pode trazer inconsistências e problemas se certos processos não forem feitos corretamente, conforme explicado anteriormente.

Modelo de transação: ACID vs BASE

Uma das etapas importantes ao escolher um banco de dados é descobrir seu modelo de transação. O modelo de transação consiste em regras para determinar como um banco de dados armazena, manipula e organiza os dados.

Dois modelos de transação são populares:

• ÁCIDO (Atômico, Consistente, Isolado e Durável)
• BASE (disponibilidade básica, estado suave e consistência eventual)

De acordo com o teorema CAP (Consistency, Availability, and Partition), é impossível ter disponibilidade e consistência em um sistema distribuído tolerante a partição ou no sistema que continua funcionando mesmo durante interrupções temporárias de comunicação.

A diferença entre um banco de dados com modelos ACID e BASE é como eles lidam com essa limitação. Um banco de dados ACID oferece um sistema mais consistente, enquanto um banco de dados BASE oferece maior disponibilidade.

Agora, vamos descobrir quais modelos o MongoDB e o MySQL seguem.

MongoDB

O MongoDB segue o modelo BASE e garante que uma transação esteja sempre disponível. Veja como funciona:

• Basicamente disponível: O banco de dados com o modelo BASE garante a disponibilidade dos dados replicando e espalhando os dados em diferentes nós presentes no cluster de banco de dados em vez de impor consistência instantânea.
• Soft State: Os valores de dados no modelo BASE podem mudar ao longo do tempo, pois não há consistência imediata. O modelo também pode romper com um conceito de banco de dados reforçando sua consistência e delega essa responsabilidade aos seus desenvolvedores.
• Eventualmente Consistente: Embora o BASE não imponha consistência imediata, ele pode. E quando isso acontecer, você ainda poderá realizar a leitura de dados.

O modelo BASE adotado por outros bancos de dados além do MongoDB inclui Redis e Cassandra. Este modelo é uma excelente escolha se você precisar de análise de sentimentos em seu aplicativo.

As empresas de atendimento ao cliente e marketing podem aproveitar isso para realizar suas pesquisas de redes sociais. O banco de dados também pode acomodar o grande volume de dados em feeds de redes sociais.

MySQL

O MySQL segue o modelo ACID para garantir consistência para cada transação. É adequado para empresas que lidam com processamento analítico online, como armazenamento de dados ou processamento de transações online, como instituições financeiras. Essas organizações exigem um banco de dados que possa gerenciar pequenas transações simultâneas de qualquer tamanho. Veja como o ACID funciona:

• Atômica: Todas as transações no modelo ACID são executadas corretamente ou totalmente interrompidas, enquanto o banco de dados reverte para o estado inicial da transação. Isso é feito para garantir que os dados sejam válidos no banco de dados.
• Consistente: As transações são consistentes e nunca prejudicam a integridade estrutural do banco de dados.
• Isolado: Esta propriedade garante que nenhuma transação possa interferir em outras transações durante o processo para comprometer sua integridade no banco de dados.
• Durável: Os dados relacionados a uma transação concluída podem persistir durante uma queda de energia ou de rede. Mesmo que uma transação falhe, nenhum dado será afetado.

Por oferecer maior segurança e garantia de transações, as instituições financeiras utilizam exclusivamente as bases de dados ACID. Sua natureza atômica também facilita transferências de dinheiro seguras. Ele garante que as transações interrompidas sejam encerradas imediatamente para evitar erros.

Bancos de dados relacionais compatíveis com ácido, além do MySQL, são PostgreSQL, SQLite, Oracle, etc. Além disso, alguns bancos de dados não relacionais também são compatíveis com ACID até certo ponto, como Apache CouchDB e IBM Db2.

A questão é qual modelo de transação é melhor, e a resposta não é clara porque ambos são úteis para diferentes casos de uso e aspectos do projeto. Os bancos de dados ACID podem atender a projetos que exigem mais consistência, confiabilidade e previsibilidade devido à sua natureza estruturada.

Por outro lado, o banco de dados BASE é mais adequado para projetos que exigem maior e mais fácil dimensionamento com mais flexibilidade.

Vencedor : É um empate.

Fácil de usar

Ao escolher um banco de dados, você deve ter em mente a facilidade de uso do banco de dados. Nunca deve ser difícil para sua equipe, senão a produtividade diminuirá e você terá que gastar recursos e tempo treinando-os.

Então, vamos descobrir qual banco de dados — MongoDB vs MySQL — é mais fácil de usar.

MongoDB

O processo de armazenamento de dados do MongoDB é bastante simples, e qualquer pessoa com habilidades de programação pode entendê-lo. Ele armazena dados em um formato não estruturado em coleções para dar mais flexibilidade. 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.

A razão por trás de sua popularidade é a flexibilidade e escalabilidade de um aplicativo que os desenvolvedores precisam para atender às crescentes demandas dos usuários no momento. Ele também permite que os usuários manipulem dados, façam consultas com facilidade e encontrem informações úteis.

Além disso, o MongoDB tem mais de 177 mil repositórios e mais de 923 mil commits no GitHub.

MySQL

MySQL é um dos bancos de dados mais populares do mundo. As pessoas o usam como um sistema autônomo ou o combinam com outros como MongoDB, PostgreSQL, etc.

De acordo com um relatório da Statista, em junho de 2021, o MySQL é o segundo DBMS mais popular globalmente depois do Oracle. A razão pode ser tantas; é gratuito, de código aberto e vem com ótimos recursos. Ele oferece escalabilidade, disponibilidade e segurança para torná-lo adequado para projetos modernos. Além disso, sua enorme comunidade online e facilidade de uso atraem muitos usuários.

Outro relatório revela que a participação de mercado do MySQL é de cerca de 46,83%, com mais de 144 mil clientes ativos.

Além disso, o MySQL tem mais de 222k repositórios e mais de 7 milhões de commits no GitHub.

Vencedor : MySQL é, sem dúvida, mais popular entre os dois.

MongoDB vs MySQL: quando usá-los?

MongoDB e MySQL têm seus prós e contras, pontos fortes e fracos. Portanto, eles são úteis em diferentes casos.

MongoDB

Esse banco de dados é útil se você deseja ter maior disponibilidade de dados, além de recuperação de dados mais rápida, automática e rápida. Como oferece excelente escalabilidade, você pode considerar o MongoDB se estiver desenvolvendo um aplicativo ou site com necessidades crescentes.

Para pequenas empresas sem banco de dados, um administrador pode tirar o máximo proveito do MongoDB. No entanto, isso não deve ser uma solução permanente se você estiver buscando crescimento. Além disso, se você deseja reduzir o custo associado à migração de esquema, o MongoDB pode ser uma opção viável.

Além disso, o MongoDB pode ser adequado para você se a maioria dos serviços executados estiver na nuvem. Possui uma arquitetura nativa com recursos de escalabilidade como sharding para atender a escalabilidade horizontal e a agilidade de negócios que você deseja.

MySQL

O MySQL é a melhor escolha para uma inicialização em estágio inicial sem necessidade imediata de dimensionamento. Além disso, se você estiver trabalhando em um projeto que não precisaria de muito dimensionamento no futuro, considere o MySQL. Ele também fornecerá fácil configuração e manutenção.

Além disso, você pode considerar o MySQL se desejar manter um esquema fixo com dados estruturados que não exigem que você altere com o tempo. Além disso, se você tem um orçamento limitado e ainda precisa de alto desempenho, o MySQL é o único.

Além disso, se você estiver construindo um aplicativo financeiro ou um projeto com taxas de transação mais altas, o MySQL é uma boa opção. Seus recursos de segurança também fornecem segurança para seus aplicativos e dados, evitando que caiam em mãos erradas ou sejam roubados em um ataque cibernético.

Vencedor : Como ambos são úteis para diferentes tipos de negócios, não há um vencedor claro aqui.

MongoDB vs MySQL: vantagens e desvantagens

Veja várias vantagens e desvantagens associadas ao MongoDB e MySQL:

MongoDB

As vantagens do MongoDB são:

• É altamente adaptável e flexível para atender às necessidades e situações de negócios em constante mudança.
• Sem esforço para aumentar ou diminuir
• Permite consultas e campos de retorno em um documento
• Suporta replicação de dados para que você possa preservar cópias de seus dados e nunca perdê-los
• Permite o armazenamento de diferentes tipos de arquivos de tamanhos diferentes sem afetar sua pilha de tecnologia
• Permite a criação de índices para melhorar o desempenho da pesquisa
• Funciona em vários servidores e oferece duplicação de dados e balanceamento de carga, por isso funciona mesmo durante uma falha de hardware
• Segue o modelo BASE para oferecer maior disponibilidade de dados
• Fácil de usar

As desvantagens do MongoDB são:

• O modelo ACID não é forte em comparação com outros sistemas de banco de dados
• Não oferece nenhuma opção para Stored Procedures, o que significa que você não poderá implementar sua lógica de negócios no nível de banco de dados, ao contrário dos bancos de dados relacionais
• As transações às vezes podem ser complexas ou inseguras
• Curva de aprendizado um pouco íngreme
• A documentação está mal estruturada
• Envolve maior consumo de memória e não possui junções ou análises integradas

MySQL

MySQL oferece as seguintes vantagens:

• Suporta várias opções de replicação, como principal-secundário, principal-principal, expansão, replicação de grupo, etc.
• Fácil de usar e instalar com uma interface amigável. Além disso, você pode aprender facilmente e solucionar problemas usando diferentes fontes, como livros úteis, white papers e blogs.
• Pode gerenciar um grande volume de dados, desde o armazenamento até a execução de operações nele
• Oferece menos sobrecarga associada ao seu mecanismo de armazenamento
• Mais seguro e usa autenticação baseada em privilégios
• Oferece recursos como distribuição e relatórios globais de dados, o que o torna útil para aplicativos de diferentes formas e tamanhos
• Suporta um mecanismo de armazenamento de memória para localizar tabelas frequentemente em uso

As desvantagens de usar o MySQL são:

• Sem cache de procedimentos armazenados
• As transações com catálogos do sistema não são compatíveis com ACID
• As tabelas MySQL para gatilhos ou procedimentos são em sua maioria pré-bloqueadas
• Falhas do sistema podem corromper todo o catálogo do sistema
• Depende muito do SQL
• Não suporta integrações Python ou Java

Vencedor : Nenhum vencedor claro, pois tanto o MySQL quanto o MongoDB têm algumas vantagens e desvantagens.

MongoDB vs MySQL: Edições e Preços

Embora o MongoDB e o MySQL sejam de código aberto e de uso gratuito, eles também oferecem edições pagas para oferecer mais recursos e benefícios.

MongoDB

O MongoDB oferece vários planos, gratuitos e pagos. Você pode usar sua edição gratuita para aplicativos de pequena escala implantados em uma nuvem compartilhada. Aqui estão suas três edições:

• MongoDB Community Server: É gratuito e roda em Windows, OS X e Linux.
• MongoDB Enterprise Server: É para uso comercial.
• MongoDB Atlas: é um banco de dados em nuvem sob demanda totalmente gerenciado que é executado no GCP, Azure e AWS.

Portanto, se você tiver um requisito diversificado, poderá escolher um tipo de preço com base nos tipos de nuvem, padrões de segurança e armazenamento. Inclui três planos de preços:

• Compartilhado : $ 0/mês
• Dedicado : Disponível por $ 57/mês
• Sem servidor : a partir de US$ 0,30 por milhão de leituras

MySQL

Além da edição gratuita, o MySQL possui estes planos comerciais:

• MySQL Standard Edition: Disponível por US$ 2.000/ano
• MySQL Enterprise Edition: Disponível por US$ 5.000/ano
• MySQL Cluster CGE: disponível por US$ 10.000/ano

Vencedor : É um empate, comparando preços e benefícios.

MongoDB vs MySQL: principais semelhanças e diferenças

As principais semelhanças entre MongoDB e MySQL são as seguintes:

Semelhanças

MongoDB e MySQL ambos:

• São fontes abertas e bancos de dados gratuitos.
• Use uma linguagem de consulta poderosa.
• Suporta pesquisa de texto completo usando pesquisa de frase e termo.
• Ofereça pesquisa de índice com a ajuda de pesquisa de frase e pesquisa de texto.
• Tenha um forte apoio da comunidade com milhares de profissionais
• Otimização do índice de ofertas
• Ofereça replicação de dados por meio da configuração principal-secundária.

Diferenças

Vamos dar uma olhada nas diferenças entre MongoDB e MySQL em uma tabela fácil de ingerir:

O MongoDB pode substituir o MySQL?

A resposta para a pergunta acima é: “Talvez!”

Embora substituir o MySQL pelo MongoDB possa ser uma decisão sábia para certos casos de uso e situações, não funcionará para outros. Devido à excepcional flexibilidade, escalabilidade e muitos recursos úteis do MongoDB, ele tem um desempenho mais rápido.

Empresas mundialmente reconhecidas, como eBay e Twitter, estão usando esse banco de dados para atender a seus requisitos de armazenamento e gerenciamento de dados. Portanto, você pode substituir o MySQL se enfrentar problemas como:

• Grandes dados; como o MySQL pode mostrar problemas ao processar dados de grande porte sem esquema adequado
• Dados complexos que você não consegue transformar em um banco de dados
• Se você deseja expandir e facilitar a partição de dados
• Substitua por MongoDB se você tiver dados pesados ​​com baixo valor comercial e implante-os em um modelo de código aberto.

No entanto, você pode considerar não substituir o MySQL pelo MongoDB se quiser criar um aplicativo seguro, como um aplicativo financeiro ou bancário. Além disso, se você deseja criar aplicativos para marketing ou análise, o MySQL é melhor entre outros casos de uso.

Resumo

MongoDB e MySQL têm arquiteturas e recursos diferentes que são adequados para diferentes casos de uso. Eles têm suas vantagens e desvantagens, explicando qual é adequado para qual finalidade.

Portanto, não há uma política de tamanho único para todos aqui. Nesta comparação MongoDB vs MySQL, não podemos dizer que um deles é superior. Não é porque esta partida foi um empate, mas devido à sua aplicabilidade em uma variedade de tarefas diferentes.

Como flexibilidade e escalabilidade são atributos fortes do MongoDB, ele é adequado para aplicativos com requisitos variáveis ​​e principais para crescimento. Por outro lado, os pontos fortes do MySQL são segurança e consistência; por isso, é mais adequado para aplicativos que envolvem transações, aplicativos baseados em finanças, etc., e aqueles que não precisam de mudanças frequentes.

Portanto, antes de escolher um entre MongoDB vs MySQL, certifique-se de identificar suas necessidades e prioridades para o seu projeto e, em seguida, escolha aquele que melhor atenderá às suas necessidades.

Você tem uma opinião sobre MongoDB vs MySQL? Deixe-nos saber na seção de comentários abaixo!