MongoDB против MySQL: какая система управления базами данных лучше?

Из-за множества баз данных, доступных на рынке, пользователи часто вступают в споры о MongoDB и MySQL, чтобы найти лучший вариант.

Организации, использующие реляционную базу данных, такую ​​как MySQL, могут столкнуться с определенными трудностями при управлении и хранении своих данных в связи с меняющимися требованиями. В то же время новые фирмы задаются вопросом, какую базу данных выбрать, чтобы не столкнуться с проблемами в процессе разработки.

Между тем, разработчики, создающие финансовые приложения, также часто не понимают, следует ли им придерживаться старого резервного MySQL или рискнуть попробовать еще один кусок пирога с MongoDB.

Это то, что приводит нас к этой дискуссии. Сравнение MongoDB и MySQL поможет вам понять различия между двумя базами данных, их плюсы и минусы, а также понять, какая из них лучше для каких целей. Короче говоря, это поможет вам выбрать правильную базу данных для ваших проектов.

Итак, добро пожаловать в дискуссию!

MongoDB против MySQL: что это такое?

Давайте быстро набросаем, что такое MongoDB и MySQL, прежде чем мы начнем их сравнивать.

Что такое MongoDB?

MongoDB — мощная бесплатная нереляционная база данных с открытым исходным кодом, популярная для хранения больших объемов данных. Он был выпущен 12 лет назад в 2009 году компанией 10gen (теперь MongoDB Inc.) с публичной лицензией на стороне сервера. T программа базы данных NoSQL, написанная на C++, Python и JavaScript с кросс-платформенной совместимостью. Он поддерживает операционные системы, включая Windows, macOS и Linux, а также такие языки, как C, PHP, Java, Ruby, Node.js и другие.

MongoDB отличается от традиционных систем баз данных способом хранения этих данных.

Вместо хранения данных в строках и столбцах MongoDB использует документно-ориентированный дизайн, который представляет данные в различных JSON-подобных документах и ​​коллекциях. Эти документы содержат ряд пар значений или ключей разных типов, таких как вложенные документы и массивы. Пары ключ/значение могут быть структурированы по-разному в разных документах.

MongoDB предлагает большую безопасность, надежность и эффективность в дополнение к гибкости изменения структуры данных или схемы. В результате это облегчает более высокие требования к скорости и памяти.

Особенности MongoDB

Теперь давайте перейдем к рассмотрению некоторых основных функций MongoDB:

• Репликация: MongoDB позволяет вам делать несколько копий ваших данных с помощью репликации (наборов реплик) и развертывать их на разных серверах. Эта функция полезна для резервного копирования данных и управления аварийными ситуациями. В случае сбоя сервера вы всегда можете восстановить свои данные из копий, хранящихся на других серверах.
• Индексирование: вы можете индексировать поля в документах MongoDB как первичные или вторичные. Это помогает повысить производительность поиска в базе данных и позволяет выполнять поиск по индексам, а не по всему документу, что автоматически увеличивает скорость поиска.
• Специальные запросы. Специальные запросы — это временные команды, которые обеспечивают различные результаты выполнения запросов. Тем не менее, MongoDB поддерживает запросы диапазона, регулярные выражения (Regex) и поиск по полям. Кроме того, запросы включают функции JavaScript, определенные пользователями, и могут возвращать определенные поля документа. Вы можете обновлять эти специальные запросы в режиме реального времени с помощью языка запросов MongoDB (MQL), который полезен для аналитики в реальном времени для предприятий.

• Разделение: MongoDB может масштабироваться по горизонтали с помощью разделения, метода распределения больших наборов данных по разным коллекциям данных. Здесь пользователи могут выбрать ключ сегмента (главный ключ с одной или несколькими репликами), чтобы определить распределение данных в коллекции и разделить данные на разные диапазоны по сегментам. Каждый сегмент функционирует как отдельная база данных, формируя одну единую базу данных с использованием других сегментов, что способствует балансировке нагрузки и выполнению сложных запросов.

• Балансировка нагрузки: MongoDB облегчает управление параллелизмом для одновременной обработки нескольких клиентских запросов к различным серверам. Это помогает снизить нагрузку на каждый сервер, обеспечивает бесперебойную работу и согласованность данных, а также позволяет масштабировать приложения.
• Хранилище файлов: вы можете использовать MongoDB в качестве файловой системы, известной как GridFS, которая поставляется с функциями репликации данных и балансировки нагрузки для нескольких компьютеров для хранения файлов. GridFS, или файловая система сетки, включает драйверы MongoDB, и вы можете получить к ней доступ с помощью плагинов Nginx и lighttpd или утилиты mongofiles. MongoDB также позволяет разработчикам управлять файлами и содержимым.
• Агрегация: Агрегация данных позволяет пользователям получать результаты, аналогичные результатам, полученным для предложения SQL - GROUP BY . MongoDB предлагает три способа агрегации:

1. 1. Конвейер агрегации: обеспечивает лучшую производительность агрегации, чем другие, для большинства операций.
   2. Одноцелевое объединение: используется для объединения документов из одной коллекции.
   3. Функция уменьшения карты: используется для пакетной обработки данных для получения агрегированных результатов. Функция map группирует данные по ключу-значению, а функция reduce выполняет над ними операции.

• Ограниченные коллекции: MongoDB поддерживает ограниченные коллекции, тип коллекции, который обрабатывает порядок вставки данных.

Использование MongoDB

MongoDB используется в тысячах организаций по всему миру для хранения данных или в качестве службы баз данных их приложений. Это полезно в:

• Системы управления контентом, такие как WordPress, для ввода, хранения и редактирования контента.
• Хранение данных для веб и мобильных приложений
• Веб-сайты социальных сетей
• Ведение геопространственных данных или данных о местоположении
• Каталоги продуктов электронной коммерции и управление активами
• Облачные системы
• Перенос рабочих нагрузок с мейнфрейма
• Аналитика в реальном времени на высокой скорости
• Масштабируемые и высокопроизводительные видеоигры
• Модернизация платежной архитектуры и устаревшая модернизация
• Системы с растущими потребностями в хранении данных, потребностью в более быстром ведении журналов и кэшировании, а также меняющимся дизайном
• Стек технологий MEAN для веб-разработки, где M означает MongoDB, а остальные технологии — ExpressJS, AngularJS и NodeJS соответственно.

Такие компании, как Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC и другие, используют MongoDB. Вот некоторые из широко известных вариантов использования MongoDB:

• Aadhar: Aadhar — проект уникальной идентификации Индии и крупнейшая биометрическая база данных в мире. MongoDB — одна из баз данных, которые она использует для хранения биометрических и демографических данных более чем 1,2 миллиарда человек.
• eBay: Американская компания электронной коммерции eBay, которая работает как B2C и C2C, использует MongoDB в своих различных проектах, таких как поисковые подсказки, облачное управление и хранилище метаданных.
• Shutterfly: Shutterfly — это популярная платформа для обмена фотографиями, которая использует MongoDB для хранения и управления более чем 6 миллиардами изображений с пропускной способностью транзакций 10 000 операций в секунду.

Что такое MySQL?

MySQL — это бесплатная система управления реляционными базами данных (RDBMS) с открытым исходным кодом. Он организует и хранит данные в табличном формате со строками и столбцами, в которых связаны типы данных. Он имеет стандартную общественную лицензию GNU, и вы можете найти его репозиторий на GitHub.

Эта база данных была первоначально создана в 1995 году шведской компанией MySQL AB, основателями которой были шведы Дэвид Аксмарк, швед из Финляндии Михаэль Видениус и Аллан Ларссон. Однако Sun Microsystems купила MySQL AB, а в 2010 году Oracle приобрела Sun Microsystems.

Интересна и номенклатура MySQL — она объединяет два термина:

• My: Имя дочери Майкла Видениуса.
• SQL: расшифровывается как структурный язык запросов.

SQL — это предметно-ориентированный язык программирования, который может управлять данными в СУБД, выполняя над данными функции, включая создание, извлечение, удаление и изменение.

MySQL работает со многими операционными системами, такими как Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD и Solaris, для реализации СУБД в системе хранения устройства, предоставления доступа к сети, управления пользователями, облегчения проверки целостности базы данных и создания резервных копий. Он написан на C++ и C и использует лексический анализатор, а парсер SQL использует yacc.

Эта база данных получила положительные отзывы, особенно при обычном использовании с ее простым в использовании интерфейсом. С точки зрения производительности, он быстрый и стабильный, а также оснащен многопоточным и многопользовательским сервером базы данных.

MySQL доступен в двух версиях: Community Server с открытым исходным кодом и проприетарный Enterprise Server. Последний предлагает множество серверных плагинов для установки без изменения кодовой базы.

Возможности MySQL

Давайте поговорим подробнее об особенностях этой популярной СУБД.

• Репликация и кластеризация: MySQL поддерживает репликацию и кластеризацию, которые помогают улучшить масштабируемость и производительность приложений за счет различных типов синхронизации. Вы также можете копировать данные с SQL-сервера на другие реплики SQL-серверов. Это также позволяет создавать резервные копии данных в нескольких базах данных, чтобы избежать потери данных.
• Поддержка пароля: MySQL поддерживает систему шифрования паролей для проверки хоста, когда кто-то пытается получить доступ к базе данных. Это повышает безопасность базы данных и гарантирует, что доступ к ней имеют только авторизованные лица. Кроме того, его последний выпуск, MySQL 8.0, также предлагает поддержку двойного пароля, что позволяет разработчикам легко изменять учетные данные пароля без простоев.

• Схема производительности: отслеживает производительность приложений, использование ресурсов и события сервера. Это позволяет правильно распределять ресурсы, повышать производительность приложения при обнаружении любых замедлений и предпринимать необходимые шаги в случае любых подозрительных событий на сервере.
• Онлайн-схема: MySQL поддерживает несколько онлайн-схем, которые помогают удовлетворить требования к хранению данных и обеспечивают большую гибкость.
• Отказоустойчивость: приложения, поддерживаемые MySQL, устойчивы к сбоям и легко справляются с такими ситуациями. В результате он обеспечивает высокую доступность данных для всех типов приложений, веб-приложений или мобильных устройств.
• Поддержка транзакций. Вы получаете поддержку многоуровневых и распределенных транзакций, неограниченную блокировку на уровне строк и транзакции, совместимые с ACID. В контексте обработки транзакций существует четыре принципа, называемых принципами ACID. Это означает атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность. Кроме того, он помогает поддерживать моментальные снимки базы данных и целостность с помощью таких ограничений, как контроль параллелизма нескольких версий и реализация внешнего ключа.

• Поддержка графического интерфейса: в MySQL доступно множество инструментов с графическим интерфейсом, упрощающих процесс создания, проектирования и администрирования инструментов командной строки для экономии времени. Архитекторы баз данных, администраторы и разработчики могут использовать эти инструменты для оптимизации своей работы.
• Ограничения: Горизонтальное масштабирование непросто; миллионы процессов чтения или записи влияют на производительность базы данных и включают другие ограничения, общие для реляционных баз данных.

Использование MySQL

MySQL существует уже более двух десятилетий и обеспечивает удобство хранения большого количества данных для организаций по всему миру. Вот некоторые из применений MySQL и кто ее использует.

• Системы управления контентом и блоги
• Приложения электронной коммерции с большим количеством продуктов
• Регистрация приложений
• Хранилище данных
• Для приложений, требующих высокой безопасности данных, таких как социальные сети, такие как Facebook и Instagram.
• MySQL используется в механизмах хранения, таких как InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole и Federated.
• LAMP Stack — это стек технологий для веб-разработки, использующий MySQL в качестве одного из своих компонентов. Это означает Linux, Apache, MySQL и PHP/Python/Perl.
• Он установлен на различных облачных платформах, таких как Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud и т. д.

Фактически, Oracle Cloud предлагает MySQL как услугу, чтобы пользователи могли установить MySQL Server и развернуть его в облаке. Таким образом, вам не нужно устанавливать его на свои локальные серверы.

Известными организациями, использующими MySQL, являются Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla и другие. Вот некоторые из известных случаев использования MySQL:

• Википедия: Википедия — бесплатная энциклопедия, распространяющая знания по всему миру. Он использует MySQL и нуждается в высокой масштабируемости для удовлетворения растущей базы пользователей. База данных помогает им обновлять свой контент, размещать больше контента и посетителей, а также позволяет вносить тысячи записей и правок.
• Твиттер: Твиттер перешел от временного сегментирования для хранения твитов к более распределенному методу с использованием T-bird. И T-bird построен с помощью Gizzard, который использует MySQL.

Временный шардинг стоил дорого, и для заполнения твитов требовалось больше машин. Они также столкнулись с проблемами балансировки нагрузки и были логически сложными для администраторов баз данных. MySQL, поддерживающий T-bird, решает эти проблемы.

Это было все о MongoDB и MySQL, чтобы дать вам контекст. Теперь давайте, наконец, сравним MongoDB и MySQL, чтобы помочь вам решить, что лучше подходит для вашего следующего программного приложения.

Сравнение СУБД MongoDB и MySQL

Вот некоторые параметры, по которым мы будем сравнивать MongoDB и MySQL.

Архитектура

Архитектура составляет основу каждой системы и устанавливает структуру, в которой могут быть реализованы все функции и возможности. Следовательно, важно сравнить архитектуру MongoDB и MySQL и хорошо их понять, чтобы определить, что будет лучшим выбором для вашего приложения.

MongoDB

В качестве философии дизайна используется архитектура Nexus, которая сочетает в себе функциональные возможности реляционных баз данных. Он может удовлетворить потребности современных приложений, предлагая высокую масштабируемость, глобальную доступность и гибкую схему. Поэтому внести изменения в его конструкцию достаточно просто.

Кроме того, MongoDB включает официальные драйверы для ведущих сред разработки, таких как AWS, Azure и Kubernetes, языков программирования, таких как JavaScript, Python и т. д., и таких сред, как Django.

MySQL

MySQL, с другой стороны, включает клиент-серверную архитектуру с хранилищем, оптимизированным для обеспечения высокой производительности и многопоточности. Его документация также демонстрирует несколько методов оптимизации производительности, которые связаны с конфигурацией, а не с тонкой настройкой измерений SQL.

Победитель : Ничья.

Формат хранения данных

MongoDB

Формат хранения данных в MongoDB может выглядеть так:

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

Вы можете видеть, что формат похож на JSON, и вы можете легко вносить изменения в данные, то есть вы можете добавлять больше данных, удалять некоторую информацию и изменять данные без каких-либо хлопот. В приведенном выше примере показано, что для базы данных нет фиксированной схемы, что обеспечивает большую гибкость.

MySQL

Формат хранения данных в MySQL, с другой стороны, выглядит примерно так:

В приведенной выше таблице показано, как MySQL организует данные в виде строк и столбцов. У него правильная жесткая структура, которую трудно изменить по сравнению с MongoDB. Это потому, что вы не можете ввести строку или столбец с пробелами; нужно сделать дизайн таким образом, чтобы на каждую строку был столбец и наоборот; в противном случае это нарушит схему. Но в MongoDB вы можете легко изменить данные.

Существует небольшая разница в терминологии для MongoDB и MySQL:

Победитель : формат хранения данных MongoDB легче модифицировать.

Гибкость схемы

Выбранная вами база данных должна обеспечивать гибкость изменения структуры или схемы вашей базы данных в зависимости от различных потребностей. В противном случае становится очень раздражающим даже небольшое изменение требований.

Итак, давайте выясним MongoDB против MySQL, основываясь на том, насколько гибки их схемы.

MongoDB

MySQL предоставляет гибкую схему, позволяющую пользователям изменять дизайн в зависимости от требований, особенно для приложений больших данных. Он позволяет легко комбинировать и хранить различные типы данных, а также динамически изменять схему без простоев. Вы можете хранить несколько документов в коллекции даже без какой-либо связи между ними, так как это нереляционная система баз данных. Он использует JSON-подобные документы с необязательными схемами.

Однако в нем отсутствуют транзакции и объединения; поэтому вам нужна частая оптимизация схемы в зависимости от того, как приложение получает доступ к данным.

MySQL

В MySQL вы должны четко определить столбцы и таблицы перед сохранением данных вместе со строками и столбцами. Здесь каждое поле состоит из строки и столбца. Это означает, что хранение данных не дает вам такой гибкости, как в MongoDB. Это также означает более медленный процесс развертывания и разработки.

Но если у вас есть фиксированная схема для ваших приложений, лучше всего подойдет MySQL. Это обеспечит лучшую согласованность данных, не меняя дизайн снова и снова и не тратя на это время. Но опять же, если у вас есть изменяющиеся потребности, MongoDB может быть лучшим вариантом для вас.

Победитель : очевидно, что MongoDB предлагает большую гибкость схемы.

Используемый язык запросов

Очень важно знать, какая база данных использует какой язык запросов. Это поможет вам понять, какой из них может быть удобнее для вас, вместо того, чтобы запутаться после его установки.

MongoDB

MongoDB использует язык запросов MongoDB (MQL) вместо SQL. Он выразительный и богатый и поддерживает функции CRUD, которые позволяют создавать, читать, обновлять и удалять данные. Кроме того, он также упрощает агрегацию данных, геопространственные запросы и текстовый поиск.

Если вы хотите запросить данные, вы должны определить документы с соответствующими свойствами в качестве ожидаемых результатов. Это означает, что вам нужно выполнять операции запроса для извлечения данных из базы данных, например db.collection.find() . MongoDB обычно выполняет запросы, используя операторы, связанные с помощью JSON. Кроме того, он поддерживает запросы ИЛИ и логические И.

Однако MongoDB никогда не использует операции соединения и имеет любой другой эквивалентный оператор.

MySQL

С другой стороны, MySQL использует SQL, как и другие реляционные базы данных. Он может получать данные из разных таблиц, поддерживая функцию соединения. Именно это делает реляционную базу данных, такую ​​как MySQL, «реляционной». Эта операция позволяет связать данные из нескольких таблиц в запросе.

Тем не менее, SQL имеет:

• Язык определения данных (DDL) для создания, удаления и изменения таблиц.
• Язык транзакций данных (DTL) с такими операциями, как фиксация и откат
• Язык манипулирования данными (DML) с такими параметрами, как вставка, удаление и обновление строк.
• Язык управления данными (DCL) с командами отзыва и предоставления

Победитель : Ничья.

Производительность и скорость

Производительность и скорость — это то, что вы никогда не должны игнорировать при выборе базы данных. Вы должны знать, чего ожидать от какой базы данных и для каких целей. А для занятых профессионалов, таких как разработчики и администраторы, важна каждая секунда.

Следовательно, вы должны выбрать базу данных, которая может предложить лучшую производительность для поддержки вашей производительности, а не наоборот. Итак, давайте сравним их скорость и производительность.

Поскольку и MongoDB, и MySQL используют разные подходы к хранению данных, оценить их производительность довольно сложно. Вы можете сравнить две базы данных SQL с некоторыми стандартными эталонными тестами, но трудно сделать то же самое с нереляционными базами данных.

Но мы собираемся сравнить MongoDB и MySQL на основе общих операций и того, как они работают с большими объемами данных.

MongoDB

Поскольку MongoDB хранит большой объем неструктурированных данных и использует подход к хранению на основе документов, она работает относительно быстрее, чем MySQL. Это означает, что MongoDB хранит данные в одном документе для объекта и помогает ускорить чтение или запись данных. Такие функции, как репликация, могут быть серьезной причиной для этого. Его производительность также лучше, когда он работает с объектами из-за хранилища объектов, подобного Джейсону.

Кроме того, MongoDB никогда не привязывается к поставщику, что дает вам возможность улучшить производительность, используя альтернативы, если вас не устраивает какой-то один сервис.

MySQL

MySQL может демонстрировать низкую производительность при работе с огромным объемом данных. Это потому, что он хранит таблицы в нормализованном виде. И если вы хотите изменить данные или извлечь их, вам нужно пройти через множество таблиц для записи и чтения данных, что увеличивает нагрузку на сервер и влияет на его производительность. Но вы можете использовать MySQL для транзакционных операций.

Для добавления данных в базу данных требуется определенная структура данных. Следовательно, это не подходит, если вы хотите хранить неструктурированные данные. А иногда также становится сложно разработать подходящую схему, когда речь идет о сложных данных.

Победитель : MongoDB быстрее и лучше работает.

Безопасность

Безопасность всегда является одним из основных критериев при сравнении двух систем, учитывая рост числа кибератак по всему миру. Следовательно, важно сравнить MongoDB и MySQL, чтобы определить, какой из них более безопасен для ваших приложений.

MongoDB

MongoDB использует элементы управления доступом на основе ролей с гибкими разрешениями для пользователей и устройств. Каждому пользователю назначается роль, на основе которой ему даются определенные разрешения на доступ к данным и выполнение операций. Например, такие пользователи, как сотрудники старшего уровня, будут иметь более высокий уровень допуска, поэтому их привилегии будут более существенными.

Это один из способов обеспечения безопасности вашей базы данных, чтобы никакие несанкционированные пользователи или атаки не могли получить доступ к вашей базе данных и использовать ее. Кроме того, MongoDB также поддерживает шифрование Transport Layer Security (TLS) и протокол безопасности Secure Sockets Layer (SSL) для дополнительной безопасности. Вы также можете записывать зашифрованные документы в коллекции данных с помощью главного ключа, чтобы обеспечить шифрование данных в состоянии покоя.

MySQL

С другой стороны, MySQL имеет контроль доступа на основе привилегий. Он также поддерживает средства шифрования, такие как MongoDB, с аналогичной моделью аутентификации, включая авторизацию, аутентификацию и аудит. Вы можете назначать роли и привилегии пользователям, позволяя им получать доступ к наборам данных и операциям. Кроме того, вы также можете подать заявку на TLS и SSL для большей безопасности.

В своем недавнем обновлении MySQL также включила поддержку двойного пароля для обеспечения большей безопасности доступа к данным.

Хотя кажется, что оба они конкурируют друг с другом, когда дело доходит до безопасности, MySQL считается более безопасным. Причина кроется в его жесткой архитектуре и схеме, которые обеспечивают лучшую согласованность и надежность данных.

Победитель : MySQL более безопасен (жесткость не так уж и плоха).

Масштабируемость

По мере того, как ваше приложение растет с увеличением пользовательской базы и трафика, вы должны иметь возможность плавно масштабировать его для удовлетворения меняющихся потребностей. И если ваше приложение не масштабируется, у клиентов может возникнуть плохой опыт его использования с частыми сбоями, задержками и простоями. И никто не любит использовать такие системы, и они могут перейти к другим альтернативам, если не сейчас, то раньше.

Следовательно, важно позаботиться о масштабируемости приложения, и выбранная вами база данных может повлиять на масштабируемость. Итак, давайте сравним MongoDB и MySQL в зависимости от того, насколько они обеспечивают масштабируемость.

MongoDB

MongoDB чрезвычайно масштабируема, что является одной из главных причин, по которой она используется на растущих веб-сайтах, в системах CMS и в магазинах электронной коммерции. Он может масштабироваться по горизонтали с помощью процесса, называемого сегментированием. Сегмент — это часть базы данных, а сегментирование — это метод распределения данных между несколькими коллекциями и машинами. Это позволяет развертывать системы с более высокой пропускной способностью и большими наборами данных.

Благодаря более высокой масштабируемости вы можете легко создавать кластеры из нескольких серверов, добавляя все больше и больше серверов в свою базу данных в зависимости от ваших требований. Он позволяет хранить реплики ваших наборов данных в сегментированном кластере с более высокой производительностью записи и чтения для поддержки приложений разного масштаба. Это также позволяет вам обеспечить резервное копирование ваших данных и никогда не потерять их в случае кибератак или стихийных бедствий.

Не говоря уже о том, что разделение нагрузки и наборов данных на разные серверы также позволяет вам запускать их с меньшими затратами по сравнению с одним единственным сервером со всеми данными, для которого требуется высококачественное и дорогое оборудование. Еще одно преимущество сегментирования в MongoDB заключается в том, что он максимально увеличивает дисковое пространство и обеспечивает динамическую балансировку нагрузки.

Кроме того, MongoDB поддерживает сегментирование или разделение данных на основе диапазона, а также прозрачную маршрутизацию запросов и автоматическое распределение объема данных.

MySQL

Что касается MySQL, масштабируемость ограничена. Это дает вам два варианта масштабирования вашего приложения — создание реплик чтения или вертикальное масштабирование. Он обеспечивает репликацию данных и вертикальное масштабирование за счет кластеризации, что помогает улучшить масштабируемость и производительность приложений за счет различных типов синхронизации.

Заметным отличием здесь является то, что MySQL предлагает вертикальное масштабирование, а MongoDB предлагает горизонтальное масштабирование с большей гибкостью. Теперь вертикальное масштабирование означает, что система позволяет увеличить нагрузку за счет увеличения характеристик ЦП или ОЗУ только на одном сервере с верхним пределом.

Если вы хотите выполнить репликацию, это легко сделать с помощью репликации чтения. Это позволяет вам создавать копии вашей базы данных только для чтения и добавлять их на разные серверы, но с ограничениями — одно касается общего количества реплик, которые вы можете добавить. В результате этого ограничения вы можете столкнуться с проблемами, связанными с приложениями, которые регулярно читают и записывают ваши базы данных (или интенсивно пишут).

Несмотря на то, что в MySQL введена многоосновная репликация, ее реализация по-прежнему ограничена по сравнению с функциями, которые вы получаете в MongoDB. Это может добавить больше масштаба записи, но только для отдельных приложений; каждый из них мог писать в разные сети и получать масштаб.

Более того, в MySQL нет стандартной реализации для сегментирования. Несмотря на то, что он предлагает два метода сегментирования — MySQL Fabric (инфраструктура сегментирования) и автоматическое сегментирование — люди редко используют их из-за множества препятствий и ограничений. Вот почему такие компании, как Facebook, используют собственную структуру сегментирования.

Если вы используете сегментирование для масштабируемости, обязательно выберите правильный ключ сегментирования, так как неправильный ключ может привести к негибкости системы. Например, изменение ключа сегментирования может отрицательно сказаться на приложении, узловых транзакциях и местоположении. Кроме того, могут возникнуть такие проблемы, как непротиворечивость данных, если изменения сегмента не завершены.

Таким образом, при использовании MySQL вы должны тщательно принимать правильные решения об изменениях схемы и сопоставлении между разделами данных, ключами сегментирования, узлами и базами данных.

Победитель : MongoDB предлагает более высокую масштабируемость, тогда как MySQL имеет множество ограничений и может привести к несоответствиям и проблемам, если определенные процессы не выполняются правильно, как объяснялось ранее.

Модель транзакции: ACID против BASE

Одним из важных шагов при выборе базы данных является определение ее модели транзакций. Модель транзакций состоит из правил, определяющих, как база данных хранит, обрабатывает и организует данные.

Популярны две модели транзакций:

• ACID (атомарная, последовательная, изолированная и долговечная)
• BASE (базовая доступность, мягкое состояние и согласованность в конечном итоге)

В соответствии с теоремой CAP (Consistency, Availability, and Partition) невозможно одновременно обеспечить доступность и согласованность в распределенной системе, устойчивой к разделам, или в системе, которая продолжает работать даже во время временных разрывов связи.

Разница между базой данных с моделями ACID и BASE заключается в том, как они справляются с этим ограничением. База данных ACID предлагает более согласованную систему, а база данных BASE обеспечивает более высокую доступность.

Теперь давайте выясним, каким моделям следуют MongoDB и MySQL.

MongoDB

MongoDB следует модели BASE и гарантирует постоянную доступность транзакции. Вот как это работает:

• Базовая доступность: база данных с моделью BASE обеспечивает доступность данных за счет репликации и распространения данных между различными узлами, присутствующими в кластере базы данных, вместо обеспечения мгновенной согласованности.
• Мягкое состояние: значения данных в модели BASE могут меняться со временем, поскольку не существует немедленной согласованности. Модель также может отделяться от концепции базы данных, что обеспечивает ее согласованность и делегирует эту ответственность вашим разработчикам.
• Конечная согласованность: хотя BASE не обеспечивает немедленной согласованности, она может. И когда это произойдет, вы все равно сможете выполнять чтение данных.

Модель BASE, принятая базами данных, отличными от MongoDB, включает Redis и Cassandra. Эта модель — отличный выбор, если вам нужен анализ настроений в вашем приложении.

Компании по обслуживанию клиентов и маркетинговые компании могут использовать это для проведения своих исследований в социальных сетях. База данных также может вместить большой объем данных в лентах социальных сетей.

MySQL

MySQL следует модели ACID, чтобы обеспечить согласованность для каждой транзакции. Он подходит для предприятий, занимающихся онлайн-аналитической обработкой, например, хранением данных или обработкой онлайн-транзакций, таких как финансовые учреждения. Таким организациям требуется база данных, которая может управлять небольшими одновременными транзакциями любого размера. Вот как работает КИСЛОТА:

• Атомарность: каждая транзакция в модели ACID либо выполняется должным образом, либо полностью останавливается, в то время как база данных возвращается к исходному состоянию транзакции. Это делается для обеспечения достоверности данных в базе данных.
• Непротиворечивость: Транзакции согласованы и никогда не нарушают структурную целостность базы данных.
• Изолированный: Это свойство гарантирует, что ни одна транзакция не может мешать другим транзакциям в процессе, чтобы нарушить их целостность в базе данных.
• Надежность: данные, относящиеся к завершенной транзакции, могут сохраняться при отключении питания или сети. Даже если транзакция завершится неудачно, никакие данные не будут затронуты.

Поскольку он предлагает более высокую безопасность и гарантию транзакций, финансовые учреждения используют исключительно базы данных ACID. Его атомарная природа также способствует безопасным денежным переводам. Это гарантирует, что прерванные транзакции будут немедленно завершены, чтобы предотвратить ошибки.

К реляционным базам данных, совместимым с Acid, кроме MySQL, относятся PostgreSQL, SQLite, Oracle и т. д. Кроме того, некоторые нереляционные базы данных также в определенной степени совместимы с ACID, например Apache CouchDB и IBM Db2.

Вопрос в том, какая модель транзакций лучше, и ответ неясен, потому что обе они полезны для разных вариантов использования и аспектов проекта. Базы данных ACID подходят для проектов, требующих большей согласованности, надежности и предсказуемости благодаря их структурированному характеру.

С другой стороны, база данных BASE больше подходит для проектов, требующих более высокого и простого масштабирования с большей гибкостью.

Победитель : Ничья.

Простота использования

Выбирая базу данных, вы должны иметь в виду, насколько проста в использовании база данных. Это никогда не должно доставлять вашей команде неприятностей, иначе производительность снизится, и вам придется тратить ресурсы и время на их обучение.

Итак, давайте выясним, какую базу данных — MongoDB или MySQL — проще использовать.

MongoDB

Процесс хранения данных в MongoDB довольно прост, и его может понять любой, кто имеет навыки программирования. Он хранит данные в неструктурированном формате в коллекциях, чтобы обеспечить большую гибкость. 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.

Причиной его популярности является гибкость и масштабируемость приложения, которые необходимы разработчикам для удовлетворения растущих потребностей пользователей в настоящее время. Это также позволяет пользователям манипулировать данными, с легкостью запрашивать информацию и находить полезную информацию.

Кроме того, MongoDB имеет более 177 тыс. репозиториев и более 923 тыс. коммитов на GitHub.

MySQL

MySQL — одна из самых популярных баз данных в мире. Люди используют его как отдельную систему или комбинируют с другими, такими как MongoDB, PostgreSQL и т. д.

Согласно отчету Statista, по состоянию на июнь 2021 года MySQL является второй по популярности СУБД в мире после Oracle. Причин может быть так много; это бесплатно, с открытым исходным кодом и имеет отличные функции. Он предлагает масштабируемость, доступность и безопасность, что делает его подходящим для современных проектов. Кроме того, его огромное онлайн-сообщество и простота использования привлекают множество пользователей.

Другой отчет показывает, что рыночная доля MySQL составляет около 46,83% с более чем 144 тыс. активных клиентов.

Кроме того, MySQL имеет более 222 тыс. репозиториев и более 7 миллионов коммитов на GitHub.

Победитель : MySQL, без сомнения, более популярен среди этих двух.

MongoDB против MySQL: когда их использовать?

У MongoDB и MySQL есть свои плюсы и минусы, сильные и слабые стороны. Поэтому они полезны в разных случаях.

MongoDB

Эта база данных полезна, если вы хотите иметь более высокую доступность данных в дополнение к более быстрому, автоматическому и быстрому восстановлению данных. Поскольку он предлагает отличную масштабируемость, вы можете рассмотреть MongoDB, если вы разрабатываете приложение или сайт с растущими потребностями.

Для небольших фирм без базы данных администратор может извлечь максимальную пользу из MongoDB. Однако это не должно быть постоянным решением, если вы стремитесь к росту. Кроме того, если вы хотите сократить расходы, связанные с миграцией схемы, MongoDB может стать приемлемым вариантом.

Кроме того, MongoDB может подойти вам, если большинство сервисов, которые вы запускаете, находятся в облаке. Он имеет собственную архитектуру с функциями масштабирования, такими как сегментирование, для обеспечения горизонтального масштабирования и гибкости бизнеса, которые вам нужны.

MySQL

MySQL — лучший выбор для запуска на ранней стадии без срочной необходимости масштабирования. Кроме того, если вы работаете над проектом, который не потребует большого масштабирования в будущем, вы можете рассмотреть MySQL. Это также обеспечит простоту настройки и обслуживания.

Кроме того, вы можете рассмотреть MySQL, если хотите сохранить фиксированную схему со структурированными данными, которая не требует от вас изменений со временем. Кроме того, если у вас ограниченный бюджет и вам по-прежнему нужна высокая производительность, вам подойдет MySQL.

Более того, если вы создаете финансовое приложение или проект с более высокой скоростью транзакций, MySQL — хороший вариант. Его функции безопасности также обеспечивают безопасность вашего приложения и данных от попадания в чужие руки или кражи в результате кибератаки.

Победитель : поскольку оба варианта полезны для разных видов бизнеса, здесь нет явного победителя.

MongoDB против MySQL: преимущества и недостатки

Посмотрите на различные преимущества и недостатки, связанные с MongoDB и MySQL:

MongoDB

Преимущества MongoDB:

• Он обладает высокой адаптивностью и гибкостью, чтобы соответствовать изменяющимся бизнес-требованиям и ситуациям.
• Легко масштабировать вверх или вниз
• Позволяет выполнять запросы и возвращать поля в документе
• Поддерживает репликацию данных, поэтому вы можете сохранять копии своих данных и никогда не терять их.
• Позволяет хранить разные типы файлов разного размера, не затрагивая ваш технический стек.
• Позволяет создавать индексы для повышения производительности поиска.
• Работает на нескольких серверах и предлагает дублирование данных и балансировку нагрузки, поэтому работает даже при отказе оборудования.
• Следует модели BASE, чтобы обеспечить более высокую доступность данных.
• Легко использовать

Недостатки MongoDB:

• Модель ACID не является сильной по сравнению с другими системами баз данных.
• Не предоставляет возможности для хранимых процедур, что означает, что вы не сможете реализовать свою бизнес-логику на уровне базы данных, в отличие от реляционных баз данных.
• Транзакции иногда могут быть сложными или небезопасными
• Несколько крутая кривая обучения
• Документация плохо структурирована.
• Включает более высокое потребление памяти и отсутствие соединений или встроенной аналитики.

MySQL

MySQL предлагает следующие преимущества:

• Поддерживает несколько вариантов репликации, таких как основной-вторичный, основной-основной, масштабирование, групповая репликация и т. д.
• Простота использования и установки благодаря удобному интерфейсу. Кроме того, вы можете легко изучить его и устранить неполадки, используя различные источники, такие как полезные книги, официальные документы и блоги.
• Может управлять большим объемом данных, от хранения до выполнения над ним операций
• Предлагает меньше накладных расходов, связанных с его механизмом хранения
• Более безопасный и использует аутентификацию на основе привилегий
• Предлагает такие функции, как глобальное распределение данных и создание отчетов, что делает его полезным для приложений различных форм и размеров.
• Поддерживает механизм хранения в памяти для поиска часто используемых таблиц.

Недостатки использования MySQL:

• Нет кэширования хранимых процедур
• Транзакции с системными каталогами не совместимы с ACID
• Таблицы MySQL для триггеров или процедур в основном предварительно заблокированы.
• Системные сбои могут повредить весь системный каталог
• Сильно зависит от SQL
• Не поддерживает интеграцию Python или Java

Победитель : Нет явного победителя, поскольку и MySQL, и MongoDB имеют свои преимущества и недостатки.

MongoDB против MySQL: версии и цены

Хотя MongoDB и MySQL имеют открытый исходный код и бесплатны для использования, они также предлагают платные версии, предлагающие больше функций и преимуществ.

MongoDB

MongoDB предлагает различные планы, бесплатные и платные. Вы можете использовать его бесплатную версию для небольших приложений, развернутых в общем облаке. Вот его три издания:

• Сервер сообщества MongoDB: он бесплатный и работает в Windows, OS X и Linux.
• MongoDB Enterprise Server: предназначен для коммерческого использования.
• MongoDB Atlas: это полностью управляемая облачная база данных по запросу, которая работает на GCP, Azure и AWS.

Таким образом, если у вас есть разнообразные требования, вы можете выбрать ценовую категорию в зависимости от типов облака, стандартов безопасности и хранилища. Он включает в себя три тарифных плана:

• Общий : $0/месяц
• Выделенный : доступен по цене 57 долларов в месяц.
• Без сервера : от 0,30 доллара за миллион чтений.

MySQL

Помимо бесплатной версии, у MySQL есть следующие коммерческие планы:

• Стандартная версия MySQL: доступна по цене 2000 долларов США в год.
• MySQL Enterprise Edition: доступно по цене 5000 долларов США в год.
• MySQL Cluster CGE: доступно по цене 10 000 долларов США в год.

Победитель : Ничья, если сравнить цены и преимущества.

MongoDB против MySQL: ключевые сходства и различия

Основные сходства между MongoDB и MySQL заключаются в следующем:

Сходства

MongoDB и MySQL оба:

• Есть открытые исходники и бесплатные базы данных.
• Используйте мощный язык запросов.
• Поддержка полнотекстового поиска с использованием поиска по фразе и термину.
• Предлагайте индексный поиск с помощью поиска по фразе и текстового поиска.
• Получите мощную поддержку сообщества с тысячами профессионалов
• Оптимизация индекса предложения
• Предлагайте репликацию данных через основную-вторичную конфигурацию.

Отличия

Давайте посмотрим на различия между MongoDB и MySQL в удобной для восприятия таблице:

Может ли MongoDB заменить MySQL?

Ответ на поставленный выше вопрос: «Может быть!»

Хотя замена MySQL на MongoDB может быть мудрым решением для определенных вариантов использования и ситуаций, для других это не сработает. Благодаря исключительной гибкости, масштабируемости и множеству полезных функций MongoDB работает быстрее.

Всемирно известные компании, такие как eBay и Twitter, используют эту базу данных для удовлетворения своих требований к хранению данных и управлению ими. Итак, вы можете заменить MySQL, если столкнетесь с такими проблемами, как:

• Большие данные; поскольку MySQL может показывать проблемы при обработке данных большого размера без надлежащей схемы
• Сложные данные, которые вы не можете преобразовать в базу данных
• Если вы хотите масштабировать и упростить раздел данных
• Замените на MongoDB, если у вас есть тяжелые данные с низкой ценностью для бизнеса, и разверните их в модели с открытым исходным кодом.

Однако вы можете не заменять MySQL на MongoDB, если хотите создать безопасное приложение, такое как финансовое или банковское приложение. Кроме того, если вы хотите создавать приложения для маркетинга или аналитики, MySQL лучше подходит для других вариантов использования.

Резюме

MongoDB и MySQL имеют разную архитектуру и функции, которые подходят для разных вариантов использования. У них есть свои преимущества и недостатки, объясняющие, какой из них подходит для какой цели.

Следовательно, здесь нет единой политики, подходящей для всех. В этом сравнении MongoDB и MySQL мы не можем сказать, что кто-то из них лучше. Не потому, что в этом матче была ничья, а из-за их применимости в самых разных задачах.

Поскольку гибкость и масштабируемость являются сильными сторонами MongoDB, она подходит для приложений с меняющимися требованиями и главным образом для роста. С другой стороны, сильными сторонами MySQL являются безопасность и согласованность; по этой причине он больше подходит для приложений, связанных с транзакциями, финансовых приложений и т. д., а также для тех, которые не требуют частых изменений.

Поэтому, прежде чем выбрать одну из MongoDB или MySQL, обязательно определите свои потребности и приоритеты для вашего проекта, а затем выберите ту, которая лучше соответствует вашим требованиям.

У вас есть мнение о MongoDB и MySQL? Дайте нам знать в комментариях ниже!