MongoDB กับ MySQL: ระบบจัดการฐานข้อมูลไหนดีกว่ากัน?

ด้วยฐานข้อมูลที่หลากหลายในตลาด ผู้ใช้มักจะอภิปรายเกี่ยวกับ MongoDB กับ MySQL เพื่อหาทางเลือกที่ดีกว่า

องค์กรที่ใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL อาจประสบปัญหาบางอย่างในขณะจัดการและจัดเก็บข้อมูลด้วยข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลง ในเวลาเดียวกัน บริษัทใหม่ๆ ก็กำลังสงสัยว่าจะเลือกฐานข้อมูลใด เพื่อไม่ให้เกิดปัญหาในกระบวนการพัฒนา

ในขณะเดียวกัน นักพัฒนาที่สร้างแอปทางการเงินก็มักจะสับสนเช่นกันว่าพวกเขาควรยึดติดกับ MySQL แบบเก่าหรือเสี่ยงที่จะลองชิม MongoDB อีกชิ้นหนึ่ง

นี่คือสิ่งที่นำเราไปสู่การอภิปรายนี้ การเปรียบเทียบ MongoDB กับ MySQL จะช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างระหว่างสองฐานข้อมูล ข้อดีและข้อเสีย และแบบไหนดีกว่ากันสำหรับจุดประสงค์อะไร กล่าวโดยย่อ จะช่วยให้คุณเลือกฐานข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับโครงการของคุณ

ดังนั้น ยินดีต้อนรับสู่การอภิปราย!

MongoDB กับ MySQL: มันคืออะไร?

เรามาร่างอย่างรวดเร็วว่า MongoDB และ MySQL แต่ละรายการคืออะไร ก่อนที่เราจะเริ่มเปรียบเทียบ

MongoDB คืออะไร?

MongoDB เป็นโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังและระบบฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ใช้งานได้ฟรี ซึ่งเป็นที่นิยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลปริมาณมาก เปิดตัวเมื่อ 12 ปีที่แล้วในปี 2552 โดย 10gen (ปัจจุบันคือ MongoDB Inc.) พร้อมใบอนุญาตสาธารณะฝั่งเซิร์ฟเวอร์ T โปรแกรมฐานข้อมูล NoSQL ที่เขียนด้วย C++, Python และ JavaScript พร้อมความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม รองรับระบบปฏิบัติการ รวมถึง Windows, macOS และ Linux และภาษาต่างๆ เช่น C, PHP, Java, Ruby, Node.js และอื่นๆ

MongoDB แตกต่างจากระบบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมในแง่ของวิธีการจัดเก็บข้อมูล

แทนที่จะจัดเก็บข้อมูลในแถวและคอลัมน์ MongoDB ใช้การออกแบบเชิงเอกสารที่แสดงถึงข้อมูลในเอกสารและคอลเลกชันที่เหมือน JSON ต่างๆ เอกสารเหล่านี้ประกอบด้วยชุดของค่าหรือคู่คีย์ประเภทต่างๆ เช่น เอกสารและอาร์เรย์ที่ซ้อนกัน คู่คีย์/ค่าสามารถจัดโครงสร้างให้แตกต่างจากเอกสารอื่น

MongoDB นำเสนอการรักษาความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพที่มากขึ้น นอกเหนือจากความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนโครงสร้างข้อมูลหรือสคีมา ส่งผลให้ความเร็วและความต้องการพื้นที่จัดเก็บเพิ่มขึ้น

คุณสมบัติของ MongoDB

ตอนนี้ มาดูคุณสมบัติหลักบางประการของ MongoDB กัน:

• การจำลองแบบ: MongoDB ช่วยให้คุณสามารถทำสำเนาข้อมูลของคุณได้หลายชุดโดยใช้การจำลองแบบ (ชุดแบบจำลอง) และปรับใช้บนเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ คุณลักษณะนี้มีประโยชน์สำหรับการสำรองข้อมูลและการจัดการภัยพิบัติ ในกรณีที่เซิร์ฟเวอร์ล้มเหลว คุณสามารถดึงข้อมูลของคุณจากสำเนาที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์อื่นได้ตลอดเวลา
• การ สร้างดัชนี: คุณสามารถจัดทำดัชนีฟิลด์ในเอกสาร MongoDB เป็นหลักหรือรอง ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาในฐานข้อมูล และให้คุณทำการค้นหาบนดัชนีแทนการค้นหาทั้งเอกสาร ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการค้นหาโดยอัตโนมัติ
• การสืบค้นข้อมูลเฉพาะกิจ: การสืบค้นข้อมูลเฉพาะกิจเป็นคำสั่งชั่วคราวที่ให้ผลตอบแทนที่แตกต่างกันสำหรับการดำเนินการค้นหา ที่กล่าวว่า MongoDB รองรับการสืบค้นช่วง นิพจน์ทั่วไป (Regex) และการค้นหาฟิลด์ นอกจากนี้ คิวรียังรวมถึงฟังก์ชัน JavaScript ที่กำหนดโดยผู้ใช้ และสามารถส่งคืนฟิลด์เอกสารเฉพาะได้ คุณสามารถอัปเดตการสืบค้นข้อมูลเฉพาะกิจเหล่านี้ในแบบเรียลไทม์ด้วยความช่วยเหลือของ MongoDB Query Language (MQL) ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริงสำหรับองค์กร

• การแบ่งส่วนข้อมูล : MongoDB สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้โดยใช้การแบ่งส่วนข้อมูล ซึ่งเป็นวิธีการกระจายชุดข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านการรวบรวมข้อมูลต่างๆ ที่นี่ ผู้ใช้สามารถเลือกชาร์ดคีย์ (มาสเตอร์คีย์ที่มีแบบจำลองเดี่ยวหรือหลายรายการ) เพื่อกำหนดการกระจายข้อมูลในคอลเลกชั่น และแบ่งข้อมูลออกเป็นช่วงต่างๆ ส่วนแบ่งข้อมูลแต่ละส่วนทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลส่วนบุคคล โดยสร้างฐานข้อมูลเดียวโดยใช้ชาร์ดอื่นๆ มีส่วนช่วยในการปรับสมดุลโหลดและดำเนินการค้นหาที่ซับซ้อน

• การทำ โหลดบาลานซ์: MongoDB อำนวยความสะดวกในการควบคุมพร้อมกันเพื่อจัดการกับคำขอไคลเอนต์หลายรายการพร้อมกันไปยังเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ ซึ่งช่วยลดภาระงานบนเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่อง ช่วยให้มั่นใจถึงเวลาทำงานและความสม่ำเสมอของข้อมูล และช่วยให้แอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้
• การจัดเก็บไฟล์: คุณสามารถใช้ MongoDB เป็นระบบไฟล์ที่เรียกว่า GridFS ที่มาพร้อมกับการจำลองข้อมูลและคุณสมบัติการโหลดบาลานซ์สำหรับคอมพิวเตอร์หลายเครื่องเพื่อจัดเก็บไฟล์ GridFS หรือระบบไฟล์กริด มีไดรเวอร์ MongoDB และคุณสามารถเข้าถึงได้ด้วยปลั๊กอิน Nginx และ lighttpd หรือยูทิลิตี้ mongofiles MongoDB ยังให้นักพัฒนาจัดการไฟล์และเนื้อหา
• การ รวม: การรวมข้อมูลช่วยให้ผู้ใช้ได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกับที่ได้รับจากคำสั่งย่อย SQL - GROUP BY MongoDB เสนอวิธีการรวมสามวิธี:

1. 1. ไปป์ไลน์การรวม: สิ่งนี้ให้ประสิทธิภาพการรวมที่ดีกว่าวิธีอื่นสำหรับการดำเนินการส่วนใหญ่
   2. การรวมแบบวัตถุประสงค์เดียว: ใช้เพื่อรวมเอกสารจากคอลเลกชันเดียว
   3. ฟังก์ชันลดแผนที่: ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบกลุ่มเพื่อให้ได้ผลลัพธ์แบบรวม ฟังก์ชัน map จะจัดกลุ่มข้อมูลตามคีย์-ค่า ในขณะที่ฟังก์ชัน reduce จะดำเนินการกับข้อมูลนั้น

• คอลเล็กชันแบบต่อยอด: MongoDB รองรับคอลเลกชั่นแบบต่อยอด ซึ่งเป็นประเภทคอลเลกชั่นที่จัดการลำดับการแทรกข้อมูล

การใช้ MongoDB

MongoDB ถูกใช้ในองค์กรหลายพันแห่งทั่วโลกสำหรับการจัดเก็บข้อมูลหรือเป็นบริการฐานข้อมูลของแอปพลิเคชัน มีประโยชน์ใน:

• ระบบจัดการเนื้อหา เช่น WordPress เพื่อเข้า จัดเก็บ และแก้ไขเนื้อหา
• การจัดเก็บข้อมูลสำหรับเว็บและแอปพลิเคชันมือถือ
• เว็บไซต์โซเชียลเน็ตเวิร์ก
• การรักษาข้อมูลเชิงพื้นที่หรือตามตำแหน่ง
• แคตตาล็อกผลิตภัณฑ์อีคอมเมิร์ซและการจัดการสินทรัพย์
• ระบบบนคลาวด์
• การย้ายปริมาณงานจากเมนเฟรม
• การวิเคราะห์ตามเวลาจริงด้วยความเร็วสูง
• วิดีโอเกมที่ปรับขนาดได้และประสิทธิภาพสูง
• การปรับปรุงสถาปัตยกรรมการชำระเงินและความทันสมัยดั้งเดิม
• ระบบที่มีความต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป ความต้องการการบันทึกและการแคชที่เร็วขึ้น และการออกแบบที่เปลี่ยนไป
• MEAN technology stack สำหรับการพัฒนาเว็บ โดยที่ M ย่อมาจาก MongoDB และเทคโนโลยีที่เหลือคือ ExpressJS, AngularJS และ NodeJS ตามลำดับ

บริษัทต่างๆ เช่น Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC และอื่นๆ ล้วนใช้ MongoDB ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งาน MongoDB ที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลาย:

• Aadhar: Aadhar เป็นโครงการระบุเอกลักษณ์ของอินเดียและเป็นฐานข้อมูลไบโอเมตริกซ์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก MongoDB เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลไบโอเมตริกและข้อมูลประชากรของผู้คนมากกว่า 1.2 พันล้านคน
• eBay: eBay บริษัทอีคอมเมิร์ซสัญชาติอเมริกัน ซึ่งทำหน้าที่เป็น B2C และ C2C ใช้ MongoDB ในโครงการต่างๆ เช่น คำแนะนำการค้นหา การจัดการระบบคลาวด์ และการจัดเก็บข้อมูลเมตา
• Shutterfly: Shutterfly เป็นแพลตฟอร์มการแชร์รูปภาพยอดนิยมที่ใช้ MongoDB เพื่อจัดเก็บและจัดการรูปภาพกว่า 6 พันล้านภาพ โดยมีการดำเนินการ 10k/วินาทีในการทำธุรกรรม

MySQL คืออะไร?

MySQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบโอเพนซอร์สฟรี (RDBMS) จัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบตารางที่มีแถวและคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกับประเภทข้อมูล มีใบอนุญาตสาธารณะทั่วไปของ GNU และคุณสามารถค้นหาที่เก็บได้ใน GitHub

ฐานข้อมูลนี้สร้างขึ้นในปี 1995 โดย MySQL AB บริษัทสัญชาติสวีเดนซึ่งมีผู้ก่อตั้งคือ David Axmark ชาวสวีเดน, Michael Widenius ชาวสวีเดนชาวสวีเดน และ Allan Larsson อย่างไรก็ตาม Sun Microsystems ซื้อ MySQL AB และในปี 2010 Oracle ได้ซื้อ Sun Microsystems

ระบบการตั้งชื่อของ MySQL ก็น่าสนใจเช่นกัน โดยรวมคำศัพท์สองคำเข้าด้วยกัน:

• ของฉัน: ชื่อลูกสาวของ Michael Widenius
• SQL: ย่อมาจาก Structural Query Language

SQL เป็นภาษาโปรแกรมเฉพาะโดเมนที่สามารถจัดการข้อมูลใน RDBMS โดยทำหน้าที่เกี่ยวกับข้อมูล รวมทั้งสร้าง แยก ลบ และแก้ไข

MySQL ทำงานร่วมกับระบบปฏิบัติการจำนวนมาก เช่น Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD และ Solaris เพื่อนำ RDBMS ไปใช้ในระบบจัดเก็บข้อมูลของอุปกรณ์ อนุญาตการเข้าถึงเครือข่าย จัดการผู้ใช้ อำนวยความสะดวกในการทดสอบความสมบูรณ์ของฐานข้อมูล และสร้างการสำรองข้อมูล มันเขียนด้วย C ++ และ C และใช้ตัววิเคราะห์คำศัพท์ในขณะที่ตัวแยกวิเคราะห์ SQL ใช้ yacc

ฐานข้อมูลนี้ได้รับการตอบรับเป็นอย่างดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานทั่วไปด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ในแง่ของประสิทธิภาพ มีความรวดเร็วและเสถียร และมีเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลแบบมัลติเธรดและผู้ใช้หลายคน

MySQL มีจำหน่ายในสองรุ่น: เซิร์ฟเวอร์ชุมชนโอเพ่นซอร์สและเซิร์ฟเวอร์องค์กรที่เป็นกรรมสิทธิ์ หลังมีปลั๊กอินเซิร์ฟเวอร์จำนวนมากให้ติดตั้งโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงในฐานรหัส

คุณสมบัติของ MySQL

มาพูดถึงคุณสมบัติของ RDBMS ยอดนิยมนี้กันดีกว่า

• การจำลองแบบและคลัสเตอร์: MySQL อนุญาตให้ทำซ้ำและจัดกลุ่มที่ช่วยปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันผ่านประเภทการซิงโครไนซ์ที่แตกต่างกัน คุณยังสามารถคัดลอกข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ SQL ไปยังเซิร์ฟเวอร์ SQL จำลองอื่นได้อีกด้วย นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถสำรองข้อมูลในหลายฐานข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงการสูญหายของข้อมูล
• รองรับรหัสผ่าน: MySQL อำนวยความสะดวกให้กับระบบเข้ารหัสรหัสผ่านสำหรับการตรวจสอบโฮสต์เมื่อมีคนพยายามเข้าถึงฐานข้อมูล เพิ่มการรักษาความปลอดภัยของฐานข้อมูลและรับรองเฉพาะบุคคลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่เข้าถึงได้ นอกจากนี้ MySQL 8.0 รุ่นล่าสุด ยังรองรับรหัสผ่านคู่ ช่วยให้นักพัฒนาแก้ไขข้อมูลประจำตัวของรหัสผ่านได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องหยุดทำงาน

• ส คีมาประสิทธิภาพ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน การใช้ทรัพยากร และเหตุการณ์ของเซิร์ฟเวอร์ สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถจัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสม ปรับปรุงประสิทธิภาพของแอพในการตรวจหาการชะลอตัว และดำเนินการตามขั้นตอนที่จำเป็นในกรณีที่มีเหตุการณ์เซิร์ฟเวอร์ที่น่าสงสัย
• สคีมาออนไลน์: MySQL รองรับสคีมาออนไลน์หลายแบบที่ช่วยให้คุณปฏิบัติตามข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลและให้ความยืดหยุ่นมากขึ้น
• ความยืดหยุ่น: แอปพลิเคชันที่สนับสนุน MySQL มีความยืดหยุ่นต่อความล้มเหลวและสามารถรับมือได้อย่างง่ายดายในสถานการณ์ดังกล่าว ส่งผลให้มีความพร้อมใช้งานข้อมูลสูงสำหรับแอปพลิเคชันทุกประเภท เว็บหรือมือถือ
• การสนับสนุนธุรกรรม: คุณได้รับการสนับสนุนสำหรับธุรกรรมหลายระดับและแบบกระจาย การบล็อกระดับแถวที่ไม่จำกัด และธุรกรรมที่สอดคล้องกับ ACID ในบริบทการประมวลผลธุรกรรม มีสี่หลักการที่เรียกว่าหลักการกรด ย่อมาจาก Atomicity, Consistency, Isolation และ Durability นอกจากนี้ ยังช่วยให้คุณรักษาสแน็ปช็อตของฐานข้อมูลและความสมบูรณ์ด้วยข้อจำกัด เช่น การควบคุมการทำงานพร้อมกันหลายเวอร์ชันและการนำคีย์ภายนอกไปใช้

• รองรับ GUI: มีเครื่องมือ GUI มากมายใน MySQL เพื่อช่วยให้กระบวนการสร้าง ออกแบบ และดูแลจัดการเครื่องมือบรรทัดคำสั่งสะดวกยิ่งขึ้น เพื่อความสะดวกในการประหยัดเวลา สถาปนิกฐานข้อมูล ผู้ดูแลระบบ และนักพัฒนาสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อปรับปรุงงานของตนได้
• ข้อจำกัด: การปรับขนาดแนวนอนไม่ใช่เรื่องง่าย กระบวนการอ่านหรือเขียนนับล้านส่งผลต่อประสิทธิภาพของฐานข้อมูลและรวมถึงข้อจำกัดอื่นๆ ที่ใช้ร่วมกันโดยฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

การใช้ MySQL

MySQL มีมานานกว่าสองทศวรรษแล้วและมอบความสะดวกในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากสำหรับองค์กรทั่วโลก นี่คือการใช้งาน MySQL บางส่วนและใครใช้

• ระบบการจัดการเนื้อหาและบล็อก
• แอพพลิเคชั่นอีคอมเมิร์ซที่มีสินค้ามากมาย
• แอปพลิเคชันการบันทึก
• คลังข้อมูล
• สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลระดับไฮเอนด์ ไซต์โซเชียลมีเดีย เช่น Facebook และ Instagram
• MySQL ถูกใช้ในเอ็นจิ้นการจัดเก็บข้อมูล เช่น InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole และ Federated
• LAMP Stack เป็นสแต็คเทคโนโลยีสำหรับการพัฒนาเว็บโดยใช้ MySQL เป็นหนึ่งในองค์ประกอบ ย่อมาจาก Linux, Apache, MySQL และ PHP/Python/Perl
• ติดตั้งในแพลตฟอร์มคลาวด์ต่างๆ เช่น Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud เป็นต้น

อันที่จริง Oracle Cloud เสนอ MySQL เป็นบริการเพื่อให้ผู้ใช้สามารถติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ MySQL และปรับใช้ในระบบคลาวด์ได้ ด้วยวิธีนี้ คุณไม่จำเป็นต้องติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ภายในของคุณ

องค์กรที่มีชื่อเสียงที่ใช้ MySQL ได้แก่ Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla และอื่นๆ ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งาน MySQL ที่โดดเด่นบางส่วน:

• Wikipedia: Wikipedia เป็นสารานุกรมเสรีที่เผยแพร่ความรู้ไปทั่วโลก มันใช้ MySQL และต้องการความสามารถในการปรับขนาดสูงเพื่อตอบสนองฐานผู้ใช้ที่กำลังเติบโต ฐานข้อมูลช่วยให้พวกเขาอัปเดตเนื้อหา รองรับเนื้อหาและผู้เยี่ยมชมมากขึ้น และเปิดใช้งานรายการและแก้ไขได้หลายพันรายการ
• Twitter: Twitter ย้ายจากการแบ่งกลุ่มย่อยชั่วคราวสำหรับการจัดเก็บทวีตเป็นวิธีการแบบกระจายมากขึ้นโดยใช้ T-bird และ T-bird นั้นสร้างด้วย Gizzard ที่ใช้ MySQL

การแบ่งกลุ่มย่อยชั่วคราวมีราคาแพงและต้องการเครื่องจักรเพิ่มเติมเพื่อเติมทวีต พวกเขายังประสบปัญหาเกี่ยวกับการทำโหลดบาลานซ์และมีความซับซ้อนทางตรรกะสำหรับ DBA MySQL ที่รองรับ T-bird ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้

นั่นคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับ MongoDB และ MySQL เพื่อให้บริบทแก่คุณ ในที่สุด มาเปรียบเทียบ MongoDB กับ MySQL เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าสิ่งใดเหมาะสมกว่าสำหรับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ครั้งต่อไปของคุณ

MongoDB กับ MySQL DBMS เปรียบเทียบ

ต่อไปนี้คือพารามิเตอร์บางส่วนที่เราจะเปรียบเทียบระหว่าง MongoDB กับ MySQL

สถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรมเป็นพื้นฐานของทุกระบบและกำหนดกรอบการทำงานที่สามารถแนะนำคุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานทั้งหมดได้ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมของ MongoDB กับ MySQL และทำความเข้าใจอย่างใกล้ชิดเพื่อพิจารณาว่าสิ่งใดจะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ

MongoDB

มีสถาปัตยกรรม Nexus เป็นปรัชญาการออกแบบ ซึ่งรวมฟังก์ชันการทำงานของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ สามารถตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันสมัยใหม่โดยนำเสนอความสามารถในการปรับขนาดสูง ความพร้อมใช้งานทั่วโลก และสคีมาที่ยืดหยุ่น ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงการออกแบบจึงค่อนข้างง่าย

นอกจากนี้ MongoDB ยังมีไดรเวอร์อย่างเป็นทางการสำหรับสภาพแวดล้อมการพัฒนาชั้นนำ เช่น AWS, Azure และ Kubernetes ภาษาโปรแกรม เช่น JavaScript, Python เป็นต้น และเฟรมเวิร์ก เช่น Django

MySQL

ในทางกลับกัน MySQL มีสถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์พร้อมพื้นที่จัดเก็บที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อให้ประสิทธิภาพสูงและมัลติเธรด เอกสารประกอบยังแสดงเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดค่าแทนการวัด SQL แบบละเอียด

ผู้ชนะ : มันเสมอกัน

รูปแบบการจัดเก็บข้อมูล

MongoDB

รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลใน MongoDB สามารถมีลักษณะดังนี้:

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

คุณจะเห็นว่ารูปแบบมีลักษณะเหมือน JSON และคุณสามารถเปลี่ยนแปลงข้อมูลได้อย่างง่ายดาย ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเพิ่มข้อมูล ลบข้อมูลบางส่วน และแก้ไขข้อมูลได้โดยไม่ต้องยุ่งยาก ตัวอย่างข้างต้นแสดงให้เห็นว่าไม่มีสคีมาตายตัวสำหรับฐานข้อมูล ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น

MySQL

ในทางกลับกัน รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลใน MySQL มีลักษณะดังนี้:

ตารางด้านบนแสดงวิธีที่ MySQL จัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบของแถวและคอลัมน์ มีโครงสร้างที่เหมาะสมและแข็งแกร่งซึ่งยากต่อการเปลี่ยนแปลงเมื่อเทียบกับ MongoDB เป็นเพราะคุณไม่สามารถแนะนำแถวหรือคอลัมน์สเปตได้ คุณต้องออกแบบให้แต่ละแถวมีคอลัมน์และในทางกลับกัน มิฉะนั้น จะละเมิดสคีมา แต่ใน MongoDB คุณสามารถแก้ไขข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

มีความแตกต่างเล็กน้อยในคำศัพท์สำหรับ MongoDB กับ MySQL:

ผู้ชนะ : รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลของ MongoDB นั้นปรับเปลี่ยนได้ง่ายกว่า

ความยืดหยุ่นของสคีมา

ฐานข้อมูลที่คุณเลือกต้องมีความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนการออกแบบฐานข้อมูลหรือสคีมาตามความต้องการที่แตกต่างกัน มิฉะนั้น จะสร้างความรำคาญอย่างมากเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดเล็กน้อย

ลองหา MongoDB กับ MySQL โดยพิจารณาจากความยืดหยุ่นของสคีมา

MongoDB

MySQL มีสคีมาที่ยืดหยุ่นเพื่อให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแปลงการออกแบบตามความต้องการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน Big Data ช่วยให้คุณสามารถรวมและจัดเก็บข้อมูลประเภทต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย และแก้ไขสคีมาแบบไดนามิกโดยไม่ต้องหยุดทำงาน คุณสามารถจัดเก็บเอกสารหลายชุดในคอลเลกชั่นได้ แม้จะไม่มีความสัมพันธ์ใดๆ ระหว่างกัน เนื่องจากเป็นระบบฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน มันใช้เอกสารที่เหมือน JSON ที่มีสคีมาที่เป็นตัวเลือก

อย่างไรก็ตาม ไม่มีธุรกรรมและการรวม ดังนั้น คุณจึงต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพสคีมาบ่อยครั้ง ขึ้นอยู่กับวิธีที่แอปเข้าถึงข้อมูล

MySQL

ใน MySQL คุณต้องกำหนดคอลัมน์และตารางให้ชัดเจนก่อนจัดเก็บข้อมูลพร้อมกับแถวและคอลัมน์ ที่นี่ ทุกฟิลด์ประกอบด้วยแถวและคอลัมน์ ซึ่งหมายความว่าการจัดเก็บข้อมูลไม่ได้ให้ความยืดหยุ่นมากนักเหมือนใน MongoDB นอกจากนี้ยังหมายถึงกระบวนการปรับใช้และการพัฒนาที่ช้าลง

แต่ถ้าคุณมีสคีมาตายตัวสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ MySQL ดีที่สุด จะมีความสอดคล้องของข้อมูลที่ดีขึ้นโดยไม่ต้องเปลี่ยนเวลาการออกแบบและอีกครั้งหรือเสียเวลากับมัน แต่อีกครั้ง หากคุณมีความต้องการที่เปลี่ยนแปลง MongoDB อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับคุณ

ผู้ชนะ : เห็นได้ชัดว่า MongoDB มีความยืดหยุ่นของสคีมามากกว่า

ภาษาที่ใช้ค้นหา

การรู้ว่าฐานข้อมูลใดใช้ภาษาการสืบค้นใดมีความสำคัญ มันจะช่วยให้คุณเข้าใจว่าอันไหนสะดวกกว่าสำหรับคุณ แทนที่จะสับสนหลังจากติดตั้ง

MongoDB

MongoDB ใช้ MongoDB Query Language (MQL) แทน SQL มีความชัดเจนและสมบูรณ์ และรองรับฟังก์ชัน CRUD ซึ่งช่วยให้คุณสร้าง อ่าน อัปเดต และลบข้อมูลได้ นอกจากนี้ ยังอำนวยความสะดวกในการรวมข้อมูล การสืบค้นข้อมูลเชิงพื้นที่ และการค้นหาข้อความ

หากคุณต้องการขอข้อมูล คุณต้องกำหนดเอกสารที่มีคุณสมบัติตรงกันตามผลลัพธ์ที่คาดไว้ หมายความว่าคุณต้องดำเนินการสืบค้นข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล เช่น db.collection.find() MongoDB ดำเนินการค้นหาโดยทั่วไปโดยใช้ตัวดำเนินการที่เชื่อมโยงโดยใช้ JSON นอกจากนี้ยังรองรับการสืบค้น OR และ Boolean AND

อย่างไรก็ตาม MongoDB ไม่เคยใช้การดำเนินการเข้าร่วม และมีโอเปอเรเตอร์อื่นที่เทียบเท่า

MySQL

ในทางกลับกัน MySQL ใช้ SQL เช่นเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อื่นๆ สามารถนำข้อมูลจากตารางต่างๆ โดยสนับสนุนฟังก์ชันการรวม นี่คือสิ่งที่ทำให้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เช่น MySQL เป็น "เชิงสัมพันธ์" การดำเนินการนี้ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายตารางในแบบสอบถามได้

ที่กล่าวว่า SQL มี:

• Data Definition Language (DDL) เพื่อสร้าง วาง และแก้ไขตาราง
• ภาษาธุรกรรมข้อมูล (DTL) พร้อมการดำเนินการเช่นคอมมิตและย้อนกลับ
• ภาษาการจัดการข้อมูล (DML) พร้อมตัวเลือกต่างๆ เช่น แทรก ลบ และอัปเดตแถว
• ภาษาควบคุมข้อมูล (DCL) พร้อมคำสั่งเพิกถอนและให้สิทธิ์

ผู้ชนะ : มันเสมอกัน

ประสิทธิภาพและความเร็ว

ประสิทธิภาพและความเร็วเป็นสิ่งที่คุณไม่สามารถละเลยได้ในขณะที่เลือกฐานข้อมูล คุณต้องรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นกับฐานข้อมูลใดและเพื่อวัตถุประสงค์ใด และสำหรับมืออาชีพที่มีงานยุ่ง เช่น นักพัฒนาและผู้ดูแลระบบ ทุกวินาทีมีความสำคัญ

ดังนั้น คุณต้องเลือกฐานข้อมูลที่สามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเพื่อสนับสนุนประสิทธิภาพการทำงานของคุณ ไม่ใช่วิธีอื่น ลองเปรียบเทียบความเร็วและประสิทธิภาพกัน

เนื่องจากทั้ง MongoDB และ MySQL มีวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกัน การประเมินประสิทธิภาพจึงค่อนข้างยาก คุณสามารถเปรียบเทียบฐานข้อมูล SQL สองฐานข้อมูลกับการวัดประสิทธิภาพมาตรฐานบางอย่างได้ แต่การทำเช่นเดียวกันกับฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์นั้นทำได้ยาก

แต่เราจะเปรียบเทียบ MongoDB กับ MySQL ตามการดำเนินการทั่วไปและวิธีดำเนินการภายใต้ปริมาณข้อมูลที่สูงขึ้น

MongoDB

เนื่องจาก MongoDB จัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากและปฏิบัติตามแนวทางการจัดเก็บแบบเอกสาร จึงค่อนข้างเร็วกว่า MySQL หมายถึง MongoDB จัดเก็บข้อมูลในเอกสารเดียวสำหรับเอนทิตีและช่วยในการอ่านหรือเขียนข้อมูลได้เร็วขึ้น คุณลักษณะเช่นการจำลองแบบอาจเป็นเหตุผลสำคัญสำหรับเรื่องนี้ ประสิทธิภาพการทำงานยังดีขึ้นเมื่อทำงานกับวัตถุเนื่องจากพื้นที่จัดเก็บวัตถุแบบ Jason

นอกจากนี้ MongoDB ไม่เคยเกี่ยวข้องกับการล็อคอินของผู้ขาย ทำให้คุณมีอิสระในการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยใช้ทางเลือกอื่น หากคุณไม่พอใจกับบริการเดียว

MySQL

MySQL สามารถแสดงประสิทธิภาพที่ช้าในขณะที่จัดการกับข้อมูลจำนวนมาก เป็นเพราะมันจัดเก็บตารางในแบบปกติ และถ้าคุณต้องการเปลี่ยนข้อมูลหรือแยกข้อมูล คุณต้องอ่านตารางจำนวนมากเพื่อเขียนและอ่านข้อมูล ซึ่งจะเพิ่มการโหลดของเซิร์ฟเวอร์และส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของเซิร์ฟเวอร์ แต่คุณสามารถใช้ MySQL เพื่อทำธุรกรรมได้

ต้องมีโครงสร้างข้อมูลที่ชัดเจนจึงจะสามารถเพิ่มข้อมูลลงในฐานข้อมูลได้ ดังนั้นจึงไม่เหมาะถ้าคุณต้องการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และบางครั้ง ก็ยังยากที่จะออกแบบสคีมาที่เหมาะสมเมื่อเป็นเรื่องของข้อมูลที่ซับซ้อน

ผู้ชนะ : MongoDB เร็วกว่าและทำงานได้ดีกว่า

ความปลอดภัย

การรักษาความปลอดภัยเป็นหนึ่งในเกณฑ์หลักเสมอเมื่อเปรียบเทียบสองระบบ เนื่องจากมีการโจมตีทางไซเบอร์เพิ่มขึ้นทั่วโลก ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะเปรียบเทียบ MongoDB กับ MySQL เพื่อพิจารณาว่าอันใดที่ปลอดภัยกว่าสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ

MongoDB

MongoDB ใช้ประโยชน์จากการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทด้วยการอนุญาตที่ยืดหยุ่นสำหรับผู้ใช้และอุปกรณ์ ผู้ใช้ทุกคนจะได้รับบทบาทตามที่พวกเขาได้รับสิทธิ์เฉพาะในการเข้าถึงข้อมูลและดำเนินการ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้เช่นพนักงานระดับอาวุโสจะมีระดับการกวาดล้างที่สูงกว่า ดังนั้นสิทธิพิเศษของพวกเขาจะมีมากขึ้น

นี่เป็นวิธีหนึ่งในการรักษาความปลอดภัยให้กับฐานข้อมูลของคุณ เพื่อไม่ให้ผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือการโจมตีสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลของคุณและใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลได้ นอกจากนี้ MongoDB ยังอำนวยความสะดวกในการเข้ารหัส Transport Layer Security (TLS) และโปรโตคอลความปลอดภัยที่เรียกว่า Secure Sockets Layer (SSL) เพื่อเพิ่มความปลอดภัย คุณยังสามารถเขียนเอกสารที่เข้ารหัสลงในคอลเล็กชันข้อมูลด้วยมาสเตอร์คีย์เพื่อให้เข้ารหัสข้อมูลได้เมื่อไม่ได้ใช้งาน

MySQL

ในทางกลับกัน MySQL มีการควบคุมการเข้าถึงตามสิทธิ์ นอกจากนี้ยังสนับสนุนสิ่งอำนวยความสะดวกในการเข้ารหัส เช่น MongoDB ที่มีรูปแบบการตรวจสอบความถูกต้องที่คล้ายคลึงกัน รวมถึงการอนุญาต การรับรองความถูกต้อง และการตรวจสอบ คุณสามารถให้บทบาทและสิทธิ์แก่ผู้ใช้ ทำให้พวกเขาสามารถเข้าถึงการอนุญาตสำหรับชุดข้อมูลและการดำเนินการ นอกจากนี้ คุณยังสามารถสมัคร TLS และ SSL เพื่อเพิ่มความปลอดภัยได้อีกด้วย

ในการอัปเดตล่าสุด MySQL ได้รวมการสนับสนุนรหัสผ่านคู่เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยในการเข้าถึงข้อมูลมากขึ้น

แม้ว่าทั้งคู่จะดูเป็นการแข่งขันแบบตัวต่อตัวเมื่อพูดถึงเรื่องความปลอดภัย แต่ MySQL ก็ถือว่าปลอดภัยกว่า เหตุผลอยู่ในสถาปัตยกรรมและสคีมาที่เข้มงวด ซึ่งมีความสอดคล้องของข้อมูลและความน่าเชื่อถือที่ดีกว่า

ผู้ชนะ : MySQL ปลอดภัยกว่า (การเข้มงวดก็ไม่ได้แย่ด้วย)

ความสามารถในการปรับขนาด

เมื่อแอปพลิเคชันของคุณเติบโตขึ้นพร้อมกับฐานผู้ใช้และปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้น คุณจะต้องสามารถปรับขนาดได้อย่างราบรื่นเพื่อตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป และหากแอปพลิเคชันของคุณไม่ปรับขนาด ลูกค้าอาจได้รับประสบการณ์ที่ไม่ดีในการใช้งานโดยมีการขัดข้อง ล่าช้า และเวลาหยุดทำงานบ่อยครั้ง และไม่มีใครชอบใช้ระบบดังกล่าว และพวกเขาสามารถข้ามไปยังทางเลือกอื่นได้ ถ้าไม่ใช่ตอนนี้ ก็เร็วกว่านั้น

ดังนั้น การดูแลความสามารถในการปรับขนาดของแอปพลิเคชันจึงเป็นสิ่งสำคัญ และฐานข้อมูลที่คุณเลือกอาจส่งผลต่อความสามารถในการปรับขนาด ดังนั้น มาเปรียบเทียบ MongoDB กับ MySQL โดยพิจารณาจากความสามารถในการปรับขนาดที่พวกเขามีให้

MongoDB

MongoDB สามารถปรับขนาดได้อย่างมาก ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่ใช้ในเว็บไซต์ ระบบ CMS และร้านค้าอีคอมเมิร์ซที่กำลังเติบโต สามารถปรับขนาดในแนวนอนโดยใช้กระบวนการที่เรียกว่าการแบ่งส่วน ชาร์ดเป็นส่วนหนึ่งของฐานข้อมูล และการแบ่งส่วนย่อยเป็นเทคนิคการกระจายข้อมูลในคอลเล็กชันและเครื่องหลายเครื่อง ช่วยให้คุณสามารถปรับใช้ระบบที่มีการดำเนินการปริมาณงานที่สูงขึ้นและชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ด้วยความสามารถในการปรับขนาดที่สูงขึ้น คุณสามารถสร้างคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์หลายตัวได้อย่างง่ายดายโดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ลงในฐานข้อมูลของคุณมากขึ้นเรื่อยๆ ตามความต้องการของคุณ ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บแบบจำลองของชุดข้อมูลของคุณในคลัสเตอร์ที่แบ่งส่วนข้อมูลด้วยประสิทธิภาพการเขียนและการอ่านที่สูงขึ้นเพื่อรองรับแอปพลิเคชันที่มีขนาดต่างกัน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณได้รับการสำรองข้อมูลและไม่สูญหายในกรณีที่มีการโจมตีทางไซเบอร์หรือภัยพิบัติ

ไม่ต้องพูดถึง การแบ่งโหลดและชุดข้อมูลออกเป็นเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ ยังช่วยให้คุณเรียกใช้ได้ในราคาที่ถูกกว่าเมื่อเทียบกับเซิร์ฟเวอร์เดียวที่มีข้อมูลทั้งหมดที่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับไฮเอนด์และมีราคาแพง ประโยชน์อีกประการของการแบ่งกลุ่มย่อยใน MongoDB ก็คือมันเพิ่มพื้นที่ดิสก์ของคุณให้สูงสุดและให้โหลดบาลานซ์แบบไดนามิก

นอกจากนี้ MongoDB ยังรองรับการแบ่งกลุ่มตามช่วงหรือการแบ่งพาร์ติชั่นข้อมูล พร้อมด้วยการกำหนดเส้นทางการสืบค้นที่โปร่งใสและการกระจายปริมาณข้อมูลโดยอัตโนมัติ

MySQL

มาสู่ MySQL ความสามารถในการปรับขนาดมีจำกัด มีตัวเลือกสองทางสำหรับการปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณ — การสร้างแบบจำลองการอ่านหรือการปรับขนาดในแนวตั้ง อนุญาตให้จำลองข้อมูลและปรับขนาดแนวตั้งผ่านการทำคลัสเตอร์เพื่อช่วยปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันผ่านประเภทการซิงโครไนซ์ที่แตกต่างกัน

ความแตกต่างที่โดดเด่นที่นี่คือ MySQL เสนอการปรับขนาดแนวตั้ง ในขณะที่ MongoDB เสนอการปรับขนาดแนวนอนที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น ตอนนี้ การปรับขนาดแนวตั้งหมายความว่าระบบช่วยให้คุณเพิ่มโหลดได้โดยการเพิ่มข้อมูลจำเพาะของ CPU หรือ RAM ในเซิร์ฟเวอร์เดียวที่มีขีดจำกัดสูงสุด

หากคุณต้องการทำการจำลองแบบ การอ่านซ้ำก็เป็นเรื่องง่าย วิธีนี้ช่วยให้คุณสร้างสำเนาฐานข้อมูลแบบอ่านอย่างเดียวและเพิ่มลงในเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ ได้ แต่มีข้อจำกัด ซึ่งหนึ่งในนั้นคือจำนวนแบบจำลองทั้งหมดที่คุณสามารถเพิ่มได้ จากข้อจำกัดนี้ คุณอาจประสบปัญหาเกี่ยวกับแอปที่อ่านและเขียนเป็นประจำสำหรับฐานข้อมูลของคุณ (หรือเขียนหนัก)

แม้ว่าจะมีการแนะนำการจำลองแบบหลายหลักใน MySQL แต่การใช้งานยังคงมีจำกัดเมื่อเทียบกับฟังก์ชันที่คุณได้รับใน MongoDB สามารถเพิ่มขนาดการเขียนได้ แต่สำหรับแอปแยกเท่านั้น แต่ละคนสามารถเขียนไปยังแหล่งจ่ายไฟหลักต่างๆ และรับมาตราส่วนได้

ยิ่งกว่านั้น MySQL ไม่ได้ใช้งานมาตรฐานสำหรับการชาร์ดดิ้ง แม้ว่าจะมีวิธีการแบ่งส่วนข้อมูลสองวิธี — MySQL Fabric (เฟรมเวิร์กการแบ่งส่วน) และการแบ่งส่วนย่อยอัตโนมัติ — ผู้คนไม่ค่อยปรับใช้วิธีเหล่านี้เนื่องจากอุปสรรคและข้อจำกัดมากมาย นี่คือเหตุผลที่บริษัทต่างๆ เช่น Facebook ใช้เฟรมเวิร์กการแบ่งส่วนข้อมูลของตนเอง

หากคุณใช้ประโยชน์จากการแบ่งส่วนข้อมูลเพื่อปรับขนาด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือกคีย์การแบ่งส่วนข้อมูลที่ถูกต้อง เนื่องจากคีย์ที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้ระบบไม่ยืดหยุ่น ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนคีย์ชาร์ดอาจส่งผลเสียต่อแอปพลิเคชัน ธุรกรรมที่สำคัญ และตำแหน่ง นอกจากนี้ ปัญหาต่างๆ เช่น ความสอดคล้องของข้อมูลอาจปรากฏขึ้นหากการเปลี่ยนแปลงชาร์ดไม่สมบูรณ์

ดังนั้น เมื่อใช้ MySQL คุณต้องทำการตัดสินใจที่ถูกต้องสำหรับการเปลี่ยนแปลงสคีมาและการแมประหว่างพาร์ติชั่นข้อมูล คีย์ชาร์ด โหนด และฐานข้อมูลอย่างรอบคอบ

ผู้ชนะ : MongoDB เสนอความสามารถในการปรับขนาดที่สูงกว่า ในขณะที่ MySQL มีข้อ จำกัด มากมายและอาจทำให้เกิดความไม่สอดคล้องและปัญหาได้หากกระบวนการบางอย่างไม่ได้ทำอย่างถูกต้องตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้

รูปแบบธุรกรรม: ACID กับ BASE

ขั้นตอนสำคัญอย่างหนึ่งในการเลือกฐานข้อมูลคือการค้นหารูปแบบธุรกรรม โมเดลธุรกรรมประกอบด้วยกฎเกณฑ์ต่างๆ เพื่อกำหนดวิธีที่ฐานข้อมูลจัดเก็บ จัดการ และจัดระเบียบข้อมูล

รูปแบบการทำธุรกรรมสองรูปแบบเป็นที่นิยม:

• กรด (อะตอม, สม่ำเสมอ, แยก, และทนทาน)
• BASE (ความพร้อมใช้งานพื้นฐาน สถานะซอฟต์ และความสอดคล้องในท้ายที่สุด)

ตามทฤษฎีบท CAP (ความสม่ำเสมอ ความพร้อมใช้งาน และพาร์ติชัน) เป็นไปไม่ได้ที่จะมีทั้งความพร้อมใช้งานและความสอดคล้องในระบบแบบกระจายที่ทนทานต่อพาร์ติชั่น หรือระบบที่ยังคงทำงานต่อไปแม้ในช่วงหยุดการสื่อสารชั่วคราว

ความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูลที่มีแบบจำลอง ACID และ BASE คือวิธีที่พวกเขาจัดการกับข้อจำกัดนี้ ฐานข้อมูล ACID นำเสนอระบบที่สอดคล้องกันมากขึ้น ในขณะที่ฐานข้อมูล BASE มีความพร้อมใช้งานสูงกว่า

ตอนนี้ มาดูกันว่า MongoDB และ MySQL ทำตามโมเดลใดบ้าง

MongoDB

MongoDB ใช้โมเดล BASE และทำให้แน่ใจว่ามีการทำธุรกรรมอยู่เสมอ นี่คือวิธีการทำงาน:

• พร้อมใช้งานโดยทั่วไป: ฐานข้อมูลที่มีโมเดล BASE ช่วยให้มั่นใจถึงความพร้อมใช้งานของข้อมูลโดยการจำลองและกระจายข้อมูลไปยังโหนดต่างๆ ที่มีอยู่ในคลัสเตอร์ฐานข้อมูล แทนที่จะบังคับใช้ความสอดคล้องในทันที
• สถานะซอฟต์: ค่าข้อมูลในโมเดล BASE สามารถเปลี่ยนแปลงได้เมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากไม่มีความสอดคล้องกันในทันที โมเดลยังสามารถแตกออกได้ด้วยแนวคิดฐานข้อมูลที่บังคับใช้ความสอดคล้องและมอบหมายความรับผิดชอบนี้ให้กับนักพัฒนาของคุณ
• สอดคล้องกันในที่สุด: แม้ว่า BASE จะไม่บังคับใช้ความสอดคล้องในทันที แต่ก็สามารถทำได้ และเมื่อเป็นเช่นนั้น คุณยังสามารถอ่านข้อมูลได้

โมเดล BASE ที่ใช้โดยฐานข้อมูลอื่นที่ไม่ใช่ MongoDB รวมถึง Redis และ Cassandra โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมหากคุณต้องการการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในแอปพลิเคชันของคุณ

บริษัทบริการลูกค้าและการตลาดสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้เพื่อทำการวิจัยเครือข่ายสังคมของพวกเขา ฐานข้อมูลยังสามารถรองรับข้อมูลจำนวนมากในฟีดเครือข่ายสังคม

MySQL

MySQL ใช้โมเดล ACID เพื่อให้แน่ใจว่าทุกธุรกรรมมีความสอดคล้องกัน เหมาะสำหรับธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ เช่น คลังข้อมูล หรือการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ เช่น สถาบันการเงิน องค์กรดังกล่าวต้องการฐานข้อมูลที่สามารถจัดการธุรกรรมขนาดเล็กพร้อมกันทุกขนาดได้ วิธีการทำงานของ ACID:

• Atomic: ทุกธุรกรรมในแบบจำลอง ACID จะดำเนินการอย่างถูกต้องหรือหยุดทั้งหมด ในขณะที่ฐานข้อมูลเปลี่ยนกลับเป็นสถานะเริ่มต้นของธุรกรรม สิ่งนี้ทำเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้องทั่วทั้งฐานข้อมูล
• สอดคล้อง: ธุรกรรมมีความสอดคล้องและไม่เป็นอันตรายต่อความสมบูรณ์ของโครงสร้างของฐานข้อมูล
• แยก: คุณสมบัตินี้ช่วยให้แน่ใจว่าไม่มีธุรกรรมใดสามารถรบกวนธุรกรรมอื่น ๆ ในขณะที่อยู่ในกระบวนการที่จะประนีประนอมความสมบูรณ์ในฐานข้อมูล
• ทนทาน: ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการทำธุรกรรมที่เสร็จสมบูรณ์สามารถคงอยู่ได้ในระหว่างที่ไฟฟ้าดับหรือเครือข่ายดับ แม้ว่าธุรกรรมจะล้มเหลว ข้อมูลจะไม่ได้รับผลกระทบ

เนื่องจากมีความปลอดภัยและการรับประกันการทำธุรกรรมที่สูงขึ้น สถาบันการเงินจึงใช้ฐานข้อมูล ACID เท่านั้น ธรรมชาติของอะตอมยังอำนวยความสะดวกในการโอนเงินที่ปลอดภัย ช่วยให้มั่นใจได้ว่าธุรกรรมที่ถูกขัดจังหวะจะถูกยกเลิกทันทีเพื่อป้องกันข้อผิดพลาด

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่สอดคล้องกับกรดอื่นที่ไม่ใช่ MySQL ได้แก่ PostgreSQL, SQLite, Oracle เป็นต้น นอกจากนี้ ฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กันบางฐานข้อมูลยังสอดคล้องกับ ACID ในระดับหนึ่ง เช่น Apache CouchDB และ IBM Db2

คำถามคือรูปแบบธุรกรรมใดดีกว่า และคำตอบก็ไม่ชัดเจน เนื่องจากทั้งสองมีประโยชน์สำหรับกรณีการใช้งานและแง่มุมของโครงการที่แตกต่างกัน ฐานข้อมูล ACID สามารถเหมาะสมกับโครงการที่ต้องการความสม่ำเสมอ ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการคาดการณ์ที่มากขึ้นเนื่องจากลักษณะที่มีโครงสร้าง

ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล BASE เหมาะสำหรับโครงการที่ต้องการการปรับขนาดที่สูงขึ้นและง่ายขึ้นพร้อมความยืดหยุ่นมากขึ้น

ผู้ชนะ : มันเสมอกัน

สะดวกในการใช้

เมื่อเลือกฐานข้อมูล คุณต้องจำไว้ว่าฐานข้อมูลนั้นใช้งานง่ายเพียงใด ไม่ควรทำให้ทีมของคุณลำบาก มิฉะนั้น ประสิทธิผลจะลดลง และคุณจะต้องใช้ทรัพยากรและใช้เวลาฝึกอบรมพวกเขา

มาดูกันว่าฐานข้อมูลใดระหว่าง MongoDB กับ MySQL ใช้งานง่ายกว่ากัน

MongoDB

กระบวนการจัดเก็บข้อมูลของ MongoDB นั้นค่อนข้างง่าย และใครก็ตามที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมสามารถเข้าใจได้ มันจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างในคอลเลกชันเพื่อให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น 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.

เหตุผลเบื้องหลังความนิยมคือความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดสำหรับแอปพลิเคชันที่นักพัฒนาจำเป็นต้องตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นของผู้ใช้ในปัจจุบัน นอกจากนี้ยังให้อำนาจแก่ผู้ใช้ในการจัดการข้อมูล สืบค้นข้อมูลได้อย่างง่ายดาย และค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์

นอกจากนี้ MongoDB มีที่เก็บมากกว่า 177k และ 923k+ คอมมิตบน GitHub

MySQL

MySQL เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก ผู้คนใช้เป็นระบบแบบสแตนด์อโลนหรือรวมเข้ากับระบบอื่นๆ เช่น MongoDB, PostgreSQL เป็นต้น

ตามรายงานของ Statista ณ เดือนมิถุนายน 2564 MySQL เป็น DBMS ที่ได้รับความนิยมสูงสุดเป็นอันดับสองของโลกรองจาก Oracle เหตุผลมีมากมาย เป็นโอเพ่นซอร์สฟรีและมาพร้อมกับคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยม นำเสนอความสามารถในการปรับขนาด ความพร้อมใช้งาน และความปลอดภัยเพื่อให้เหมาะสมกับโครงการในยุคปัจจุบัน นอกจากนี้ ชุมชนออนไลน์ขนาดใหญ่และใช้งานง่ายดึงดูดผู้ใช้จำนวนมาก

รายงานอื่นเผยส่วนแบ่งการตลาดของ MySQL อยู่ที่ประมาณ 46.83% โดยมีลูกค้าที่ใช้งานอยู่กว่า 144k+ ราย

นอกจากนี้ MySQL มีที่เก็บมากกว่า 222k+ และคอมมิตมากกว่า 7 ล้านรายการบน GitHub

ผู้ชนะ : ไม่ต้องสงสัยเลยว่า MySQL นั้นเป็นที่นิยมมากกว่าในหมู่ทั้งสอง

MongoDB กับ MySQL: ควรใช้เมื่อใด

MongoDB และ MySQL ต่างก็มีข้อดีและข้อเสีย จุดแข็งและจุดอ่อน ดังนั้นจึงมีประโยชน์ในกรณีต่างๆ

MongoDB

ฐานข้อมูลนี้มีประโยชน์หากคุณต้องการให้มีข้อมูลพร้อมใช้งานที่สูงขึ้น นอกเหนือจากการกู้คืนข้อมูลที่รวดเร็ว อัตโนมัติ และรวดเร็ว เนื่องจากมีความสามารถในการปรับขนาดได้ดีเยี่ยม คุณสามารถพิจารณา MongoDB ได้ หากคุณกำลังพัฒนาแอปพลิเคชันหรือไซต์ที่มีความต้องการเพิ่มขึ้น

สำหรับบริษัทขนาดเล็กที่ไม่มีฐานข้อมูล ผู้ดูแลระบบสามารถใช้ประโยชน์สูงสุดจาก MongoDB อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ควรเป็นวิธีแก้ปัญหาถาวรหากคุณตั้งเป้าที่จะเติบโต นอกจากนี้ หากคุณต้องการลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการโยกย้ายสคีมา MongoDB อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม

นอกจากนี้ MongoDB ยังเหมาะสำหรับคุณหากบริการส่วนใหญ่ที่คุณเรียกใช้อยู่บนคลาวด์ มีสถาปัตยกรรมดั้งเดิมพร้อมคุณสมบัติการปรับขยายได้ เช่น การแบ่งส่วนเพื่อให้สอดคล้องกับการปรับขนาดในแนวนอนและความคล่องตัวทางธุรกิจที่คุณต้องการ

MySQL

MySQL เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับการเริ่มต้นใช้งานในระยะเริ่มต้นโดยไม่จำเป็นต้องปรับขนาดในทันที นอกจากนี้ หากคุณกำลังทำงานในโปรเจ็กต์ที่ไม่ต้องการการปรับขนาดมากในอนาคต คุณสามารถพิจารณา MySQL ได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้ติดตั้งและบำรุงรักษาได้ง่าย

นอกเหนือจากนี้ คุณสามารถพิจารณา MySQL หากคุณต้องการเก็บสคีมาคงที่ด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งไม่ต้องการให้คุณเปลี่ยนแปลงตามเวลา นอกจากนี้ หากคุณมีงบประมาณที่จำกัดและยังต้องการประสิทธิภาพสูง MySQL ก็เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด

นอกจากนี้ หากคุณกำลังสร้างแอปพลิเคชันทางการเงินหรือโครงการที่มีอัตราการทำธุรกรรมสูงกว่า MySQL ก็เป็นตัวเลือกที่ดี คุณสมบัติด้านความปลอดภัยยังช่วยให้แอปพลิเคชันและข้อมูลของคุณปลอดภัยจากการตกไปอยู่ในมือของผู้ไม่ประสงค์ดีหรือถูกขโมยในการโจมตีทางอินเทอร์เน็ต

ผู้ชนะ : เนื่องจากทั้งสองมีประโยชน์สำหรับธุรกิจประเภทต่างๆ จึงไม่มีผู้ชนะที่ชัดเจนในที่นี้

MongoDB vs MySQL: ข้อดีและข้อเสีย

ดูข้อดีและข้อเสียต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับ MongoDB และ MySQL:

MongoDB

ข้อดีของ MongoDB คือ:

• สามารถปรับและยืดหยุ่นได้สูงเพื่อตอบสนองความต้องการและสถานการณ์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป
• ปรับขนาดขึ้นหรือลงได้อย่างง่ายดาย
• อนุญาตให้สอบถามและส่งคืนฟิลด์ภายในเอกสาร
• รองรับการจำลองข้อมูล คุณจึงสามารถเก็บสำเนาข้อมูลของคุณไว้ได้ไม่สูญหาย
• อนุญาตให้จัดเก็บไฟล์ประเภทต่าง ๆ ที่มีขนาดต่างกันโดยไม่กระทบต่อกองเทคโนโลยีของคุณ
• อนุญาตให้สร้างดัชนีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา
• ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องและนำเสนอการทำสำเนาข้อมูลและการทำโหลดบาลานซ์ ดังนั้นมันจึงทำงานได้แม้ในขณะที่ฮาร์ดแวร์ล้มเหลว
• ปฏิบัติตามโมเดล BASE เพื่อนำเสนอความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่สูงขึ้น
• ง่ายต่อการใช้

ข้อเสียของ MongoDB คือ:

• แบบจำลองกรดไม่แข็งแรงเมื่อเทียบกับระบบฐานข้อมูลอื่น
• ไม่มีตัวเลือกสำหรับ Stored Procedures ซึ่งหมายความว่าคุณจะไม่สามารถนำตรรกะทางธุรกิจของคุณไปใช้ในระดับฐานข้อมูลได้ ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
• การทำธุรกรรมบางครั้งอาจซับซ้อนหรือไม่ปลอดภัย
• เส้นโค้งการเรียนรู้ที่ค่อนข้างสูงชัน
• เอกสารมีโครงสร้างไม่ดี
• เกี่ยวข้องกับการใช้หน่วยความจำที่สูงขึ้นและขาดการรวมหรือการวิเคราะห์ในตัว

MySQL

MySQL มีข้อดีดังต่อไปนี้:

• รองรับตัวเลือกการจำลองหลายแบบ เช่น หลัก-รอง, หลัก-หลัก, ขยายขนาด, การจำลองแบบกลุ่ม ฯลฯ
• ใช้งานง่ายและติดตั้งด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย นอกจากนี้ คุณสามารถเรียนรู้ได้อย่างง่ายดายและแก้ไขปัญหาโดยใช้แหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น หนังสือที่มีประโยชน์ เอกสารไวท์เปเปอร์ และบล็อก
• สามารถจัดการข้อมูลปริมาณมาก ตั้งแต่การจัดเก็บไปจนถึงการดำเนินการกับข้อมูลนั้น
• เสนอค่าโสหุ้ยน้อยกว่าที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือจัดเก็บข้อมูล
• ปลอดภัยยิ่งขึ้นและใช้การรับรองความถูกต้องตามสิทธิ์
• นำเสนอคุณลักษณะต่างๆ เช่น การกระจายและการรายงานข้อมูลทั่วโลก ซึ่งทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันที่มีรูปร่างและขนาดต่างกัน
• รองรับเอ็นจิ้นการจัดเก็บหน่วยความจำเพื่อค้นหาตารางที่ใช้งานบ่อย

ข้อเสียของการใช้ MySQL คือ:

• ไม่มีการแคชของกระบวนงานที่เก็บไว้
• ธุรกรรมกับแค็ตตาล็อกระบบไม่สอดคล้องกับ ACID
• ตาราง MySQL สำหรับทริกเกอร์หรือโพรซีเดอร์ส่วนใหญ่จะล็อกไว้ล่วงหน้า
• ระบบล่มอาจทำให้แค็ตตาล็อกระบบเสียหายได้
• อาศัย SQL . อย่างมาก
• ไม่รองรับการรวม Python หรือ Java

ผู้ชนะ : ไม่มีผู้ชนะที่ชัดเจน เนื่องจากทั้ง MySQL และ MongoDB มีข้อดีและข้อเสียบางประการ

MongoDB vs MySQL: รุ่นและราคา

แม้ว่า MongoDB และ MySQL จะเป็นโอเพ่นซอร์สและใช้งานได้ฟรี แต่ก็ยังมีรุ่นที่ต้องชำระเงินเพื่อให้มีคุณสมบัติและประโยชน์เพิ่มเติม

MongoDB

MongoDB เสนอแผนต่างๆ ทั้งแบบฟรีและมีค่าใช้จ่าย คุณสามารถใช้รุ่นฟรีสำหรับแอปขนาดเล็กที่ใช้งานบนคลาวด์ที่ใช้ร่วมกันได้ นี่คือสามฉบับ:

• MongoDB Community Server: ฟรีและทำงานบน Windows, OS X และ Linux
• MongoDB Enterprise Server: ใช้สำหรับเชิงพาณิชย์
• MongoDB Atlas: เป็นฐานข้อมูลระบบคลาวด์แบบออนดีมานด์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งทำงานบน GCP, Azure และ AWS

ดังนั้น หากคุณมีความต้องการที่หลากหลาย คุณสามารถเลือกระดับราคาตามประเภทของคลาวด์ มาตรฐานความปลอดภัย และพื้นที่เก็บข้อมูล ประกอบด้วยแผนราคาสามแผน:

• แชร์ : $0/เดือน
• เฉพาะ : มีจำหน่ายที่ $57/เดือน
• Serverless : เริ่มต้นที่ $0.30 ต่อหนึ่งล้านการอ่าน

MySQL

นอกเหนือจากรุ่นฟรีแล้ว MySQL มีแผนเชิงพาณิชย์เหล่านี้:

• MySQL Standard Edition: มีจำหน่ายที่ $2,000/ปี
• MySQL Enterprise Edition: มีจำหน่ายที่ $5,000/ปี
• MySQL Cluster CGE: มีจำหน่ายที่ $10,000/ปี

ผู้ชนะ : เสมอกัน เปรียบเทียบราคาและผลประโยชน์

MongoDB vs MySQL: ความเหมือนและความแตกต่างที่สำคัญ

ความคล้ายคลึงกันหลักระหว่าง MongoDB และ MySQL มีดังนี้:

ความเหมือน

MongoDB และ MySQL ทั้งคู่:

• เป็นโอเพ่นซอร์สและฐานข้อมูลฟรี
• ใช้ภาษาคิวรีที่มีประสิทธิภาพ
• รองรับการค้นหาข้อความแบบเต็มโดยใช้การค้นหาวลีและคำ
• เสนอการค้นหาดัชนีด้วยความช่วยเหลือของการค้นหาวลีและการค้นหาข้อความ
• มีการสนับสนุนจากชุมชนอย่างเข้มแข็งด้วยผู้เชี่ยวชาญหลายพันคน
• การเพิ่มประสิทธิภาพดัชนีข้อเสนอ
• เสนอการจำลองข้อมูลผ่านการกำหนดค่าหลักรอง

ความแตกต่าง

มาดูความแตกต่างระหว่าง MongoDB และ MySQL ในตารางที่ง่ายต่อการนำเข้า:

MongoDB สามารถแทนที่ MySQL ได้หรือไม่?

คำตอบสำหรับคำถามข้างต้นคือ: “อาจจะ!”

แม้ว่าการแทนที่ MySQL ด้วย MongoDB อาจเป็นการตัดสินใจที่ฉลาดสำหรับกรณีการใช้งานและสถานการณ์บางอย่าง แต่ก็ใช้ไม่ได้กับผู้อื่น เนื่องจาก MongoDB มีความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขยายได้ และคุณลักษณะที่มีประโยชน์มากมาย ทำให้ MongoDB ทำงานได้เร็วขึ้น

บริษัทที่ได้รับการยอมรับทั่วโลก เช่น eBay และ Twitter กำลังใช้ฐานข้อมูลนี้เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านการจัดเก็บและการจัดการข้อมูล ดังนั้น คุณสามารถแทนที่ MySQL ได้หากคุณประสบปัญหาเช่น:

• ข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจาก MySQL สามารถแสดงปัญหาขณะประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่มีสคีมาที่เหมาะสม
• ข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งคุณไม่สามารถจัดรูปแบบเป็นฐานข้อมูลได้
• หากคุณต้องการขยายขนาดและทำให้พาร์ติชั่นข้อมูลง่ายขึ้น
• แทนที่ด้วย MongoDB หากคุณมีข้อมูลจำนวนมากและมีมูลค่าธุรกิจต่ำ และปรับใช้ในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส

อย่างไรก็ตาม คุณอาจพิจารณาไม่แทนที่ MySQL ด้วย MongoDB หากคุณต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่ปลอดภัย เช่น แอปพลิเคชันทางการเงินหรือการธนาคาร นอกจากนี้ หากคุณต้องการสร้างแอปพลิเคชันสำหรับการตลาดหรือการวิเคราะห์ MySQL จะดีกว่ากรณีการใช้งานอื่นๆ

สรุป

MongoDB และ MySQL มีสถาปัตยกรรมและคุณลักษณะที่แตกต่างกันซึ่งเหมาะสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน พวกเขามีข้อดีและข้อเสียโดยอธิบายว่าอันไหนเหมาะกับจุดประสงค์อะไร

ดังนั้นจึงไม่มีนโยบายเดียวที่เหมาะกับทุกคนในที่นี้ ในการเปรียบเทียบ MongoDB กับ MySQL เราไม่สามารถพูดได้ว่าหนึ่งในนั้นดีกว่า ไม่ใช่เพราะแมทช์นี้เสมอกัน แต่เนื่องมาจากการนำไปใช้ในงานต่างๆ ที่หลากหลาย

เนื่องจากความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดเป็นคุณลักษณะที่แข็งแกร่งของ MongoDB จึงเหมาะสำหรับแอปที่มีความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปและมีความสำคัญต่อการเติบโต ในทางกลับกัน จุดแข็งของ MySQL คือความปลอดภัยและความสม่ำเสมอ ด้วยเหตุผลดังกล่าว จึงเหมาะสำหรับแอปที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรม แอปทางการเงิน ฯลฯ และแอปที่ไม่ต้องการการเปลี่ยนแปลงบ่อยๆ

ดังนั้น ก่อนที่คุณจะเลือกระหว่าง MongoDB กับ MySQL อย่าลืมระบุความต้องการและลำดับความสำคัญสำหรับโครงการของคุณ แล้วเลือกอันที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากกว่า

คุณมีความคิดเห็นเกี่ยวกับ MongoDB กับ MySQL หรือไม่? แจ้งให้เราทราบในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง!