MongoDB vs MySQL NoSQL:perché Mongo è migliore

Ci sono così tanti sistemi di gestione di database (DBMS) tra cui scegliere che vanno da DBMS relazionali a non relazionali. Negli ultimi anni, i DBMS relazionali erano più dominanti ma con le recenti tendenze della struttura dei dati, i DBMS non relazionali stanno diventando più popolari. Le scelte per i DBMS relazionali sono abbastanza ovvie:MySQL, PostgreSQL e MS SQL. D'altra parte, MongoDB, un DBM non relazionale, è cresciuto fondamentalmente grazie alla sua capacità di gestire un ampio set di dati. Ogni selezione ha i suoi pro e contro, ma la tua scelta sarà determinata principalmente dalle tue esigenze applicative poiché entrambe servono in nicchie diverse. Tuttavia, in questo articolo, discuteremo dei vantaggi dell'utilizzo di MongoDB su MySQL.

I vantaggi dell'utilizzo di MongoDB su MySQL

1. Velocità e prestazioni
2. Alta disponibilità e Cloud Computing
3. Flessibilità dello schema
4. Necessità di crescere
5. Funzione di incorporamento
6. Modello di sicurezza
7. Dati basati sulla posizione
8. Supporto per linguaggio di query avanzato

Velocità e prestazioni

Questo è uno dei principali vantaggi dell'utilizzo di MongoDB su MySQL, specialmente quando è coinvolto un ampio set di dati non strutturati. MongoDB per impostazione predefinita incoraggia un tasso di inserimento elevato rispetto alla sicurezza delle transazioni. Questa funzione non è disponibile in MySQL, quindi, ad esempio, se vuoi salvare molti dati sul tuo DBM in una volta, nel caso di MySQL dovrai farlo uno per uno. Ma nel caso di MongoDB, con la disponibilità della funzione insertMany(), puoi tranquillamente eseguire più inserimenti. Osservando alcuni dei comportamenti di interrogazione dei due, possiamo riassumere le diverse richieste di operazioni per 1 milione di documenti nell'illustrazione seguente.

Nel caso di aggiornamento che è un'operazione di scrittura, MongoDB impiega 0,002 secondi per aggiornare tutte le email degli studenti mentre MySQL impiega 0,2491 secondi per eseguire la stessa attività.

Dall'illustrazione, possiamo concludere che MongoDB impiega molto meno tempo di MySQL per le stesse operazioni. MongoDB è principalmente strutturato in modo tale che i documenti siano la base dell'archiviazione che promuove enormi query e archiviazione dei dati. Ciò implica che le prestazioni dipendono da due valori chiave che sono il design e la scalabilità orizzontale. D'altra parte, MySQL ha i dati archiviati in una singola tabella, quindi a un certo punto è necessario cercare sull'intera tabella prima di eseguire un'operazione di scrittura.

Alta disponibilità e Cloud Computing

Per ambienti instabili, MongoDB fornisce una tecnica di gestione migliore rispetto a MySQL. Questo perché i nodi secondari attivi impiegano molto meno tempo per eleggere un nuovo nodo primario, quindi una facile amministrazione nel punto di errore. Inoltre, grazie agli indici secondari completi e alla replica nativa, creare un backup per un database MongoDB è abbastanza semplice rispetto a MySQL poiché quest'ultimo ha il supporto integrato per la replica.

In poche parole, impostare un set di server che possono fungere da Master-Slave è facile e veloce in MongoDB rispetto a MySQL. Inoltre, il ripristino da un errore del cluster è istantaneo, automatico e sicuro. Per MySQL, non esiste una chiara soluzione ufficiale per fornire il failover tra master e slave in caso di errore.

Le soluzioni di archiviazione basate su cloud richiedono che i dati vengano distribuiti senza problemi su vari server per aumentare la scalabilità. MongoDB può caricare un volume elevato di dati rispetto a MySQL e con lo sharding integrato, è facile partizionare e distribuire i dati su più server come un modo per utilizzare la soluzione di risparmio sui costi secondo i meriti dello storage basato su cloud.

Flessibilità dello schema

MongoDB è privo di schemi in modo tale che documenti diversi nella stessa raccolta possano avere campi uguali o diversi l'uno dall'altro. Ciò significa che non ci sono restrizioni sulla struttura del documento per ogni inserimento o aggiornamento, quindi le modifiche al modello di dati non avranno molto impatto. Naturalmente, ci sono scenari in cui è possibile scegliere di utilizzare uno schema non definito, ad esempio se si sta denormalizzando uno schema di database o quando il database è in crescita ma lo schema è instabile. MongoDB consente quindi di aggiungere vari tipi di dati a seconda delle esigenze.

D'altra parte, MySQL è orientato alla tabella per cui ogni riga deve avere le stesse colonne delle altre righe. L'aggiunta di una nuova colonna richiederebbe l'esecuzione di un'operazione ALTER che è piuttosto costosa in termini di prestazioni poiché dovrà bloccare l'intero database. Questo è particolarmente vero quando la tabella supera i 10 GB, MongoDB non ha questo problema.

Con uno schema flessibile è facile sviluppare e mantenere un codice più pulito. Inoltre, MongoDB offre la possibilità di utilizzare un validatore JSON nel caso in cui desideri garantire l'integrità e la coerenza dei dati per la tua raccolta, quindi puoi eseguire una convalida prima di inserire o aggiornare un documento.

La necessità di diventare più grandi

Il ridimensionamento dei database non è un'impresa facile, specialmente con MySQL, può comportare un peggioramento delle prestazioni quando viene superata la memoria di 5-10 GB per tabella. Con MongoDB, questo non è un problema poiché è possibile partizionare e dividere il database con la funzione di partizionamento orizzontale integrata. Dopo aver specificato una chiave shard e aver abilitato il partizionamento orizzontale, i dati vengono partizionati in modo uniforme in base alla chiave shard. Se viene aggiunto un nuovo shard, viene eseguito il ribilanciamento automatico. Lo sharding fondamentalmente consente il ridimensionamento orizzontale che è difficile da implementare in MySQL. Inoltre, MongoDB ha una replica integrata in base alla quale i set di repliche creano più copie dei dati. Ogni membro di questo set ha un ruolo come primario o secondario in qualsiasi momento del processo.

Le letture e le scritture vengono eseguite sul primario e quindi replicate sui secondari. Con questo merito in atto, in caso di incoerenza dei dati o di fallimento dell'istanza, un nuovo membro può essere eletto a fungere da primario.

Funzione di incorporamento

A differenza di MySQL in cui non è possibile incorporare dati in un campo, MongoDB offre una tecnica di incorporamento migliore per i dati correlati. Per quanto tu possa fare un JOIN per le tabelle in MySQL, potresti finire per avere così tante tabelle con alcune non necessarie, specialmente se non coinvolgono così tanti campi. Nel caso di MongoDB puoi decidere di incorporare i dati in un campo per dati correlati o riferimenti da un'altra raccolta se prevedi che il documento cresca in futuro oltre la dimensione del documento JSON.

Ad esempio, se abbiamo dati per utenti di cui vogliamo acquisire i loro indirizzi e alcune altre informazioni, nel caso di MongoDB possiamo facilmente avere una struttura semplice come

{
    id:1,
    name:'George Bush',
    gender: 'Male',
    age:45,
    address:{
        City: 'New York',
        Street: 'Florida',
        Zip_code: 1342243
    }
}

Ma nel caso di MySQL dovremo creare 2 tabelle con un riferimento id in questo caso. Cioè

Tabella dettagli utenti

Tabella indirizzi utente

In MySQL avrai così tante tabelle che potrebbero essere così frenetiche da gestire soprattutto quando è coinvolto il ridimensionamento. Per quanto si possa anche eseguire un join di una tabella in una singola query durante il recupero di questi dati in MySQL, la latenza è piuttosto maggiore rispetto a MongoDB e questo è uno dei motivi per cui le prestazioni di MongoDB superano le prestazioni di MySQL.

Modello di sicurezza

L'amministrazione del database (DBA) è piuttosto essenziale in MySQL ma non necessaria nel caso di MongoDB. Ciò significa che è necessario disporre del DBA per modificare uno schema nel caso di MySQL quando viene modificata un'applicazione. D'altra parte, è possibile modificare lo schema senza DBA in MongoDB poiché è ottimo per la persistenza della classe e una classe può essere ugualmente serializzata su JSON e archiviata. Tuttavia, questa è la migliore pratica se non ti aspetti che i dati diventino grandi, altrimenti dovrai seguire alcune best practice per evitare insidie.

Dati basati sulla posizione

Al fine di migliorare le operazioni di throughput, in particolare le operazioni di lettura, MongoDB fornisce funzioni speciali integrate che migliorano la ricerca di dati rilevanti da posizioni specifiche che sono accurate, quindi velocizzando il processo. Questo non è possibile nel caso di MySQL.

Supporto Rich Query Language

Per un interesse personale come appassionato di MongoDB, ho avuto la mia attrazione per la flessibilità sulla funzionalità di query di MongoDB. Per quanto riguarda il framework di aggregazione nelle versioni successive e la funzione MapReduce, è possibile ottimizzare i dati dei risultati per soddisfare le proprie specifiche. Per quanto MySQL offra anche operazioni come raggruppamento, ordinamento e molte altre, MongoDB è piuttosto esteso soprattutto con strutture di dati incorporate. Inoltre, come accennato in precedenza, le query vengono restituite con una latenza minore nel framework di aggregazione rispetto a quando doveva essere eseguito un JOIN nel caso di MySQL. Ad esempio, MongoDB offre un modo semplice per modificare uno schema utilizzando le operazioni $set e $unset per lo schema incorporato. Ma, nel caso di MySQL, è necessario eseguire il comando ALTER per l'unica tabella all'interno della quale esiste il campo e questo è piuttosto costoso in termini di prestazioni.

Conclusione

Per quanto riguarda i meriti discussi sopra, per quanto la selezione del database dipenda assolutamente dalla progettazione dell'applicazione, MongoDB offre molta flessibilità lungo diverse linee. Se stai cercando qualcosa che soddisfi le prestazioni migliori, trattando dati complessi, quindi non sono necessarie restrizioni sulla progettazione dello schema, aspettative future sulla crescita del database e sulla tecnica del linguaggio di query avanzato, ti consiglierei di scegliere MongoDB.