È risaputo che i database MSSQL hanno dominato il mondo delle tecnologie dei dati e sono stati la principale fonte di archiviazione dei dati per oltre quattro decenni. In genere, il database MSSQL viene utilizzato principalmente per l'accesso ai database relazionali. MSSQL ha dominato il segmento, ma con l'aumento del mercato dello sviluppo Web, si è verificato uno spostamento verso l'utilizzo di database open source come MySQL, PostgreSQL, ecc. Ma MSSQL era ancora la prima scelta. Ben presto, i dati hanno iniziato a crescere in modo esponenziale e la scalabilità è diventata un problema importante; a quel tempo, NoSQL è arrivato per salvare la situazione. NoSQL (derivato da "Non solo SQL") è il nome dato a un tipo di database che può ospitare dati non relazionali e non strutturati. Significa che i dati in un database NoSQL non esistono necessariamente in colonne e righe di lunghezza fissa come in un database relazionale e possono essere altamente non strutturati. Questo tipo di database viene fornito con funzionalità integrate di alta disponibilità e prestazioni rapide. Le applicazioni che utilizzano database NoSQL sono meno preoccupate per la relazione tra entità, la coerenza transazionale o la duplicazione dei dati.
MongoDB è un database NoSQL che ha avuto una profonda proliferazione negli ultimi dieci anni circa, alimentato dalla crescita esplosiva del Web e delle applicazioni mobili in esecuzione nel cloud. Questa nuova generazione di applicazioni connesse a Internet richiede uno storage dei dati veloce, tollerante ai guasti e scalabile senza schema che i database NoSQL possono offrire. MongoDB utilizza JSON per archiviare dati come documenti che possono variare nelle offerte di struttura, uno schema dinamico e flessibile. MongoDB progettato per alta disponibilità e scalabilità con partizionamento orizzontale automatico. MongoDB è uno dei popolari database open source che sorgono sotto il database NoSQL, che viene utilizzato per l'archiviazione di dati ad alto volume. In MongoDB, le righe note come documenti non richiedono uno schema definito in anticipo. I campi verranno creati al volo. Il modello di dati disponibile all'interno di MongoDB consente la rappresentazione di relazioni gerarchiche, l'archiviazione di array e altre strutture più complesse in modo più efficiente.
Differenze di alto livello tra MongoDB e MSSQL
| MongoDB (database NoSQL) | Database MSSQL |
| Il database MongoDB è un database non relazionale o distribuito. | Il database MSSQL è un database relazionale (RDBMS). |
| Tecnologia relativamente giovane. | Una tecnologia vecchia e matura. |
| Database MongoDB basato su documenti, coppie chiave-valore, grafici o colonne e non devono attenersi alle definizioni di schemi standard. | Il database MSSQL è una tabella basata sotto forma di righe e colonne e deve rispettare rigorosamente le definizioni degli schemi standard. Sono un'opzione migliore per le applicazioni che richiedono transazioni su più righe. |
| MongoDB ha uno schema dinamico per i dati non strutturati. I dati possono essere archiviati in modo flessibile senza avere una struttura predefinita. | MSSQL ha uno schema predefinito ben progettato per i dati strutturati. |
| Il database MongoDB favorisce lo schema denormalizzato. | I database MSSQL preferiscono lo schema normalizzato. |
| MongoDB è molto più economico da scalare rispetto ai database relazionali. | MSSQL è costoso da scalare. |
| Il database MongoDB è scalabile orizzontalmente. Può essere ridimensionato aggiungendo più server all'infrastruttura per gestire un carico elevato e ridurre l'heap. | Il database MSSQL è scalabile verticalmente. Può essere ridimensionato aumentando la capacità hardware (CPU, RAM, SSD, ecc.) su un singolo server. |
| MongoDB ha alcune limitazioni per adattarsi a query complesse poiché non esiste un'interfaccia standard in MongoDB per la gestione delle query. Le query in MongoDB non sono potenti come le query SQL. Si chiama UnQL e la sintassi per l'utilizzo del linguaggio di query non strutturato varia da sintassi a sintassi. | MSSQL è adatto per query complesse poiché SQL ha un'interfaccia standard per la gestione delle query. La sintassi delle query SQL è corretta. |
| Il database MongoDB si adatta meglio all'archiviazione gerarchica dei dati poiché segue il metodo della coppia chiave-valore per l'archiviazione dei dati. | Il database MSSQL non è adatto per l'archiviazione gerarchica dei dati. |
| Sono classificati in base al modo in cui archiviano i dati come archivio di valori-chiave, archivio di documenti, archivio di grafici, archivio di colonne e archivio XML. | Da un punto di vista commerciale, il database MSSQL non è open source o closed source. |
| Il database MongoDB è conforme al teorema CAP di Brewers (consistenza, disponibilità e tolleranza di partizione). | Il database MSSQL è conforme alle proprietà ACID (Atomicità, Consistenza, Isolamento e Durabilità). |
| Nuovi dati possono essere facilmente inseriti nel database di MongoDB in quanto non richiede alcun passaggio preliminare. | L'aggiunta di nuovi dati nel database MSSQL richiede alcune modifiche, come il riempimento dei dati, la modifica degli schemi. |
| Per i database MongoDB è disponibile solo un supporto limitato della community. | Il database MSSQL ha un eccellente supporto del fornitore ed è disponibile il supporto della community. |
| Puoi usare MongoDB per uno scopo transazionale pesante. Per archiviare transazioni di dati locali che non devono essere molto durevoli. | Il database MSSQL è più adatto per applicazioni basate su transazioni elevate. |
| MongoDB è adatto per l'archiviazione gerarchica dei dati e l'archiviazione di grandi set di dati (ad es. Big Data). | MSSQL non è adatto per l'archiviazione gerarchica dei dati. |
| MongoDB è un database orientato ai documenti e JSON è il tipo di dati nativo che memorizza i suoi dati negli oggetti file JSON. Crea indici a livello di raccolta e supporta indici su qualsiasi campo o sottocampo dei documenti in una raccolta MongoDB. | Il supporto JSON in MSSQL è arrivato nella versione 2016 del prodotto. Tuttavia, a differenza del database MongoDB, SQL Server non include un tipo di dati JSON nativo. Supporta capacità di indicizzazione limitate e nessun indici JSON nativi; solo indicizzazione fulltext. |
| In MongoDB, gli strumenti da riga di comando 'mongoimport' e 'mongoexport' vengono utilizzati per importare ed esportare i documenti e inserirli o aggiornarli in una raccolta MongoDB. | Alcuni dei metodi comuni utilizzati per importare ed esportare dati JSON nel database MSSQL:-
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Vantaggi di MongoDB
Avendo visto le eccellenti caratteristiche di MongoDB, ora ogni sviluppatore dovrebbe essere in grado di capire perché è meglio utilizzare un database basato su NoSQL per lo sviluppo di applicazioni di transazioni di big data e per l'implementazione di un modello scalabile. Ora è il momento di lasciarsi alle spalle le definizioni dello schema di MSSQL e ottenere il vantaggio dell'utilizzo di database senza schema come MongoDB. I seguenti sono alcuni dei vantaggi vitali di MongoDB.
Figura 1:vantaggi di MongoDB Piattaforma dati distribuiti
MongoDB assicura nuovi livelli di disponibilità e scalabilità, in tutti i data center distribuiti geograficamente e nelle regioni cloud. Senza tempi di inattività e senza modificare alcun codice in un'applicazione, MongoDB si adatta in modo elastico in termini di volume di dati e velocità effettiva. La tecnologia ti offre flessibilità sufficiente tra vari data center con la giusta coerenza.
Sviluppo rapido e iterativo
I frequenti cambiamenti dei requisiti aziendali non influiranno direttamente sul successo della consegna di alcun progetto in nessuna azienda. Un modello di dati flessibile con schema dinamico, strumenti a riga di comando e una potente GUI aiuta gli sviluppatori a creare ed evolvere le applicazioni. Inoltre, il provisioning automatizzato consente l'integrazione e la consegna continue per le operazioni produttive, mentre schemi relazionali statici e RDBMS basati su procedure complesse appartengono ormai al passato.
Modello di dati flessibili
MongoDB memorizzerà i dati in un metodo di documenti flessibile simile a JSON, che consente la persistenza e la combinazione dei dati facilmente. Gli oggetti nel codice dell'applicazione vengono mappati sul modello del documento, grazie al quale lavorare con i dati diventa facile. I controlli di governance dello schema, le aggregazioni complesse, l'accesso ai dati e la funzionalità di indicizzazione avanzata non verranno in alcun modo compromessi. Senza alcun tempo di inattività, è possibile modificare lo schema in modo dinamico. Questa flessibilità è un eccellente vantaggio per uno sviluppatore e una minore preoccupazione per la manipolazione dei dati.
Costo totale di proprietà (TCO) ridotto
Gli sviluppatori di applicazioni potranno svolgere meglio il loro lavoro utilizzando MongoDB. I costi si riducono notevolmente poiché MongoDB viene eseguito su hardware di base. Questa tecnologia consente un modello di prezzo on-demand con pagamento in base al consumo con abbonamenti annuali, che viene fornito con supporto globale 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Set di funzionalità integrate
MongoDB utilizzato nello sviluppo di una varietà di applicazioni in tempo reale come pipeline di dati di streaming guidate da eventi, analisi con visualizzazione dei dati, ricerca di testo e geospaziale, elaborazione di grafici, prestazioni in memoria e replica globale in modo affidabile e sicuro. Affinché qualsiasi RDBMS ottenga ciò, sono necessarie tecnologie complesse aggiuntive, insieme a requisiti di integrazione separati.
Conclusione
Nel database di oggi, MongoDB sta guadagnando grande popolarità come database NoSQL e sta diventando un vero punto di svolta nell'arena IT. MongoDB è una scelta eccellente per le aziende che hanno una crescita rapida o database senza definizioni di schemi chiare (ad esempio, hai molti dati non strutturati). Inoltre, presenta numerosi vantaggi, tra cui costi inferiori, disponibilità open source e scalabilità più semplice, il che rende MongoDB una scelta interessante per chiunque stia pensando di integrarsi con i Big Data. Anche se MongoDB è una tecnologia giovane rispetto a MSSQL, tuttavia, ciò li rende leggermente più volatili.
