MongoDB og MySQL er begge utrolige databaser med fremragende funktioner. Men deres succes bestemmes af det felt, hvor de spiller. Valg af MongoDB frem for MySQL afhænger helt af egenskaberne ved dit projekt og dine langsigtede mål. I stedet for blot at sammenligne fordele og ulemper, er det først vigtigt at forstå de forskellige sammenhænge, de opererer i.
Dette blogindlæg vil undersøge de vigtigste egenskaber, forskelle, fordele, og ydeevne for begge databaser. I stedet for at spørge hvilket er bedre, lad os finde ud af hvornår skal man bruge MongoDB eller MySQL.
MySQL er en open source RDBMS, som står for et Relational Database Management System. Mere specifikt er et RDBMS et program, der bruges til at opdatere, administrere og formulere relationelle databaser. En relationsdatabase er en type database (normalt arrangeret i tabeller), der giver mulighed for at genkende data i forhold til et andet stykke data inden for den samme database.
MySQL er det mest populære databasesystem i verden. Udgivet i 1995 har den årtier med højt værdsat omdømme og pålidelighed. Desuden er det ret nemt at bruge. Da databaseskemaet er foruddefineret i henhold til specifikke betingelser og regler, er dataene organiseret i rækker og kolonner, hvilket viser forholdet mellem de forskellige tabellernes felter.
Sammen med MySQL er PostgreSQL og SQL RDBMS'er, der bruger deres egen variation af SQL (struktureret forespørgselssprog).
MongoDB er også en open source-database, men fungerer som et dokumentdatalager, i modsætning til MySQLs RDBMS-funktioner. Det gemmer dokumenter i samlinger i stedet for tabeller med relationer mellem dem.
Når du bruger MongoDB, er dataskemaet ikke fast. Det er muligt at fjerne eller ændre dokumentegenskaber i en samling, hvilket giver overlegen fleksibilitet. Faktisk kan dokumenter endda være i samme samling og alligevel have helt forskellige strukturer indbyrdes.
Når man sammenligner begge open source-databaser, er den største forskel, at MySQL er relationel, mens MongoDB er et dokumentdatalager.
Lad os undersøge andre forskelle mellem MySQL og MongoDB vedrørende følgende attributter:
I MongoDB vises data i nøgleværdipar som JSON dokumenter, hvilket gør det muligt for databasen at have færre begrænsninger i betragtning af skemadesignet. Dette kan være særligt fordelagtigt for data med potentiale for hurtig vækst eller andre ændringer. Plus, MongoDB leverer en foruddefineret struktur, som kan vedtages, hvis det foretrækkes.
Vedrørende dataskema, det samme sker ikke i MySQL. Selvom det er muligt at ændre skemaet, er ændringer ikke så fleksible og dynamiske som i dokumentdatabaser.
Før lagring af data kræver MySQL obligatorisk en forudbestemmelse af, hvordan tabellerne og kolonnerne vil blive organiseret. Ændring af dataskemaet kræver nøje at genoverveje databasens DDL (Data Definition Language) og DML (Data Modeling Language).
Både databaser, relationelle og dokumenter, bruger DDL og DML begreber. I relationelle databaser er etablering af DDL og DML imidlertid afgørende. Tværtimod har MongoDB et mere formbart dataskema og er således ikke så bekymret som MySQL om, hvordan data er struktureret.
Selvom det kan virke som en stor ulempe, er denne konsistens faktisk en af MySQLs største styrker, fordi den holder dataene strukturerede og rene.
Hver MongoDB database indeholder samlinger, som igen er fyldt med dokumenter. Disse dokumenter kan omfatte forskellige felter og typer oplysninger, hvilket giver mulighed for datalagring af dokumenter, der varierer i indhold og størrelse.
Da dataskemaet i MySQL er mere begrænset, kræver hver række i en tabel de samme kolonner, hvilket kan være særligt svært at administrere, når man arbejder med databaser med stort volumen. Derfor, MySQL håndterer ikke store og komplekse databaser så let som MongoDB.
Med andre ord, MongoDB dokumentdatabase er bedre end MySQL-relationsdatabase, når man beskæftiger sig med forskellige og store mængder komplekse data.
Et af de mest almindelige spørgsmål, hvornår sammenligning af MySQL vs MongoDB er, hvilket er hurtigere.
MongoDB kan acceptere mere omfattende mængder strukturerede eller ustrukturerede data hurtigere end MySQL. Forestil dig dog en virksomhed, der arbejder med forholdsvis små og mindre forskellige mængder data: hastighed er ikke nødvendigvis noget at bekymre sig om, da andre funktioner (som pålidelighed og datakonsistens) har prioritet.
Vigtigere end at sammenligne dem med hensyn til hastighed, vil forståelse af virksomhedernes eller projekternes datakrav bestemme, hvilken der er mere egnet til dit projekt og dets potentiale til at give bedre resultater og ydeevne.
MySQL er en moden og begrundet løsning til at sikre databeskyttelse og integritet. På grund af dets eksplicitte skema skaber MySQL pålidelige databasestrukturer ved at bruge tabeller, der systematiserer datatyper, hvilket gør de respektive værdier, der spørges tilstrækkeligt og nemme at søge. Da det kræver, at data struktureres på forhånd, resulterer dette i mindre teknisk gæld.
Ikke desto mindre kan det være en ulempe i nogle tilfælde, da det kan være svært at designe et passende skema til komplekse data. Bestemt, ikke en mulighed for ustrukturerede data.
På den anden side MongoDB har en mere fleksibel og hurtigere ydeevne til ustrukturerede data. Dokumentdatalagre er gode, når dataskemaet er svært at designe på forhånd. Men hvis dataene er forskellige, bliver det udfordrende at oprette indekser på dataens attributter, hvilket betyder, at MongoDB kræver hyppig optimering af dataskemaet. Ellers kan det risikere problemer relateret til datakonsistens.
MySQL bruger en privilegeret sikkerhedsmodel, som kræver brugergodkendelse og kan også give eller nægte brugerrettigheder på en bestemt database. Plus, overførsel af data fra databasen til serveren MySQL anvender nødvendigvis krypterede forbindelser mellem klienter og serveren ved hjælp af Secure Sockets Layer (SSL) - en sikkerhedsprotokol.
MongoDB's sikkerhed består af rollebaseret adgangskontrol som omfatter godkendelse, godkendelse og revision. Derudover, hvis kryptering ønskes, er det også muligt at anvende Transport Layer Security (TLS) og SSL.
Selvom MongoDB og MySQL leverer sikre sikkerhedsmodeller, hvis pålidelighed og datakonsistens er en forretningsprioritet, MySQL er det sikreste valg.
I datalogi refererer ACID til et sæt databasetransaktioner egenskaber, der sikrer datagyldighed. Det står for atomicitet, konsistens, isolation og holdbarhed.
Mens MySQL betragtes som ACID, at være ACID-kompatibel for MongoDB er ikke en prioritet da det ville kræve at ofre hastighed og høj tilgængelighed. I 2018 gjorde MongoDB det muligt at opretholde ACID-transaktioner med flere dokumenter. Denne indstilling er dog slået fra som standard. På den anden side MySQLs transaktioner er ACID, som sikrer datagyldighed i betragtning af transaktionsegenskaber.
MySQL bruger struktureret forespørgselssprog (SQL) når der anmodes om oplysninger fra en databasetabel eller en kombination af tabeller. SQL er det mest populære og anvendte forespørgselssprog, der kun kræver et datadefinitionssprog (DDL) og et datamanipulationssprog (DML) for at kommunikere med databasen.
På den anden side MongoDB bruger et ustruktureret forespørgselssprog.
Anmodning om data eller information fra JSON-dokumentdatabasen indebærer, at forespørgslen skal specificere egenskaberne for dokumenterne for at opnå matchende resultater. MongoDB understøtter flere sprog (f.eks Python, Java, C##, Perl, PHP, Ruby, og JavaScript) hvor forespørgsler kan bygges.
For at udføre en forespørgsel i MongoDB skal følgende funktion anvendes: DB.Collection.find (). En sammensat forespørgsel kan etablere specifikke betingelser for forskellige felter i samlingens dokumenter ved hjælp af forespørgselsoperatorer. Forespørgselsoperationer (f.eks. $ og, $ eller, $ type, $ eq osv.) angiver betingelserne og aktiverer forespørgselsfilterdokumenter. Når betingelserne er defineret, identificerer den, hvilke oplysninger eller post der skal vælges i overensstemmelse hermed, og opdaterer, læser eller sletter dem yderligere.
Ikke desto mindre MongoDB udfører ikke JOIN-operationer har heller ikke en ækvivalent. Med MySQL anvendes JOIN-operationer (indre, ydre, venstre, højre og kryds) til at hente data fra to eller flere databasetabeller. Kort sagt tillader disse operationer relationelle data at relatere ved hjælp af en enkelt SQL-sætning.
Tjek vores artikel om Forespørgsler på Rails for at finde ud af mere om forespørgselssprog og JOIN-operationer.
Det er svært at sige, hvilken database der er bedre, når det hele afhænger af den kontekst, de udforskes. Både MySQL og MongoDB er kraftfulde databasestyringssystemer, der fungerer forskelligt fra hinanden. Selvom en af databaserne er den mest egnede mulighed for en bestemt virksomhed eller et projekt, er det måske ikke den bedste løsning til et andet formål. Og nogle virksomheder er endda afhængige af begge systemer til at tackle forskellige opgaver.
En af de meget få ting MongoDB og MySQL har det til fælles, at de er open source og nemme at få adgang til. Desuden leverer begge systemer kommercielle versioner med yderligere funktioner. Bortset fra disse ligheder er kernen i deres præstation deres relationelle og ikke-relationelle karakter.
Som dokumentdatabase, MongoDB er den mest egnede løsning til miljøer med høj volumen, i betragtning af at det ikke begrænser mængden og typerne af data, man ønsker at gemme. Det er især gavnligt for skybaserede tjenester, da MongoDB's horisontale skalerbarhed passer perfekt til skyens smidighed. Derudover reducerer den arbejdsbyrden, letter skalering inden for en virksomhed eller et projekt og giver høj tilgængelighed og hurtig datagendannelse.
På trods af de mange fordele, dette system kan have, MySQL overgår MongoDB i pålidelighed og datakonsistens. Og hvis sikkerhed også er en prioritet, er MySQL bredt anerkendt som en af de mest sikre DBMS.
Relationsdatabaser er den mest hensigtsmæssige løsning, når applikationstypen kræver transaktioner med flere rækker (f.eks. i regnskabs- og banksystemer). Ud over at give sikkerhed muliggør MySQL også en høj transaktionsrate. Faktisk fokuserer MongoDB på at tillade en høj indsætningshastighed, hvorimod MySQL understøtter ACID-transaktioner og koncentrerer sig om at levere transaktionssikkerhed.
Samlet set MySQL anbefales stærkt til virksomheder, institutioner eller projekter med et fast dataskema og har ikke til hensigt at skalere meget i datadiversitet, hvilket kræver nem og lav vedligeholdelse, samtidig med at dataintegritet og pålidelighed sikres.
På den anden side MongoDB er det mest egnede valg til voksende virksomheder eller projekter med et ustabilt dataskema. Dette systems ikke-relationelle datakarakter gør det muligt at bruge og gemme dokumenter frit uden en struktur, hvilket gør det nemt at opdatere og hente. MongoDB bruges ofte i projekter, der kræver indholdsstyring, håndterer IoT (Internet-of-Things), udfører realtidsanalyser, og så videre.
MySQL er en open source relationsdatabase, hvilket betyder, at dens data er organiseret i tabeller, så du kan relatere et stykke data med andre dele af det. MongoDB er også open source, men fungerer som en dokumentdatabase. Derfor forbinder den ikke poster, og dets dataskema er ufikset, hvilket giver mulighed for en mere dynamisk og fleksibel database med en højere kapacitet til at indsætte information.
Inden der træffes beslutning om det bedste databasesystem, skal den specifikke virksomheds eller projektets prioriteter være klare og veletablerede.
Da MongoDB håndterer store mængder data bedre end MySQL, er det den mest egnede mulighed for skybaserede tjenester, til applikationer, der er tilbøjelige til at vokse og ændre sig, og til miljøer, der er kendetegnet ved høj datamængde.
Med MySQL giver dets faste og strukturerede dataskema større konsistens og pålidelighed end de fleste databaser. En anden stor fordel ved at bruge MySQL er dens overlegne datasikkerhed på grund af ACID-kompatible transaktioner, hvilket er det mest egnede valg til applikationer, der værdsætter denne funktion.
Kort sagt vil begge databaser levere en meget tilfredsstillende ydeevne, hvis de anvendes i en kontekst, der matcher både applikationernes behov og ønsker med systemets egenskaber og funktioner.
Marketing praktikant med særlig interesse for teknologi og forskning. I min fritid spiller jeg volleyball og forkæler min hund så meget som muligt.
CEO @ Imaginary Cloud og medforfatter af bogen Product Design Process. Jeg nyder mad, vin og Krav Maga (ikke nødvendigvis i denne rækkefølge).
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
