MongoDB und MySQL sind beide unglaubliche Datenbanken mit herausragenden Funktionen. Ihr Erfolg hängt jedoch von dem Bereich ab, in dem sie spielen. Die Wahl von MongoDB gegenüber MySQL hängt ausschließlich von den Merkmalen Ihres Projekts und Ihren langfristigen Zielen ab. Anstatt nur die Vor- und Nachteile zu vergleichen, ist es zunächst wichtig, die verschiedenen Kontexte zu verstehen, in denen sie operieren.
In diesem Blogbeitrag werden die wichtigsten Merkmale, Unterschiede, Vorteile und die Leistung beider Datenbanken untersucht. Anstatt zu fragen was ist besser, lass es uns herausfinden wann sollte man MongoDB oder MySQL verwenden.
MySQL ist ein Open-Source-RDBMS, das für ein relationales Datenbankmanagementsystem steht. Genauer gesagt ist ein RDBMS ein Programm zur Aktualisierung, Verwaltung und Formulierung relationale Datenbanken. Eine relationale Datenbank ist ein Datenbanktyp (normalerweise in Tabellen angeordnet), der es ermöglicht, Daten in Bezug auf andere Daten in derselben Datenbank zu erkennen.
MySQL ist das beliebteste Datenbanksystem der Welt. Es wurde 1995 veröffentlicht und genießt seit Jahrzehnten einen guten Ruf und Zuverlässigkeit. Darüber hinaus ist es ziemlich einfach zu bedienen. Da das Datenbankschema nach bestimmten Bedingungen und Regeln vordefiniert ist, sind die Daten in Zeilen und Spalten organisiert, was die Beziehungen zwischen den Feldern der verschiedenen Tabellen veranschaulicht.
Zusammen mit MySQL sind PostgreSQL und SQL RDBMS, die ihre eigene Variante von verwenden SQL (Strukturierte Abfragesprache).
MongoDB ist ebenfalls eine Open-Source-Datenbank, funktioniert aber im Gegensatz zu den RDBMS-Funktionen von MySQL als Dokumentdatenspeicher. Es speichert Dokumente in Sammlungen statt in Tabellen mit Beziehungen zwischen ihnen.
Bei Verwendung von MongoDB ist das Datenschema nicht festgelegt. Es ist möglich, Dokumenteigenschaften innerhalb einer Sammlung zu entfernen oder zu ändern, was eine überragende Flexibilität ermöglicht. Tatsächlich können sich Dokumente sogar in derselben Sammlung befinden und dennoch untereinander völlig unterschiedliche Strukturen aufweisen.
Beim Vergleich der beiden Open-Source-Datenbanken besteht der Hauptunterschied darin, dass MySQL relational ist, während MongoDB ein Dokumentdatenspeicher ist.
Lassen Sie uns weitere Unterschiede zwischen MySQL und MongoDB in Bezug auf die folgenden Attribute untersuchen:
In MongoDB werden Daten in Schlüssel-Wert-Paaren wie JSON Dokumente, wodurch die Datenbank unter Berücksichtigung des Schemadesign weniger Einschränkungen hat. Dies kann besonders bei Daten von Vorteil sein, bei denen das Potenzial für schnelles Wachstum oder andere Änderungen besteht. Außerdem bietet MongoDB eine vordefinierte Struktur, die auf Wunsch übernommen werden kann.
In Bezug auf Datenschema, das Gleiche passiert in MySQL nicht. Obwohl es möglich ist, das Schema zu ändern, sind Änderungen nicht so flexibel und dynamisch wie in Dokumentdatenbanken.
Vor dem Speichern von Daten erfordert MySQL zwingend eine Vorabfestlegung, wie die Tabellen und Spalten organisiert werden sollen. Das Ändern des Datenschemas erfordert ein sorgfältiges Überdenken der DDL (Data Definition Language) und DML (Data Modeling Language) der Datenbank.
Sowohl relationale als auch dokumentäre Datenbanken verwenden DDL und DML Konzepte. In relationalen Datenbanken ist die Einrichtung von DDL und DML jedoch von entscheidender Bedeutung. Im Gegensatz dazu hat MongoDB ein anpassbareres Datenschema und ist daher nicht so besorgt wie MySQL darüber, wie Daten strukturiert sind.
Auch wenn es wie ein großer Nachteil erscheinen mag, ist diese Konsistenz tatsächlich eine der größten Stärken von MySQL, da sie die Daten strukturiert und sauber hält.
Jede MongoDB-Datenbank enthält Sammlungen, die wiederum mit Dokumenten gefüllt sind. Diese Dokumente können verschiedene Felder und Arten von Informationen enthalten, sodass Dokumente, die sich in Inhalt und Größe unterscheiden, gespeichert werden können.
Da das Datenschema in MySQL eingeschränkter ist, benötigt jede Zeile innerhalb einer Tabelle dieselben Spalten, was bei der Arbeit mit Datenbanken mit hohem Volumen besonders schwierig zu verwalten sein kann. Daher MySQL verarbeitet große und komplexe Datenbanken nicht so einfach wie MongoDB.
Mit anderen Worten, die MongoDB-Dokumentendatenbank ist der relationalen MySQL-Datenbank überlegen, wenn es um vielfältige und große Mengen komplexer Daten geht.
Eine der häufigsten Fragen wann Der Vergleich von MySQL mit MongoDB ist schneller.
MongoDB kann umfangreichere Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten schneller als MySQL akzeptieren. Stellen Sie sich jedoch ein Unternehmen vor, das mit relativ kleinen und weniger unterschiedlichen Datenmengen arbeitet: Geschwindigkeit ist nicht unbedingt ein Grund zur Sorge, da andere Funktionen (wie Zuverlässigkeit und Datenkonsistenz) Vorrang haben.
Wichtiger als ein Vergleich in Bezug auf die Geschwindigkeit ist es, die Datenanforderungen des Unternehmens oder der Projekte zu verstehen, um zu bestimmen, welches für Ihr Projekt besser geeignet ist und welches Potenzial es bietet, bessere Ergebnisse und Leistungen zu erzielen.
MySQL ist eine ausgereifte und durchdachte Lösung zur Gewährleistung von Datenschutz und Integrität. Aufgrund seines expliziten Schemas erstellt MySQL zuverlässige Datenbankstrukturen mithilfe von Tabellen, die Datentypen systematisieren, sodass die jeweiligen Werte angemessen und einfach durchsucht werden können. Da die Daten zuvor strukturiert werden müssen, führt dies zu einem geringeren technischen Aufwand.
In einigen Fällen kann dies jedoch ein Nachteil sein, da es schwierig sein kann, ein geeignetes Schema für komplexe Daten zu entwerfen. Definitiv keine Option für unstrukturierte Daten.
Auf der anderen Seite MongoDB bietet eine flexiblere und schnellere Leistung für unstrukturierte Daten. Dokumentdatenspeicher sind gut, wenn das Datenschema im Voraus schwer zu entwerfen ist. Wenn die Daten jedoch unterschiedlich sind, wird das Erstellen von Indizes für die Datenattribute zu einer Herausforderung, was bedeutet, dass MongoDB eine häufige Optimierung des Datenschemas erfordert. Andernfalls besteht möglicherweise das Risiko von Problemen im Zusammenhang mit der Datenkonsistenz.
MySQL verwendet ein berechtigungsbasiertes Sicherheitsmodell, das eine Benutzerauthentifizierung erfordert und auch Benutzerrechte für eine bestimmte Datenbank gewähren oder verweigern kann. Außerdem verwendet MySQL bei der Übertragung von Daten von der Datenbank auf den Server zwangsläufig verschlüsselte Verbindungen zwischen den Clients und dem Server unter Verwendung der Secure Sockets Layer (SSL) - ein Sicherheitsprotokoll.
Die Sicherheit von MongoDB besteht aus einer rollenbasierten Zugriffskontrolle dazu gehören Authentifizierung, Autorisierung und Prüfung. Wenn eine Verschlüsselung gewünscht wird, ist es außerdem möglich, diese zu beantragen Transport Layer Security (TLS) und SSL.
Obwohl MongoDB und MySQL sichere Sicherheitsmodelle bieten, wenn Zuverlässigkeit und Datenkonsistenz eine Geschäftspriorität sind, MySQL ist die sicherste Wahl.
In der Informatik bezieht sich ACID auf eine Reihe von Eigenschaften von Datenbanktransaktionen, die Folgendes sicherstellen Gültigkeit der Daten. Es steht für Atomarität, Konsistenz, Isolierung und Haltbarkeit.
Während MySQL als ACID betrachtet wird, ACID-konform für MongoDB zu sein, hat keine Priorität da dies Abstriche bei Geschwindigkeit und hoher Verfügbarkeit erfordern würde. Im Jahr 2018 ermöglichte MongoDB die Aufrechterhaltung von ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten. Diese Option ist jedoch standardmäßig deaktiviert. Auf der anderen Seite Die Transaktionen von MySQL sind ACID, wodurch die Gültigkeit der Daten unter Berücksichtigung der Transaktionseigenschaften gewährleistet wird.
MySQL verwendet strukturierte Abfragesprache (SQL) wenn Informationen aus einer Datenbanktabelle oder einer Kombination von Tabellen angefordert werden. SQL ist die beliebteste und am häufigsten verwendete Abfragesprache, für die nur eine Datendefinitionssprache (DDL) und eine Datenmanipulationssprache (DML) erforderlich sind, um mit der Datenbank zu kommunizieren.
Auf der anderen Seite MongoDB verwendet eine unstrukturierte Abfragesprache.
Das Anfordern von Daten oder Informationen aus der JSON-Dokumentendatenbank bedeutet, dass die Abfrage die Eigenschaften der Dokumente angeben sollte, um übereinstimmende Ergebnisse zu erhalten. MongoDB unterstützt mehrere Sprachen (wie Python, Java, C#, Perl, PHP, Rubin, und Javascript), in denen Abfragen erstellt werden können.
Um eine Abfrage in MongoDB durchzuführen, sollte die folgende Funktion angewendet werden: db.Collection.Find (). Eine zusammengesetzte Abfrage kann mithilfe von Abfrageoperatoren spezifische Bedingungen für verschiedene Felder in den Dokumenten der Sammlung festlegen. Abfrageoperationen (z. B. $and, $or, $type, $eq usw.) spezifizieren die Bedingungen und aktivieren Abfragefilterdokumente. Sobald die Bedingungen definiert sind, identifiziert es, welche Informationen oder welcher Datensatz entsprechend ausgewählt werden müssen, und aktualisiert, gelesen oder gelöscht werden.
Nichtsdestotrotz MongoDB führt keine JOIN-Operationen aus hat auch kein Äquivalent. Bei MySQL werden JOIN-Operationen (inner, outer, left, right und cross) angewendet, um Daten aus zwei oder mehr Datenbanktabellen abzurufen. Einfach ausgedrückt ermöglichen diese Operationen es, relationale Daten mithilfe einer einzigen SQL-Anweisung miteinander in Beziehung zu setzen.
Lesen Sie unseren Artikel über Abfragen auf Rails um mehr über Abfragesprachen und JOIN-Operationen zu erfahren.
Es ist schwer zu sagen, welche Datenbank besser ist, wenn alles vom Kontext abhängt, in dem sie untersucht werden. Sowohl MySQL als auch MongoDB sind leistungsstarke Datenbankverwaltungssysteme, die unterschiedlich funktionieren. Selbst wenn eine der Datenbanken die am besten geeignete Option für ein bestimmtes Unternehmen oder Projekt ist, ist sie daher möglicherweise nicht die beste Lösung für einen anderen Zweck. Und einige Unternehmen verlassen sich sogar auf beide Systeme, um unterschiedliche Aufgaben zu bewältigen.
Eines der wenigen Dinge MongoDB und MySQL haben gemeinsam, dass sie Open Source sind und leicht zugänglich sind. Darüber hinaus bieten beide Systeme kommerzielle Versionen mit zusätzlichen Funktionen. Abgesehen von diesen Ähnlichkeiten liegt der Kern ihrer Leistung in ihrem relationalen und nicht-relationalen Charakter.
Als Dokumentendatenbank MongoDB ist die am besten geeignete Lösung für Umgebungen mit hohem Volumen, wenn man bedenkt, dass es die Menge und Art der Daten, die man speichern möchte, nicht einschränkt. Dies ist besonders vorteilhaft für Cloud-basierte Dienste, da die horizontale Skalierbarkeit von MongoDB perfekt zur Agilität der Cloud passt. Darüber hinaus reduziert es den Arbeitsaufwand, erleichtert die Skalierung innerhalb eines Unternehmens oder Projekts und bietet hohe Verfügbarkeit und schnelle Datenwiederherstellungen.
Trotz der vielen Vorteile, die dieses System haben könnte, MySQL übertrifft MongoDB in Bezug auf Zuverlässigkeit und Datenkonsistenz. Und wenn Sicherheit ebenfalls Priorität hat, dann ist MySQL weithin als eines der sichersten DBMS anerkannt.
Relationale Datenbanken sind die am besten geeignete Option, wenn die Art der Anwendung mehrzeilige Transaktionen erfordert (zum Beispiel in Buchhaltungs- und Bankensystemen). MySQL bietet nicht nur Sicherheit, sondern ermöglicht auch eine hohe Transaktionsrate. Tatsächlich konzentriert sich MongoDB darauf, eine hohe Insertrate zu ermöglichen, wohingegen MySQL ACID-Transaktionen unterstützt und sich auf die Gewährleistung der Transaktionssicherheit konzentriert.
Insgesamt MySQL wird dringend für Unternehmen, Institutionen oder Projekte mit einem festen Datenschema empfohlen und beabsichtigt nicht, die Datenvielfalt stark zu skalieren. Daher ist eine einfache und wartungsarme Wartung erforderlich, während gleichzeitig die Datenintegrität und Zuverlässigkeit gewährleistet sind.
Auf der anderen Seite MongoDB ist die beste Wahl für wachsende Unternehmen oder Projekte mit einem instabilen Datenschema. Aufgrund der nicht-relationalen Datenbeschaffenheit dieses Systems können Dokumente ohne Struktur frei verwendet und gespeichert werden, sodass sie leicht aktualisiert und abgerufen werden können. MongoDB wird häufig in Projekten verwendet, die Content Management erfordern, IoT (Internet-of-Things) handhaben und Echtzeitanalysen durchführen, und so weiter.
MySQL ist eine relationale Open-Source-Datenbank, was bedeutet, dass ihre Daten in Tabellen organisiert sind, sodass Sie ein Datenelement mit anderen Teilen davon in Beziehung setzen können. MongoDB ist ebenfalls Open Source, funktioniert aber als Dokumentendatenbank. Daher verknüpft es keine Datensätze und sein Datenschema ist nicht festgelegt, was eine dynamischere und flexiblere Datenbank mit einer höheren Kapazität zum Einfügen von Informationen ermöglicht.
Bevor Sie sich für das beste Datenbanksystem entscheiden, sollten die Prioritäten des jeweiligen Unternehmens oder Projekts klar und gut etabliert sein.
Da MongoDB große Datenmengen besser verarbeitet als MySQL, ist es die geeignetste Option für Cloud-basierte Dienste, für Anwendungen, die anfällig für Wachstum und Veränderung sind, und für Umgebungen, die durch ein hohes Datenvolumen gekennzeichnet sind.
Bei MySQL bietet das feste und strukturierte Datenschema eine höhere Konsistenz und Zuverlässigkeit als bei den meisten Datenbanken. Ein weiterer großer Vorteil der Verwendung von MySQL ist die überragende Datensicherheit aufgrund ACID-konformer Transaktionen. Es ist die beste Wahl für Anwendungen, die diese Funktion schätzen.
Kurz gesagt, beide Datenbanken bieten eine sehr zufriedenstellende Leistung, wenn sie in einem Kontext angewendet werden, der sowohl den Bedürfnissen als auch den Wünschen der Anwendungen mit den Eigenschaften und Funktionen des Systems entspricht.
Marketing-Praktikant mit besonderem Interesse an Technologie und Forschung. In meiner Freizeit spiele ich Volleyball und verwöhne meinen Hund so gut es geht.
CEO von Imaginary Cloud und Mitautor des Buches Product Design Process. Ich mag Essen, Wein und Krav Maga (nicht unbedingt in dieser Reihenfolge).
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