MongoDB et MySQL sont deux bases de données incroyables dotées de fonctionnalités exceptionnelles. Cependant, leur succès est déterminé par le terrain dans lequel ils évoluent. Choisir MongoDB plutôt que MySQL dépend entièrement des caractéristiques de votre projet et de vos objectifs à long terme. Plutôt que de simplement comparer les avantages et les inconvénients, il est tout d'abord essentiel de comprendre les différents contextes dans lesquels ils opèrent.
Ce billet de blog explorera les principales caractéristiques, différences, avantages et performances des deux bases de données. Au lieu de demander ce qui est mieux, découvrons-le quand utiliser MongoDB ou MySQL.
MySQL est un SGBDR open source, qui signifie Système de gestion de base de données relationnelle. Plus précisément, un SGBDR est un programme utilisé pour mettre à jour, gérer et formuler bases de données relationnelles. Une base de données relationnelle est un type de base de données (généralement organisée en tableaux) qui permet de reconnaître des données par rapport à une autre donnée au sein de la même base de données.
MySQL est le système de base de données le plus populaire au monde. Lancé en 1995, il jouit d'une réputation et d'une fiabilité très appréciées depuis des décennies. De plus, il est assez facile à utiliser. Le schéma de base de données étant prédéfini en fonction de conditions et de règles spécifiques, les données sont organisées en lignes et en colonnes, illustrant les relations entre les champs des différentes tables.
Tout comme MySQL, PostgreSQL et SQL sont des SGBDR qui utilisent leur propre variante de SQL (langage de requête structuré).
MongoDB est également une base de données open source mais fonctionne comme une banque de données de documents, contrairement aux fonctionnalités SGBDR de MySQL. Il stocke les documents dans des collections plutôt que dans des tableaux avec des relations entre eux.
Lorsque vous utilisez MongoDB, le schéma de données n'est pas fixe. Il est possible de supprimer ou de modifier les propriétés des documents au sein d'une collection, ce qui permet une flexibilité accrue. En fait, des documents peuvent même appartenir à la même collection tout en ayant des structures complètement différentes entre eux.
Lorsque l'on compare les deux bases de données open source, la principale différence est que MySQL est relationnel, alors que MongoDB est une banque de données de documents.
Examinons d'autres différences entre MySQL et MongoDB en ce qui concerne les attributs suivants :
Dans MongoDB, les données sont affichées sous forme de paires clé-valeur telles que JSON documents, ce qui permet à la base de données d'avoir moins de contraintes compte tenu de la conception du schéma. Cela peut être particulièrement avantageux pour les données présentant un potentiel de croissance rapide ou d'autres changements. De plus, MongoDB fournit une structure prédéfinie qui peut être adoptée si vous le souhaitez.
À propos de schéma de données, il n'en va pas de même dans MySQL. Même s'il est possible de modifier le schéma, les modifications ne sont pas aussi flexibles et dynamiques que dans les bases de données documentaires.
Avant de stocker des données, MySQL nécessite obligatoirement un pré-établissement de la manière dont les tables et les colonnes seront organisées. La modification du schéma de données nécessite de repenser soigneusement le DDL (Data Definition Language) et le DML (Data Modeling Language) de la base de données.
Les bases de données, relationnelles et documentaires, utilisent DDL et DML concepts. Cependant, dans les bases de données relationnelles, l'établissement du DDL et du DML est vital. Au contraire, MongoDB possède un schéma de données plus malléable et n'est donc pas aussi préoccupée que MySQL par la façon dont les données sont structurées.
Même si cela peut sembler un gros inconvénient, cette cohérence est en fait l'une des plus grandes forces de MySQL, car elle permet de garder les données structurées et propres.
Chaque base de données MongoDB contient des collections, qui à leur tour sont remplies de documents. Ces documents peuvent inclure différents champs et types d'informations, ce qui permet de stocker des données de documents dont le contenu et la taille varient.
Dans MySQL, le schéma de données étant plus restreint, chaque ligne d'une table nécessite les mêmes colonnes, ce qui peut être particulièrement difficile à gérer lorsque vous travaillez avec des bases de données à volume élevé. Par conséquent, MySQL ne gère pas les bases de données volumineuses et complexes aussi facilement que MongoDB.
En d'autres termes, la base de données de documents MongoDB est supérieure à la base de données relationnelle MySQL lorsqu'il s'agit de traiter des quantités diverses et complexes de données complexes.
L'une des questions les plus courantes lorsque comparer MySQL à MongoDB est ce qui est le plus rapide.
MongoDB peut accepter de plus grandes quantités de données structurées ou non structurées plus rapidement que MySQL. Cependant, imaginez une entreprise travaillant avec des volumes de données relativement faibles et moins diversifiés : la vitesse n'est pas nécessairement un problème puisque d'autres fonctionnalités (comme la fiabilité et la cohérence des données) sont prioritaires.
Plus important que de les comparer en termes de rapidité, comprendre les exigences en matière de données des entreprises ou des projets permettra de déterminer laquelle convient le mieux à votre projet et son potentiel de fournir de meilleurs résultats et performances.
MySQL est une solution mature et raisonnée pour garantir la confidentialité et l'intégrité des données. Grâce à son schéma explicite, MySQL crée des structures de base de données fiables en utilisant des tables qui systématisent les types de données, ce qui rend les valeurs respectives recherchées de manière adéquate et facile à rechercher. Comme les données doivent être structurées au préalable, cela se traduit par une diminution de la dette technique.
Cela peut néanmoins être un inconvénient dans certains cas, car il peut être difficile de concevoir un schéma adapté à des données complexes. Ce n'est certainement pas une option pour les données non structurées.
D'autre part, MongoDB offre des performances plus flexibles et plus rapides pour les données non structurées. Les banques de données de documents sont utiles lorsque le schéma de données est difficile à concevoir à l'avance. Cependant, si les données sont diverses, la création d'index sur les attributs des données devient difficile, ce qui signifie que MongoDB nécessite une optimisation fréquente du schéma de données. Dans le cas contraire, cela pourrait entraîner des problèmes liés à la cohérence des données.
MySQL utilise un modèle de sécurité basé sur les privilèges, qui nécessite l'authentification de l'utilisateur et peut également fournir ou refuser des privilèges utilisateur sur une base de données particulière. De plus, le transfert de données de la base de données vers le serveur MySQL utilise nécessairement des connexions cryptées entre les clients et le serveur, à l'aide du Secure Sockets Layer (SSL) - un protocole de sécurité.
La sécurité de MongoDB repose sur un contrôle d'accès basé sur les rôles qui inclut l'authentification, l'autorisation et l'audit. En outre, si le cryptage est souhaité, il est également possible d'appliquer Transport Layer Security (TLS) et SSL.
Même si MongoDB et MySQL fournissent des modèles de sécurité sûrs, si la fiabilité et la cohérence des données sont une priorité commerciale, MySQL est le choix le plus sûr.
En informatique, ACID fait référence à un ensemble de propriétés de transactions de base de données qui garantissent validité des données. Il est synonyme d'atomicité, de cohérence, d'isolation et de durabilité.
Alors que MySQL est considéré comme ACID, être conforme à ACID pour MongoDB n'est pas une priorité car cela nécessiterait de sacrifier la vitesse et la haute disponibilité. En 2018, MongoDB a permis de gérer les transactions multi-documents ACID. Toutefois, cette option est désactivée par défaut. D'autre part, Les transactions de MySQL sont ACID, qui garantit la validité des données en tenant compte des propriétés des transactions.
Utilisations de MySQL langage de requête structuré (SQL) lorsque vous demandez des informations à partir d'une table de base de données ou d'une combinaison de tables. SQL est le langage de requête le plus populaire et le plus utilisé. Il ne nécessite qu'un langage de définition des données (DDL) et un langage de manipulation de données (DML) pour communiquer avec la base de données.
D'autre part, MongoDB utilise un langage de requête non structuré.
La demande de données ou d'informations à partir de la base de données de documents JSON implique que la requête doit spécifier les propriétés des documents pour obtenir des résultats correspondants. MongoDB prend en charge plusieurs langues (telles que Python, Java, C#, Perl, PHP, Rubis, et JavaScript) dans laquelle les requêtes peuvent être créées.
Pour exécuter une requête dans MongoDB, la fonction suivante doit être appliquée : DB.Collection.find (). Une requête composée peut établir des conditions spécifiques pour différents champs des documents de la collection à l'aide d'opérateurs de requête. Les opérations de requête (par exemple $and, $or, $type, $eq, etc.) spécifient les conditions et activent les documents filtrant les requêtes. Une fois les conditions définies, il identifie les informations ou les enregistrements à sélectionner en conséquence et, ensuite, à les mettre à jour, à les lire ou à les supprimer.
Néanmoins, MongoDB n'effectue pas d'opérations JOIN et n'a pas d'équivalent. Avec MySQL, les opérations JOIN (interne, externe, gauche, droite et croix) sont appliquées pour récupérer des données à partir de deux tables de base de données ou plus. En termes simples, ces opérations permettent de relier des données relationnelles à l'aide d'une seule instruction SQL.
Consultez notre article sur Requêtes sur Rails pour en savoir plus sur les langages de requête et les opérations JOIN.
Il est difficile de dire quelle base de données est la meilleure lorsque tout dépend du contexte dans lequel elle est explorée. MySQL et MongoDB sont de puissants systèmes de gestion de base de données qui fonctionnent différemment l'un de l'autre. Par conséquent, même si l'une des bases de données est l'option la plus appropriée pour une entreprise ou un projet spécifique, elle n'est peut-être pas la meilleure solution pour un objectif différent. Certaines entreprises s'appuient même sur les deux systèmes pour accomplir des tâches distinctes.
L'une des rares choses MongoDB et MySQL ont en commun d'être open source et faciles d'accès.. De plus, les deux systèmes proposent des versions commerciales dotées de fonctionnalités supplémentaires. Outre ces similitudes, leur nature relationnelle et non relationnelle est au cœur de leur performance.
En tant que base de données documentaire, MongoDB est la solution la plus adaptée aux environnements à volume élevé, étant donné que cela ne limite pas la quantité et les types de données que l'on souhaite stocker. Cela est particulièrement avantageux pour les services basés sur le cloud, car l'évolutivité horizontale de MongoDB correspond parfaitement à l'agilité du cloud. De plus, il réduit la charge de travail, facilite l'évolutivité au sein d'une entreprise ou d'un projet et assure une haute disponibilité et des restaurations de données rapides.
Malgré les nombreux avantages que ce système peut présenter, MySQL surpasse MongoDB en termes de fiabilité et de cohérence des données. Et si la sécurité est également une priorité, MySQL est largement reconnu comme l'un des SGBD les plus sécurisés.
Les bases de données relationnelles constituent l'option la plus appropriée lorsque le type d'application nécessite des transactions sur plusieurs lignes (par exemple, dans les systèmes comptables et bancaires). En plus d'assurer la sécurité, MySQL permet également un taux de transaction élevé. En fait, MongoDB se concentre sur l'autorisation d'un taux d'insertion élevé, tandis que MySQL prend en charge les transactions ACID et se concentre sur la sécurité des transactions.
Dans l'ensemble, MySQL est fortement recommandé pour les entreprises, les institutions ou les projets avec un schéma de données fixe et n'a pas l'intention d'augmenter considérablement la diversité des données, nécessitant ainsi une maintenance facile et faible tout en garantissant l'intégrité et la fiabilité des données.
D'autre part, MongoDB est le choix le plus approprié pour les entreprises en pleine croissance ou les projets dont le schéma de données est instable. La nature des données non relationnelles de ce système permet d'utiliser et de stocker librement les documents sans structure, ce qui facilite leur mise à jour et leur récupération. MongoDB est souvent utilisé dans des projets qui nécessitent la gestion de contenu, gèrent l'IoT (Internet des objets), effectuent des analyses en temps réel, et ainsi de suite.
MySQL est une base de données relationnelle open source, ce qui signifie que ses données sont organisées en tableaux vous permettant de relier une donnée à d'autres parties de celle-ci. MongoDB est également open source mais fonctionne comme une base de données de documents. Par conséquent, il n'associe pas d'enregistrements et son schéma de données n'est pas figé, ce qui permet d'obtenir une base de données plus dynamique et flexible avec une plus grande capacité d'insertion d'informations.
Avant de choisir le meilleur système de base de données, les priorités spécifiques de l'entreprise ou du projet doivent être claires et bien établies.
Comme MongoDB gère mieux de grandes quantités de données que MySQL, il s'agit de l'option la plus adaptée pour les services basés sur le cloud, pour les applications susceptibles de croître et de changer, et pour les environnements caractérisés par un volume de données élevé.
Avec MySQL, son schéma de données fixe et structuré offre une cohérence et une fiabilité supérieures à celles de la plupart des bases de données. Un autre avantage majeur de l'utilisation de MySQL est sa sécurité supérieure des données grâce à des transactions conformes à l'ACID, ce qui en fait le choix le plus approprié pour les applications qui apprécient cette fonctionnalité.
En résumé, les deux bases de données offriront des performances très satisfaisantes si elles sont appliquées à un contexte qui correspond à la fois aux besoins et aux désirs des applications et aux caractéristiques du système.
Stagiaire en marketing avec un intérêt particulier pour la technologie et la recherche. Pendant mon temps libre, je joue au volley-ball et je gâte mon chien autant que possible.
CEO @ Imaginary Cloud et co-auteur du livre Product Design Process. J'aime la nourriture, le vin et le Krav Maga (pas nécessairement dans cet ordre).
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