MongoDB och MySQL är båda otroliga databaser med enastående funktioner. Men deras framgång bestäms av fältet där de spelar. Att välja MongoDB framför MySQL beror helt på egenskaperna hos ditt projekt och dina långsiktiga mål. Istället för att bara jämföra för- och nackdelar är det först viktigt att förstå de olika sammanhang där de verkar.
Det här blogginlägget kommer att utforska de viktigaste egenskaperna, skillnader, fördelar, och prestanda för båda databaserna. Istället för att fråga vilket är bättre, låt oss ta reda på när man ska använda MongoDB eller MySQL.
MySQL är en öppen källkod RDBMS, som står för ett Relational Database Management System. Mer specifikt är en RDBMS ett program som används för att uppdatera, hantera och formulera relationsdatabaser. En relationsdatabas är en typ av databas (vanligtvis ordnad i tabeller) som gör det möjligt att känna igen data i förhållande till en annan bit data inom samma databas.
MySQL är det mest populära databassystemet i världen. Släpptes 1995 och har årtionden av högt värderat rykte och tillförlitlighet. Dessutom är det ganska lätt att använda. Eftersom databasschemat är fördefinierat enligt specifika villkor och regler organiseras data i rader och kolumner, vilket visar relationerna mellan de olika tabellfälten.
Tillsammans med MySQL är PostgreSQL och SQL RDBMS som använder sin egen variant av SQL (strukturerat frågespråk).
MongoDB är också en öppen källkodsdatabas men fungerar som ett dokumentdatalager, till skillnad från MySQLs RDBMS-funktioner. Den lagrar dokument i samlingar istället för tabeller med relationer mellan dem.
När du använder MongoDB är dataschemat inte fixat. Det är möjligt att ta bort eller ändra dokumentegenskaper i en samling, vilket möjliggör överlägsen flexibilitet. Faktum är att dokument till och med kan vara i samma samling och ändå ha helt olika strukturer mellan sig.
När man jämför båda databaserna med öppen källkod är den största skillnaden att MySQL är relationell, medan MongoDB är ett dokumentdatalager.
Låt oss undersöka andra skillnader mellan MySQL och MongoDB när det gäller följande attribut:
I MongoDB visas data i nyckelvärdepar som JSON dokument, vilket gör att databasen har mindre begränsningar med tanke på schemadesignen. Detta kan vara särskilt fördelaktigt för data med potential för snabb tillväxt eller andra förändringar. Dessutom tillhandahåller MongoDB en fördefinierad struktur som kan antas om så önskas.
När det gäller dataschemaDetsamma händer inte i MySQL. Även om det är möjligt att ändra schemat är modifieringarna inte lika flexibla och dynamiska som i dokumentdatabaser.
Innan du lagrar data kräver MySQL obligatoriskt en förinställning av hur tabellerna och kolumnerna kommer att organiseras. Att ändra dataschemat kräver noggrann omprövning av databasens DDL (Data Definition Language) och DML (Data Modeling Language).
Både databaser, relationella och dokument, använder DDL och DML begrepp. Men i relationsdatabaser är det viktigt att etablera DDL och DML. Däremot har MongoDB ett mer formbart dataschema och är därför inte lika bekymrad som MySQL om hur data är strukturerad.
Även om det kan verka som en stor nackdel, är denna konsistens faktiskt en av MySQLs största styrkor eftersom den håller data strukturerad och ren.
Varje MongoDB-databas innehåller samlingar, som i sin tur är fyllda med dokument. Dessa dokument kan innehålla olika fält och typer av information, vilket möjliggör datalagring av dokument som varierar i innehåll och storlek.
I MySQL, eftersom dataschemat är mer begränsat, kräver varje rad i en tabell samma kolumner, vilket kan vara särskilt svårt att hantera när man arbetar med databaser med stora volymer. Därför, MySQL hanterar inte stora och komplexa databaser lika enkelt som MongoDB.
Med andra ord, MongoDB dokumentdatabas är överlägsen MySQL-relationsdatabas när det gäller olika och stora mängder komplexa data.
En av de vanligaste frågorna när jämföra MySQL vs MongoDB är vilket är snabbare.
MongoDB kan acceptera mer omfattande mängder strukturerad eller ostrukturerad data snabbare än MySQL. Föreställ dig dock ett företag som arbetar med ganska små och mindre varierande mängder data: hastighet är inte nödvändigtvis något att oroa sig för eftersom andra funktioner (som tillförlitlighet och datakonsistens) har prioritet.
Viktigare än att jämföra dem när det gäller hastighet, att förstå företagens eller projektens datakrav kommer att avgöra vilken som är mer lämplig för ditt projekt och dess potential att ge bättre resultat och prestanda.
MySQL är en mogen och motiverad lösning för att säkerställa datasekretess och integritet. På grund av dess uttryckliga schema skapar MySQL tillförlitliga databasstrukturer genom att använda tabeller som systematiserar datatyper, vilket gör respektive värden begärda tillräckligt och enkla att söka. Eftersom det kräver att data struktureras i förväg resulterar detta i mindre teknisk skuld.
Ändå kan det vara en nackdel i vissa fall, eftersom det kan vara svårt att utforma ett lämpligt schema för komplexa data. Definitivt inte ett alternativ för ostrukturerad data.
Å andra sidan MongoDB har en mer flexibel och snabbare prestanda för ostrukturerad data. Dokumentdatalager är bra när dataschemat är svårt att designa i förväg. Men om data är olika blir det utmanande att skapa index på datans attribut, vilket innebär att MongoDB kräver frekvent optimering av dataschemat. Annars kan det riskera problem relaterade till datakonsistens.
MySQL använder en privilegiebaserad säkerhetsmodell, som kräver användarautentisering och kan också tillhandahålla eller neka användarbehörighet på en viss databas. Dessutom, överföring av data från databasen till servern MySQL använder nödvändigtvis krypterade anslutningar mellan klienter och servern, med hjälp av Secure Sockets Layer (SSL) - ett säkerhetsprotokoll.
MongoDB:s säkerhet består av rollbaserad åtkomstkontroll som inkluderar autentisering, auktorisering och revision. Dessutom, om kryptering önskas, är det också möjligt att tillämpa Transport Layer Security (TLS) och SSL.
Även om MongoDB och MySQL tillhandahåller säkra säkerhetsmodeller, om tillförlitlighet och datakonsistens är en affärsprioritet, MySQL är det säkraste valet.
Inom datavetenskap hänvisar ACID till en uppsättning databastransaktionsegenskaper som säkerställer datagillitet. Det står för atomicitet, konsistens, isolering och hållbarhet.
Medan MySQL betraktas som ACID, Att vara ACID-kompatibel för MongoDB är inte en prioritet eftersom det skulle kräva att offra hastighet och hög tillgänglighet. År 2018 gjorde MongoDB det möjligt att upprätthålla ACID-transaktioner med flera dokument. Det här alternativet är dock inaktiverat som standard. Å andra sidan MySQLs transaktioner är ACID, vilket säkerställer datagillitet med tanke på transaktionsegenskaper.
MySQL använder strukturerat frågespråk (SQL) När du begär information från en databastabell eller en kombination av tabeller. SQL är det mest populära och använda frågespråket som bara kräver ett datadefinitionsspråk (DDL) och ett datamanipulationsspråk (DML) för att kommunicera med databasen.
Å andra sidan MongoDB använder ett ostrukturerat frågespråk.
Att begära data eller information från JSON-dokumentdatabasen innebär att frågan ska ange egenskaperna för dokumenten för att få matchande resultat. MongoDB stöder flera språk (t.ex. Python, Java, C##, Perl, PHP, Ruby, och JavaScript) där frågor kan byggas.
För att utföra en fråga i MongoDB bör följande funktion tillämpas: DB.Collection.find (). En sammansatt fråga kan skapa specifika villkor för olika fält i samlingens dokument med hjälp av frågeoperatorer. Frågeoperationer (t.ex. $and, $eller, $type, $eq, etc.) anger villkoren och aktiverar frågefilterdokument. När villkoren har definierats identifierar den vilken information eller post som ska väljas i enlighet med detta och, vidare, uppdatera, läsa eller ta bort den.
Ändå, MongoDB utför inte JOIN-operationer Har inte heller någon motsvarighet. Med MySQL tillämpas JOIN-operationer (inre, yttre, vänster, höger och kors) för att hämta data från två eller flera databastabeller. Enkelt uttryckt tillåter dessa operationer relationsdata att relatera med hjälp av en enda SQL-sats.
Kolla in vår artikel om Frågor om Rails för att ta reda på mer om frågespråk och JOIN-operationer.
Det är svårt att säga vilken databas som är bättre när allt beror på sammanhanget de utforskas. Både MySQL och MongoDB är kraftfulla databashanteringssystem som fungerar annorlunda än varandra. Därför, även om en av databaserna är det lämpligaste alternativet för ett specifikt företag eller projekt, kanske det inte är den bästa lösningen för ett annat syfte. Och vissa företag litar till och med på båda systemen för att hantera olika uppgifter.
En av de få sakerna MongoDB och MySQL har gemensamt att de är öppen källkod och lätta att komma åt. Dessutom ger båda systemen kommersiella versioner med ytterligare funktioner. Bortsett från dessa likheter, kärnan i deras prestanda är deras relationella och icke-relationella natur.
Som dokumentdatabas, MongoDB är den lämpligaste lösningen för miljöer med hög volym, med tanke på att det inte begränsar mängden och typerna av data man vill lagra. Det är särskilt fördelaktigt för molnbaserade tjänster eftersom MongoDB:s horisontella skalbarhet passar perfekt till molnets smidighet. Dessutom minskar den arbetsbelastningen, underlättar skalning inom ett företag eller projekt och ger hög tillgänglighet och snabb dataåterställning.
Trots de många fördelar som detta system kan ha, MySQL överträffar MongoDB i tillförlitlighet och datakonsistens. Och om säkerhet också är en prioritet, är MySQL allmänt erkänd som en av de säkraste DBMS.
Relationsdatabaser är det lämpligaste alternativet när typen av applikation kräver transaktioner med flera rader (till exempel i redovisnings- och banksystem). Förutom att ge säkerhet möjliggör MySQL också en hög transaktionshastighet. Faktum är att MongoDB fokuserar på att tillåta en hög insatshastighet, medan MySQL stöder ACID-transaktioner och koncentrerar sig på att leverera transaktionssäkerhet.
Övergripande, MySQL rekommenderas starkt för företag, institutioner eller projekt med ett fast dataschema och har inte för avsikt att skala mycket i datamångfald, vilket kräver enkelt och lågt underhåll samtidigt som dataintegritet och tillförlitlighet säkerställs.
Å andra sidan MongoDB är det lämpligaste valet för växande företag eller projekt med ett instabilt dataschema. Detta systems icke-relationella datakaratur gör att dokument kan användas fritt och lagras utan struktur, vilket gör det enkelt att uppdatera och hämta. MongoDB används ofta i projekt som kräver innehållshantering, hanterar IoT (Internet-of-Things), utför realtidsanalys, och så vidare.
MySQL är en relationsdatabas med öppen källkod, vilket innebär att dess data är organiserade i tabeller så att du kan relatera en bit data med andra delar av den. MongoDB är också öppen källkod men fungerar som en dokumentdatabas. Därför associerar den inte poster, och dess dataschema är ofixerat, vilket möjliggör en mer dynamisk och flexibel databas med högre kapacitet att infoga information.
Innan man beslutar om det bästa databassystemet bör det specifika företagets eller projektets prioriteringar vara tydliga och väletablerade.
Eftersom MongoDB hanterar stora mängder data bättre än MySQL är det det lämpligaste alternativet för molnbaserade tjänster, för applikationer som är benägna att växa och förändras och för miljöer som kännetecknas av hög datavolym.
Med MySQL ger dess fasta och strukturerade dataschema större konsistens och tillförlitlighet än de flesta databaser. En annan stor fördel med att använda MySQL är dess överlägsna datasäkerhet på grund av ACID-kompatibla transaktioner, vilket är det mest lämpliga valet för applikationer som värdesätter denna funktion.
Kort sagt, båda databaserna kommer att leverera en mycket tillfredsställande prestanda om de tillämpas på ett sammanhang som matchar både applikationernas behov och önskemål med systemets egenskaper och funktioner.
Marknadsföringspraktikant med särskilt intresse för teknik och forskning. På min fritid spelar jag volleyboll och skämmer bort min hund så mycket som möjligt.
VD @ Imaginary Cloud och medförfattare till boken Product Design Process. Jag gillar mat, vin och Krav Maga (inte nödvändigtvis i denna ordning).
Människor som läste det här inlägget tyckte också att dessa var intressanta:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
