MongoDB vs MySQL NoSQL - Waarom Mongo beter is

Er zijn zoveel databasebeheersystemen (DBMS) om uit te kiezen, variërend van relationele tot niet-relationele DBMS. In de afgelopen jaren was het relationele DBMS dominanter, maar met recente trends in de gegevensstructuur worden de niet-relationele DBMS steeds populairder. De keuzes voor relationele DBMS liggen voor de hand:MySQL, PostgreSQL en MS SQL. Aan de andere kant is MongoDB een niet-relationele DBM ontstaan, voornamelijk vanwege het vermogen om een ​​grote set gegevens te verwerken. Elke selectie heeft zijn voor- en nadelen, maar uw keuze zal voornamelijk worden bepaald door uw toepassingsbehoeften, aangezien beide in verschillende niches dienen. In dit artikel gaan we echter de voordelen bespreken van het gebruik van MongoDB via MySQL.

Voordelen van het gebruik van MongoDB via MySQL

1. Snelheid en prestaties
2. Hoge beschikbaarheid en cloudcomputing
3. Schemaflexibiliteit
4. Moet groter worden
5. Inbeddingsfunctie
6. Beveiligingsmodel
7. Locatiegebaseerde gegevens
8. Ondersteuning voor rijke zoekopdrachten

Snelheid en prestaties

Dit is een van de grote voordelen van het gebruik van MongoDB via MySQL, vooral wanneer het om een ​​grote set ongestructureerde gegevens gaat. MongoDB stimuleert standaard een hoge invoegsnelheid boven transactieveiligheid. Deze functie is niet beschikbaar in MySQL, dus als u bijvoorbeeld veel gegevens tegelijk in uw DBM wilt opslaan, moet u dit in het geval van MySQL één voor één doen. Maar in het geval van MongoDB, met de beschikbaarheid van de functie insertMany() , kunt u veilig meerdere invoegingen doen. Als we enkele van de vraaggedragingen van de twee observeren, kunnen we de verschillende bewerkingsverzoeken voor 1 miljoen documenten in de onderstaande afbeelding samenvatten.

In het geval van bijwerken, wat een schrijfbewerking is, heeft MongoDB 0,002 seconden nodig om alle e-mails van studenten bij te werken, terwijl MySQL 0,2491 seconden nodig heeft om dezelfde taak uit te voeren.

Uit de illustratie kunnen we concluderen dat MongoDB veel minder tijd kost dan MySQL voor dezelfde bewerkingen. MongoDB is voornamelijk zo gestructureerd dat documenten de basis vormen voor opslag, wat een enorme vraag- en gegevensopslag bevordert. Dit houdt in dat de prestaties afhankelijk zijn van twee kernwaarden, namelijk het ontwerp en de schaalvergroting. Aan de andere kant heeft MySQL gegevens opgeslagen in een individuele tabel, dus op een gegeven moment moet men de hele tabel opzoeken voordat een schrijfbewerking wordt uitgevoerd.

Hoge beschikbaarheid en cloudcomputing

Voor onstabiele omgevingen biedt MongoDB een betere verwerkingstechniek dan MySQL. Dit komt omdat het voor de actieve secundaire knooppunten zeer weinig tijd kost om een ​​nieuw primair knooppunt te kiezen, waardoor het beheer op het moment van falen eenvoudig is. Trouwens, dankzij uitgebreide secundaire indexen en native replicatie, is het maken van een back-up voor een MongoDB-database vrij eenvoudig in vergelijking met MySQL, omdat de laatste replicatie-ondersteuning heeft geïntegreerd.

In een notendop, het instellen van een set servers die als Master-Slaves kunnen fungeren, is eenvoudig en snel in MongoDB dan in MySQL. Bovendien is herstel van een clusterstoring onmiddellijk, automatisch en veilig. Voor MySQL is er geen duidelijke officiële oplossing voor het bieden van failover tussen master en slave in het geval van een storing.

Cloudgebaseerde opslagoplossingen vereisen dat gegevens soepel over verschillende servers worden verspreid om op te schalen. MongoDB kan een groot gegevensvolume laden in vergelijking met MySQL en met ingebouwde sharding is het eenvoudig om gegevens te partitioneren en te spreiden over meerdere servers als een manier om de kostenbesparende oplossing te gebruiken volgens de cloudgebaseerde opslagvoordelen.

Schemaflexibiliteit

MongoDB is schemaloos, zodat verschillende documenten in dezelfde collectie dezelfde of verschillende velden van elkaar kunnen hebben. Dit betekent dat er geen beperking is op de documentstructuur voor elke invoeging of update, dus wijzigingen in het gegevensmodel zullen niet veel impact hebben. Natuurlijk zijn er scenario's die ervoor kunnen kiezen om een ​​niet-gedefinieerd schema te gebruiken, bijvoorbeeld als u een databaseschema de-normaliseert of wanneer uw database groeit, maar uw schema onstabiel is. MongoDB maakt het daarom mogelijk om verschillende soorten gegevens toe te voegen naargelang de behoeften veranderen.

Aan de andere kant is MySQL tabelgericht waarbij elke rij dezelfde kolommen moet hebben als de andere rijen. Om een ​​nieuwe kolom toe te voegen, moet er een ALTER-bewerking worden uitgevoerd, wat vrij duur is in termen van prestaties, omdat de hele database moet worden vergrendeld. Dit is vooral het geval wanneer de tafel groter wordt dan 10 GB, MongoDB heeft dit probleem niet.

Met een flexibel schema is het eenvoudig om een ​​schonere code te ontwikkelen en te onderhouden. Bovendien biedt MongoDB de mogelijkheid om een ​​JSON-validator te gebruiken voor het geval u enige gegevensintegriteit en consistentie voor uw verzameling wilt garanderen, daarom kunt u enige validatie uitvoeren voordat u een document invoegt of bijwerkt.

De noodzaak om groter te worden

Het schalen van databases is geen gemakkelijke onderneming, vooral niet met MySQL, het kan leiden tot verslechterde prestaties wanneer het geheugen van 5-10 GB per tabel wordt overschreden. Met MongoDB is dit geen probleem, aangezien men de database kan partitioneren en sharden met de ingebouwde sharding-functie. Zodra een Shard-sleutel is opgegeven en sharding is ingeschakeld, worden de gegevens gelijkmatig verdeeld volgens de Shard-sleutel. Als er een nieuwe shard wordt toegevoegd, vindt er automatische herbalancering plaats. Sharding maakt in principe horizontale schaling mogelijk, wat moeilijk te implementeren is in MySQL. Bovendien heeft MongoDB ingebouwde replicatie waarbij replicasets meerdere kopieën van de gegevens maken. Elk lid van deze set heeft op elk moment in het proces een rol als primair of secundair.

Lezen en schrijven worden gedaan op de primaire en vervolgens gerepliceerd naar de secundairen. Met deze verdienste kan, in het geval van inconsistentie in de gegevens of falen van een instantie, een nieuw lid worden gestemd om als primair lid op te treden.

Inbeddingsfunctie

In tegenstelling tot MySQL, waar u geen gegevens in een veld kunt insluiten, biedt MongoDB een betere inbeddingstechniek voor gerelateerde gegevens. Zoveel als je een JOIN kunt doen voor tabellen in MySQL, het kan zijn dat je zoveel tabellen hebt, waarvan sommige overbodig zijn, vooral als ze niet zoveel velden bevatten. In het geval van MongoDB kunt u besluiten gegevens in een veld in te sluiten voor gerelateerde gegevens of verwijzingen uit een andere verzameling als u verwacht dat het document in de toekomst groter zal worden dan de JSON-documentgrootte.

Als we bijvoorbeeld gegevens hebben voor gebruikers waarvan we hun adressen en wat andere informatie willen vastleggen, kunnen we in het geval van MongoDB gemakkelijk een eenvoudige structuur hebben zoals

{
    id:1,
    name:'George Bush',
    gender: 'Male',
    age:45,
    address:{
        City: 'New York',
        Street: 'Florida',
        Zip_code: 1342243
    }
}

Maar in het geval van MySQL zullen we in dit geval 2 tabellen moeten maken met een id-referentie. Dwz

Tabel met gebruikersgegevens

Tabel met gebruikersadressen

In MySQL heb je zoveel tabellen die zo hectisch kunnen zijn om mee om te gaan, vooral als het gaat om schalen. Zoveel als men ook een tabel kan joinen in een enkele query bij het ophalen van deze gegevens in MySQL, is de latentie behoorlijk groter in vergelijking met MongoDB en dit is een van de redenen waarom de prestaties van MongoDB de prestaties van MySQL overtreffen.

Beveiligingsmodel

Databasebeheer (DBA) is vrij essentieel in MySQL, maar niet nodig in het geval van MongoDB. Dit betekent dat u de DBA nodig heeft om een ​​schema in het geval van MySQL aan te passen wanneer een toepassing verandert. Aan de andere kant kan men schemawijzigingen uitvoeren zonder DBA in MongoDB, omdat het geweldig is voor klassenpersistentie en een klasse evengoed kan worden geserialiseerd naar JSON en opgeslagen. Dit is echter de beste methode als u niet verwacht dat de gegevens groot zullen worden, anders moet u enkele praktische tips volgen om valkuilen te vermijden.

Locatiegebaseerde gegevens

Om de doorvoerbewerkingen, met name leesbewerkingen, te verbeteren, biedt MongoDB ingebouwde speciale functies die het vinden van relevante gegevens van specifieke locaties verbeteren die nauwkeurig zijn, waardoor het proces wordt versneld. Dit is niet mogelijk in het geval van MySQL.

Ondersteuning voor Rich Query-taal

Uit persoonlijke interesse als MongoDB-enthousiasteling, kreeg ik mijn aantrekkingskracht met flexibiliteit bij het opvragen van de functie van MongoDB. Wat betreft het aggregatieraamwerk in de latere versies en de MapReduce-functie, kan men de resultaatgegevens optimaliseren om aan de eigen specificaties te voldoen. Hoewel MySQL ook bewerkingen biedt zoals groeperen, sorteren en nog veel meer, is MongoDB behoorlijk uitgebreid, vooral met ingebedde gegevensstructuren. Verder, zoals eerder vermeld, worden query's geretourneerd met minder latentie in het aggregatieraamwerk dan wanneer een JOIN moest worden gedaan in het geval van MySQL. MongoDB biedt bijvoorbeeld een eenvoudige manier om een ​​schema aan te passen met behulp van de $set- en $unset-bewerkingen voor het ingesloten schema. Maar in het geval van MySQL moet men het ALTER-commando uitvoeren voor de enige tabel waarbinnen het veld bestaat en dit is vrij duur in termen van prestaties.

Conclusie

Wat betreft de hierboven besproken voordelen, voor zover databaseselectie absoluut afhangt van applicatieontwerp, biedt MongoDB veel flexibiliteit langs verschillende lijnen. Als u op zoek bent naar iets dat zorgt voor betere prestaties, omgaan met complexe gegevens en dus geen beperkingen op schemaontwerp, toekomstige verwachtingen over databasegroei en rijke querytaaltechniek, raad ik u aan voor MongoDB te gaan.