MongoDB vs MySQL NoSQL - Hvorfor Mongo er bedre

Der er så mange databasestyringssystemer (DBMS) at vælge imellem lige fra relationelle til ikke-relationelle DBMS. I de seneste år har den relationelle DBMS været mere dominerende, men med de seneste datastrukturtendenser er den ikke-relationelle DBMS blevet mere populær. Valgene for relationel DBMS er ret indlysende:MySQL, PostgreSQL og MS SQL. På den anden side er MongoDB en ikke-relationel DBM kommet til at stige grundlæggende på grund af dens evne til at håndtere et stort sæt data. Hvert valg har sine fordele og ulemper, men dit valg vil hovedsageligt blive bestemt af dine applikationsbehov, da begge tjener i forskellige nicher. Men i denne artikel vil vi diskutere fordelene ved at bruge MongoDB over MySQL.

Fordele ved at bruge MongoDB over MySQL

1. Hastighed og ydeevne
2. Høj tilgængelighed og cloud computing
3. Skemafleksibilitet
4. Behov for at vokse sig større
5. Indlejringsfunktion
6. Sikkerhedsmodel
7. Placeringsbaserede data
8. Understøttelse af omfattende forespørgselssprog

Hastighed og ydeevne

Dette er en af ​​de største fordele ved at bruge MongoDB over MySQL, især når et stort sæt ustrukturerede data er involveret. MongoDB opfordrer som standard til høj indsættelseshastighed frem for transaktionssikkerhed. Denne funktion er ikke tilgængelig i MySQL, så hvis du for eksempel skal gemme en masse data til din DBM på én gang, i tilfælde af MySQL bliver du nødt til at gøre det én efter én. Men i tilfælde af MongoDB, med tilgængeligheden af ​​insertMany()-funktionen, kan du sikkert udføre flere indsættelser. Når vi observerer nogle af forespørgselsadfærden hos de to, kan vi opsummere de forskellige operationsanmodninger for 1 million dokumenter i illustrationen nedenfor.

I tilfælde af opdatering, som er en skriveoperation, tager MongoDB 0,002 sekunder at opdatere alle studerendes e-mails, mens MySQL tager 0,2491 sekunder for at udføre den samme opgave.

Fra illustrationen kan vi konkludere, at MongoDB tager langt mindre tid end MySQL til de samme operationer. MongoDB er hovedsageligt struktureret sådan, at dokumenter er grundlaget for lagring, hvilket fremmer enorm forespørgsel og datalagring. Dette indebærer, at ydeevnen er afhængig af to nøgleværdier, nemlig design og udskalering. På den anden side har MySQL data gemt i en individuel tabel, og derfor skal man på et tidspunkt slå op på hele tabellen, før man udfører en skriveoperation.

Høj tilgængelighed og cloud computing

For ustabile miljøer giver MongoDB en bedre håndteringsteknik end MySQL. Dette skyldes, at det tager meget kortere tid for de aktive sekundære knudepunkter at vælge en ny primær knude og dermed nem administration ved fejlpunktet. På grund af omfattende sekundære indekser og native replikering er det desuden ret nemt at oprette en backup til en MongoDB-database sammenlignet med MySQL, da sidstnævnte har integreret replikeringsunderstøttelse.

I en nøddeskal er det nemt og hurtigt at sætte et sæt servere, der kan fungere som Master-slaver, i MongoDB end i MySQL. Desuden er genopretning fra en klyngefejl øjeblikkelig, automatisk og sikker. For MySQL er der ingen klar officiel løsning til at give failover mellem master og slave i tilfælde af en fejl.

Cloud-baserede lagringsløsninger kræver, at data spredes jævnt på forskellige servere for at opskalere. MongoDB kan indlæse en stor mængde data sammenlignet med MySQL, og med indbygget sharding er det nemt at partitionere og sprede data på tværs af flere servere som en måde at bruge den omkostningsbesparende løsning i henhold til de cloud-baserede lagringsværdier.

Skemafleksibilitet

MongoDB er skemaløst, således at forskellige dokumenter i samme samling kan have de samme eller forskellige felter fra hinanden. Dette betyder, at der ikke er nogen begrænsning på dokumentstrukturen for hver indsættelse eller opdatering, og ændringer i datamodellen vil derfor ikke have stor indflydelse. Selvfølgelig er der scenarier, der kan vælge et til at bruge udefineret skema, for eksempel hvis du denormaliserer et databaseskema, eller når din database vokser, men dit skema er ustabilt. MongoDB giver derfor mulighed for at tilføje forskellige typer data efter behov.

På den anden side er MySQL tabelorienteret, hvorved hver række skal have de samme kolonner som de andre rækker. Tilføjelse af en ny kolonne ville kræve, at man kører en ALTER-operation, som er ret dyr med hensyn til ydeevne, da den bliver nødt til at låse hele databasen. Dette er især tilfældet, når bordet vokser over 10 GB, MongoDB har ikke dette problem.

Med et fleksibelt skema er det nemt at udvikle og vedligeholde en renere kode. Desuden giver MongoDB mulighed for at bruge en JSON-validator, hvis du vil sikre en vis dataintegritet og konsistens for din indsamling, så du kan foretage en validering før indsættelse eller opdatering af et dokument.

Behovet for at blive større

Databaseskalering er ikke en nem opgave, især med MySQL, det kan resultere i forringet ydeevne, når 5-10 GB pr. bordhukommelse er overgået. Med MongoDB er dette ikke et problem, da man kan partitionere og sønderdele databasen med den indbyggede sharding-funktion. Når en shard-nøgle er angivet, og sharding er aktiveret, opdeles data jævnt i henhold til shard-nøglen. Hvis et nyt shard tilføjes, er der automatisk rebalancering. Sharding tillader grundlæggende horisontal skalering, som er svær at implementere i MySQL. Desuden har MongoDB indbygget replikering, hvorved replikasæt opretter flere kopier af dataene. Hvert medlem af dette sæt har en rolle enten som primær eller sekundær på et hvilket som helst tidspunkt i processen.

Læsning og skrivning udføres på den primære og derefter replikeres til de sekundære. Med denne fortjeneste på plads kan et nyt medlem blive stemt ind til at fungere som primært i tilfælde af datainkonsekvens eller instansfejl.

Indlejringsfunktion

I modsætning til MySQL, hvor du ikke kan indlejre data i et felt, tilbyder MongoDB en bedre indlejringsteknik for relaterede data. Så meget som du kan lave en JOIN for tabeller i MySQL, kan du ende med at have så mange tabeller, hvor nogle er unødvendige, især hvis de ikke involverer så mange felter. I tilfælde af MongoDB kan du beslutte at indlejre data i et felt for relaterede data eller reference fra en anden samling, hvis du forventer, at dokumentet vokser i fremtiden ud over JSON-dokumentstørrelsen.

For eksempel, hvis vi har data for brugere, som vi ønsker at fange deres adresser og nogle andre oplysninger, i tilfælde af MongoDB kan vi nemt have en simpel struktur som

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

Men i tilfælde af MySQL bliver vi nødt til at lave 2 tabeller med en id-reference i dette tilfælde. Dvs.

Tabel med brugerdetaljer

Brugeradressetabel

I MySQL vil du have så mange tabeller, som kunne være så hektiske at håndtere, især når skalering er involveret. Så meget som man også kan lave en tabelsammenføjning i en enkelt forespørgsel, når man henter disse data i MySQL, er latensen ret større sammenlignet med MongoDB, og dette er en af ​​grundene til, at MongoDB's ydeevne overgår MySQL's ydeevne.

Sikkerhedsmodel

Databaseadministration (DBA) er ret vigtig i MySQL, men ikke nødvendig i tilfælde af MongoDB. Dette betyder, at du skal have DBA for at ændre et skema i tilfælde af MySQL, når en applikation ændres. På den anden side kan man lave skemaændring uden DBA i MongoDB, da det er fantastisk til klassevedholdenhed, og en klasse kan lige så serialiseres til JSON og lagres. Dette er dog den bedste praksis, hvis du ikke forventer, at dataene vokser store, ellers bliver du nødt til at følge nogle bedste praksis for at undgå faldgruber.

Placeringsbaserede data

For at forbedre gennemstrømningsoperationer, især læseoperationer, leverer MongoDB indbyggede specialfunktioner, der forbedrer at finde relevante data fra specifikke lokationer, som er nøjagtige og dermed fastgør processen. Dette er ikke muligt i tilfælde af MySQL.

Rich Query Language Support

På baggrund af en personlig interesse som MongoDB-entusiast fik jeg min tiltrækning med fleksibilitet i forespørgselsfunktionen i MongoDB. Med hensyn til aggregeringsrammerne i de senere versioner og MapReduce-funktionen, kan man optimere resultatdataene, så de passer til egne specifikationer. Så meget som MySQL også tilbyder operationer såsom gruppering, sortering og mange flere, er MongoDB ret omfattende, især med indlejrede datastrukturer. Yderligere som nævnt tidligt, returneres forespørgsler med mindre latens i aggregeringsrammerne, end da en JOIN skulle udføres i tilfælde af MySQL. For eksempel tilbyder MongoDB en nem måde at ændre et skema ved hjælp af $set- og $unset-operationerne for det indlejrede skema. Men i tilfældet med MySQL skal man udføre ALTER-kommandoen for den eneste tabel, hvori feltet findes, og det er ret dyrt med hensyn til ydeevne.

Konklusion

Med hensyn til fordelene diskuteret ovenfor, afhænger så meget som databasevalg absolut af applikationsdesign, MongoDB tilbyder en masse fleksibilitet på forskellige måder. Hvis du leder efter noget, der vil tage højde for bedre ydeevne, der håndterer komplekse data og derfor ingen behovsbegrænsninger for skemadesign, fremtidige forventninger til databasevækst og rig forespørgselssprogteknik, vil jeg anbefale dig at gå efter MongoDB.