Det er et velkendt faktum, at MSSQL-databaser har styret verden af datateknologier og har været den primære kilde til datalagring i over fire årtier. Generelt bruges MSSQL-databasen hovedsageligt til at få adgang til relationelle databaser. MSSQL regerede segmentet, men efterhånden som webudviklingsmarkedet tog fart, kom der et skift i retning af brugen af open source-databaser som MySQL, PostgreSQL osv. Men MSSQL var stadig det første valg. Snart nok begyndte data at vokse eksponentielt, og skalerbarhed blev et stort problem; på det tidspunkt rullede NoSQL ind for at redde dagen. NoSQL (afledt af "Ikke kun SQL") er navnet på en type database, der kan være vært for ikke-relationelle, ustrukturerede data. Det betyder, at data i en NoSQL-database ikke nødvendigvis eksisterer i kolonner og rækker med fast længde, som det gør i en relationsdatabase og kan være meget ustruktureret. Denne type database kommer med indbyggede funktioner med høj tilgængelighed og hurtig ydeevne. Programmer, der bruger NoSQL-databaser, er mindre bekymrede over enhedsforhold, transaktionskonsistens eller dataduplikering.
MongoDB er en NoSQL-database, der har udviklet sig dybt i løbet af det sidste årti eller deromkring, drevet af den eksplosive vækst af nettet og mobilapplikationer, der kører i skyen. Denne nye race af internetforbundne applikationer kræver hurtig, fejltolerant og skalerbar skemaløs datalagring, som NoSQL-databaser kan tilbyde. MongoDB bruger JSON til at gemme data som dokumenter, der kan variere i strukturtilbud, et dynamisk, fleksibelt skema. MongoDB designet til høj tilgængelighed og skalerbarhed med auto-sharding. MongoDB er en af de populære open source-databaser, der opstår under NoSQL-databasen, som bruges til højvolumen datalagring. I MongoDB kræver rækkerne kendt som dokumenter ikke at have et skema defineret på forhånd. Felterne bliver oprettet med det samme. Den tilgængelige datamodel i MongoDB tillader hierarkisk relationsrepræsentation, at gemme arrays og andre mere komplekse strukturer mere effektivt.
Forskelle på højt niveau mellem MongoDB og MSSQL
| MongoDB (NoSQL-database ) | MSSQL-database |
| MongoDB-databasen er en ikke-relationel eller distribueret database. | MSSQL-database er en relationsdatabase (RDBMS). |
| Relativ ung teknologi. | En gammel og moden teknologi. |
| MongoDB-database baseret på dokumenter, nøgleværdi-par, grafer eller kolonner, og de behøver ikke at holde sig til standardskemadefinitioner. | MSSQL-database er en tabel baseret i form af rækker og kolonner og skal nøje overholde standard skemadefinitioner. De er en bedre mulighed for applikationer, der har brug for transaktioner med flere rækker. |
| MongoDB har et dynamisk skema for ustrukturerede data. Data kan lagres fleksibelt uden at have en foruddefineret struktur. | MSSQL har et veldesignet foruddefineret skema til strukturerede data. |
| MongoDB-databasen foretrækker denormaliseret skema. | MSSQL-databaser favoriserer normaliseret skema. |
| MongoDB er meget billigere at skalere sammenlignet med relationelle databaser. | MSSQL er dyrt at skalere. |
| MongoDB-databasen er vandret skalerbar. Det kan skaleres ved at tilføje flere servere til infrastrukturen for at håndtere en stor belastning og mindske mængden. | MSSQL-databasen er lodret skalerbar. Det kan skaleres ved at øge hardwarekapaciteten (CPU, RAM, SSD osv.) på en enkelt server. |
| MongoDB har nogle begrænsninger for at passe til komplekse forespørgsler, da der ikke er nogen standardgrænseflade i MongoDB til håndtering af forespørgsler. Forespørgslerne i MongoDB er ikke så kraftfulde som SQL-forespørgsler. Det kaldes UnQL, og syntaksen for at bruge det ustrukturerede forespørgselssprog vil variere fra syntaks til syntaks. | MSSQL er velegnet til komplekse forespørgsler, da SQL har en standardgrænseflade til håndtering af forespørgsler. Syntaksen for SQL-forespørgsler er fast. |
| MongoDB-databasen passer bedst til hierarkisk datalagring, da den følger nøgleværdi-parmetoden til lagring af data. | MSSQL-databasen egner sig ikke godt til hierarkisk datalagring. |
| De er klassificeret baseret på den måde, de gemmer data på som et nøgleværdilager, dokumentlager, graflager, kolonnelager og XML-lager. | Fra et kommercielt perspektiv er MSSQL-databasen ikke open source eller lukket kildekode. |
| MongoDB-databasen er kompatibel med Brewers CAP-sætning (konsistens, tilgængelighed og partitionstolerance). | MSSQL-databasen er kompatibel med ACID-egenskaber (Atomicitet, Konsistens, Isolation og Holdbarhed). |
| Nye data kan nemt indsættes i MongoDB-databasen, da det ikke kræver nogen forudgående trin. | Tilføjelse af nye data i MSSQL-databasen kræver nogle ændringer, som f.eks. udfyldning af data, ændring af skemaer. |
| Kun begrænset fællesskabssupport er tilgængelig for MongoDB-databaser. | MSSQL-databasen har fremragende leverandørsupport, og fællesskabssupport er tilgængelig. |
| Du kan bruge MongoDB til et tungt transaktionsformål. At gemme lokale datatransaktioner, der ikke behøver at være særlig holdbare. | MSSQL-database passer bedst til høje transaktionsbaserede applikationer. |
| MongoDB er velegnet til hierarkisk datalagring og lagring af store datasæt (f.eks. Big Data). | MSSQL er ikke egnet til hierarkisk datalagring. |
| MongoDB er en dokumentorienteret database, og JSON er den oprindelige datatype, der gemmer dens data i JSON-filobjekter. Det opretter indekser på samlingsniveau og understøtter indekser på ethvert felt eller underfelt af dokumenterne i en MongoDB-samling. | JSON-understøttelse i MSSQL ankom i 2016-udgivelsen af produktet. I modsætning til MongoDB-databasen inkluderer SQL Server dog ikke en indbygget JSON-datatype. Det understøtter begrænsede indekseringsmuligheder og ingen native JSON-indekser; kun fuldtekstindeksering. |
| I MongoDB bruges 'mongoimport' og 'mongoexport' -kommandolinjeværktøjer til at importere og eksportere dokumenterne og indsætte eller opdatere i en MongoDB-samling. | Nogle af almindelige metoder, der bruges til at importere og eksportere JSON-data til MSSQL-databasen :-
|
Fordele ved MongoDB
Efter at have set de fremragende funktioner i MongoDB, burde enhver udvikler nu være i stand til at forstå, hvorfor det er bedre at bruge en NoSQL-baseret database til at udvikle big data-transaktionsapplikationer og til at implementere en skalerbar model. Nu er det tid til at forlade skemadefinitionerne af MSSQL og få fordelen ved at bruge skemaløse databaser som MongoDB. Følgende er nogle af de vitale fordele ved MongoDB.
Figur 1:Fordele ved MongoDB Distribueret dataplatform
MongoDB sikrer nye niveauer af tilgængelighed og skalerbarhed i hele geografisk distribuerede datacentre og skyregioner. Uden nedetid og uden at ændre nogen kode i en applikation, skalerer MongoDB elastisk i forhold til datavolumen og gennemløb. Teknologien giver dig tilstrækkelig fleksibilitet på tværs af forskellige datacentre med den rette konsistens.
Hurtig og iterativ udvikling
Hyppige ændringer af forretningskrav vil ikke direkte påvirke succesen af nogen projektleverance i nogen virksomhed. En fleksibel datamodel med dynamisk skema, kommandolinjeværktøjer og kraftfuld GUI hjælper udviklerne med at bygge og udvikle applikationer. Desuden muliggør automatiseret levering kontinuerlig integration og levering til produktive operationer, hvorimod statiske relationelle skemaer og komplekse procedurer baseret RDBMS nu er noget fra fortiden.
Fleksibel datamodel
MongoDB vil gemme dataene i en fleksibel JSON-lignende dokumentmetode, som muliggør datavedholdenhed og nem kombination. Objekterne i applikationskoden er mappet til dokumentmodellen, hvorved det bliver nemt at arbejde med data. Skemastyringskontrollerne, komplekse aggregeringer, dataadgang og rig indekseringsfunktionalitet vil ikke blive kompromitteret på nogen måde. Uden nedetid kan man ændre skemaet dynamisk. Denne fleksibilitet er en fremragende fordel for en udvikler og mindre bekymring for datamanipulation.
Reducerede Total Cost of Ownership (TCO)
Applikationsudviklere vil være i stand til at udføre deres arbejde bedre ved at bruge MongoDB. Omkostningerne bliver væsentligt meget lavere, da MongoDB kører på råvarehardware. Denne teknologi giver mulighed for en on-demand, pay-as-you-go prismodel med årlige abonnementer, som leveres med global support døgnet rundt.
Integreret funktionssæt
MongoDB bruges i udviklingen af en række realtidsapplikationer såsom hændelsesdrevne streamingdatapipelines, analyser med datavisualisering, tekst- og geospatial søgning, grafbehandling, præstation i hukommelsen og global replikering pålideligt og sikkert. For at et RDBMS kan opnå dette, kræves der yderligere komplekse teknologier sammen med separate integrationskrav.
Konklusion
I dagens database vinder MongoDB stor popularitet som en NoSQL-database og bliver en reel game-changer på it-arenaen. MongoDB er et glimrende valg for virksomheder, der har hurtig vækst eller databaser uden klare skemadefinitioner (dvs. du har en masse ustrukturerede data). Desuden har det adskillige fordele, herunder lavere omkostninger, åben kildekode tilgængelighed og lettere skalerbarhed, hvilket gør MongoDB til et tiltalende valg for alle, der tænker på at integrere med Big Data. Selvom MongoDB er en ung teknologi sammenlignet med MSSQL, hvilket gør dem lidt mere flygtige.