Was ist der Unterschied zwischen MongoDB und MySQL?
MongoDB und MySQL sind zwei Datenbankmanagementsysteme, mit denen Sie Daten speichern und verwalten können. MySQL ist ein relationales Datenbanksystem, das Daten in einem strukturierten tabellarischen Format speichert. Im Gegensatz dazu speichert MongoDB Daten als JSON-Dokumente in einem flexibleren Format. Beide Systeme bieten Leistung und Skalierbarkeit, aber je nach Anwendungsfall bietet mal das eine und mal das andere System die bessere Leistung.
Worin bestehen die Ähnlichkeiten zwischen MongoDB und MySQL?
Sowohl MySQL als auch MongoDB sind Datenbankmanagementsysteme. Sie speichern Daten und verfügen über eine integrierte Benutzeroberfläche und Abfragesprache, sodass Sie Daten hinzufügen, bearbeiten, ändern und analysieren können.
Open-Source-Lizenzen
Für MySQL und frühe Versionen von MongoDB gibt es jeweils Open-Source-Lizenzen. Sie können die Open-Source-Versionen kostenlos herunterladen. Dann können Sie den Code in Abhängigkeit davon ändern, was Sie damit tun müssen.
MySQL steht unter der GNU General Public License. Alle Versionen von MongoDB, die vor dem 16. Oktober 2018 veröffentlicht wurden, sind unter der GNU Affero General Public License verfügbar.
Unterstützung von Indexierung
MySQL und MongoDB verwenden Indexierung, um die Abfragegeschwindigkeit und -leistung zu verbessern. Indexe sind Datenbankstrukturen, die mit häufig aufgerufenen Daten verknüpft sind. Der Index hilft dabei, Daten sehr schnell zu finden und abzurufen.
Sowohl MySQL- als auch MongoDB-Datenbankplattformen verwenden Hash-Indizes, B-Tree-Indizes und verschiedene weitere.
Benutzerfreundliche Schnittstellen
Sowohl MongoDB als auch MySQL sind einfach zu bedienen. Sie bieten eine auf natürlicher Sprache basierende Abfragesprache zum Aktualisieren und Lesen von Daten. Sie bieten zudem eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), um Daten auf eine stärker visuell orientierte Weise zu verwalten und zu analysieren.
Programmiersprachen
MySQL und MongoDB sind mit einer Vielzahl derselben Programmiersprachen kompatibel. Sie können Java, Python, Node.js, serverseitiges PHP, Ruby und C# sowohl mit MongoDB als auch mit MySQL verwenden.
Sicherheit
MySQL wie auch MongoDB verwenden Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Verschlüsselung, um die Sicherheit ihrer Datenbanken zu gewährleisten. Sie verwenden TLS/SSL-Verschlüsselung, um Daten während der Übertragung und beim Speichern zu schützen. Sie können mit ihnen zudem verschiedene Benutzerzugriffsebenen definieren.
Dokumentation und Community-Support
MySQL und MongoDB verfügen auf ihren Websites jeweils über eine ausführliche offizielle Dokumentation. Ihre Tutorials, Handbücher und Anleitungen enthalten vollständige Anweisungen zur Installation, Konfiguration und Ausführung operativer Aufgaben.
MongoDB und MySQL verfügen zudem über eine aktive Entwickler-Community, die Fragen beantwortet und Ihnen bei der Fehlerbehebung hilft. Beide bieten auch Unternehmenseditionen mit dedizierter Unterstützung für Ihre konkreten Anforderungen.
Hauptunterschiede: MongoDB im Vergleich zu MySQL
MySQL ist ein relationales Datenbankmanagementsystem, während MongoDB ein NoSQL-Datenbanksystem ist. Weitere Informationen zu den beiden Systemen erhalten Sie auf den Seiten Was ist eine relationale Datenbank? und Was ist NoSQL? .
MySQL verwendet SQL, mit dem die meisten Entwickler Erfahrung haben. Umgekehrt verwendet MongoDB die MongoDB Query Language (MQL). Obwohl es Ähnlichkeiten zwischen MQL und SQL gibt, müssen Sie in der Regel ein wenig mehr arbeiten, wenn Sie MQL erlernen möchten.
Als Nächstes behandeln wir einige andere wichtige Unterschiede.
Datenmodell
MySQL ist ein relationales Datenbanksystem, das Daten in Spalten, Zeilen und Tabellen speichert. Sie speichern Daten in Zeilen, wobei jede Spalte einen anderen Datentyp darstellt. Anschließend definieren Sie mit Fremdschlüsseln und Primärschlüsseln Beziehungen zwischen Daten. Jede Tabelle hat einen Primärschlüssel, mit dem Sie sie identifizieren, und einen Fremdschlüssel, der eine Beziehung definiert.
MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die alle ihre Daten als binäre JSON-Dokumente (BSON) speichert. Mit BSON können Sie Daten in vielen Formen serialisieren. Mithilfe von BSON-Dokumenten können Sie unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten speichern. Anstelle eines Datenbankschemas verwendet MongoDB einen flexiblen Ansatz, bei dem Dokumente in Sammlungen gespeichert werden.
Skalierbarkeit
Ein MySQL-Datenbanksystem ist hinsichtlich der Skalierungsmöglichkeiten begrenzt. Dabei haben Sie die Wahl zwischen den folgenden Optionen:
- Vertikale Skalierbarkeit durch Hinzufügen weiterer Ressourcen zum aktuellen Datenbankserver
- Lesereplikation durch Erstellen schreibgeschützter Kopien der Datenbank auf anderen Servern
Die Lesereplikation ist auf maximal fünf Kopien beschränkt. Replikate können auch hinter der Hauptkopie zurückbleiben, was im großen Maßstab zu Leistungsproblemen führt. Die vertikale Skalierbarkeit ist zudem auf die von Ihnen verwendete Infrastruktur beschränkt.
Im Gegensatz dazu bietet das MongoDB-Design in Bezug auf die Skalierbarkeit einen erheblichen Vorteil. Das System verfügt für die Skalierung über zwei wichtige Funktionen:
- Replikatgruppen – Gruppen von MongoDB-Servern, die identische Daten enthalten
- Sharding – verschiedene Teile Ihrer Daten sind auf verschiedene Server verteilt
Mit MongoDB können Sie gemeinsam genutzte Cluster erstellen, sodass Teile Ihrer Daten auf mehreren Servern repliziert werden. Wenn Sie beispielsweise über eine große Anzahl von Kundendatensätzen verfügen, können Sie diese so verteilen, dass beispielsweise die Namen von A-J und die Namen von K-Z in einem eigenen Replikatsatz enthalten sind. MongoDB kann somit horizontal skalieren, um sowohl die Lese- als auch die Schreibleistung im großen Maßstab zu optimieren.
Leistung
MySQL wurde entwickelt, um leistungsstarke Joins über mehrere entsprechend indexierte Tabellen hinweg durchzuführen. Dies erfordert jedoch, dass Daten Zeile für Zeile eingefügt werden, sodass die Schreibleistung geringer ist.
MongoDB-Dokumente folgen einem hierarchischen Datenmodell und enthalten die meisten Daten in einem einzigen Dokument, wodurch die Notwendigkeit von Verknüpfungen zwischen mehreren Dokumenten reduziert wird. Joins werden über die $lookup-Operation unterstützt, sie sind jedoch leistungsmäßig nicht optimiert. MongoDB bietet hingegen eine insertMany()-API zum schnellen Einfügen von Daten mit priorisierter Schreibleistung.
Flexibilität
Als relationales Datenbankmanagementsystem ist die Struktur von MySQL starrer als die von MongoDB. MySQL verwendet ein festes Schema und organisiert Daten in einer Zeile und Tabelle. Um MySQL verwenden zu können, müssen Sie Daten strukturieren und in ein tabellarisches System einpassen.
Durch das Speichern von Daten als JSON-Dokumente können Sie mit MongoDB komplizierte Anwendungen mit vielen verschiedenen Datentypen erstellen. Neue Felder können Sie beispielsweise erstellen, indem Sie verschachtelte Array-Felder aktualisieren. Sie können auch eine Aggregationspipeline verwenden. Dies ist ein MongoDB-Feature, mit der Sie Daten transformieren können, indem Sie mehrere Operationen in einem einzigen Workflow kombinieren.
Zugriffskontrolle
In MongoDB können Sie den Zugriff auf Operations-, Sammlungs- oder Datenbankebene steuern. Das System verwendet Kerberos-, X.509- und LDAP-Zertifikate, um Benutzer zu authentifizieren. Im Gegensatz dazu können Sie den Benutzerzugriff mit MySQL auf Benutzer-, Datenbank- und Tabellenebene einschränken. MySQL verwendet ein eigenes Authentifizierungssystem. Dies stellt bei SQL-Injection-Angriffen eine zusätzliche Sicherheitsschwachstelle dar, die durch den schemafreien Ansatz von MongoDB vermieden wird.
Welches System verwenden: MongoDB im Vergleich zu MySQL MySQL
Aufgrund des Datenspeicherformats in MySQL eignet es sich für Data Warehousing und analytische Online-Verarbeitung. MySQL ist ACID-konform. Das bedeutet, dass Transaktionen atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft sind. Deshalb ist MySQL nützlich, wenn Sie mit komplexen Transaktionen arbeiten, z. B. in E-Commerce-, Transaktions- und Finanzanwendungsfällen.
Aufgrund der stark strukturierten Daten und der Indexierung eignet sich MySQL auch für Ad-hoc-Abfragen. Ad-hoc-Abfragen werden in der Regel von Endbenutzern oder Datenanalysten durchgeführt, die schnellen Zugriff auf Daten benötigen, die über vordefinierte Berichte oder Abfragen nicht verfügbar sind.
Auf der anderen Seite ist MongoDB eine NoSQL-Datenbank. MongoDB ist besser geeignet, wenn Sie in Anwendungsfällen wie sozialen Netzwerken, Medien oder dem Internet der Dinge (IoT) mit unstrukturierten Daten arbeiten. Da MongoDB ohne Schema arbeitet, ist es eine gute Wahl für den Umgang mit sich ständig ändernden und wachsenden Daten.
Zusammenfassung der Unterschiede: MongoDB vs. MySQL
| MongoDB |
MySQL |
|
| Datenmodell |
MongoDB speichert Daten in JSON-Dokumenten und organisiert sie dann in Sammlungen. |
MySQL speichert Daten in Spalten und Zeilen. Die Datenspeicherung ist tabellarisch und relational. |
| Skalierbarkeit |
MongoDB verwendet Replikation und Sharding, um horizontal zu skalieren. |
MySQL verwendet vertikale Skalierung und Read Replicas, um die Leistung in großem Maßstab zu verbessern. |
| Abfragesprache |
MongoDB verwendet die MongoDB-Abfragesprache. |
MySQL verwendet SQL. |
| Performance |
MongoDB zeichnet sich dadurch aus, das eine große Anzahl von Datensätzen eingefügt oder aktualisiert werden kann. |
MySQL ist schneller, wenn eine große Anzahl von Datensätzen ausgewählt wird. |
| Flexibilität |
MongoDB arbeitet nicht mit einem Schema, sodass Sie mehr Flexibilität haben und kann mit unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten arbeiten. |
MySQL nutzt ein starres Schema, das gut mit strukturierten Daten funktioniert. |
| Sicherheit |
MongoDB verwendet Kerberos-, X.509- und LDAP-Zertifikate, um Benutzer zu authentifizieren. |
MySQL verwendet integrierte Authentifizierungsmethoden. |
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren MongoDB- und MySQL-Anforderungen helfen?
Amazon Web Services (AWS) bietet mehrere Dienste für Ihre MongoDB- und MySQL-Anforderungen.
Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) ist eine vollständig verwaltete native JSON-Dokumentdatenbank. Es macht es einfach und kostengünstig, kritische Dokumenten-Workloads in praktisch jeder Größenordnung zu betreiben, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Amazon DocumentDB vereinfacht Ihre Architektur, indem es integrierte bewährte Methoden für Sicherheit, kontinuierliche Backups und native Integrationen mit anderen AWS-Services bereitstellt.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) umfasst eine Reihe verwalteter Services, die das Einrichten, Betreiben und Skalieren von Datenbanken in der Cloud vereinfachen. Amazon RDS unterstützt sieben beliebte Engines, von denen eine MySQL ist. Amazon RDS für MySQL unterstützt derzeit die MySQL Community Edition, Versionen 5.7 und 8.0.
Sie können anstelle von MySQL auch unsere Cloud-zentrierte Lösung Amazon Redshift wählen. Dieser Service verwendet SQL, um strukturierte und halbstrukturierte Daten in Data Warehouses, Betriebsdatenbanken und Data Lakes zu analysieren, wobei von AWS entwickelte Hardware und Machine Learning verwendet werden, um bei jeder Größe das beste Preisleistungsverhältnis zu erzielen.
Mit Amazon Redshift gewinnen Sie viele Vorteile:
- Sie überwinden Datensilos und gewinnen in Echtzeit Einblick in all Ihre Daten
- Sie steigern die Leistung im Vergleich zu jedem anderen Cloud-Data Warehouse um maximal das Fünffache
- Sie gewinnen innerhalb von Sekunden Einblicke in Daten, ohne sich Gedanken über das Management der Dateninfrastruktur machen zu müssen
Beginnen Sie mit MongoDB und MySQL auf AWS. Erstellen Sie dazu noch heute ein Konto.
