В чем разница между MongoDB и MySQL?
MongoDB и MySQL – это две системы управления базами данных, которые можно использовать для хранения данных и управления ими. MySQL – это реляционная база данных, в которой данные хранятся в структурированном табличном формате. В отличие от нее, MongoDB хранит данные в виде документов JSON в более гибком формате. Оба типа баз данных обеспечивают эффективность и масштабируемость, но наилучшие показатели их работы соответствуют различным вариантам использования.
В чем сходство между MongoDB и MySQL?
И MySQL, и MongoDB являются системами управления базами данных. Они хранят данные и имеют встроенный пользовательский интерфейс и язык запросов, что позволяет добавлять, редактировать, изменять и анализировать данные.
Лицензии с открытым исходным кодом
MySQL и ранние версии MongoDB имеют лицензии с открытым исходным кодом. Версии с открытым исходным кодом можно скачать бесплатно. Затем вы можете изменить код в зависимости от того, что вам нужно с ним делать.
На MySQL распространяется лицензия General Public License GNU. Все версии MongoDB, выпущенные до 16 октября 2018 г., доступны под лицензией GNU Affero General Public License.
Поддержка индексирования
MySQL и MongoDB используют индексацию для повышения скорости и производительности запросов. Индексы – это структуры баз данных, которые связываются с часто используемыми данными. Индекс помогает очень быстро находить и извлекать данные.
Платформы баз данных MySQL и MongoDB используют хэш-индексы, индексы B-дерева и ряд других.
Удобные интерфейсы
MongoDB и MySQL просты в использовании. Они предлагают язык запросов на основе естественного языка для обновления и чтения данных. Они также предлагают графический пользовательский интерфейс (GUI) для более визуального управления данными и их анализа.
Языки программирования
MySQL и MongoDB совместимы с несколькими одинаковыми языками программирования. Можно использовать Java, Python, Node.js, PHP на стороне сервера, Ruby и C# как с MongoDB, так и с MySQL.
Безопасность
MySQL и MongoDB используют аутентификацию, контроль доступа и шифрование для гарантии безопасности своих баз данных. Они используют шифрование TLS/SSL для защиты данных в движении и в местах хранения. Они также позволяют определять различные уровни доступа пользователей.
Документация и поддержка сообщества
MySQL и MongoDB содержат подробную официальную документацию на своих сайтах. Их пособия, руководства и справочники предлагают полные инструкции по установке, настройке и выполнению оперативных задач.
У MongoDB и MySQL также есть активное сообщество разработчиков, в котором вам ответят на вопросы и помогут в устранении неполадок. Оба решения также предлагают корпоративные версии со специальной поддержкой, отвечающей вашим конкретным требованиям.
Ключевые отличия MongoDB и MySQL
MySQL – это система управления реляционными базами данных, а MongoDB – это система баз данных NoSQL. Подробнее об этом можно прочитать в разделах Что такое реляционная база данных? и Что такое NoSQL?.
MySQL использует SQL, с которым большинство разработчиков знакомы. И наоборот, MongoDB использует язык запросов MongoDB (MQL). Хотя между MQL и SQL есть сходство, для изучения языка MQL обычно требуется дополнительные усилия.
Далее мы рассмотрим некоторые другие ключевые отличия.
Модель данных
MySQL – это реляционная система баз данных, которая хранит данные в столбцах, строках и таблицах. Данные хранятся в строках, причем каждый столбец представляет разные типы данных. Затем вы определяете отношения между данными с помощью внешних и первичных ключей. Каждая таблица содержит первичный ключ, который используется для ее идентификации, а внешний ключ создает связь.
MongoDB – это документно-ориентированная база данных, в которой все данные хранятся в виде двоичных документов JSON (BSON). BSON позволяет сериализовать множество форм данных. Использование документов BSON позволяет хранить неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные. Вместо схемы базы данных MongoDB использует гибкий подход, сохраняя документы в коллекциях.
<t1>Масштабируемость</t1>
В системе баз данных MySQL доступные варианты масштабирования ограничены. Вы можете выбрать один из следующих вариантов:
- Вертикальная масштабируемость за счет добавления дополнительных ресурсов к текущему серверу баз данных
- Репликация чтения путем создания копий базы данных, доступных только для чтения, на других серверах
Репликация чтения ограничена максимум пятью копиями. Реплики также могут отставать от основной копии, что приводит к масштабным проблемам с производительностью. Вертикальная масштабируемость также ограничена используемой инфраструктурой.
Напротив, конструкция MongoDB дает значительное преимущество с точки зрения масштабируемости. Решение имеет две ключевые функции для масштабирования:
- Наборы реплик – группы серверов MongoDB, содержащие идентичные данные
- Сегментирование – разные части данных, распределенные по разным серверам
MongoDB позволяет создавать сегментированные кластеры, поэтому части ваших данных реплицируются на нескольких серверах. Например, если у вас есть большое количество записей о клиентах, вы можете распределить их так, чтобы имена от A до J и имена от K до Z находились в собственном наборе реплик. Таким образом, MongoDB может масштабироваться по горизонтали для оптимизации производительности чтения и записи в нужном масштабе.
Производительность
Решение MySQL предназначено для высокопроизводительных объединений нескольких таблиц, которые надлежащим образом проиндексированы. Однако требуется вставлять данные по строкам, поэтому скорость записи снижается.
Документы MongoDB следуют иерархической модели данных и хранят большую часть данных в одном документе, что снижает необходимость объединения нескольких документов. Соединения поддерживаются операцией $lookup, но они не оптимизированы для повышения производительности. Однако MongoDB предлагает API insertMany() для быстрой вставки данных с приоритетным вниманием производительности записи.
Гибкость
Как система управления реляционными базами данных, MySQL имеет более жесткую структуру, чем MongoDB. MySQL использует фиксированную схему и организует данные в строку и таблицу. Чтобы использовать MySQL, необходимо структурировать данные и поместить их в табличную систему.
Сохраняя данные в виде документов JSON, MongoDB позволяет создавать сложные приложения с различными типами данных. Например, вы можете создавать новые поля, обновляя поля вложенного массива. Можно также использовать конвейер агрегирования – функцию MongoDB, которая позволяет преобразовывать данные, объединяя несколько операций в один рабочий процесс.
Контроль доступа
В MongoDB вы можете управлять доступом на уровне операции, коллекции или базы данных. Для аутентификации пользователей используются сертификаты Kerberos, X.509 и LDAP. Напротив, MySQL позволяет ограничить доступ пользователей на уровне пользователя, базы данных и таблицы. MySQL использует собственную систему аутентификации. Она представляет собой дополнительную уязвимость безопасности при атаках с внедрением SQL-кода, которой позволяет избежать подход MongoDB без схем.
Когда использовать MongoDB и MySQL
Формат хранения данных в MySQL делает его пригодным для хранения данных и аналитической обработки в режиме онлайн. Он совместим с ACID, что означает, что транзакции атомарны, последовательны, изолированы и долговечны. Поэтому решение MySQL полезно при работе со сложными транзакциями, например в электронной коммерции, транзакциях и финансах.
Высокоструктурированные данные и индексация MySQL также подходят для специальных запросов. Специальные запросы обычно выполняются конечными пользователями или аналитиками данных, которым требуется быстрый доступ к данным, недоступным в стандартных отчетах или запросах.
С другой стороны, MongoDB – это база данных NoSQL. Это более удобно при работе с неструктурированными данными в таких случаях использования, как социальные сети, СМИ или Интернет вещей (IoT). Поскольку у MongoDB нет схемы, это хороший выбор для работы с постоянно меняющимися и расширяющимися данными.
Краткое описание различий MongoDB и MySQL
| MongoDB |
MySQL |
|
| Модель данных |
MongoDB хранит данные в документах JSON, а затем организует их в коллекции. |
MySQL хранит данные в столбцах и строках. Хранение данных бывает табличным и реляционным. |
| Возможности масштабирования |
MongoDB использует репликацию и сегментирование для горизонтального масштабирования. |
MySQL использует вертикальное масштабирование и чтение реплик для повышения производительности в нужном масштабе. |
| Язык запросов |
MongoDB использует язык запросов MongoDB. |
MySQL использует SQL. |
| Производительность |
MongoDB лучше всего справляется с вставкой или обновлением большого количества записей. |
MySQL работает быстрее при выборе большого количества записей. |
| Гибкость |
MongoDB не имеет схемы, что обеспечивает большую гибкость и позволяет работать с неструктурированными, полуструктурированными и структурированными данными. |
MySQL имеет жесткую схему, которая хорошо работает со структурированными данными. |
| Безопасность |
MongoDB использует сертификаты Kerberos, X.509 и LDAP для аутентификации пользователей. |
MySQL использует встроенные методы аутентификации. |
Как AWS может поддержать ваши требования к MongoDB и MySQL?
Amazon Web Services (AWS) предлагает несколько сервисов, отвечающих вашим требованиям MongoDB и MySQL.
Amazon DocumentDB (совместимость с MongoDB) – это полностью управляемая собственная база данных документов JSON. Она упрощает эксплуатацию важнейших рабочих нагрузок по обработке документов практически в любых масштабах без необходимости в управлении инфраструктурой. Amazon DocumentDB упрощает архитектуру, заблаговременно реализуя рекомендации по безопасности, непрерывное резервное копирование и встроенные возможности интеграции с другими сервисами AWS.
Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) – это набор полностью управляемых сервисов, который упрощает настройку, использование и масштабирование реляционных баз данных в облаке. Amazon RDS поддерживает семь популярных ядер, одним из которых является MySQL. Amazon RDS для MySQL поддерживает MySQL Community Edition 5.7 и 8.0.
Вы также можете выбрать наше облачное решение Amazon Redshift вместо MySQL. Этот сервис использует SQL для анализа структурированных и частично структурированных данных в хранилищах данных, операционных базах данных и озерах данных с помощью оборудования, спроектированного AWS, и машинного обучения, чтобы обеспечить максимальную окупаемость при любом масштабе.
Используя Amazon Redshift, вы можете получить множество преимуществ:
- Устранить разрозненность данных и получить представление обо всех своих данных в режиме реального времени
- Увеличить производительность в пять раз по сравнению с любым другим облачным хранилищем данных
- Получать аналитические данные за считаные секунды, не беспокоясь об управлении инфраструктурой данных
Начните работать с MongoDB и MySQL на AWS, создав аккаунт сегодня.
