MongoDB vs MySQL NoSQL - Pourquoi Mongo est meilleur

Il existe de nombreux systèmes de gestion de bases de données (SGBD) parmi lesquels choisir, allant des SGBD relationnels aux SGBD non relationnels. Au cours des dernières années, le SGBD relationnel était plus dominant, mais avec les tendances récentes en matière de structure de données, les SGBD non relationnels sont de plus en plus populaires. Les choix pour les SGBD relationnels sont assez évidents :MySQL, PostgreSQL et MS SQL. D'autre part, MongoDB, un DBM non relationnel, s'est développé essentiellement en raison de sa capacité à gérer un grand nombre de données. Chaque sélection a ses avantages et ses inconvénients, mais votre choix sera principalement déterminé par les besoins de votre application, car les deux servent dans des niches différentes. Cependant, dans cet article, nous allons discuter des avantages de l'utilisation de MongoDB sur MySQL.

Avantages de l'utilisation de MongoDB sur MySQL

1. Vitesse et performances
2. Haute disponibilité et cloud computing
3. Flexibilité du schéma
4. Besoin de grandir
5. Fonctionnalité d'intégration
6. Modèle de sécurité
7. Données géolocalisées
8. Prise en charge d'un langage de requête enrichi

Vitesse et performances

C'est l'un des principaux avantages de l'utilisation de MongoDB sur MySQL, en particulier lorsqu'un grand ensemble de données non structurées est impliqué. MongoDB par défaut encourage un taux d'insertion élevé plutôt que la sécurité des transactions. Cette fonctionnalité n'est pas disponible dans MySQL, par exemple si vous devez enregistrer beaucoup de données sur votre DBM à la fois, dans le cas de MySQL, vous devrez le faire une par une. Mais dans le cas de MongoDB, avec la disponibilité de la fonction insertMany(), vous pouvez effectuer plusieurs insertions en toute sécurité. En observant certains des comportements d'interrogation des deux, nous pouvons résumer les différentes demandes d'opération pour 1 million de documents dans l'illustration ci-dessous.

Dans le cas d'une mise à jour qui est une opération d'écriture, MongoDB prend 0,002 seconde pour mettre à jour tous les e-mails des étudiants, tandis que MySQL prend 0,2491 s pour exécuter la même tâche.

À partir de l'illustration, nous pouvons conclure que MongoDB prend beaucoup moins de temps que MySQL pour les mêmes opérations. MongoDB est principalement structuré de telle sorte que les documents constituent la base du stockage, ce qui favorise un énorme stockage de requêtes et de données. Cela implique que la performance dépend de deux valeurs clés que sont la conception et la mise à l'échelle. D'un autre côté, MySQL a des données stockées dans une table individuelle, donc à un moment donné, il faut rechercher sur la table entière avant de faire une opération d'écriture.

Haute disponibilité et cloud computing

Pour les environnements instables, MongoDB fournit une meilleure technique de gestion que MySQL. En effet, il faut très moins de temps aux nœuds secondaires actifs pour élire un nouveau nœud principal, ce qui facilite l'administration au point de défaillance. De plus, grâce aux index secondaires complets et à la réplication native, la création d'une sauvegarde pour une base de données MongoDB est assez facile par rapport à MySQL puisque ce dernier a un support de réplication intégré.

En un mot, la configuration d'un ensemble de serveurs pouvant agir en tant que maîtres-esclaves est simple et rapide dans MongoDB plutôt que MySQL. En outre, la récupération après une panne de cluster est instantanée, automatique et sûre. Pour MySQL, il n'existe pas de solution officielle claire pour fournir un basculement entre le maître et l'esclave en cas de panne.

Les solutions de stockage basées sur le cloud nécessitent que les données soient réparties en douceur sur différents serveurs pour évoluer. MongoDB peut charger un volume élevé de données par rapport à MySQL et avec le partitionnement intégré, il est facile de partitionner et de répartir les données sur plusieurs serveurs afin d'utiliser la solution économique selon les mérites du stockage basé sur le cloud.

Flexibilité du schéma

MongoDB est sans schéma, de sorte que différents documents d'une même collection peuvent avoir des champs identiques ou différents les uns des autres. Cela signifie qu'il n'y a aucune restriction sur la structure du document pour chaque insertion ou mise à jour. Par conséquent, les modifications apportées au modèle de données n'auront pas beaucoup d'impact. Bien sûr, il existe des scénarios qui peuvent en choisir un pour utiliser un schéma non défini, par exemple si vous dénormalisez un schéma de base de données ou lorsque votre base de données se développe mais que votre schéma est instable. MongoDB permet donc d'ajouter différents types de données selon l'évolution des besoins.

D'autre part, MySQL est orienté table, chaque ligne devant avoir les mêmes colonnes que les autres lignes. L'ajout d'une nouvelle colonne nécessiterait d'exécuter une opération ALTER qui est assez coûteuse en termes de performances car elle devra verrouiller toute la base de données. C'est particulièrement le cas lorsque la table dépasse 10 Go, MongoDB n'a pas ce problème.

Avec un schéma flexible, il est facile de développer et de maintenir un code plus propre. En outre, MongoDB offre la possibilité d'utiliser un validateur JSON au cas où vous voudriez assurer une certaine intégrité et cohérence des données pour votre collection, vous pouvez donc effectuer une validation avant l'insertion ou la mise à jour d'un document.

La nécessité de grandir

La mise à l'échelle des bases de données n'est pas une entreprise facile, en particulier avec MySQL, cela peut entraîner une dégradation des performances lorsque la mémoire de 5 à 10 Go par table est dépassée. Avec MongoDB, ce n'est pas un problème car on peut partitionner et partitionner la base de données avec la fonction de partitionnement intégrée. Une fois qu'une clé de partition est spécifiée et que le partitionnement est activé, les données sont partitionnées uniformément en fonction de la clé de partition. Si un nouveau fragment est ajouté, il y a un rééquilibrage automatique. Le sharding permet essentiellement une mise à l'échelle horizontale difficile à mettre en œuvre dans MySQL. En outre, MongoDB a une réplication intégrée dans laquelle les jeux de réplicas créent plusieurs copies des données. Chaque membre de cet ensemble a un rôle principal ou secondaire à tout moment du processus.

Les lectures et les écritures sont effectuées sur le primaire, puis répliquées sur les secondaires. Avec ce mérite en place, en cas d'incohérence des données ou d'échec de l'instance, un nouveau membre peut être élu pour agir en tant que principal.

Fonctionnalité d'intégration

Contrairement à MySQL où vous ne pouvez pas intégrer de données dans un champ, MongoDB offre une meilleure technique d'intégration pour les données associées. Autant que vous pouvez faire un JOIN pour les tables dans MySQL, vous pouvez finir par avoir autant de tables dont certaines sont inutiles, surtout si elles n'impliquent pas autant de champs. Dans le cas de MongoDB, vous pouvez décider d'intégrer des données dans un champ pour des données connexes ou une référence d'une autre collection si vous vous attendez à ce que le document grandisse à l'avenir au-delà de la taille du document JSON.

Par exemple, si nous avons des données pour les utilisateurs dont nous voulons capturer leurs adresses et d'autres informations, dans le cas de MongoDB, nous pouvons facilement avoir une structure simple comme

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

Mais dans le cas de MySQL il va falloir faire 2 tables avec un id référençant dans ce cas. C'est-à-dire

Tableau des détails des utilisateurs

Tableau des adresses des utilisateurs

Dans MySQL, vous aurez tellement de tables qui pourraient être si difficiles à gérer, en particulier lorsque la mise à l'échelle est impliquée. Autant que l'on peut également faire une jointure de table dans une seule requête lors de la récupération de ces données dans MySQL, la latence est assez grande par rapport à MongoDB et c'est l'une des raisons pour lesquelles les performances de MongoDB surpassent les performances de MySQL. /P> Plusieursnines Devenez un administrateur de base de données MongoDB – Amener MongoDB en productionDécouvrez ce que vous devez savoir pour déployer, surveiller, gérer et faire évoluer MongoDBDélécharger gratuitement

Modèle de sécurité

L'administration de base de données (DBA) est assez essentielle dans MySQL mais pas nécessaire dans le cas de MongoDB. Cela signifie que vous devez avoir le DBA pour modifier un schéma dans le cas de MySQL lorsqu'une application change. D'un autre côté, on peut faire une modification de schéma sans DBA dans MongoDB car c'est génial pour la persistance de classe et une classe peut également être sérialisée en JSON et stockée. Cependant, il s'agit de la meilleure pratique si vous ne vous attendez pas à ce que les données deviennent volumineuses, sinon vous devrez suivre certaines bonnes pratiques pour éviter les pièges.

Données basées sur la localisation

Afin d'améliorer les opérations de débit, en particulier les opérations de lecture, MongoDB fournit des fonctions spéciales intégrées qui améliorent la recherche de données pertinentes à partir d'emplacements spécifiques qui sont précis, ce qui sécurise le processus. Ce n'est pas possible dans le cas de MySQL.

Prise en charge du langage de requête enrichi

Dans un intérêt personnel en tant que passionné de MongoDB, j'ai été attiré par la flexibilité de la fonctionnalité d'interrogation de MongoDB. En ce qui concerne le cadre d'agrégation dans les versions ultérieures et la fonctionnalité MapReduce, on peut optimiser les données de résultat en fonction de ses propres spécifications. Autant que MySQL propose également des opérations telles que le regroupement, le tri et bien d'autres, MongoDB est assez étendu, en particulier avec des structures de données intégrées. De plus, comme mentionné précédemment, les requêtes sont renvoyées avec une latence moindre dans le cadre d'agrégation que lorsqu'un JOIN devait être effectué dans le cas de MySQL. Par exemple, MongoDB offre un moyen simple de modifier un schéma à l'aide des opérations $set et $unset pour le schéma intégré. Mais, dans le cas de MySQL, il faut faire la commande ALTER pour la seule table dans laquelle le champ existe et cela coûte assez cher en termes de performances.

Conclusion

En ce qui concerne les mérites discutés ci-dessus, autant que la sélection de la base de données dépend absolument de la conception de l'application, MongoDB offre beaucoup de flexibilité selon différentes lignes. Si vous recherchez quelque chose qui répondra à de meilleures performances, traitant des données complexes, donc pas besoin de restrictions sur la conception de schéma, les attentes futures sur la croissance de la base de données et la technique de langage de requête riche, je vous recommande d'opter pour MongoDB.