C'est un fait bien connu que les bases de données MSSQL dominent le monde des technologies de données et sont la principale source de stockage de données depuis plus de quatre décennies. Généralement, la base de données MSSQL est principalement utilisée pour accéder aux bases de données relationnelles. MSSQL a dominé le segment, mais à mesure que le marché du développement Web s'est accéléré, il y a eu une évolution vers l'utilisation de bases de données open source comme MySQL, PostgreSQL, etc. Mais MSSQL était toujours le premier choix. Bientôt, les données ont commencé à croître de façon exponentielle et l'évolutivité est devenue un problème majeur ; à cette époque, NoSQL est intervenu pour sauver la situation. NoSQL (dérivé de "Not only SQL") est le nom donné à un type de base de données pouvant héberger des données non relationnelles et non structurées. Cela signifie que les données d'une base de données NoSQL n'existent pas nécessairement dans des colonnes et des lignes de longueur fixe comme c'est le cas dans une base de données relationnelle et peuvent être très peu structurées. Ce type de base de données est livré avec des fonctionnalités intégrées de haute disponibilité et de performances rapides. Les applications utilisant des bases de données NoSQL sont moins préoccupées par la relation d'entité, la cohérence transactionnelle ou la duplication des données.
MongoDB est une base de données NoSQL qui a connu une forte prolifération au cours de la dernière décennie, alimentée par la croissance explosive des applications Web et mobiles exécutées dans le cloud. Cette nouvelle génération d'applications connectées à Internet exige un stockage de données rapide, tolérant aux pannes et évolutif, sans schéma, que les bases de données NoSQL peuvent offrir. MongoDB utilise JSON pour stocker des données comme des documents qui peuvent varier dans les offres de structure, un schéma dynamique et flexible. MongoDB conçu pour une haute disponibilité et une évolutivité avec auto-sharding. MongoDB est l'une des bases de données open source populaires qui se présentent sous la base de données NoSQL, qui est utilisée pour le stockage de données à volume élevé. Dans MongoDB, les lignes appelées documents ne nécessitent pas d'avoir un schéma défini au préalable. Les champs seront créés à la volée. Le modèle de données disponible dans MongoDB permet une représentation hiérarchique des relations, pour stocker plus efficacement des tableaux et d'autres structures plus complexes.
Différences de haut niveau entre MongoDB et MSSQL
| MongoDB (base de données NoSQL) | Base de données MSSQL |
| La base de données MongoDB est une base de données non relationnelle ou distribuée. | La base de données MSSQL est une base de données relationnelle (RDBMS). |
| Technologie relativement jeune. | Une technologie ancienne et mature. |
| Base de données MongoDB basée sur des documents, des paires clé-valeur, des graphiques ou des colonnes, et ils n'ont pas à s'en tenir aux définitions de schéma standard. | La base de données MSSQL est une table basée sous la forme de lignes et de colonnes et doit strictement respecter les définitions de schéma standard. Ils constituent une meilleure option pour les applications nécessitant des transactions multilignes. |
| MongoDB a un schéma dynamique pour les données non structurées. Les données peuvent être stockées de manière flexible sans avoir de structure prédéfinie. | MSSQL a un schéma prédéfini bien conçu pour les données structurées. |
| La base de données MongoDB favorise le schéma dénormalisé. | Les bases de données MSSQL favorisent le schéma normalisé. |
| MongoDB est beaucoup moins cher à mettre à l'échelle que les bases de données relationnelles. | MSSQL est coûteux à mettre à l'échelle. |
| La base de données MongoDB est évolutive horizontalement. Il peut être mis à l'échelle en ajoutant plus de serveurs à l'infrastructure pour gérer une charge importante et réduire le tas. | La base de données MSSQL est évolutive verticalement. Il peut être mis à l'échelle en augmentant la capacité matérielle (CPU, RAM, SSD, etc.) sur un seul serveur. |
| MongoDB a certaines limitations pour s'adapter aux requêtes complexes car il n'y a pas d'interface standard dans MongoDB pour gérer les requêtes. Les requêtes dans MongoDB ne sont pas aussi puissantes que les requêtes SQL. Il s'appelle UnQL et la syntaxe d'utilisation du langage de requête non structuré varie d'une syntaxe à l'autre. | MSSQL convient aux requêtes complexes car SQL possède une interface standard pour gérer les requêtes. La syntaxe des requêtes SQL est fixe. |
| La base de données MongoDB convient le mieux au stockage de données hiérarchique car elle suit la méthode de paire clé-valeur pour stocker les données. | La base de données MSSQL ne convient pas bien au stockage de données hiérarchique. |
| Ils sont classés en fonction de la manière dont ils stockent les données en tant que magasin clé-valeur, magasin de documents, magasin de graphiques, magasin de colonnes et magasin XML. | D'un point de vue commercial, la base de données MSSQL n'est ni open source ni fermée. |
| La base de données MongoDB est conforme au théorème CAP de Brewers (cohérence, disponibilité et tolérance de partition). | La base de données MSSQL est conforme aux propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité). |
| De nouvelles données peuvent être facilement insérées dans la base de données MongoDB car elles ne nécessitent aucune étape préalable. | L'ajout de nouvelles données dans la base de données MSSQL nécessite que certaines modifications soient apportées, comme le remplissage des données, la modification des schémas. |
| Seul un support communautaire limité est disponible pour les bases de données MongoDB. | La base de données MSSQL bénéficie d'un excellent support fournisseur et un support communautaire est disponible. |
| Vous pouvez utiliser MongoDB à des fins transactionnelles lourdes. Pour stocker des transactions de données locales qui n'ont pas besoin d'être très durables. | La base de données MSSQL est la mieux adaptée aux applications basées sur des transactions élevées. |
| MongoDB convient au stockage de données hiérarchique et au stockage de grands ensembles de données (par exemple, Big Data). | MSSQL n'est pas adapté au stockage de données hiérarchique. |
| MongoDB est une base de données orientée document et JSON est le type de données natif qui stocke ses données dans des objets de fichier JSON. Il crée des index au niveau de la collection et prend en charge les index sur n'importe quel champ ou sous-champ des documents d'une collection MongoDB. | La prise en charge de JSON dans MSSQL est arrivée dans la version 2016 du produit. Cependant, contrairement à la base de données MongoDB, SQL Server n'inclut pas de type de données JSON natif. Il prend en charge des capacités d'indexation limitées et aucun index JSON natif ; juste une indexation de texte intégral. |
| Dans MongoDB, les outils de ligne de commande "mongoimport" et "mongoexport" sont utilisés pour importer et exporter les documents et les insérer ou les mettre à jour dans une collection MongoDB. | Certaines des méthodes courantes utilisées pour importer et exporter des données JSON dans la base de données MSSQL :-
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Avantages de MongoDB
Après avoir vu les excellentes fonctionnalités de MongoDB, chaque développeur devrait maintenant être en mesure de comprendre pourquoi il est préférable d'utiliser une base de données basée sur NoSQL pour développer des applications de transactions Big Data et pour implémenter un modèle évolutif. Il est maintenant temps d'abandonner les définitions de schéma de MSSQL et de profiter de l'utilisation de bases de données sans schéma comme MongoDB. Voici quelques-uns des avantages vitaux de MongoDB.
Figure 1 :Avantages de MongoDB Plate-forme de données distribuée
MongoDB garantit de nouveaux niveaux de disponibilité et d'évolutivité, dans des centres de données géographiquement distribués et des régions cloud. Sans temps d'arrêt et sans modifier le code d'une application, MongoDB évolue de manière élastique en termes de volume et de débit de données. La technologie vous offre suffisamment de flexibilité dans différents centres de données avec la bonne cohérence.
Développement rapide et itératif
Le changement fréquent des exigences commerciales n'affectera pas directement le succès de la livraison de tout projet dans n'importe quelle entreprise. Un modèle de données flexible avec un schéma dynamique, des outils de ligne de commande et une interface graphique puissante aide les développeurs à créer et à faire évoluer des applications. De plus, le provisionnement automatisé permet une intégration et une livraison continues pour les opérations productives, tandis que les schémas relationnels statiques et les SGBDR basés sur des procédures complexes appartiennent désormais au passé.
Modèle de données flexible
MongoDB stockera les données dans une méthode de documents flexible de type JSON, qui permet la persistance et la combinaison des données facilement. Les objets du code d'application sont mappés au modèle de document, ce qui facilite le travail avec les données. Les contrôles de gouvernance du schéma, les agrégations complexes, l'accès aux données et la fonctionnalité d'indexation riche ne seront en aucun cas compromis. Sans aucun temps d'arrêt, on peut modifier le schéma dynamiquement. Cette flexibilité est un excellent avantage pour un développeur et moins soucieux de la manipulation des données.
Réduction du coût total de possession (TCO)
Les développeurs d'applications pourront mieux faire leur travail en utilisant MongoDB. Les coûts sont considérablement réduits car MongoDB fonctionne sur du matériel de base. Cette technologie permet un modèle de tarification à la demande et à l'utilisation avec des abonnements annuels, qui s'accompagne d'une assistance mondiale 24h/24 et 7j/7.
Ensemble de fonctionnalités intégrées
MongoDB utilisé dans le développement d'une variété d'applications en temps réel telles que les pipelines de données de streaming pilotées par les événements, l'analyse avec visualisation de données, la recherche textuelle et géospatiale, le traitement graphique, les performances en mémoire et réplication globale de manière fiable et sécurisée. Pour que tout SGBDR puisse accomplir cela, il faut des technologies complexes supplémentaires, ainsi que des exigences d'intégration distinctes.
Conclusion
Dans la base de données d'aujourd'hui, MongoDB gagne en popularité en tant que base de données NoSQL et devient un véritable changeur de jeu dans le domaine informatique. MongoDB est un excellent choix pour les entreprises qui ont une croissance rapide ou des bases de données sans définitions de schéma claires (c'est-à-dire que vous avez beaucoup de données non structurées). De plus, il présente de nombreux avantages, notamment un coût réduit, une disponibilité open source et une évolutivité plus facile, ce qui fait de MongoDB un choix attrayant pour quiconque envisage de s'intégrer au Big Data. Même si MongoDB est une technologie jeune par rapport à MSSQL, ce qui les rend légèrement plus volatiles.
