MongoDB vs. MySQL NoSQL – Warum Mongo besser ist

Es stehen so viele Datenbankmanagementsysteme (DBMS) zur Auswahl, die von relationalen bis zu nicht relationalen DBMS reichen. In den vergangenen Jahren war das relationale DBMS dominanter, aber mit den jüngsten Datenstrukturtrends werden die nicht-relationalen DBMS immer beliebter. Die Auswahlmöglichkeiten für relationale DBMS liegen auf der Hand:MySQL, PostgreSQL und MS SQL. Auf der anderen Seite ist MongoDB, ein nicht-relationales DBM, im Wesentlichen aufgrund seiner Fähigkeit, eine große Menge an Daten zu verarbeiten, aufgestiegen. Jede Auswahl hat ihre Vor- und Nachteile, aber Ihre Wahl wird hauptsächlich von Ihren Anwendungsanforderungen bestimmt, da beide in verschiedenen Nischen dienen. In diesem Artikel werden wir jedoch die Vorteile der Verwendung von MongoDB gegenüber MySQL besprechen.

Vorteile der Verwendung von MongoDB über MySQL

1. Geschwindigkeit und Leistung
2. Hochverfügbarkeit und Cloud Computing
3. Schemaflexibilität
4. Müssen größer werden
5. Einbettungsfunktion
6. Sicherheitsmodell
7. Standortbezogene Daten
8. Rich-Query-Sprachunterstützung

Geschwindigkeit und Leistung

Dies ist einer der Hauptvorteile der Verwendung von MongoDB gegenüber MySQL, insbesondere wenn es sich um eine große Menge unstrukturierter Daten handelt. MongoDB fördert standardmäßig eine hohe Einfügungsrate gegenüber der Transaktionssicherheit. Diese Funktion ist in MySQL nicht verfügbar. Wenn Sie beispielsweise viele Daten auf einmal in Ihrem DBM speichern möchten, müssen Sie dies im Fall von MySQL einzeln tun. Aber im Fall von MongoDB können Sie mit der Verfügbarkeit der Funktion insertMany() mehrere Einfügungen sicher durchführen. Wenn wir einige Abfrageverhalten der beiden beobachten, können wir die unterschiedlichen Vorgangsanforderungen für 1 Million Dokumente in der folgenden Abbildung zusammenfassen.

Im Falle einer Aktualisierung, bei der es sich um einen Schreibvorgang handelt, benötigt MongoDB 0,002 Sekunden, um alle Schüler-E-Mails zu aktualisieren, während MySQL 0,2491 Sekunden benötigt, um dieselbe Aufgabe auszuführen.

Aus der Abbildung können wir schließen, dass MongoDB für dieselben Vorgänge viel weniger Zeit benötigt als MySQL. MongoDB ist hauptsächlich so strukturiert, dass Dokumente die Grundlage der Speicherung bilden, was eine große Abfrage- und Datenspeicherung fördert. Dies impliziert, dass die Leistung von zwei Schlüsselwerten abhängt, nämlich dem Design und der horizontalen Skalierung. Andererseits hat MySQL Daten in einer einzelnen Tabelle gespeichert, daher muss man irgendwann in der gesamten Tabelle nachsehen, bevor man einen Schreibvorgang durchführt.

Hochverfügbarkeit und Cloud Computing

Für instabile Umgebungen bietet MongoDB eine bessere Handhabungstechnik als MySQL. Dies liegt daran, dass die aktiven sekundären Knoten sehr viel weniger Zeit benötigen, um einen neuen primären Knoten auszuwählen, was eine einfache Verwaltung am Punkt des Ausfalls ermöglicht. Außerdem ist das Erstellen eines Backups für eine MongoDB-Datenbank aufgrund umfassender Sekundärindizes und nativer Replikation im Vergleich zu MySQL recht einfach, da letztere über eine integrierte Replikationsunterstützung verfügt.

Kurz gesagt, das Einrichten einer Reihe von Servern, die als Master-Slaves fungieren können, ist in MongoDB einfacher und schneller als in MySQL. Außerdem erfolgt die Wiederherstellung nach einem Cluster-Ausfall sofort, automatisch und sicher. Für MySQL gibt es keine klare offizielle Lösung für die Bereitstellung eines Failover zwischen Master und Slave im Falle eines Ausfalls.

Cloud-basierte Speicherlösungen erfordern eine reibungslose Verteilung der Daten auf verschiedene Server, um sie zu skalieren. MongoDB kann im Vergleich zu MySQL ein hohes Datenvolumen laden, und mit dem integrierten Sharding ist es einfach, Daten zu partitionieren und auf mehrere Server zu verteilen, um die kostensparende Lösung gemäß den Vorzügen des Cloud-basierten Speichers zu nutzen.

Schemaflexibilität

MongoDB ist schemalos, sodass verschiedene Dokumente in derselben Sammlung dieselben oder unterschiedliche Felder haben können. Das bedeutet, dass es keine Einschränkung der Dokumentstruktur für jede Einfügung oder Aktualisierung gibt, sodass Änderungen am Datenmodell keine großen Auswirkungen haben. Natürlich gibt es Szenarien, in denen Sie sich für die Verwendung eines undefinierten Schemas entscheiden können, beispielsweise wenn Sie ein Datenbankschema denormalisieren oder wenn Ihre Datenbank wächst, Ihr Schema jedoch instabil ist. MongoDB ermöglicht es daher, je nach Bedarf verschiedene Arten von Daten hinzuzufügen.

Andererseits ist MySQL tabellenorientiert, wobei jede Zeile die gleichen Spalten wie die anderen Zeilen haben muss. Das Hinzufügen einer neuen Spalte würde erfordern, dass eine ALTER-Operation ausgeführt wird, die in Bezug auf die Leistung ziemlich teuer ist, da sie die gesamte Datenbank sperren muss. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Tabelle über 10 GB anwächst, MongoDB hat dieses Problem nicht.

Mit einem flexiblen Schema ist es einfach, einen saubereren Code zu entwickeln und zu pflegen. Außerdem bietet MongoDB die Möglichkeit, einen JSON-Validator zu verwenden, falls Sie eine gewisse Datenintegrität und -konsistenz für Ihre Sammlung sicherstellen möchten, sodass Sie vor dem Einfügen oder Aktualisieren eines Dokuments eine Validierung durchführen können.

Die Notwendigkeit, größer zu werden

Die Skalierung von Datenbanken ist kein einfaches Unterfangen, insbesondere bei MySQL kann es zu Leistungseinbußen führen, wenn die 5-10 GB Arbeitsspeicher pro Tabelle überschritten werden. Mit MongoDB ist dies kein Problem, da man die Datenbank mit der integrierten Sharding-Funktion partitionieren und fragmentieren kann. Sobald ein Shard-Schlüssel angegeben und Sharding aktiviert ist, werden die Daten gemäß dem Shard-Schlüssel gleichmäßig partitioniert. Wenn ein neuer Shard hinzugefügt wird, erfolgt ein automatisches Rebalancing. Sharding ermöglicht grundsätzlich eine horizontale Skalierung, die in MySQL nur schwer zu implementieren ist. Außerdem verfügt MongoDB über eine integrierte Replikation, bei der Replikatsätze mehrere Kopien der Daten erstellen. Jedes Mitglied dieser Gruppe hat zu jedem Zeitpunkt des Prozesses eine Rolle entweder als primäre oder als sekundäre Rolle.

Lese- und Schreibvorgänge werden auf der primären ausgeführt und dann auf die sekundären repliziert. Mit diesem Verdienst kann im Falle einer Dateninkonsistenz oder eines Instanzausfalls ein neues Mitglied gewählt werden, um als primäres Mitglied zu fungieren.

Einbettungsfunktion

Im Gegensatz zu MySQL, wo Sie keine Daten in ein Feld einbetten können, bietet MongoDB eine bessere Einbettungstechnik für zugehörige Daten. So sehr Sie einen JOIN für Tabellen in MySQL durchführen können, Sie werden am Ende so viele Tabellen haben, von denen einige unnötig sind, besonders wenn sie nicht so viele Felder beinhalten. Im Fall von MongoDB können Sie entscheiden, Daten in ein Feld für zugehörige Daten einzubetten oder auf eine andere Sammlung zu verweisen, wenn Sie erwarten, dass das Dokument in Zukunft über die JSON-Dokumentgröße hinauswächst.

Wenn wir beispielsweise Daten für Benutzer haben, deren Adressen und einige andere Informationen erfasst werden sollen, können wir im Fall von MongoDB problemlos eine einfache Struktur wie

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

Aber im Fall von MySQL müssen wir in diesem Fall 2 Tabellen mit einer ID-Referenz erstellen. Dh

Benutzerdetailtabelle

Benutzeradresstabelle

In MySQL haben Sie so viele Tabellen, die sehr hektisch zu handhaben sein könnten, besonders wenn es um Skalierung geht. So sehr man beim Abrufen dieser Daten in MySQL auch eine Tabellenverknüpfung in einer einzigen Abfrage durchführen kann, ist die Latenz im Vergleich zu MongoDB erheblich größer, und dies ist einer der Gründe, warum die Leistung von MongoDB die Leistung von MySQL übertrifft.

Sicherheitsmodell

Die Datenbankverwaltung (DBA) ist in MySQL ziemlich wichtig, aber im Fall von MongoDB nicht notwendig. Das bedeutet, dass Sie den DBA haben müssen, um ein Schema im Fall von MySQL zu ändern, wenn sich eine Anwendung ändert. Andererseits kann man Schemaänderungen ohne DBA in MongoDB vornehmen, da es sich hervorragend für die Klassenpersistenz eignet und eine Klasse gleichermaßen in JSON serialisiert und gespeichert werden kann. Dies ist jedoch die bewährte Vorgehensweise, wenn Sie nicht erwarten, dass die Datenmenge groß wird. Andernfalls müssen Sie einige bewährte Vorgehensweisen befolgen, um Fallstricke zu vermeiden.

Standortbasierte Daten

Um den Durchsatz, insbesondere Lesevorgänge, zu verbessern, bietet MongoDB integrierte Spezialfunktionen, die das Auffinden relevanter Daten von bestimmten Orten verbessern, die genau sind, wodurch der Prozess beschleunigt wird. Bei MySQL ist dies nicht möglich.

Rich Query Language-Unterstützung

Aus persönlichem Interesse als MongoDB-Enthusiast hat mich die Flexibilität bei der Abfragefunktion von MongoDB überzeugt. Über das Aggregations-Framework in späteren Versionen und MapReduce-Feature kann man die Ergebnisdaten nach eigenen Vorgaben optimieren. So sehr MySQL auch Operationen wie Gruppieren, Sortieren und vieles mehr anbietet, ist MongoDB gerade bei eingebetteten Datenstrukturen recht umfangreich. Darüber hinaus werden, wie bereits erwähnt, Abfragen im Aggregationsframework mit geringerer Latenz zurückgegeben, als wenn im Fall von MySQL ein JOIN durchgeführt werden sollte. Beispielsweise bietet MongoDB eine einfache Möglichkeit, ein Schema mithilfe der Operationen $set und $unset für das eingebettete Schema zu ändern. Aber im Fall von MySQL muss man den ALTER-Befehl für die einzige Tabelle ausführen, in der das Feld existiert, und das ist ziemlich leistungsintensiv.

Schlussfolgerung

In Bezug auf die oben diskutierten Vorzüge, so sehr die Datenbankauswahl absolut vom Anwendungsdesign abhängt, bietet MongoDB viel Flexibilität in verschiedenen Richtungen. Wenn Sie nach etwas suchen, das eine bessere Leistung bietet, mit komplexen Daten umgeht und daher keine Einschränkungen beim Schemadesign, zukünftige Erwartungen an das Datenbankwachstum und eine Rich-Query-Sprachtechnik benötigt, würde ich Ihnen empfehlen, sich für MongoDB zu entscheiden.