MongoDB vs. MySQL: Welche Datenbank ist besser für Ihr Unternehmen?

Die MySQL-Datenbank war zu einer der kostengünstigsten Optionen für Unternehmen geworden, die weltweit nach relationalen Datenbanken suchen. Aber mit der wachsenden Vielfalt und dem wachsenden Datenvolumen sind neue nicht-relationale Datenbanken wie MongoDB entstanden, um den Bedarf der Unternehmen an fließenden Daten zu decken.

Diese neue Klasse von nicht-relationalen Datenbanken hat einen harten Wettbewerb zwischen den beiden mit sich gebracht – ein Neuling gegen einen Veteranen: MongoDB gegen MySQL .

In einer solchen Situation ist es für den Unternehmer umso schwieriger geworden, eine Datenbank einer anderen vorzuziehen, denn am Ende des Tages haben beide ihren gerechten Anteil an Vorteilen.

Um mehr über verschiedene Arten von Datenbanken zu erfahren, können Sie sich über die Top-Datenbankliste informieren und die Trenddatenbanken kennen, die von Unternehmen aller Größen und Arten verwendet werden.

In diesem Artikel helfen wir Unternehmern zu verstehen, wie sich die beiden Modelle gegeneinander behaupten und in welchen Situationen eines besser als das andere abschneidet.

Lassen Sie uns ohne weitere Verzögerung beginnen, indem wir uns zunächst die Marken ansehen, die sie einzeln unterstützen, indem sie ihre Datenbankanforderungen auf beide einzeln stützen.

Obwohl Ihnen dies eine sehr grundlegende Vorstellung davon gegeben haben muss, wohin Sie bei der Auswahl des Datenbankmodells bei der Planung Ihrer Backend-Entwicklung für mobile Apps gehen sollten, lassen Sie uns dies umso deutlicher machen.

Hier ist eine Tabelle mit Unterschieden, die hervorhebt, was die beiden Datenbanken voneinander unterscheidet.

MongoDB vs. MySQL: Was ist besser?

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Während dies der Hauptpunkt der Unterschiede ist, endet die Liste hier nicht. Schauen wir uns weitere Unterschiede an, die zwischen MongoDB und MySQL bestehen.

A. MySQL vs. MongoDB: Datenbankstruktur

Die MySQL-Datenbankstruktur speichert die Datenwerte in Tabellen und verwendet SQL, um darauf zuzugreifen. Es verwendet ein Schema zum Definieren der Datenbankstruktur. Die Schemas erfordern, dass die Zeilen innerhalb der Tabelle die gleichen Strukturen haben, wobei die Werte auch durch bestimmte Datentypen dargestellt werden.

In der MongoDB-Datenbank werden Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten gespeichert, die unterschiedliche Strukturen aufweisen. Um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern, speichert es zusammengehörige Datensätze, auf die dann mit Hilfe der MongoDB-Abfragesprache zugegriffen wird.

Die Datenbank ist schemafrei, was bedeutet, dass die Entwickler mobiler Apps Dokumente erstellen können, ohne die Dokumentstrukturen definieren zu müssen.

B. MySQL vs. MongoDB: Indexoptimierung

Sowohl MongoDB als auch MySQL verwenden Indizes, um Daten schnell zu finden. Der Unterschied im Ansatz ergibt sich jedoch, wenn ein Index nicht gefunden oder definiert wird.

Im Fall der MySQL-Indexoptimierung werden Datenbank-Engines veranlasst, die vollständige Tabelle nach relevanten Zeilen zu durchsuchen, wenn der Index nicht definiert wurde.

Wenn in MongoDB kein Index gefunden werden kann, sollte jedes einzelne Dokument in einer Sammlung gescannt werden, um das Dokument auszuwählen, das eine Übereinstimmung mit der Abfrageanweisung bietet.

C. MongoDB vs. MySQL: Datenbankbereitstellung

MySQL ist in C++ und C geschrieben und enthält Binärdateien für die folgenden Systeme: OS X, Microsoft Windows, AIX, Linux, FreeBSD, BSDi, IRIX, HP-UX, NetBSD usw. Schauen wir uns die MongoDB-Datenbankbereitstellung an , die ebenfalls geschrieben wurde in C++, C zusätzlich zu JavaScript und enthält Binärdateien für folgende Systeme: OS X, Linux, Windows und Solaris.

D. MongoDB vs. MySQL: Art des Clusterings oder der Replikation

Die MySQL-Datenbank unterstützt die Master-Master-Replikation und die Master-Slave-Replikation. Diese Replikation aus mehreren Quellen ermöglicht es Ihnen, von mehreren Mastern parallel zu replizieren.

MongoDB hingegen unterstützt eine integrierte Replikation, automatische Wahlen und Sharding. Mithilfe der automatischen Wahlen können Entwickler eine sekundäre Datenbank so einrichten, dass sie automatisch übernommen wird, wenn die primäre Datenbank ausfällt. Sharding hingegen ermöglicht horizontale Skalierung – etwas, das mit MySQL nur sehr schwer zu implementieren ist.

E. MongoDB vs. MySQL: Die Angebote

MySQL bietet Oracle Lifetime Support auf drei Hauptebenen:

• Premier für Versionen 1 – 5 Jahre alt
• Erweitert für Versionen 6 – 8 Jahre alt
• Sustain für Versionen, die 9+ Jahre alt sind.

Jede der Stufen bietet technischen Support rund um die Uhr mit Zugriff auf die vollständige Wissensdatenbank, Fehlerbehebungen, Wartungsversionen, Updates und Patches.

MongoDB bietet einen Enterprise-Grade-Support, der über das Break/Fix-Modell hinausgeht. Es bietet Ihnen Support rund um die Uhr zusätzlich zu einem Extended Lifecycle Support Add-on, das Ihnen die Flexibilität gibt, in Ihrem eigenen Tempo auf eine neuere Version zu aktualisieren.

F. MongoDB vs. MySQL: Entwicklerproduktivität

Wenn wir über den Leistungspunkt MongoDB vs. MySQL sprechen, fällt der Punkt in die Kasse von MongoDB.

Das Erstellen von Anwendungen mit MySQL ist viel langsamer, da es ein sehr starres Tabellenstrukturmodell verwendet.

Durch die Arbeit mit Daten, die so flexibel sind wie die JSON-Dokumente, beschleunigt MongoDB den Entwicklungszyklus um etwa das 4- bis 5-fache. Es dokumentiert die Abbildung auf natürliche Weise zu den objektorientierten Programmiersprachen und macht es Entwicklern leicht, zu visualisieren, wie die Anwendungsdaten den Daten in der Datenbank zugeordnet werden.

G. MongoDB vs. MySQL: Geschwindigkeit

In der MySQL-Datenbank verteilen sich die Daten auf verschiedene Tabellen, sodass zum Lesen und Schreiben der Daten auf mehrere Tabellen zugegriffen werden muss. Dies senkt die Anwendungsgeschwindigkeit in gewissem Maße.

Einer der Vorteile von MongoDB besteht darin, dass die Daten für eine Entität in einem einzigen Dokument gespeichert werden. Dadurch werden die Anwendungen schneller. Es bietet auch die Möglichkeit, Daten an einem Ort zu schreiben und zu lesen.

H. MongoDB vs. MySQL: Atomare Transaktionen

Die MySQL-Datenbank unterstützt die atomaren Transaktionen, was bedeutet, dass Sie mehrere Operationen innerhalb einer Transaktion haben können.

MongoDB hat mit seiner Version 4.0 auch die Unterstützung für Transaktionen mit mehreren Dokumenten hinzugefügt. Dieser Schritt machte es zu einer leistungsstarken Open-Source-Datenbank in einem unstrukturierten Raum. Obwohl es immer noch einige Einschränkungen in Bezug auf nicht unterstützbare Vorgänge gibt, ist die Datenbank immer noch ein großer Segen für die Entwicklergemeinschaft.

I. MongoDB vs. MySQL: Verteiltes System

MySQL wurde nicht auf einer verteilten Systemarchitektur aufgebaut, „MySQL Cluster“ ist jedoch die neue verteilte Datenbankerweiterung im MySQL-Angebot.

MongoDB hingegen wird vollständig auf der verteilten Architektur entwickelt. Das heißt, es bietet Datenlokalisierung mit Hilfe von automatischem Sharding und den Replica-Sets zur Aufrechterhaltung einer „always-on“-Verfügbarkeit. Dadurch ist es möglich, die Daten global verfügbar zu machen und gleichzeitig lokal für Zugriff und Governance mit geringer Latenz zu platzieren.

J. MongoDB vs. MySQL: Muttersprachliche Treiber

Obwohl MySQL Pakete mit JSON-Unterstützung enthält, sind die Entwickler immer noch auf verschiedene SQL-Funktionsebenen für die Interaktion mit den JSON-Daten beschränkt. Für einen Entwickler, der über APIs interagieren möchte, die für die Programmiersprachen idiomatisch sind, werden die Schichten zu einem Overhead.

Mit den nun behandelten Unterschieden sind wir nun an einem Punkt angelangt, an dem wir Ihnen eine präzise Antwort auf die vorherrschende Frage geben: Wann nehme ich welches Datenbankmodell?

Lass es uns herausfinden.

Welche Datenbank eignet sich am besten für Ihre geschäftlichen Anforderungen?

Die obige Tabelle gibt zwar eine klare Vorstellung davon, wann Sie welche auswählen sollten, wenn Sie die beiden Datenbanken vergleichen: MongoDB vs. MySQL-Leistungspunkte , lassen Sie es uns dennoch in viel einfacheren Worten für Sie aufschlüsseln.

Wann Sie sich für MongoDB entscheiden sollten

• Wenn Sie zusätzlich zu einer schnellen, automatischen und sofortigen Datenwiederherstellung eine hohe Datenverfügbarkeit benötigen.
• Falls Sie mit einem instabilen Schema arbeiten und die Schemamigrationskosten senken möchten.
• Wenn Ihre Dienste hauptsächlich Cloud-basiert sind, ist die native Scale-out-Architektur von MongoDB für Ihr Unternehmen geeignet. Denn die Architektur wird durch Sharding ermöglicht, das sich an der Agilität und horizontalen Skalierung ausrichtet, die Cloud Computing bietet.

Wann Sie sich für MySQL entscheiden sollten

• Falls Sie gerade erst Ihr Unternehmen gründen und die Datenbank nicht stark skalieren wird.
• Wenn Sie ein festes Schema und eine Datenstruktur haben, die sich im Laufe der Zeit nicht ändert.
• Wenn Sie auf der Suche nach High-Performance-Fähigkeiten zu einem niedrigen Budget sind.
• Wenn Ihre Anforderung eine hohe Transaktionsrate wäre
• Wenn die Sicherheit der Daten Ihre oberste Priorität ist (MySQL ist viel sicherer als jedes DBMS).

Damit haben wir nun alles untersucht, was erforderlich ist, um Sie an eine Position zu bringen, an der Sie entscheiden können, welche Datenbank besser als die andere ist. Aber wenn Sie immer noch Unklarheiten haben, wenden Sie sich noch heute an unser Team von Datenbankberatern.

Häufig gestellte Fragen zu MongoDB im Vergleich zu MySQL

F. Kann MongoDB MySQL ersetzen?

MySQL bietet im Vergleich zu MongoDB andere Vorteile, sodass es nicht möglich ist, mit Sicherheit zu sagen, dass MySQL durch das MongoDB-Programm ersetzt wird.

F. Was sind die Vorteile von MongoDB?

Es gibt eine Reihe von Vorteilen, die mit der MongoDB-Datenbank verbunden sind:

• Es ist schemalos
• Die Klarheit in einer einzigen Objektstruktur
• Tiefe Abfragefähigkeit
• Abstimmung
• Einfache Skalierung

F. Welche Art von Datenbank ist MongoDB?

MongoDB ist eine nicht relationale Datenbank.

F. Wann sollte MongoDB anstelle von MySQL verwendet werden?

Hier sind die Fälle, in denen die Verwendung von MongoDB sinnvoller ist:

• Wenn Sie eine höhere Datenverfügbarkeit benötigen
• Wenn Sie die Schemamigrationskosten senken möchten
• Wenn Ihre Dienste hauptsächlich cloudbasiert sind.