Diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL:comparación de MySQL y MongoDB

Con la cantidad de datos presentes en el mundo, es casi imposible administrar datos sin las bases de datos adecuadas. En el mercado actual, hay diferentes tipos de bases de datos presentes, y decidir cuál es la mejor base de datos que se adapte a su negocio puede ser una tarea abrumadora. Entonces, en este artículo sobre SQL vs NoSQL, compararé estos dos tipos de bases de datos para ayudarlo a elegir qué tipo de base de datos puede ayudarlo a usted y a su organización.

Los siguientes temas se tratarán en este artículo:

• • ¿Qué es SQL?
  • ¿Qué es NoSQL?
  • SQL frente a NoSQL
  • Ejemplos de SQL y NoSQL
  • ¿Qué es MySQL?
  • ¿Qué es MongoDB?
  • MySQL frente a MongoDB
  • Demostración:inserte valores en tablas y colecciones

Entonces, ¡comencemos, amigos!

¿Qué es SQL?

SQL, también conocido como lenguaje de consulta estructurado, es el núcleo de la base de datos relacional que se utiliza para acceder y administrar las bases de datos. Este lenguaje se utiliza para manipular y recuperar datos de un formato de datos estructurados en forma de tablas y mantiene relaciones entre esas tablas. Las relaciones podrían ser las siguientes:

• Una relación uno a uno es cuando una sola fila en la Tabla A está relacionada con una sola fila en la Tabla B.
• Una relación de uno a muchos es cuando una sola fila en la tabla A está relacionada con muchas filas en la tabla B.
• Una relación de muchos a muchos es cuando muchas filas de la tabla A se pueden relacionar con muchas filas de la tabla B.
• Una relación autorreferencial es cuando un registro en la tabla A está relacionado con la misma tabla.

Ahora, a continuación en este artículo, comprendamos qué es NoSQL.

¿Qué es NoSQL?

NoSQL, o más comúnmente conocida como base de datos No solo SQL, proporciona un mecanismo para el almacenamiento y la recuperación de datos no estructurados. Este tipo de base de datos puede manejar una enorme cantidad de datos y tiene un esquema dinámico. Por lo tanto, una base de datos NoSQL no tiene un lenguaje de consulta específico, ninguna o muy pocas relaciones, pero tiene datos almacenados en formato de colecciones y documentos.

Entonces, una base de datos puede tener una ‘n’ número de colecciones y cada colección puede tener 'm' numero de documentos Considere el siguiente ejemplo.

Como puede ver en la imagen de arriba, hay una base de datos de empleados que tiene 2 colecciones, es decir, la colección de empleados y proyectos. Ahora, cada una de estas colecciones tiene Documentos, que son básicamente los valores de datos. Por lo tanto, puede suponer que las colecciones son sus tablas y los Documentos son sus campos en las tablas .

Muy bien, ahora que sabe qué es SQL y NoSQL, veamos cómo se comparan estas bases de datos entre sí.

SQL frente a NoSQL

Entonces, en este enfrentamiento, compararé ambas bases de datos en base a los siguientes motivos:

1. 1. Tipo de base de datos
   2. Esquema
   3. Categorías de la base de datos
   4. Consultas complejas
   5. Almacenamiento de datos jerárquicos
   6. Escalabilidad
   7. Idioma
   8. Procesamiento en línea
   9. Propiedades básicas
   10. Soporte externo

Tipo de base de datos

SQL se llama una base de datos relacional ya que organiza datos estructurados en filas y columnas definidas, con cada tabla relacionada con las otras tablas en la base de datos.

NoSQL, por otro lado, se conoce como una base de datos no relacional . Esto se debe a que los datos se almacenan en forma de colecciones con pocas o ninguna relación entre ellos.

Esquema

SQL necesita un esquema predefinido para datos estructurados. Entonces, antes de comenzar a usar SQL para extraer y manipular datos, debe asegurarse de que su estructura de datos esté predefinida en forma de tablas.

Sin embargo, NoSQL tiene un esquema dinámico para datos no estructurados. Entonces, si está utilizando una base de datos NoSQL, entonces no hay un esquema predefinido presente, y el esquema completo de sus datos depende completamente de cómo desea almacenar los datos. es decir, qué campos desea almacenar en documentos y colecciones.

Categorías de bases de datos

Las bases de datos SQL son t bases de datos basadas en capacidades . Por lo tanto, puede tener 'n' número de tablas relacionadas entre sí y cada tabla puede tener filas y columnas que almacenan datos en cada celda de la tabla.

Ahora, si hablamos de bases de datos NoSQL, entonces las bases de datos NoSQL tienen las siguientes categorías de bases de datos:

• Base de datos de documentos – Empareja cada clave con una estructura de datos compleja conocida como el documento. Puede contener muchos pares clave-valor diferentes, o pares de conjuntos de claves o incluso documentos anidados
• Almacenes de valor clave – Son las bases de datos NoSQL más sencillas. Cada elemento de la base de datos se almacena como un nombre de atributo o clave junto con su valor.
• Tienda de gráficos – Se utilizan para almacenar información sobre las redes, como las conexiones sociales. Las tiendas de gráficos incluyen Neo4J y HyperGraphDB.
• Tiendas de columna ancha – Los almacenes de columnas anchas, como Cassandra y HBase, están optimizados para consultas sobre grandes conjuntos de datos y almacenan columnas de datos juntas, en lugar de filas.

Entonces, las bases de datos SQL almacenan datos en forma de tablas y las bases de datos NoSQL almacenan datos en forma de pares clave-valor, documentos, bases de datos gráficas o almacenes de columnas anchas.

Consultas complejas

SQL es mejor ajuste para entornos de consulta complejos en comparación con NoSQL, ya que el esquema en las bases de datos SQL está estructurado y tiene datos almacenados en un formato tabular. Por lo tanto, incluso si desea aplicar consultas anidadas con muchas subconsultas dentro de la consulta externa, puede hacerlo fácilmente utilizando los nombres de tabla y columna adecuados.

Ahora, la razón por la que las bases de datos NoSQL no son adecuadas para consultas complejas se debe a que las bases de datos NoSQL no se consultan en un lenguaje estándar como SQL.

Almacenamiento de datos jerárquicos

Bueno, cuando comparamos las bases de datos en este factor, NoSQL encaja mejor para el almacenamiento jerárquico en comparación con las bases de datos SQL.

Esto se debe a que a medida que aumenta el número de tablas, la complejidad de mantener las relaciones entre ellas también sigue aumentando. Entonces, en tal escenario, no puede relacionar la enorme cantidad de tablas con muchas columnas entre sí. Pero, cuando considera una base de datos NoSQL, este tipo de base de datos se adapta mejor al almacenamiento de datos jerárquicos, ya que sigue la forma de almacenamiento de datos del par clave-valor, que es similar a los datos JSON.

Escalabilidad

Las bases de datos SQL son escalables verticalmente . Puede equilibrar la carga de los servidores de datos optimizando el hardware, como aumentar la CPU, RAM, SSD, etc.

Por otro lado, las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente . Puede realizar el equilibrio de carga agregando más servidores a su clúster para manejar una gran cantidad de tráfico.

Idioma

Las bases de datos SQL tienen un lenguaje específico, y no varía de una base de datos a otra. Este tipo de bases de datos utiliza SQL (lenguaje de consulta estructurado) para recuperar y manipular los datos.

Las bases de datos NoSQL no tienen un lenguaje específico se utiliza para consultas, y varía de una base de datos a otra. En la base de datos NoSQL, las consultas se centran principalmente en la recopilación de documentos y el lenguaje se conoce como UnQL (Lenguaje de consulta no estructurado).

Procesamiento en línea

Al comparar SQL y NoSQL, según este factor, las bases de datos SQL se utilizan para aplicaciones de tipo transaccional de trabajo pesado. Bueno, esto se debe a que SQL proporciona atomicidad, integridad y estabilidad de los datos. Además, puede usar NoSQL para fines de transacciones, pero aún no es lo suficientemente estable en cargas altas y para aplicaciones transaccionales complejas. Entonces, puede comprender que SQL se usa principalmente para OLTP (procesamiento transaccional en línea) y NoSQL se usa principalmente para OLAP (procesamiento analítico en línea).

Propiedades base

Las bases de datos SQL se basan en propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) mientras que las bases de datos NoSQL se basan en el teorema Brewers CAP ( Coherencia, Disponibilidad y Tolerancia de partición ).

Déjame explicarte primero las propiedades ACID:

• Atomicidad :La atomicidad se refiere a las transacciones que se completan o fallan, donde la transacción se refiere a una sola operación lógica de datos. Significa que si una parte de cualquier transacción falla, la transacción completa falla y el estado de la base de datos permanece sin cambios.
• Coherencia :La consistencia asegura que los datos deben cumplir con todas las reglas de validación. En palabras simples, puede decir que su transacción nunca sale de la base de datos sin completar su estado.
• Aislamiento :El objetivo principal del aislamiento es el control de concurrencia.
• Durabilidad :Durabilidad significa que si se ha realizado una transacción, ocurrirá lo que sea que se produzca en el medio, como pérdida de energía, bloqueo o cualquier tipo de error.

Llegando al teorema CAP,

El teorema CAP de Brewers establece que una base de datos solo puede lograr como máximo dos de tres garantías:consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición. Aquí

• Coherencia: Todos los nodos ven los mismos datos al mismo tiempo.
• Disponibilidad: Garantiza si cada solicitud tiene éxito o falla.
• Tolerancia de partición: Garantiza si un sistema continúa funcionando a pesar de la pérdida de mensajes o la falla de parte del sistema.

NoSQL no puede proporcionar coherencia y alta disponibilidad a la vez.

Soporte externo

Todos los proveedores de SQL ofrecen un excelente soporte ya que SQL existe desde hace más de 40 años. Sin embargo, para algunas bases de datos NoSQL, solo hay expertos limitados disponibles y aún debe confiar en el soporte de la comunidad para implementar sus implementaciones NoSQL a gran escala. Esto se debe a que NoSQL nació a fines de la década de 2000 y la gente aún no lo ha explorado mucho.

Por lo tanto, si tengo que resumir las diferencias entre SQL y NoSQL en este artículo sobre SQL frente a NoSQL, puede consultar la siguiente tabla.

Tabla 1: Diferencias entre SQL y NoSQL – SQL vs NoSQL

Entonces, amigos, con esto llegamos al final de este enfrentamiento entre SQL y NoSQL. Ahora que hemos discutido tanto sobre SQL y NoSQL, déjame mostrarte algunos ejemplos de lo mismo.

Ejemplos de SQL y NoSQL

Ejemplos de SQL y NoSQL son los siguientes:

Ahora, las bases de datos más populares de SQL y NoSQL son MySQL y MongoDB .

Entonces, a continuación en este artículo sobre SQL vs NoSQL, compararemos MySQL y MongoDB. Pero, antes de eso, también puede ver este video sobre SQL vs NoSQL.

SQL frente a NoSQL:diferencia entre las bases de datos SQL y NoSQL en blanco y negro | Edureka

Este video de Edureka sobre SQL vs NoSQL discutirá las diferencias entre SQL y NoSQL. También analiza las diferencias entre MySQL y MongoDB.

¿Qué es MySQL?

MySQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales de código abierto que funciona en muchas plataformas. Proporciona acceso multiusuario para admitir muchos motores de almacenamiento y cuenta con el respaldo de Oracle. Por lo tanto, puede comprar una versión de licencia comercial de Oracle para obtener servicios de soporte premium.

Las siguientes son las características de MySQL:

• Facilidad de administración – El software se descarga muy fácilmente y también utiliza un programador de eventos para programar las tareas automáticamente.
• Soporte transaccional sólido – Tiene la propiedad ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) y también permite el soporte distribuido de múltiples versiones.
• Desarrollo integral de aplicaciones – MySQL tiene bibliotecas de complementos para incrustar la base de datos en cualquier aplicación. También admite procedimientos almacenados, disparadores, funciones, vistas y mucho más para el desarrollo de aplicaciones. Puede consultar el Tutorial de RDS para comprender el RDBMS de Amazon.
• Alto rendimiento – Proporciona utilidades de carga rápida con distintos cachés de memoria y partición de índice de tabla.
• Coste total de propiedad bajo – Esto reduce los costos de licencia y los gastos de hardware.
• Código abierto y soporte 24 * 7 – Este RDBMS se puede usar en cualquier plataforma y ofrece soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana para edición empresarial y de código abierto.
• Protección de datos segura – MySQL admite mecanismos potentes para garantizar que solo los usuarios autorizados tengan acceso a las bases de datos.
• Alta disponibilidad – MySQL puede ejecutar configuraciones de replicación maestro/esclavo de alta velocidad y ofrece servidores de clúster.
• Escalabilidad y flexibilidad – Con MySQL puede ejecutar aplicaciones profundamente integradas y crear almacenes de datos que contengan una enorme cantidad de datos.

A continuación, en este artículo, comprendamos qué es MongoDB.

¿Qué es MongoDB?

MongoDB es una base de datos no relacional que almacena los datos en documentos. Este tipo de base de datos almacena la información relacionada para un rápido procesamiento de consultas.

Las características de MongoDB son las siguientes:

• Indización: Se crean índices para mejorar el rendimiento de búsqueda.
• Replicación: MongoDB distribuye los datos entre diferentes máquinas.
• Consultas ad-hoc: Admite consultas ad-hoc mediante la indexación de los documentos BSON y el uso de un lenguaje de consulta único.
• Sin esquema: Es muy flexible debido a su base de datos sin esquema escrita en C++.
• fragmentación: MongoDB usa fragmentación para permitir implementaciones con conjuntos de datos muy grandes y operaciones de alto rendimiento.

Muy bien, ahora que sabe qué es MySQL y MongoDB, veamos cómo se comparan estas bases de datos entre sí.

MySQL frente a MongoDB

Entonces, en este enfrentamiento, compararé ambas bases de datos en función de los siguientes motivos:

1. 1. Lenguaje de consulta
   2. Flexibilidad del esquema
   3. Relaciones
   4. Seguridad
   5. Rendimiento
   6. Soporte
   7. Características clave
   8. Replicación
   9. Uso
   10. Comunidad activa

Lenguaje de consulta

MySQL usa el lenguaje de consulta estructurada (SQL) . Este lenguaje es simple y consta principalmente de comandos DDL, DML DCL y TCL para recuperar y manipular datos. MongoDB, por otro lado, utiliza un lenguaje de consulta no estructurado . Entonces, el lenguaje de consulta es básicamente el lenguaje de consulta de MongoDB. Consulte la imagen a continuación.

Flexibilidad del esquema

MySQL tiene una buena flexibilidad de esquema para datos estructurados ya que solo necesita definir claramente tablas y columnas. Ahora, MongoDB, por otro lado, no tiene restricciones en el diseño del esquema . Puede mencionar directamente un par de documentos dentro de una colección sin tener ninguna relación entre esos documentos. Pero el único problema con MongoDB es que necesita optimizar su esquema en función de cómo desea acceder a los datos.

Relaciones

Al comparar MySQL y MongoDB en función de este factor, MySQL admite relaciones con la ayuda de instrucciones JOIN pero MongoDB no admite las declaraciones JOIN . Pero admite colocar un documento dentro de otro documento (también conocido como incrustación de documentos) y tipos de datos multidimensionales como matrices.

Seguridad

MySQL básicamente usa un modelo de seguridad basado en privilegios . Este tipo de modelo de seguridad autentica a un usuario y facilita los privilegios de usuario en una base de datos en particular.

MongoDB, por otro lado, utiliza un control de acceso basado en roles con un conjunto flexible de privilegios que brinda funciones de seguridad como autorización y autenticación.

Rendimiento

Al comparar MySQL y MongoDB en este parámetro, déjame decirte que MySQL es bastante lento en comparación con MongoDB cuando se consideran grandes bases de datos. Esto se debe principalmente a que MySQL no se puede usar para grandes cantidades de datos no estructurados.

Sin embargo, MongoDB tiene la capacidad de manejar grandes datos no estructurados. Por lo tanto, es más rápido que MySQL cuando se consideran grandes bases de datos, ya que permite a los usuarios consultar de tal manera que se reduce la carga en los servidores.

Apoyo

Bueno, ambos ofrecen un excelente soporte 24 horas al día, 7 días a la semana para correcciones de seguridad, versiones de mantenimiento, correcciones de errores, parches y actualizaciones. Entonces, como tal, no hay diferencia entre ambos según este parámetro.

Características clave

Puede consultar la siguiente imagen para ver las funciones clave de MySQL y MongoDB:

Replicación

MySQL admite la replicación maestro-esclavo y replicación maestro-maestro. MongoDB, por otro lado, admite replicación, fragmentación y elecciones automáticas integradas. Por lo tanto, con la ayuda de las elecciones automáticas en MongoDB, puede configurar otra base de datos secundaria para que se haga cargo automáticamente si falla la base de datos principal.

Uso

Puedes consultar la siguiente imagen para saber dónde usar MySQL y MongoDB:

Comunidad activa

Al comparar MySQL con MongoDB según este factor, las bases de datos MySQL ofrecen una mejor comunidad que MongoDB como propiedad y mantenimiento de Oracle Corporation.

Entonces, si tengo que resumir las diferencias entre MySQL y MongoDB, puede consultar la siguiente tabla.

Tabla 2: Diferencias entre MySQL y MongoDB – SQL vs NoSQL

Entonces, amigos, con esto llegamos al final de este enfrentamiento entre MySQL y MongoDB. Ahora, saber mucho más sobre MySQL y MongoDB podría haber planteado una pregunta en su mente, es decir, ¿Las empresas deberían optar por MySQL o MongoDB?

Bueno, no hay un ganador claro entre ambos. La elección de la base de datos depende completamente del esquema de su base de datos y de cómo desea acceder a ella. Sin embargo, puede usar MySQL cuando tiene un esquema fijo, muchas transacciones, bajo mantenimiento, seguridad de datos con un presupuesto limitado y MongoDB mientras tiene un esquema inestable, alta disponibilidad, computación en la nube, con fragmentación incorporada.

Por lo tanto, no habrá un veredicto final sobre cuál de ellos es el mejor, ya que cada uno de ellos sobresale en función de sus requisitos.

Ahora que conoce las diferencias entre MySQL y MongoDB, a continuación, en este artículo sobre SQL frente a NoSQL, permítame mostrarle cómo insertar datos en tablas y colecciones en MySQL Workbench y MongoDB Compass, respectivamente.

Demostración:Insertar datos en tablas y colecciones

Comencemos con la inserción de datos en una tabla usando MySQL Workbench.

Insertar datos en una tabla usando MySQL Workbench

Para insertar datos en tablas usando MySQL Workbench, puede seguir los pasos a continuación:

Paso 1: Open MySQL Workbench and create a connection. To know how to create a connection, you refer to the MySQL Workbench Tutorial.

Step 2: Now, once your connection has been created, open your connection and then you will be redirected to the following dashboard.

Step 3: Now to create a database and a table, follow the below queries:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Step 5: When you view your table, you will the output as below.

Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.

Insert data into a collection using MongoDB Compass

To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:

Step 1: Open MongoDB Compass and create a host . Once your host is created click on Connect. Refer below.

Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.

Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters . Here I have mentioned the EmpID and EmpName.

Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL . I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.

Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.

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