MongoDB vs MySQL NoSQL:por qué Mongo es mejor

Hay tantos sistemas de administración de bases de datos (DBMS) para elegir, desde DBMS relacionales hasta no relacionales. En los últimos años, el DBMS relacional era más dominante, pero con las tendencias recientes en la estructura de datos, el DBMS no relacional se está volviendo más popular. Las opciones para DBMS relacionales son bastante obvias:MySQL, PostgreSQL y MS SQL. Por otro lado, MongoDB, un DBM no relacional, ha surgido básicamente debido a su capacidad para manejar un gran conjunto de datos. Cada selección tiene sus pros y sus contras, pero su elección estará determinada principalmente por las necesidades de su aplicación, ya que ambas sirven en diferentes nichos. Sin embargo, en este artículo, discutiremos las ventajas de usar MongoDB sobre MySQL.

Ventajas de usar MongoDB sobre MySQL

1. Velocidad y rendimiento
2. Alta disponibilidad y computación en la nube
3. Flexibilidad de esquema
4. Necesita crecer más
5. Función de incrustación
6. Modelo de seguridad
7. Datos basados ​​en la ubicación
8. Soporte de lenguaje de consulta enriquecido

Velocidad y rendimiento

Este es uno de los principales beneficios de usar MongoDB sobre MySQL, especialmente cuando se trata de un gran conjunto de datos no estructurados. MongoDB por defecto fomenta una alta tasa de inserción sobre la seguridad de las transacciones. Esta función no está disponible en MySQL, por lo que, por ejemplo, si va a guardar una gran cantidad de datos en su DBM a la vez, en el caso de MySQL tendrá que hacerlo uno por uno. Pero en el caso de MongoDB, con la disponibilidad de la función insertMany(), puede realizar inserciones múltiples de forma segura. Al observar algunos de los comportamientos de consulta de los dos, podemos resumir las diferentes solicitudes de operación para 1 millón de documentos en la siguiente ilustración.

En el caso de la actualización, que es una operación de escritura, MongoDB tarda 0,002 segundos en actualizar todos los correos electrónicos de los estudiantes, mientras que MySQL tarda 0,2491 segundos en ejecutar la misma tarea.

De la ilustración, podemos concluir que MongoDB toma mucho menos tiempo que MySQL para las mismas operaciones. MongoDB está estructurado principalmente de tal manera que los documentos son la base del almacenamiento, lo que promueve una gran cantidad de consultas y almacenamiento de datos. Esto implica que el rendimiento depende de dos valores clave que son el diseño y el escalado. Por otro lado, MySQL tiene datos almacenados en una tabla individual, por lo que en algún momento uno tiene que buscar en toda la tabla antes de realizar una operación de escritura.

Alta disponibilidad y computación en la nube

Para entornos inestables, MongoDB proporciona una mejor técnica de manejo que MySQL. Esto se debe a que los nodos secundarios activos tardan mucho menos en elegir un nuevo nodo principal, lo que facilita la administración en el punto de falla. Además, debido a los índices secundarios integrales y la replicación nativa, crear una copia de seguridad para una base de datos MongoDB es bastante fácil en comparación con MySQL, ya que este último tiene soporte de replicación integrado.

En pocas palabras, configurar un conjunto de servidores que puedan actuar como maestros-esclavos es más fácil y rápido en MongoDB que en MySQL. Además, la recuperación de un fallo de clúster es instantánea, automática y segura. Para MySQL, no existe una solución oficial clara para proporcionar conmutación por error entre maestro y esclavo en caso de falla.

Las soluciones de almacenamiento basadas en la nube requieren que los datos se distribuyan sin problemas en varios servidores para escalar. MongoDB puede cargar un gran volumen de datos en comparación con MySQL y con fragmentación integrada, es fácil particionar y distribuir datos en varios servidores como una forma de utilizar la solución de ahorro de costos según los méritos de almacenamiento basado en la nube.

Flexibilidad de esquema

MongoDB no tiene esquemas, por lo que diferentes documentos en la misma colección pueden tener campos iguales o diferentes entre sí. Esto significa que no hay restricciones en la estructura del documento para cada inserción o actualización, por lo que los cambios en el modelo de datos no tendrán mucho impacto. Por supuesto, hay escenarios que pueden optar por usar un esquema indefinido, por ejemplo, si está desnormalizando un esquema de base de datos o cuando su base de datos está creciendo pero su esquema es inestable. Por lo tanto, MongoDB permite agregar varios tipos de datos según cambien las necesidades.

Por otro lado, MySQL está orientado a tablas, por lo que cada fila debe tener las mismas columnas que las otras filas. Agregar una nueva columna requeriría ejecutar una operación ALTER, que es bastante costosa en términos de rendimiento, ya que tendrá que bloquear toda la base de datos. Este es especialmente el caso cuando la tabla crece más de 10 GB, MongoDB no tiene este problema.

Con un esquema flexible, es fácil desarrollar y mantener un código más limpio. Además, MongoDB brinda la opción de usar un validador JSON en caso de que desee garantizar cierta integridad y consistencia de datos para su colección, por lo que puede realizar alguna validación antes de insertar o actualizar un documento.

La necesidad de crecer

El escalado de bases de datos no es una tarea fácil, especialmente con MySQL, ya que puede resultar en un rendimiento degradado cuando se superan los 5-10 GB de memoria por tabla. Con MongoDB, esto no es un problema ya que uno puede particionar y fragmentar la base de datos con la función de fragmentación incorporada. Una vez que se especifica una clave de fragmento y se habilita la fragmentación, los datos se particionan uniformemente de acuerdo con la clave de fragmento. Si se agrega un fragmento nuevo, se produce un reequilibrio automático. La fragmentación básicamente permite el escalado horizontal, lo cual es difícil de implementar en MySQL. Además, MongoDB tiene una replicación integrada mediante la cual los conjuntos de réplicas crean múltiples copias de los datos. Cada miembro de este conjunto tiene un rol principal o secundario en cualquier punto del proceso.

Las lecturas y escrituras se realizan en el primario y luego se replican en los secundarios. Con este mérito en su lugar, en caso de inconsistencia de datos o falla de la instancia, se puede votar a un nuevo miembro para que actúe como principal.

Función de incrustación

A diferencia de MySQL, donde no puede incrustar datos en un campo, MongoDB ofrece una mejor técnica de incrustación para datos relacionados. Por mucho que pueda hacer un JOIN para tablas en MySQL, puede terminar teniendo tantas tablas con algunas innecesarias, especialmente si no involucran tantos campos. En el caso de MongoDB, puede decidir incrustar datos en un campo para datos relacionados o referencias de otra colección si espera que el documento crezca en el futuro más allá del tamaño del documento JSON.

Por ejemplo, si tenemos datos de usuarios de los que queremos capturar sus direcciones y alguna otra información, en el caso de MongoDB podemos tener fácilmente una estructura simple como

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

Pero en el caso de MySQL tendremos que hacer 2 tablas con un id referenciando en este caso. Es decir

Tabla de detalles de usuarios

Tabla de direcciones de usuario

En MySQL, tendrá tantas tablas que podrían ser muy ajetreadas, especialmente cuando se trata de escalado. Por mucho que también se pueda unir una tabla en una sola consulta al obtener estos datos en MySQL, la latencia es bastante mayor en comparación con MongoDB y esta es una de las razones por las que el rendimiento de MongoDB supera el rendimiento de MySQL.

Modelo de Seguridad

La administración de la base de datos (DBA) es bastante esencial en MySQL pero no necesaria en el caso de MongoDB. Esto significa que debe tener el DBA para modificar un esquema en el caso de MySQL cuando cambia una aplicación. Por otro lado, uno puede modificar el esquema sin DBA en MongoDB, ya que es excelente para la persistencia de clases y una clase puede igualmente serializarse en JSON y almacenarse. Sin embargo, esta es la mejor práctica si no espera que los datos crezcan mucho; de lo contrario, deberá seguir algunas de las mejores prácticas para evitar dificultades.

Datos basados ​​en ubicación

Con el fin de mejorar las operaciones de rendimiento, especialmente las operaciones de lectura, MongoDB proporciona funciones especiales integradas que mejoran la búsqueda de datos relevantes de ubicaciones específicas que son precisas y, por lo tanto, aceleran el proceso. Esto no es posible en el caso de MySQL.

Compatibilidad con lenguaje de consulta enriquecido

Por un interés personal como entusiasta de MongoDB, me atrajo la flexibilidad en la función de consulta de MongoDB. Con respecto al marco de agregación en las versiones posteriores y la función MapReduce, se pueden optimizar los datos de resultados para adaptarse a las especificaciones propias. Por mucho que MySQL también ofrezca operaciones como agrupar, ordenar y muchas más, MongoDB es bastante extenso, especialmente con estructuras de datos integradas. Además, como se mencionó anteriormente, las consultas se devuelven con una latencia menor en el marco de agregación que cuando se debía realizar un JOIN en el caso de MySQL. Por ejemplo, MongoDB ofrece una forma sencilla de modificar un esquema mediante las operaciones $set y $unset para el esquema incrustado. Pero, en el caso de MySQL, uno tiene que ejecutar el comando ALTER para la única tabla en la que existe el campo y esto es bastante costoso en términos de rendimiento.

Conclusión

Con respecto a los méritos discutidos anteriormente, tanto como la selección de la base de datos depende absolutamente del diseño de la aplicación, MongoDB ofrece mucha flexibilidad en diferentes líneas. Si está buscando algo que proporcione un mejor rendimiento, que trabaje con datos complejos, por lo que no necesita restricciones en el diseño del esquema, expectativas futuras sobre el crecimiento de la base de datos y una técnica de lenguaje de consulta enriquecida, le recomendaría que opte por MongoDB.