Es un hecho bien conocido que las bases de datos MSSQL han dominado el mundo de las tecnologías de datos y han sido la principal fuente de almacenamiento de datos durante más de cuatro décadas. Generalmente, la base de datos MSSQL se utiliza principalmente para acceder a bases de datos relacionales. MSSQL dominó el segmento, pero a medida que el mercado de desarrollo web se aceleró, hubo un cambio hacia el uso de bases de datos de código abierto como MySQL, PostgreSQL, etc. Pero MSSQL seguía siendo la primera opción. Muy pronto, los datos comenzaron a crecer exponencialmente y la escalabilidad se convirtió en un problema importante; en ese momento, NoSQL apareció para salvar el día. NoSQL (derivado de "No solo SQL") es el nombre dado a un tipo de base de datos que puede alojar datos no relacionales y no estructurados. Significa que los datos en una base de datos NoSQL no existen necesariamente en columnas y filas de longitud fija como en una base de datos relacional y pueden estar muy desestructurados. Este tipo de base de datos viene con funciones integradas de alta disponibilidad y rendimiento rápido. Las aplicaciones que utilizan bases de datos NoSQL están menos preocupadas por la relación entre entidades, la coherencia transaccional o la duplicación de datos.
MongoDB es una base de datos NoSQL que tuvo una gran proliferación durante la última década, impulsada por el crecimiento explosivo de la web y las aplicaciones móviles que se ejecutan en la nube. Esta nueva generación de aplicaciones conectadas a Internet exige un almacenamiento de datos sin esquema rápido, tolerante a fallas y escalable que pueden ofrecer las bases de datos NoSQL. MongoDB usa JSON para almacenar datos como documentos que pueden variar en las ofertas de estructura, un esquema dinámico y flexible. MongoDB diseñado para alta disponibilidad y escalabilidad con fragmentación automática. MongoDB es una de las bases de datos de código abierto populares que surgen bajo la base de datos NoSQL, que se utiliza para el almacenamiento de datos de gran volumen. En MongoDB, las filas conocidas como documentos no requieren tener un esquema definido de antemano. Los campos se crearán sobre la marcha. El modelo de datos disponible dentro de MongoDB permite la representación de relaciones jerárquicas, para almacenar arreglos y otras estructuras más complejas de manera más eficiente.
Diferencias de alto nivel entre MongoDB y MSSQL
| MongoDB (base de datos NoSQL) | Base de datos MSSQL |
| La base de datos MongoDB es una base de datos no relacional o distribuida. | La base de datos MSSQL es una base de datos relacional (RDBMS). |
| Tecnología relativamente joven. | Una tecnología antigua y madura. |
| Base de datos MongoDB basada en documentos, pares clave-valor, gráficos o columnas, y no tienen que ceñirse a definiciones de esquema estándar. | La base de datos MSSQL es una tabla basada en filas y columnas y debe adherirse estrictamente a las definiciones de esquema estándar. Son una mejor opción para las aplicaciones que necesitan transacciones de varias filas. |
| MongoDB tiene un esquema dinámico para datos no estructurados. Los datos se pueden almacenar de forma flexible sin tener una estructura predefinida. | MSSQL tiene un esquema predefinido bien diseñado para datos estructurados. |
| La base de datos MongoDB favorece el esquema desnormalizado. | Las bases de datos MSSQL favorecen el esquema normalizado. |
| MongoDB es mucho más barato de escalar en comparación con las bases de datos relacionales. | MSSQL es costoso de escalar. |
| La base de datos MongoDB es escalable horizontalmente. Se puede escalar agregando más servidores a la infraestructura para administrar una gran carga y reducir el montón. | La base de datos MSSQL es escalable verticalmente. Se puede escalar aumentando la capacidad del hardware (CPU, RAM, SSD, etc.) en un solo servidor. |
| MongoDB tiene algunas limitaciones para adaptarse a consultas complejas ya que no hay una interfaz estándar en MongoDB para manejar consultas. Las consultas en MongoDB no son tan poderosas como las consultas SQL. Se llama UnQL, y la sintaxis para usar el lenguaje de consulta no estructurado variará de sintaxis a sintaxis. | MSSQL es adecuado para consultas complejas ya que SQL tiene una interfaz estándar para manejar consultas. La sintaxis de las consultas SQL es fija. |
| La base de datos MongoDB se adapta mejor al almacenamiento jerárquico de datos, ya que sigue el método de par clave-valor para almacenar los datos. | La base de datos MSSQL no es adecuada para el almacenamiento jerárquico de datos. |
| Se clasifican según la forma en que almacenan los datos como almacén de valores clave, almacén de documentos, almacén de gráficos, almacén de columnas y almacén XML. | Desde una perspectiva comercial, la base de datos MSSQL no es de código abierto ni cerrado. |
| La base de datos MongoDB cumple con el teorema CAP de Brewers (coherencia, disponibilidad y tolerancia de partición). | La base de datos MSSQL cumple con las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad). |
| Los nuevos datos se pueden insertar fácilmente en la base de datos MongoDB ya que no requiere ningún paso previo. | Agregar nuevos datos en la base de datos MSSQL requiere que se realicen algunos cambios, como rellenar datos, alterar esquemas. |
| Solo hay soporte comunitario limitado disponible para las bases de datos MongoDB. | La base de datos MSSQL tiene un excelente soporte de proveedores y el soporte de la comunidad está disponible. |
| Puede usar MongoDB para un propósito transaccional pesado. Para almacenar transacciones de datos locales que no necesitan ser muy duraderas. | La base de datos MSSQL se adapta mejor a las aplicaciones basadas en muchas transacciones. |
| MongoDB es adecuado para el almacenamiento de datos jerárquicos y el almacenamiento de grandes conjuntos de datos (por ejemplo, Big Data). | MSSQL no es adecuado para el almacenamiento de datos jerárquicos. |
| MongoDB es una base de datos orientada a documentos y JSON es el tipo de datos nativo que almacena sus datos en objetos de archivo JSON. Crea índices a nivel de colección y admite índices en cualquier campo o subcampo de los documentos en una colección de MongoDB. | La compatibilidad con JSON en MSSQL llegó en la versión 2016 del producto. Sin embargo, a diferencia de la base de datos MongoDB, SQL Server no incluye un tipo de datos JSON nativo. Admite capacidades de indexación limitadas y no tiene índices JSON nativos; solo indexación de texto completo. |
| En MongoDB, las herramientas de línea de comandos 'mongoimport' y 'mongoexport' se utilizan para importar y exportar los documentos e insertar o actualizar en una colección de MongoDB. | Algunos de los métodos comunes utilizados para importar y exportar datos JSON a la base de datos MSSQL:-
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Ventajas de MongoDB
Después de haber visto las excelentes funciones de MongoDB, ahora todos los desarrolladores deberían poder comprender por qué es mejor usar una base de datos basada en NoSQL para desarrollar aplicaciones de transacciones de big data e implementar un modelo escalable. Ahora es el momento de dejar atrás las definiciones de esquema de MSSQL y obtener la ventaja de usar bases de datos sin esquema como MongoDB. Las siguientes son algunas de las ventajas vitales de MongoDB.
Figura 1:Ventajas de MongoDB Plataforma de datos distribuidos
MongoDB asegura nuevos niveles de disponibilidad y escalabilidad, a través de centros de datos distribuidos geográficamente y regiones de nube. Sin tiempo de inactividad y sin cambiar ningún código en una aplicación, MongoDB se escala de manera elástica en términos de volumen de datos y rendimiento. La tecnología le brinda suficiente flexibilidad en varios centros de datos con la consistencia adecuada.
Desarrollo rápido e iterativo
El cambio frecuente de los requisitos comerciales no afectará directamente el éxito de la entrega de ningún proyecto en ninguna empresa. Un modelo de datos flexible con esquema dinámico, herramientas de línea de comandos y una potente GUI ayuda a los desarrolladores a crear y desarrollar aplicaciones. Además, el aprovisionamiento automatizado permite la integración y la entrega continuas para operaciones productivas, mientras que los esquemas relacionales estáticos y los RDBMS basados en procedimientos complejos ahora son algo del pasado.
Modelo de datos flexible
MongoDB almacenará los datos en un método de documentos flexible similar a JSON, que permite la persistencia de los datos y la combinación fácil. Los objetos en el código de la aplicación se asignan al modelo de documento, por lo que trabajar con datos se vuelve fácil. Los controles de gobierno del esquema, las agregaciones complejas, el acceso a los datos y la rica funcionalidad de indexación no se verán comprometidas de ninguna manera. Sin tiempo de inactividad, se puede modificar el esquema dinámicamente. Esta flexibilidad es una excelente ventaja para un desarrollador y una menor preocupación por la manipulación de datos.
Coste total de propiedad (TCO) reducido
Los desarrolladores de aplicaciones podrán hacer mejor su trabajo usando MongoDB. Los costos se reducen significativamente ya que MongoDB se ejecuta en hardware básico. Esta tecnología permite un modelo de precios de pago por uso a pedido con suscripciones anuales, que viene con soporte global las 24 horas, los 7 días de la semana.
Conjunto de funciones integradas
MongoDB utilizado en el desarrollo de una variedad de aplicaciones en tiempo real, como canalizaciones de datos de transmisión impulsadas por eventos, análisis con visualización de datos, texto y búsqueda geoespacial, procesamiento de gráficos, rendimiento en memoria y replicación global de forma fiable y segura. Para que cualquier RDBMS logre esto, se requieren tecnologías complejas adicionales, junto con requisitos de integración separados.
Conclusión
En la base de datos actual, MongoDB está ganando gran popularidad como base de datos NoSQL y se está convirtiendo en un verdadero cambio de juego en el campo de TI. MongoDB es una excelente opción para empresas que tienen un crecimiento rápido o bases de datos sin definiciones de esquema claras (es decir, tiene una gran cantidad de datos no estructurados). Además, tiene numerosos beneficios, incluido un costo más bajo, disponibilidad de código abierto y una escalabilidad más sencilla, lo que hace que MongoDB sea una opción atractiva para cualquiera que esté pensando en integrarse con Big Data. Aunque MongoDB es una tecnología joven en comparación con MSSQL, lo que los hace un poco más volátiles.
