MongoDB versus MySQL – Hackanons

Este artículo sobre MongoDB frente a MySQL es una interpretación interesante de los puntos principales de estos dos sistemas de manejo/gestión de bases de datos (SGBD). Pero antes, vamos más allá con el tema. Vamos a obtener una breve descripción general de MongoDB y MySQL DBMS (s).

¿Qué es MongoDB?

Este DBMS es un DBMS NoSQL de código abierto multiplataforma. Sigue un enfoque orientado al documento. Por lo tanto, utiliza documentos JSON conocidos como archivos BSON en MongoDB para el almacenamiento de documentos. Por lo tanto, también es compatible con el manejo de datos JSON. También es sin esquema, es decir, no sigue ninguna estructura definida para crear documentos y, por lo tanto, es dinámico.

Apareció por primera vez en 2007 y fue desarrollado por MongoDB Inc. Ha habido muchas actualizaciones desde entonces. Con la última versión 4.4.3 a finales de 2020.

Ahora, ¿Qué es MySQL?

Este es un RDBMS que es la forma relacional de DBMS. Se llama así porque almacena datos en forma de tablas que tienen filas y columnas. Además, es un lenguaje de consulta estructurado de código abierto.

También almacena datos en forma de tablas que contienen filas y columnas, correlacionando los datos mediante el uso de varias operaciones de unión.

Está desarrollado por Oracle. Y también se ha ido con varias actualizaciones y la última versión es la versión 8.0 a partir de la actualidad.

MongoDB versus MySQL: lente comparativa

Ahora que sabemos sobre MongoDB y MySQL. Analicemos los diversos puntos principales para comparar estos dos sistemas de administración de bases de datos. De modo que podamos aumentar nuestro conocimiento y también facilitar nuestro uso de estos sistemas en función de nuestros requisitos.

Flexibilidad de esquema

Ya sabemos que MongoDB no tiene esquema. Por lo tanto, no hay muchas restricciones para almacenar los datos, excepto que sea en las estructuras de datos admitidas.
Además, no hay combinaciones ni transacciones. Por lo tanto, uno puede tener que optimizar con frecuencia el esquema para ver cómo se accede a la información. MongoDB crea documentos sin esquema que pueden almacenar cualquier información que uno desee. Aunque puede ser una causa de problemas debido a la consistencia de los datos.

Ahora, al almacenar cualquier cosa en MySQL, uno haría bien en definir tablas y columnas. Cada fila de la tabla tiene una columna equivalente.
MySQL crea una plantilla de esquema estricta y, por lo tanto, es seguro que cometerá errores.

El lenguaje de consulta

MongoDB utiliza un lenguaje de comandos no estructurado. Por lo tanto, uno tiene que especificar un documento con propiedades relevantes para que coincida al consultar documentos JSON.

Mientras, MySQL usa el lenguaje de comando estructurado SQL para conversar con la base de datos. A pesar de su simplicidad, es un lenguaje realmente poderoso que consta principalmente de cuatro partes: lenguaje de definición de datos (DDL), lenguaje de manipulación de datos (DML), lenguaje de consulta de datos (DQL) y lenguaje de control de transacciones (TCL).

Relaciones en MongoDB y MySQL

MongoDB no admite operaciones JOIN. Por el contrario, admite tipos de datos multidimensionales como matrices e incluso otros documentos. También admite el concepto de documentos anidados o incrustados.

Por otro lado, MySQL admite la operación JOIN. Solo debido a estas operaciones JOIN, se hace referencia a MySQL como una base de datos relacional. JOIN le permite al usuario vincular datos de dos o más tablas mientras ejecuta una sola consulta con la ayuda de “SELECCIONAR” dominio.

Velocidad y rendimiento

Los desarrolladores dicen que MySQL es un poco más lento en comparación con MongoDB cuando se trata de manejar grandes bases de datos. MySQL no puede manejar cantidades muy grandes y no estructuradas de información o datos.

MongoDB realiza operaciones de consulta bien optimizadas que son más sensibles a la carga de trabajo y, por lo tanto, más rápidas. Maneja datos no estructurados, lo que también es un punto a favor importante sobre MySQL.

En una investigación reciente que involucró a más de 1,000,000 de registros de Amazon, se vio que MongoDB es mucho más rápido y se adapta bien a MySQL para manejar estos datos.

De todos modos, la elección del DBMS está dictada por sus requisitos y los datos con los que tiene que lidiar.

Seguridad

MongoDB utiliza un control de acceso basado en roles con un conjunto versátil de privilegios. Sus medidas de seguridad incluyen autenticación, auditoría y autorización. Además, también es posible utilizar Transport Layer Security (TLS) y Secure Sockets Layer (SSL) para fines de cifrado. Esto garantiza que solo sea accesible y legible por el cliente previsto.

Por el contrario, MySQL utiliza un modelo de seguridad basado en privilegios. Por lo tanto, autentica a un usuario y le facilita privilegios de usuario en una base de datos específica como “CREAR“, “SELECCIONAR“, “INSERTAR“, “ACTUALIZAR”, etcétera. Pero no logra dilucidar por qué a un usuario determinado se le niega el acceso específico. En la capa de transporte utiliza conexiones cifradas mediante SSL entre servidores y clientes.

¿Quiere saber por qué se usa MongoDB? Entonces, lee aquí…

fragmentación

Cuando los datos son dispares en varias máquinas que admiten la implementación de grandes conjuntos de datos y operaciones de gran rendimiento, se conoce como Sharding. Las unidades de disco y la CPU pueden estirarse debido a las tasas de consulta más altas y los grandes conjuntos de datos disruptivos que presionan a la RAM para ejercer una presión posterior sobre estos dispositivos.

Pero, hay una solución a este problema en forma de Escalado Vertical y Horizontal. En el escalado vertical, la capacidad general de un servidor aumenta al mejorar estos dispositivos, es decir, la RAM, las unidades de disco y la CPU, etc. Mientras que, en el escalado horizontal, el conjunto de datos se divide en varios subconjuntos. Y, se requiere que cada máquina maneje una menor cantidad de carga de trabajo, por lo tanto, un costo comparativamente más bajo.

La fragmentación de MongoDB tiene la capacidad de empoderar a los usuarios con fallas automatizadas y redundancia de datos.

Y, en MySQL, hay dos formas de fragmentación como MySQL Cluster (funcionalidad de fragmentación automatizada integrada) y MySQL Fabric (marco oficial).

Desventajas: MongoDB frente a MySQL

Ahora, que hemos visto las comparaciones sobre la base de varios puntos importantes. Veamos las principales desventajas de cada una de estas plataformas.

Contras de MongoDB

• MongoDB no admite operaciones JOIN.
• Tampoco sigue estrictamente las propiedades ACID. Por lo tanto, el manejo de transacciones complejas generalmente se vuelve complicado.
• Además, existe un desafío en el uso de la lógica comercial en el nivel de la base de datos, ya que no hay provisión para procedimientos almacenados y/o funciones en MongoDB.
• La redundancia de información allí conduce a un mayor uso del espacio de memoria, ya que almacena la clave para cada par clave-valor.
• El tamaño de los documentos se limita a 16 MB únicamente.

Contras de MySQL

• No es eficiente cuando se trata de grandes bases de datos.
• Además, tiene problemas de rendimiento al escalar bases de datos.
• Como las bases de datos MySQL tienen un esquema, son susceptibles a los ataques de inyección SQL.
• Tienen una estructura bien alineada predefinida.
• Es engorroso trabajar con filas y columnas, es decir, tablas.

RESUMIENDO

Hemos visto la comparación de funciones múltiples de MongoDB y MySQL DBMS. Hemos visto como al final todo depende del tipo de datos que estemos trabajando y del requerimiento que poseamos. Entonces, es una elección básica que tenemos dependiendo de nuestro esquema de trabajo. Es decir, si estamos demasiado preocupados por la velocidad y el rendimiento, optaremos por MongoDB. Mientras que, si necesitamos trabajar con transacciones y datos estructurados, entonces debemos usar MySQL.