Dinge über MySQL und MongoDB

Was sind MySQL und MongoDB?

MySQL und MongoDB sind zwei Datenbankverwaltungssysteme, mit denen Daten gespeichert und verwaltet werden können. MySQL ist ein relationales Datenbanksystem, das Daten in einem strukturierten Tabellenformat speichert. Im Gegensatz dazu speichert MongoDB Daten als JSON-Dokumente in einem flexibleren Format. Beide bieten Leistung und Skalierbarkeit, bieten jedoch eine bessere Leistung für verschiedene Anwendungsszenarien.

MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das zur Bearbeitung von Daten die Structured Query Language (SQL) verwendet. SQL ist eine universelle, standardisierte und deklarative Sprache, die Datenstrukturen, Einschränkungen, Operationen, Abfragen und mehr definieren kann. MySQL verwendet eine Tabelle zum Speichern von Daten. Eine Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten. Jede Zeile stellt einen Datensatz dar und jede Spalte stellt ein Attribut dar. Tabellen können über Primärschlüssel und Fremdschlüssel verknüpft werden, um Datenintegrität und -konsistenz zu erreichen.

MongoDB ist ein nicht relationales Datenbankverwaltungssystem, das Dokumente zum Speichern von Daten verwendet. Dokumente sind ein JSON-ähnliches Format, das aus Schlüssel-Wert-Paaren besteht, von denen jedes ein Attribut darstellt. Es gibt keine feste Struktur zwischen Dokumenten, Eigenschaften können je nach Bedarf flexibel hinzugefügt oder entfernt werden. Dokumente werden in Sammlungen gespeichert, die Tabellen ähneln, jedoch kein vordefiniertes Schema haben. Sammlungen können durch Verweis oder Einbettung verknüpft werden, um Datenflexibilität und -effizienz zu erreichen.

Ähnlichkeiten

Sowohl MySQL als auch MongoDB sind Datenbankverwaltungssysteme. Sie speichern Daten und verfügen über integrierte Benutzeroberflächen und Abfragesprachen, sodass wir alle Daten hinzufügen, bearbeiten, ändern und analysieren können.

Open-Source-Lizenz

Sowohl MySQL als auch frühere Versionen von MongoDB verfügen über Open-Source-Lizenzen und Open-Source-Versionen stehen zum kostenlosen Download zur Verfügung. Wir können es entsprechend dem ändern, was wir mit dem Code tun müssen. MySQL nutzt die GPL-Vereinbarung, sodass jeder MySQL kostenlos nutzen und seinen Code ändern kann. Am 16. Oktober 2018 änderte MonogoDB die Lizenz in die SSPL-Vereinbarung, was keine Auswirkungen auf die Open-Source-Community hat. Für Cloud-Anbieter verlangt MongoDB jedoch ausdrücklich, dass Cloud-Anbieter, die MongoDB-Instanzen hosten, entweder eine kommerzielle Lizenz von MongoDB oder Open erwerben müssen seinen Servicecode an die Community weitergeben.

Indexunterstützung

MySQL und MongoDB verwenden Indizes, um die Abfragegeschwindigkeit und -leistung zu verbessern. Ein Index ist eine Datenbankstruktur, die Datenabfragen beschleunigt und dabei hilft, Daten sehr schnell zu finden und abzurufen. Sowohl die MySQL- als auch die MongoDB-Datenbankplattform verwenden Hash-Indizes, B-Trees-Indizes (MySql verwendet tatsächlich B+-Bäume) und mehrere andere.

Benutzeroberfläche

Sowohl MongoDB als auch MySQL sind einfach zu verwenden. Sie bieten eine auf natürlicher Sprache basierende Abfragesprache zum Aktualisieren und Lesen von Daten sowie eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) für eine intuitivere Verwaltung und Analyse von Daten.

Programmiersprache

MySQL und MongoDB sind mit einer Vielzahl derselben Programmiersprachen kompatibel. Sowohl MongoDB als auch MySQL können mit Java, Python, Node.js, PHP, Ruby und C# verwendet werden.

Sicherheit

Sowohl MySQL als auch MongoDB verwenden Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Verschlüsselung, um ihre Datenbanken zu sichern. Sie verwenden TLS/SSL-Verschlüsselung, um Daten während der Übertragung und im Ruhezustand zu schützen, und ermöglichen außerdem die Definition verschiedener Benutzerzugriffsebenen.

Dokumentation und Community-Unterstützung

Sowohl MySQL als auch MongoDB verfügen über eine detaillierte offizielle Dokumentation auf ihren jeweiligen Websites. Die Tutorials, Handbücher und Anleitungen für beide enthalten vollständige Anweisungen zur Installation, Konfiguration und Ausführung betrieblicher Aufgaben. Sowohl MongoDB als auch MySQL verfügen über eine aktive Entwickler-Community, die Fragen beantworten und bei der Fehlerbehebung helfen kann. Sie bieten auch Enterprise-Editionen mit dediziertem Support für spezifische Anforderungen an.

Hauptunterschied

MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem und MongoDB ist ein NoSQL-Datenbanksystem. MySQL verwendet SQL und die meisten Entwickler haben Erfahrung damit. Stattdessen verwendet MongoDB die MongoDB Query Language (MQL). Trotz der Ähnlichkeiten zwischen MQL und SQL erfordert das Erlernen von MQL normalerweise zusätzlichen Aufwand. Als Nächstes stellt der Blogger einige der Hauptunterschiede vor.

Datenmodell

MySQL ist ein relationales Datenbanksystem, das Daten in Spalten, Zeilen und Tabellen speichert. Wir speichern Daten in Zeilen, wobei jede Spalte einen anderen Datentyp darstellt. Anschließend können wir mithilfe von Fremdschlüsseln und Primärschlüsseln Beziehungen zwischen Daten definieren. Jede Tabelle verfügt über einen Primärschlüssel, der sie identifiziert, und Fremdschlüssel werden zum Erstellen von Beziehungen verwendet.

MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die alle ihre Daten als binäre JSON-Dokumente (BSON) speichert. BSON ermöglicht die Serialisierung vieler Datenformen. Unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten können mithilfe von BSON-Dokumenten gespeichert werden. Anstatt ein Datenbankschema zu verwenden, verfolgt MongoDB einen flexiblen Ansatz zur Speicherung von Dokumenten in Sammlungen.

Skalierbarkeit

Im MySQL-Datenbanksystem sind die verfügbaren Skalierungsmöglichkeiten begrenzt. Folgende Optionen stehen zur Verfügung:

• Ermöglicht vertikale Skalierbarkeit durch Hinzufügen weiterer Ressourcen zum aktuellen Datenbankserver
• Lesen Sie die Replikation, indem Sie eine schreibgeschützte Replik der Datenbank auf einem anderen Server erstellen

Die Erstellung institutioneller Kopien ist auf maximal fünf Kopien beschränkt. Replikate können auch hinter dem Master zurückbleiben, was zu Konsistenzproblemen führen kann. Auch die vertikale Skalierbarkeit wird durch den Leistungsengpass einer einzelnen Maschine eingeschränkt.

Im Gegensatz dazu hat MongoDB einen erheblichen Vorteil in der Skalierbarkeit. Es hat zwei Schlüsselfunktionen für die Skalierung:

• Replikatsatz – ein Backup eines MongoDB-Servers, der dieselben Daten enthält
• Sharding – Verteilen von Daten auf verschiedene Server

MongoDB ermöglicht die Erstellung von Shard-Clustern, sodass Teile unserer Daten auf mehreren Servern repliziert werden. Wenn wir beispielsweise über eine große Anzahl von Kundendatensätzen verfügen, können wir diese so verteilen, dass der Name von AJ und der Name von KZ in ihren eigenen Replikatsätzen gespeichert werden. So kann MongoDB skaliert werden, um die Lese- und Schreibleistung im großen Maßstab zu optimieren.

Leistung

MySQL ist für Hochleistungs-Joins zwischen entsprechend indizierten Tabellen konzipiert. Da die Daten jedoch Zeile für Zeile eingefügt werden müssen, ist die Schreibleistung langsamer.

MongoDB-Dokumente folgen einem hierarchischen Datenmodell, wodurch die meisten Daten in einem einzigen Dokument gespeichert werden, wodurch die Notwendigkeit von Verknüpfungen über mehrere Dokumente hinweg reduziert wird. Verknüpfungen werden durch den $lookup-Vorgang unterstützt, sind jedoch nicht auf Leistung optimiert. Allerdings stellt MongoDB die insertMany()-API zum schnellen Einfügen von Daten bereit, wobei der Schreibleistung Priorität eingeräumt wird.

Flexibilität

Als relationales Datenbankverwaltungssystem hat MySQL eine strengere Struktur als MongoDB. MySQL verwendet ein festes Schema und organisiert Daten in Zeilen und Tabellen. Um MySQL verwenden zu können, müssen Daten strukturiert und in ein Tabellensystem eingefügt werden.

Durch die Speicherung von Daten als JSON-Dokumente ermöglicht MongoDB die Erstellung komplexer Anwendungen mit vielen verschiedenen Datentypen. Neue Felder können beispielsweise durch die Aktualisierung verschachtelter Array-Felder erstellt werden. Es sind auch Aggregationspipelines (eine MongoDB-Funktion) verfügbar, die die Transformation von Daten durch die Kombination mehrerer Vorgänge in einem einzigen Workflow ermöglichen.

Zugangskontrolle

In MongoDB können Zugriffsberechtigungen auf Vorgangs-, Sammlungs- oder Datenbankebene gesteuert werden. Es verwendet Kerberos-, X.509- und LDAP-Zertifikate zur Authentifizierung von Benutzern. Im Gegensatz dazu ermöglicht MySQL die Einschränkung des Benutzerzugriffs auf Benutzer-, Datenbank- und Tabellenebene. MySQL verwendet ein eigenes Authentifizierungssystem. Es entsteht eine weitere Sicherheitslücke bei SQL-Injection-Angriffen, die der schemalose Ansatz von MongoDB vermeidet.

Differenztabelle

MongoDB  MySql-  Datenmodell MongoDB speichert Daten in JSON-Dokumenten, die dann in Sammlungen organisiert werden. MySQL speichert Daten in Spalten und Zeilen. Die Datenspeicherung erfolgt tabellarisch und relational. Skalierbarkeit MongoDB nutzt Replikation und Sharding zur horizontalen Skalierung. MySQL verwendet Scale-Up und Read Replicas, um die Leistung im großen Maßstab zu verbessern. Abfragesprache MongoDB verwendet die MongoDB-Abfragesprache. MySQL verwendet SQL. Leistung MongoDB ist gut darin, eine große Anzahl von Datensätzen einzufügen oder zu aktualisieren. MySQL ist schneller, wenn eine große Anzahl von Datensätzen abgefragt wird. Flexibilität MongoDB verfügt über kein Schema, ist also flexibler und kann unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten verarbeiten. MySQL verfügt über ein strenges Schema, das strukturierte Daten gut verarbeitet. Sicherheit MongoDB verwendet Kerberos-, X.509- und LDAP-Zertifikate zur Authentifizierung von Benutzern. MySQL verwendet integrierte Authentifizierungsmethoden.

Vorteile und Nachteile

MySQL und MongoDB haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, wie unten gezeigt:

• Vorteile von MySQL: Ausgereift und stabil: MySQL ist ein seit langem etabliertes, weit verbreitetes und getestetes Datenbanksystem mit umfangreicher Dokumentation und Community-Unterstützung. Benutzerfreundlich und leistungsstark: MySQL bietet eine benutzerfreundliche und leistungsstarke SQL-Sprache, die komplexe Abfragen und Vorgänge implementieren kann. Datensicherheit: MySQL unterstützt ACID-Transaktionen, die die Datenintegrität und -konsistenz gewährleisten und Datenverluste oder -fehler vermeiden können.
• Nachteile von MySQL: Geringe Flexibilität: MySQL muss die Struktur und Art der Daten vorab definieren und ist nicht für die Speicherung sich dynamisch ändernder oder unstrukturierter Daten geeignet. Schlechte Skalierbarkeit: MySQL unterstützt nur die vertikale Erweiterung und ist nicht für die Verarbeitung großer oder verteilter Daten geeignet. Leistungsengpässe: Wenn MySQL eine große Anzahl von Vorgängen wie Verbindungen, Parallelität, Indizes und Zuordnungen verarbeitet, können Leistungsengpässe oder Fehler auftreten.
• Vorteile von MongoDB: Hohe Flexibilität: MongoDB verwendet ein Dokumentmodell, das die Struktur und Art der Daten dynamisch anpassen kann und sich zum Speichern dynamisch ändernder oder unstrukturierter Daten eignet. Gute Skalierbarkeit: MongoDB unterstützt die horizontale Erweiterung, kann große oder verteilte Daten verarbeiten und verbessert die Systemverfügbarkeit und Fehlertoleranz. Effiziente Leistung: MongoDB kann bei der Bewältigung einer großen Anzahl von Lese- und Schreibvorgängen, Indizierungen, Einbettungen und anderen Vorgängen eine effiziente Leistung und einen effizienten Durchsatz erzielen.
• Nachteile von MongoDB: Schwierig zu verwenden und komplex: MongoDB bietet eine MQL-Sprache, die schwierig zu verwenden, komplex und begrenzte Funktionen hat und keine komplexen Abfragen und Operationen implementieren kann. Datenunsicherheit: MongoDB unterstützt keine ACID-Transaktionen und kann die Datenintegrität und -konsistenz nicht garantieren, was zu Datenverlust oder Fehlern führen kann.

Anwendungsszenario

MySQL und MongoDB eignen sich für unterschiedliche Anwendungsszenarien. Im Folgenden sind einige Hauptbeispiele aufgeführt:

MySQL eignet sich für folgende Szenarien:

• Das Datenspeicherformat in MySQL eignet sich für Data Warehousing und Online-Analyseverarbeitung. Es entspricht dem ACID-Standard, wodurch MySQL für komplexe Transaktionen geeignet ist, beispielsweise im E-Commerce- und Transaktionsanwendungsszenario.
• Szenarien, die Datensicherheit, Konsistenz und Zuverlässigkeit gewährleisten müssen, z. B. im Regierungs- und Finanzbereich.

MongoDB eignet sich für folgende Szenarien:

• MongoDB ist eine bessere Datenbank für den Umgang mit unstrukturierten Daten in Anwendungsszenarien wie sozialen Netzwerken, Medien oder dem Internet der Dinge (IoT).
• Szenarien, die eine große Anzahl von Vorgängen wie Lesen und Schreiben, Indizieren und Einbetten sowie skalierbare und veränderbare Daten wie Inhaltsverwaltung, personalisierte Empfehlungen und andere Felder erfordern.