MongoDB vs. MySQL: Ein detaillierter Vergleich

Die Investition in die richtige Datenbank kann es Unternehmen leichter machen, das exponentielle Datenwachstum heutzutage zu bewältigen. Mehrere Datenbankanbieter behaupten, moderne Datenherausforderungen zu meistern, aber die Frage ist: Erfüllen sie Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen?

MongoDB und MySQL sind zwei beliebte Verwaltungs-Systeme Wird von Unternehmen bevorzugt, die große Datenmengen verarbeiten.

MySQL speichert Daten in Strukturierte Tabellen, wobei relationale Prinzipien eingehalten werden, während MongoDB Daten speichert als flexible JSON-Dokumente. Die Wahl zwischen ihnen hängt von den Projektanforderungen und Dateneigenschaften ab.

Allerdings hat jede Datenbank Vor- und Nachteile und ist für einen bestimmten Anwendungsfall geeignet. Bevor Sie sich also für eines entscheiden, müssen Sie es anhand verschiedener Faktoren bewerten, wie z. B. Sicherheit, Flexibilität, Skalierbarkeit und, was am wichtigsten ist, den unterstützten Anwendungsfällen.

Hier ist ein ausführlicher Vergleich von MongoDB vs. MySQL, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Was ist MongoDB?

MongoDB ist eine quelloffene, kostenlos nutzbare NoSQL-Datenbank, die große Mengen unstrukturierter Daten speichern kann. Anstelle von Zeilen und Spalten verwendet MongoDB Sammlungen und Dokumente zum Speichern von Daten. Jede Sammlung enthält eine Reihe von Dokumenten, und jedes Dokument hat Schlüssel-Wert-Paare, die auch als grundlegende Dateneinheit bezeichnet werden. Die Dokumente in MongoDB haben ein JSON-ähnliches Format und können in Größe und Inhalt variieren. Jedes Dokument hat eine ID, die der Primärschlüssel ist und einen eindeutigen Wert in einem Dokument darstellt.

Die schemalose Natur macht MongoDB zu einer hochflexiblen Lösung, die es einfacher macht, Felder unterwegs einzugeben.

MongoDB verwendet MongoDB Query Language (MQL), eine flexible und leistungsstarke Abfragesprache mit GRAUSAM Funktionen, mit denen Sie Informationen erstellen, lesen, aktualisieren und löschen können. MongoDB erleichtert außerdem die Datenzusammenstellung, geografische Abfragen und die Textsuche. Sie können Abfragen mit JSON-verknüpften Operatoren, booleschen AND- und OR-Abfragen durchführen.

MongoDB-Funktionen

• Reproduzieren: Mit der Replikationsfunktion von MongoDB können Sie mehrere Kopien derselben Daten erstellen und diese auf viele Server verteilen
• Ad-hoc-Abfragen: MongoDB unterstützt Ad-hoc-Abfragen, Bereichsabfragen, reguläre Ausdrücke (Regex) und Feldsuchen. Darüber hinaus können Abfragen bestimmte Textfelder zurückgeben und von Benutzern angegebene JavaScript-Funktionen enthalten.
• Scherben: Große Datasets werden über MongoDB-Instances hinweg in kleine Sets aufgeteilt, um die Leistung zu steigern
• Lastverteilung: MongoDB unterstützt Control Concurrency, um zahlreiche Anfragen von Clients an mehrere Server gleichzeitig zu verwalten
• Begrenzte Sammlungen: MongoDB ermöglicht begrenzte Sammlungen, die Dateneinfügeaufträge verwalten
• Horizontale Skalierung: Sie können die Kapazität von MongoDB erhöhen, indem Sie einfach weitere Server hinzufügen.

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Was ist MySQL?

MySQL ist ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem. MYSQL wurde von Oracle eingeführt und hat auf dem Markt viel Anklang gefunden. Es ist das zweitbeliebteste Datenbankverwaltungssystem der Welt und wird von einigen der beliebtesten Marken wie booking.com und Netflix verwendet. Entwickler arbeiten am liebsten mit dieser Datenbank für WordPress-Websites.

Es speichert Daten in einem relationalen Format, dh in Zeilen und Spalten, was die Analyse und Abfrage erleichtert. Die Datenbank basiert auf einem Client-Server-Modell. Jedes Mal, wenn ein Benutzer auf Informationen zugreifen möchte, kann er mithilfe von SQL-Befehlen eine Anfrage an den Server senden. Benutzer können Befehle wie „SELECT“, „UPDATE“, „INSERT“ und „DELETE“ verwenden, um Daten zu ändern.

Entwickler arbeiten wegen der niedrigen Betriebskosten lieber mit MYSQL. Außerdem verfügt es über mehrere Funktionen, wie z. B. MYSQL Work Bench, ein Dashboard, mit dem Sie die Serververwaltung durchführen, Datenmigrationen durchführen, Datenmodellierung durchführen und Daten effektiv verwalten können. Darüber hinaus ist die Datenbank sehr sicher und robust.

MySQL-Funktionen

• Replikation und Clustering: MySQL unterstützt Replikation und Clustering durch mehrere Synchronisationsmethoden, wodurch die Effizienz der Programmausführung verbessert wird
• Sicherheit: MySQL bietet verschiedene Sicherheitsfunktionen wie Secure Sockets Layer (SSL), Passwortschutz, Authentifizierungs-Plugins und Datenmaskierung
• Leistungsschema: Diese MySQL-Funktion ermöglicht es Benutzern, die Ausführung eines Servers zur Laufzeit zu überprüfen
• Online-Schema: MySQL bietet eine Vielzahl von Online-Schemata, die Benutzern dabei helfen, ihre Speicherkapazitätsanforderungen zu erfüllen und erweiterte Funktionalität bereitzustellen.
• Backup: MySQL ermöglicht es Benutzern, ihre Daten auf verschiedene Arten zu sichern, einschließlich vollständiger und inkrementeller Sicherungen sowie logischer und physischer Sicherungen

Nachdem wir nun die Hauptfunktionalitäten beider Datenbanken behandelt haben, wollen wir ihre Fähigkeiten und Funktionalitäten vergleichen und gegenüberstellen:

MongoDB vs. MySQL: Benutzerfreundlichkeit

MongoDB

Im Vergleich zu MySQL ist MongoDB einfacher zu handhaben. Da keine Schemas im Voraus definiert werden müssen, gibt es Benutzern mit minimalen technischen Kenntnissen die Möglichkeit, sofort mit dem Speichern von Daten darin zu beginnen.

Sie können die Datenbank mit verschiedenen Programmiersprachen verwenden, darunter C, C# und .NET, C++, JavaScript, PHP, Ruby, Rust, Scala, Go, Swift und Python. Die Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, Entwickler mit einem breiten Spektrum an Fachwissen einzustellen.

MongoDB hat kürzlich MongoDB ATLAS eingeführt, wodurch es einfacher denn je ist, MongoDB in der Cloud zu verwenden. Es ermöglicht Benutzern, MongoDB in der Cloud mit nur wenigen Klicks zu verwalten, zu skalieren und zu betreiben. Mit MongoDB ATLAS können Sie schnell auf einen Cluster zugreifen und sofort mit dem Codieren beginnen. Es ermöglicht Ihnen auch, Ihre Daten von gängigen Cloud-Speicherplattformen wie Amazon S3 zu kombinieren oder zu migrieren.

MySQL

MySQL stützt sich auf die SQL-Abfragesprache, sodass ein Entwickler, selbst wenn er mit MYSQL nicht vertraut ist, keine großen Probleme haben wird, aufzuholen, da SQL eine leicht zu beherrschende Sprache ist.

Als relationale Datenbank ist MYSQL einfacher zu handhaben, wenn Anwendungen entwickelt werden, die eine hohe referentielle Integrität und Sicherheit erfordern. Daher bevorzugen Entwickler normalerweise MySQL, wenn sie an Finanz- oder Gesundheitsanwendungen arbeiten.

MySQL ist auch einfach einzurichten. Benutzer ohne Vorkenntnisse in MySQL können die Datenbank installieren und in WordPress aktivieren. Benutzer können verschiedene Tools von Drittanbietern nutzen, um eine Verbindung mit der Datenbank herzustellen.

Die Benutzerfreundlichkeit hängt vom Fachwissen eines Entwicklers ab. Die meisten Entwickler sind mit MySQL vertraut, da es eine riesige Community hat und seit einiger Zeit auf dem Markt ist. Auf der anderen Seite verfügt MongoDB über einige benutzerfreundliche Funktionen und erspart Ihnen die Mühe, Schemas vor dem Speichern von Daten zu definieren.

MongoDB vs. MySQL: Skalierbarkeit

MongoDB

Was MongoDB von relationalen Datenbanken unterscheidet, ist die Skalierbarkeit. Es unterstützt die horizontale Skalierung, sodass Sie Knoten hinzufügen können, um die Kapazität zu erhöhen und die zusätzliche Last zu bewältigen. Wenn Sie beispielsweise eine Anwendung erstellen und Ihre Datenbank die Arbeitslast nicht mehr bewältigen kann, können Sie einfach einen Server hinzufügen, um der gestiegenen Nachfrage gerecht zu werden.

Quelle

MongoDB unterstützt zwei Arten von Datenbankskalierungsmethoden: Replikation und Sharding.

Mit der Replikation können Sie Kopien von Datenbanken oder Datenbankknoten erstellen. Es erhöht nicht die Gesamtkapazität der Datenbank oder ihre Fähigkeit, Schreibanfragen zu verarbeiten, sondern erhöht die Fehlertoleranz von MongoDB, indem Leseanfragen auf mehrere Knoten statt auf einen einzelnen Knoten verteilt werden. Darüber hinaus können Clients immer auf Daten von anderen Knoten zugreifen, wenn ein Knoten ausfällt.

Sie können die Gesamtkapazität von MongoDB und die Fähigkeit zur Verarbeitung von Schreibanforderungen durch Sharding oder Partitionierung erhöhen. Sharding verteilt nur einen Teil der Daten auf verschiedene Knoten basierend auf einem Sharding Key, was die Kapazität jedes Knotens erhöht, da er nur die Daten verarbeitet, die er speichert.

MySQL

Die Auswahlmöglichkeiten für die Skalierbarkeit sind im MySQL-Datenbankverwaltungssystem erheblich eingeschränkt. Normalerweise haben Sie zwei Möglichkeiten: vertikale Skalierbarkeit oder Lesereplikate.

Bei der vertikalen Skalierung müssen Sie die Verarbeitungskapazität Ihres bestehenden Systems erhöhen. Im Gegensatz zur horizontalen Skalierung können Sie die Leistung nicht verbessern, indem Sie einen Server hinzufügen. Stattdessen müssen Sie die Verarbeitungsleistung, den Arbeitsspeicher, den Speicher und die Netzwerkgeschwindigkeit verbessern.

Eine weitere Option sind Lesereplikate, bei denen Sie schreibgeschützte Kopien Ihrer Daten auf verschiedenen Servern erstellen. Mit dieser Methode können Sie die Last von nur einem Server entlasten. Die Anzahl der Kopien, die Sie erstellen können, ist jedoch begrenzt. Es stellt auch ein Problem dar, wenn eine Anwendung schreiblastig ist.

MySQL erlaubt auch Sharding, hat aber verschiedene Einschränkungen, weshalb es normalerweise nicht verwendet wird.

In Sachen Skalierbarkeit ist MongoDB der klare Sieger. Sie können es schnell und kostengünstig skalieren. Außerdem ist es fehlertoleranter und robuster. Da Sie außerdem nur einen Server hinzufügen, müssen Sie den vorhandenen Server nicht ausschalten, sodass es zu keinen Ausfallzeiten kommt. 

MongoDB vs. MySQL: Sicherheit

MongoDB

MongoDB bietet zudem umfangreiche Sicherheitsmaßnahmen. Zu den herausragenden Sicherheitsfunktionen gehört der rollenbasierte Zugriff. Sie können Benutzern entsprechend unterschiedliche Rollen und Berechtigungen zuweisen. Abgesehen davon verschlüsselt MongoDB den gesamten Datenverkehr durch TLS/SSL-Verschlüsselung.

Ein weiteres interessantes Feature von MongoDB ist die clientseitige Verschlüsselung auf Feldebene. Mit dieser Funktion kann eine Anwendung Felder in Dokumenten verschlüsseln, bevor die Datei an den Server gesendet wird. Nur Benutzer mit dem richtigen Verschlüsselungsschlüssel können die Daten zum Lesen entschlüsseln. Wenn ein Verschlüsselungsschlüssel gelöscht wird, werden alle Daten unzugänglich gemacht.

In puncto Sicherheit bieten beide Datenbanken umfangreiche Sicherheitsfeatures. Sie können also nicht behaupten, dass einer in diesem Aspekt besser ist als der andere. Die Wahl hängt von den geschäftlichen Anforderungen ab.

MySQL

MySQL garantiert maximalen Schutz Ihrer Daten. Es bietet Sicherheit basierend auf Zugriffssteuerungslisten (ACLs), die es Benutzern nicht ermöglichen, Verbindungen, Abfragen oder andere Vorgänge ohne sie zu versuchen

Die Datenbank unterstützt auch die verschlüsselte Datenübertragung zwischen Client und Server durch TLS (Transport Layer Security), wodurch sichergestellt wird, dass alle Daten, die über ein öffentliches Netzwerk empfangen werden, zuverlässig sind. Das TLS-Protokoll kann auch jeden Datenverlust erkennen.

Benutzer können mit MySQL Enterprise Edition auch Datenmaskierungs- und Anonymisierungsfunktionen erhalten. Durch die Demaskierung können sensible Daten wie Kreditkartennummern oder Identifikationsnummern verborgen werden.

MongoDB vs. MySQL: Geschwindigkeit

MongoDB speichert unstrukturierte Daten schneller als MySQL, da das Schema nicht vorher definiert werden muss.

Der Datenlese- und -schreibvorgang ist auch schneller, da alle Informationen für jede Entität in einem einzigen Dokument gespeichert werden. Funktionen wie Replikation und Sharding sorgen ebenfalls für einen erheblichen Leistungsschub.

MySQL ist relativ langsam, weil es Informationen logisch in Tabellen organisiert. Die Datenbank muss Daten aus vielen Tabellen schreiben und lesen, um Informationen zu aktualisieren oder abzurufen, was die Serverlast erhöht und die Geschwindigkeit verringert.

MongoDB ist eindeutig die richtige Wahl, wenn Sie sich nach höherer Geschwindigkeit und Leistung entscheiden.

MongoDB vs. MySQL: Urteil

Wann sollte MongoDB verwendet werden?

MongoDB ist eine ideale Datenbank für:

• Integrieren Sie verschiedene Datenquellen mit unterschiedlichen Formaten an einem zentralen Ort.
• Am Back-End von Hochleistungsanwendungen, die eine hohe Skalierbarkeit oder hohen Datenverkehr erfordern, wie z. B. E-Commerce, soziale Medien oder IoT-Anwendungen, ermöglicht die horizontale Skalierbarkeit den Benutzern, die Kapazität der Datenbank kostengünstig zu erhöhen.
• Umgang mit komplexen, sich ständig weiterentwickelnden Datenstrukturen.

Wann sollte man MySQL verwenden?

MySQL eignet sich für bestimmte Szenarien, insbesondere:

• Wenn Daten hohe Sicherheit und referenzielle Integrität erfordern.
• Um ein festgelegtes Schema mit organisierten Daten zu verwalten, die Sie im Laufe der Zeit nicht aktualisieren müssen.
• Im Backend von Finanzanwendungen, Bankanwendungen oder medizinischen Anwendungen.
• Für unerfahrene Entwickler, da MySQL eine riesige Community und niedrige Einrichtungskosten hat.
• Für Startups, die mit geringem Datenverkehr umgehen möchten.

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Zusammenfassung

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