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MongoDB vs MySQL: una comparación detallada
Invertir en la base de datos adecuada puede facilitar que las empresas afronten el crecimiento exponencial de los datos en estos días. Varios proveedores de bases de datos afirman estar a la altura de los desafíos de datos modernos, pero la pregunta es: ¿cumplen con sus requisitos comerciales específicos?
MongoDB y MySQL son dos populares sistemas de gestión preferido por las empresas que manejan grandes volúmenes de datos.
MySQL almacena datos en tablas estructuradas, adhiriéndose a principios relacionales, mientras que MongoDB almacena datos como documentos JSON flexibles. La elección entre ellos depende de las necesidades del proyecto y las características de los datos.
Sin embargo, cada base de datos tiene ventajas y desventajas y es adecuada para un caso de uso particular. Por lo tanto, antes de elegir uno, debe evaluarlo según varios factores, como seguridad, flexibilidad, escalabilidad y, lo más importante, los casos de uso admitidos.
Aquí hay una comparación detallada de MongoDB vs. MySQL para ayudarlo a tomar una decisión informada.
¿Qué es MongoDB?
MongoDB es una base de datos NoSQL de código abierto y de uso gratuito que puede almacenar grandes cantidades de datos no estructurados. En lugar de filas y columnas, MongoDB usa colecciones y documentos para almacenar datos. Cada colección contiene un conjunto de documentos, y cada documento tiene pares clave-valor, también conocidos como unidad básica de datos. Los documentos en MongoDB tienen un formato similar a JSON y pueden variar en tamaño y contenido. Cada documento tiene un Id, que es la clave principal y representa un valor único en un documento.
La naturaleza sin esquema hace que MongoDB sea una solución altamente flexible, lo que facilita el ingreso de campos sobre la marcha.
MongoDB utiliza MongoDB Query Language (MQL), un lenguaje de consulta flexible y potente con CRUD Funciones que le permiten crear, leer, actualizar y eliminar información. MongoDB también facilita la compilación de datos, las consultas geográficas y la búsqueda de texto. Puede realizar consultas utilizando operadores vinculados JSON, consultas booleanas AND y OR.
Características de MongoDB
- Replicación: La función de replicación de MongoDB le permite crear múltiples copias de los mismos datos y distribuirlos en muchos servidores
- Consultas ad-hoc: MongoDB admite consultas ad-hoc, consultas de rango, expresiones regulares (Regex) y búsquedas de campo. Además, las consultas pueden devolver campos de texto específicos e incorporar funciones de JavaScript especificadas por los usuarios.
- Fragmentación: Los grandes conjuntos de datos se dividen en pequeños conjuntos en las instancias de MongoDB para mejorar el rendimiento
- Balanceo de carga: MongoDB admite la concurrencia de control para administrar numerosas solicitudes de clientes a varios servidores al mismo tiempo
- Colecciones cubiertas: MongoDB facilita colecciones limitadas que gestionan órdenes de inserción de datos
- Escala horizontal: Puede aumentar la capacidad de MongoDB simplemente agregando más servidores.
Centerprise
¿Qué es MySQL?
MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto. Introducido por Oracle, MYSQL ha ganado mucha tracción en el mercado. Es el segundo sistema de administración de bases de datos más popular del mundo, utilizado por algunas de las marcas más populares, como Booking.com y Netflix. Los desarrolladores prefieren trabajar con esta base de datos para sitios web de WordPress.
Almacena datos en un formato relacional, es decir, en filas y columnas, lo que facilita su análisis y consulta. La base de datos se basa en un modelo cliente-servidor, por lo que cada vez que un usuario desea acceder a alguna información, puede enviar una solicitud al servidor mediante comandos SQL. Los usuarios pueden usar comandos como "SELECCIONAR", "ACTUALIZAR", "INSERTAR" y "ELIMINAR" para modificar los datos.
Los desarrolladores prefieren trabajar con MYSQL debido a su bajo costo de propiedad. Además, viene con varias funcionalidades, como MYSQL Work Bench, un tablero que le permite realizar la administración del servidor, realizar migraciones de datos, realizar modelos de datos y administrar datos de manera efectiva. Además, la base de datos es altamente segura y robusta.
Características de MySQL
- Replicación y agrupamiento: MySQL admite la replicación y la agrupación a través de múltiples métodos de sincronización, lo que mejora la eficiencia de ejecución del programa
- Seguridad: MySQL proporciona varias funciones de seguridad, como Secure Sockets Layer (SSL), protección con contraseña, complementos de autenticación y enmascaramiento de datos.
- Esquema de rendimiento: Esta característica de MySQL permite a los usuarios verificar la ejecución de un servidor en tiempo de ejecución
- Esquema en línea: MySQL proporciona una variedad de esquemas en línea que ayudan a los usuarios a cumplir con sus requisitos de capacidad de almacenamiento y brindan una mayor funcionalidad.
- Backup: MySQL permite a los usuarios hacer una copia de seguridad de sus datos de varias maneras, incluida la copia de seguridad completa e incremental y la copia de seguridad lógica versus física.
Ahora que hemos cubierto las funcionalidades principales de ambas bases de datos, comparemos y contrastemos sus capacidades y funcionalidades:
MongoDB vs. MySQL: facilidad de uso
MongoDB
En comparación con MySQL, es más fácil trabajar con MongoDB. Dado que no es necesario definir esquemas de antemano, brinda la oportunidad a los usuarios con conocimientos técnicos mínimos de comenzar a almacenar datos de inmediato.
Puede utilizar la base de datos con varios lenguajes de programación, incluidos C, C# y .NET, C++, JavaScript, PHP, Ruby, Rust, Scala, Go, Swift y Python. La flexibilidad permite a las organizaciones contratar desarrolladores con una amplia gama de conocimientos.
MongoDB ha presentado recientemente MongoDB ATLAS, lo que facilita más que nunca el uso de MongoDB en la nube. Permite a los usuarios administrar, escalar y operar MongoDB en la nube con solo unos pocos clics. Con MongoDB ATLAS, puede acceder rápidamente a un clúster y comenzar a codificar de inmediato. También le permite combinar o migrar sus datos desde plataformas populares de almacenamiento en la nube, como Amazon S3.
MySQL
MySQL se basa en el lenguaje de consulta SQL, por lo que incluso si un desarrollador no está familiarizado con MYSQL, no tendrá muchos problemas para ponerse al día, ya que SQL es un lenguaje fácil de dominar.
Como base de datos relacional, es más fácil trabajar con MYSQL cuando se desarrollan aplicaciones que requieren alta seguridad e integridad referencial. Por lo tanto, los desarrolladores suelen preferir MySQL cuando trabajan en aplicaciones financieras o de salud.
MySQL también es fácil de configurar. Los usuarios sin conocimientos previos de MySQL pueden instalar la base de datos y activarla en WordPress. Los usuarios pueden aprovechar varias herramientas de terceros para establecer una conexión con la base de datos.
La facilidad de uso depende del nivel de experiencia de un desarrollador. La mayoría de los desarrolladores están familiarizados con MySQL, ya que tiene una gran comunidad y ha estado en el mercado desde hace algún tiempo. Por otro lado, MongoDB tiene algunas funciones fáciles de usar y elimina la molestia de definir el esquema antes de almacenar los datos.
MongoDB vs MySQL: Escalabilidad
MongoDB
Lo que diferencia a MongoDB de las bases de datos relacionales es la escalabilidad. Admite el escalado horizontal, lo que le permite agregar nodos para aumentar la capacidad y manejar la carga adicional. Por ejemplo, si está creando una aplicación y su base de datos ya no puede hacer frente a la carga de trabajo, simplemente puede agregar un servidor para satisfacer la mayor demanda.
Fuente
MongoDB admite dos tipos de métodos de escalado de bases de datos: replicación y fragmentación.
La replicación le permite crear copias de bases de datos o nodos de bases de datos. No aumenta la capacidad total de la base de datos o su capacidad para manejar solicitudes de escritura, pero aumenta la tolerancia a fallas de MongoDB al distribuir las solicitudes de lectura en varios nodos en lugar de un solo nodo. Además, los clientes siempre pueden acceder a los datos de otros nodos si un nodo deja de funcionar.
Puede aumentar la capacidad total de MongoDB y la capacidad de manejar solicitudes de escritura a través de Sharding o Partitioning. Sharding distribuye solo una parte de los datos entre diferentes nodos en función de una Sharding Key, lo que aumenta la capacidad de cada nodo, ya que solo procesa los datos que almacena.
MySQL
Las opciones de escalabilidad están considerablemente limitadas en el sistema de administración de bases de datos MySQL. Por lo general, tiene dos opciones: escalabilidad vertical o réplicas de lectura.
En el escalado vertical, debe aumentar la capacidad de procesamiento de su sistema existente. A diferencia del escalado horizontal, no puede mejorar el rendimiento agregando un servidor; en su lugar, debe actualizar la potencia de procesamiento, la memoria, el almacenamiento y la velocidad de la red.
Otra opción son las réplicas de lectura, en las que realiza copias de solo lectura de sus datos en diferentes servidores. Este método le permite descargar la carga de un solo servidor. Sin embargo, existen limitaciones en el número de copias que puede hacer. También plantea un problema cuando una aplicación requiere mucha escritura.
MySQL también permite la fragmentación, pero tiene varias limitaciones, por lo que generalmente no se usa.
Cuando se trata de escalabilidad, MongoDB es el claro ganador. Puede escalarlo rápidamente a un bajo costo. Además, es más tolerante a fallas y resistente. Además, dado que solo está agregando un servidor, no tiene que apagar el servidor existente, por lo que no hay tiempo de inactividad.
MongoDB vs MySQL: Seguridad
MongoDB
MongoDB también ofrece amplias medidas de seguridad. Una de sus características de seguridad destacadas incluye el acceso basado en roles. Puede dar a los usuarios diferentes funciones y privilegios en consecuencia. Aparte de eso, MongoDB cifra todo el tráfico a través del cifrado TLS/SSL.
Otra característica interesante que ofrece MongoDB es el cifrado a nivel de campo del lado del cliente. Esta función permite que una aplicación cifre campos en documentos antes de enviar el archivo al servidor. Solo los usuarios con la clave de cifrado correcta pueden descifrar los datos para leerlos. Si se elimina una clave de cifrado, todos los datos se vuelven inaccesibles.
Cuando se trata de seguridad, ambas bases de datos ofrecen amplias funciones de seguridad. Por lo tanto, no puede afirmar que uno es mejor que el otro en este aspecto. La elección depende de los requisitos comerciales.
MySQL
MySQL garantiza la máxima protección de sus datos. Ofrece seguridad basada en Listas de Control de Acceso (ACL), que no permiten a los usuarios intentar conexiones, consultas u otras operaciones sin
La base de datos también admite la transferencia de datos cifrados entre el cliente y el servidor a través de TLS (Seguridad de la capa de transporte), lo que garantiza que los datos recibidos a través de una red pública sean confiables. El protocolo TLS también puede detectar cualquier pérdida de datos.
Los usuarios también pueden obtener capacidades de enmascaramiento de datos y desidentificación con MySQL Enterprise Edition. El desenmascaramiento permite ocultar datos confidenciales como números de tarjetas de crédito o números de identificación.
MongoDB frente a MySQL: velocidad
MongoDB almacena datos no estructurados más rápido que MySQL, ya que no es necesario definir el esquema de antemano.
El proceso de lectura y escritura de datos también es más rápido ya que toda la información de cada entidad se almacena en un solo documento. Funciones como la replicación y la fragmentación también aumentan considerablemente el rendimiento.
MySQL es relativamente lento porque organiza la información de forma lógica en tablas. La base de datos debe escribir y leer datos de muchas tablas para actualizar o recuperar información, lo que aumenta la carga del servidor y reduce la velocidad.
MongoDB es claramente la opción correcta si está decidiendo en función de una mayor velocidad y rendimiento.
MongoDB vs MySQL: veredicto
¿Cuándo usar MongoDB?
MongoDB es una base de datos ideal para:
- Integre varias fuentes de datos con diferentes formatos en una ubicación centralizada.
- En el back-end de aplicaciones de alto rendimiento que requieren alta escalabilidad o tráfico, como comercio electrónico, redes sociales o aplicaciones IoT, la escalabilidad horizontal permite a los usuarios aumentar la capacidad de la base de datos a bajo costo.
- Trate con estructuras de datos complejas y en continua evolución.
¿Cuándo usar MySQL?
MySQL es adecuado para ciertos escenarios, especialmente:
- Cuando los datos requieren alta seguridad e integridad referencial.
- Para mantener un esquema establecido con datos organizados que no tengas que actualizar con el tiempo.
- En el backend de aplicaciones financieras, aplicaciones bancarias o aplicaciones médicas.
- Para desarrolladores novatos, MySQL tiene una gran comunidad y bajos costos de instalación.
- Para startups que quieren manejar tráfico de bajo volumen.
Conclusión
La base de datos que elija depende de la necesidad de su organización y de su caso de uso particular. A menudo, las empresas usan dos o más bases de datos juntas para abordar diferentes casos de uso, lo que requiere una transferencia de datos sin problemas entre ellas. Astera Centerprise le facilita la conexión a varias bases de datos y ETL datos entre ellos sin escribir ningún código.
Aquí hay algunas características destacadas de Astera Centerprise:
- Conectores nativos: Astera Centerprise tiene más de 40 conectores nativos para bases de datos populares, formatos de archivo, plataformas en la nube y almacenes de datos.
- Transformaciones integradas: puede manipular fácilmente sus datos utilizando transformaciones sofisticadas integradas sin código
- Automatización: Astera Centerprise admite funciones de programación de trabajos basadas en disparadores que automatizan sus canalizaciones de datos
- Funciones de calidad de datos: Tiene varias funciones de validación y limpieza de datos que aseguran que sus datos estén siempre en buen estado y que las decisiones sean confiables.
- Interfaz de usuario de arrastrar y soltar: Astera Centerprise es fácil de usar y viene con una curva de aprendizaje corta. Puede comenzar a construir sus canalizaciones de datos en cuestión de minutos.
- Detección de esquema: Detecta automáticamente el esquema de MongoDB y lo ayuda a asignarlo a una base de datos relacional con facilidad
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