El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
MongoDB vs. SQL Server: ¿Cómo elegir la base de datos adecuada?
Uno de los temas pertinentes al construir una aplicación de software es el almacenamiento de datos. Una forma más fácil sería almacenar datos en Excel y similares, pero en realidad no ayudan con grandes cantidades de datos. Cuando se trata de grandes volúmenes de datos, una base de datos es una mejor opción.
Puede optar por una base de datos relacional como SQL Server de Microsoft o una base de datos no relacional como MongoDB. La base de datos que elija puede determinar el éxito de su aplicación, por lo que es posible que desee considerarla detenidamente.
Hemos hecho una comparación detallada de las dos bases de datos populares, MongoDB y SQL Server para que pueda tomar una decisión informada. Sin embargo, antes de avanzar con una comparación frontal, veamos los conceptos básicos de ambas bases de datos.
MS SQL Server
Introducido por Microsoft, SQL Server es una base de datos relacional que ha estado en el mercado desde hace bastante tiempo. Los datos se almacenan en MS SQL Server como tablas y filas, lo que le otorga una alta precisión e integridad referencial. La naturaleza de la base de datos la convierte en la elección perfecta para varias aplicaciones de inteligencia comercial y transaccional.
SQL Server 2019 viene con varios nuevas características. Ha introducido Polybase, que le permite crear una capa de virtualización de datos en múltiples fuentes de datos como Oracle, MongoDB o Teradata. También incluye HDFS y SPARK para almacenar y procesar fácilmente petabytes de datos. La base de datos también puede funcionar con varios sistemas operativos, incluidos Windows, Linux, Redhat y más. También puede usarlo en un contenedor o en Kubernetes.
Microsoft ha trabajado mucho para mejorar el rendimiento de la base de datos. SQL Server 2019 es compatible con la memoria persistente, el procesamiento inteligente de consultas y la base de datos temporal en memoria. También obtiene una recuperación acelerada de la base de datos y la máxima disponibilidad. También está equipado con varias herramientas de BI que le permiten visualizar y explorar datos con Power BI Report Server, que se incluye con la licencia de la base de datos.
MongoDB
MongoDB es una base de datos no relacional de código abierto que almacena datos en documentos similares a JSON. A diferencia de una base de datos relacional tradicional que almacena datos en filas y columnas, MongoDB almacena datos en colecciones. Cada colección tiene documentos, y dentro de esos documentos hay campos. No necesita definir el esquema mientras escribe datos en MongoDB, lo que lo hace ideal para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados. Además, le permite agregar nuevos campos sobre la marcha.
Una de las características que distingue a MongoDB de otras bases de datos es la escalabilidad horizontal, que divide la base de datos en partes. Para agregar más capacidad, puede agregar un servidor sobre la marcha sin obstaculizar el rendimiento de la base de datos o experimentar tiempo de inactividad.
MongoDB vs SQL Server: diferencias clave
Ahora que hemos explorado los conceptos básicos de ambas bases de datos, acerquémonos a las diferencias. Hemos comparado sus características que te ayudarán a decidir qué base de datos se adapta mejor a tus necesidades.
MongoDB vs SQL Server: esquema de base de datos
Su velocidad de consulta y recuperación de datos depende del esquema de la base de datos. Como base de datos relacional, SQL Server tiene un esquema predefinido en forma de tablas. Todos los datos estructurados se definen en un m número de columnas y n número de filas dentro de tablas específicas que mantienen una relación rígida entre sí. Por lo tanto, para modificar los datos para que encajen en las tablas, debe formatearlos en gran medida. Aunque tedioso, el proceso asegura que los datos almacenados no estén incompletos o sean de baja calidad. Sin embargo, se sacrifica cualquier dato que no coincida con el esquema. Las restricciones de esquema también limitan la clasificación dinámica y el almacenamiento de datos jerárquicos.
Con MongoDB, no tiene tales restricciones, lo que hace que MongoDB sea más flexible que SQL Server. Ya sea que sus datos estén formateados o no estén estructurados, puede almacenarlos fácilmente en un formato no tabular. Por lo tanto, MongoDB es la elección perfecta para el análisis de big data.
Además, dado que no está realizando ningún cambio en los datos en el momento de la escritura, puede almacenarlos en su naturaleza sin hacer ningún sacrificio. En caso de que haya cambios en sus requisitos de análisis en el futuro, MongoDB puede cumplirlos.
MongoDB vs SQL Server: Map-Reduce y Joins
SQL Server admite operaciones como ordenación, unión e intersección a través de la ordenación y las uniones en memoria. Las combinaciones le permiten recuperar datos de dos o más columnas en función de relaciones lógicas. SQL Server admite varios tipos de combinaciones, incluidas la combinación interna, la combinación cruzada, la combinación izquierda, la combinación derecha y la combinación externa más completa.
En MongoDB, puede ejecutar consultas en grandes conjuntos de datos y resultados agregados utilizando Map Reduce. La función Map Reduce, como sugiere el nombre, se divide en Map y Reduce. La función de mapa agrupa todos los datos en función de un par clave-valor y, a continuación, puede utilizar la función de reducción para realizar operaciones en los datos. La función Map Reduce le permite realizar operaciones de agregación en los datos, como promedio o máximo.
MongoDB vs SQL Server: lenguajes de programación y consulta
Cuando se trata de lenguajes de programación, MongoDB es más flexible que SQL Server. Puede usar MongoDB con varios lenguajes de programación como JavaScript, Python, Java, PHP, C++, C, Ruby y Perl. SQL Server solo es compatible con los lenguajes C, C++ y .Net.
La base de datos de SQL Server utiliza un potente SQL (lenguaje de consulta estándar) para definir y manipular datos. El lenguaje de consulta de MongoDB, por otro lado, se basa en JavaScript, que es un lenguaje fácil de usar. Le permite realizar varias funciones en los datos de MongoDB, incluidos agrupar, omitir, agregar, ordenar y más.
Si compara ambas bases de datos, SQL Server puede realizar consultas complejas, mientras que MongoDB tiene limitaciones debido a la ausencia de inferencias estándar.
MongoDB vs SQL Server: escalabilidad y replicación
Ambas bases de datos son escalables de diferentes maneras. Sin embargo, cuando se compara, MongoDB es más escalable que SQL Server. Como se mencionó anteriormente, puede abordar los problemas de capacidad en MongoDB escalando, comúnmente conocido como escalado horizontal. Cuando escala horizontalmente, agrega más servidores en lugar de mejorar el rendimiento de su entorno existente.
En SQL Server, puede escalar, lo que significa que puede mejorar el rendimiento al aumentar la potencia de la CPU o aumentar la RAM. Es más difícil escalar horizontalmente SQL Server que MongoDB, ya que requiere dividir la base de datos en varias partes y luego mover esas partes a computadoras SQL Server independientes.
En lo que respecta a la replicación, SQL Server le permite distribuir datos entre diferentes bases de datos y luego sincronizarlos para mantener la coherencia. SQL Server admite tres tipos de replicaciones: replicación transaccional, replicación de instantáneas y replicación de combinación.
Puede replicar MongoDB a través del conjunto de réplicas, que es un grupo de procesos de MongoDB que contienen los mismos datos. Un conjunto de réplicas tiene varios nodos, cada uno de los cuales contiene. De todos estos nodos, un nodo se considera el nodo principal. Los conjuntos de réplicas le garantizan alta disponibilidad y redundancia.
MongoDB vs SQL Server: soporte y servicios
MongoDB es una base de datos de código abierto, mientras que SQL Server tiene licencia para fines comerciales. Sin embargo, solo necesita una licencia para ejecutar varias instancias en SQL Server. El soporte de alto nivel está disponible para todos los usuarios de MS SQL Server y las consultas independientes también están disponibles para implementaciones a gran escala. Para MongoDB, es posible que deba confiar en el soporte de la comunidad y es difícil encontrar expertos para la implementación a gran escala.
MongoDB vs SQL Server: ¿Cuál es más rápido?
MongoDB almacena y lee datos de forma diferente a los RDBMS tradicionales. La mayoría de los RDBMS no pueden mantener los datos en la memoria por configuración, mientras que MongoDB sí puede. Puede guardar hasta diez gigabytes de datos en la memoria, de esta manera guarda la carga de datos del disco duro en la memoria y puede obtenerlos más rápido en comparación con SQL Server.
La naturaleza distribuida de MongoDB da un gran impulso al rendimiento. Puede fragmentar su conjunto de datos en fragmentos más pequeños, que se distribuyen en varias máquinas. Entonces, esencialmente, cuando inicia una consulta, cada fragmento debe buscar solo un subconjunto de los datos y devolver el resultado, lo que hace que el proceso sea mucho más corto y rápido que en SQL Server.
Sin embargo, debe tener suficiente memoria para almacenar los datos y determinar la tasa de actualización de la memoria con datos nuevos. En general, todo este proceso es muy costoso en términos de recursos y computación. Cuando se trata de solucionar problemas, MongoDB es más lento que SQL Server. Cuando hay un error en MongoDB, simplemente reiniciar el servidor no funciona. En SQL Server, es mucho más fácil identificar y solucionar problemas.
MongoDB vs SQL Server: ¿Cuál debería elegir?
La base de datos que elija depende de su caso de uso y requisitos. Supongamos que tienes una escuela. Cada acción se puede convertir en una tabla, con conexiones fijas e intrínsecas con otras tablas. Estas conexiones no se pueden romper o revertir en SQL Server, es decir, los estudiantes no pueden enseñar a los maestros y los maestros no pueden recibir calificaciones. Si sus datos siguen ese patrón, puede ser mejor usar SQL Server ya que tiene un esquema predefinido. También es notable que la mayor parte de la información comercial está estructurada con relaciones prominentes. Por ejemplo, los datos financieros de los créditos están muy estructurados. En tales casos, debe optar por SQL Server.
Si sus datos no tienen relaciones fijas, puede usar MongoDB para una experiencia más flexible. Por ejemplo, una aplicación que requiere el almacenamiento de registros de errores puede utilizar documentos MongoDB. Un registro de errores generalmente tiene un código, un mensaje y un nivel de prioridad, pero todos esos son atributos del registro, no entidades separadas con relaciones de muchos a muchos con otras entidades. Con una cantidad tan grande de datos y sin atributos relacionales, MongoDB es una mejor opción. Del mismo modo, si tiene datos sobre boletos, documentos escaneados y correos electrónicos, MongoDB puede almacenarlos y recuperarlos fácilmente. Por lo tanto, es importante saber con qué tipo de datos está tratando y cómo planea utilizarlos.
MongoDB no es adecuado para aplicaciones transaccionales complejas. Sin embargo, tanto MongoDB como SQL Server proporcionan transacciones ACID con integridad de datos sin aislamientos de instantáneas de forma predeterminada. MongoDB se puede programar para proporcionar transacciones ACID de varios documentos con aislamientos instantáneos también.
Además, tenga en cuenta cuán confidenciales son sus datos y el nivel de seguridad que requiere. SQL Server promete mayor seguridad. Incluso puede asignar diferentes niveles de seguridad a diferentes instancias en un servidor SQL en función de sus prioridades, ya que todos funcionan de forma independiente.
Complemente su base de datos con una herramienta ETL sin código
Independientemente de la base de datos que elija, es imperativo que tenga una herramienta ETL eficiente para respaldarla.
Astera Centerprise es una herramienta ETL sin código que le permite enviar datos hacia y desde varias bases de datos con facilidad. Astera tiene conectividad nativa a bases de datos populares, incluidos MongoDB y SQL Server, formatos de archivo y plataformas en la nube. Todo lo que necesita hacer es arrastrar y soltar el conector en el diseñador de flujo de datos para integrarlo con sus canalizaciones de datos.
Apalancamiento Astera CenterpriseLas transformaciones integradas de para alterar y manipular sus datos. Aproveche las funciones de programación de trabajos y automatización de nuestra solución para orquestar sus datos sin ninguna intervención manual.
Descargar Astera Centerprise hoy y pruébalo gratis durante 14 días!
