MongoDB vs MySQL : une comparaison détaillée

Investir dans la bonne base de données peut permettre aux entreprises de faire face plus facilement à la croissance exponentielle des données de nos jours. Plusieurs fournisseurs de bases de données prétendent relever les défis modernes en matière de données, mais la question est : répondent-ils aux besoins spécifiques de votre entreprise ?

MongoDB et MySQL sont deux populaires les systèmes de gestion préféré par les entreprises traitant de gros volumes de données.

MySQL stocke les données dans tableaux structurés, adhérant aux principes relationnels, tandis que MongoDB stocke les données sous forme documents JSON flexibles. Le choix entre eux dépend des besoins du projet et des caractéristiques des données.

Cependant, chaque base de données présente des avantages et des inconvénients et convient à un cas d'utilisation particulier. Ainsi, avant d’en choisir un, vous devez les évaluer en fonction de plusieurs facteurs, tels que la sécurité, la flexibilité, l’évolutivité et, surtout, les cas d’utilisation pris en charge.

Voici une comparaison approfondie de MongoDB et MySQL pour vous aider à prendre une décision éclairée.

Qu'est-ce que MongoDB?

MongoDB est une base de données NoSQL open source et gratuite qui peut stocker de grandes quantités de données non structurées. Au lieu de lignes et de colonnes, MongoDB utilise des collections et des documents pour stocker des données. Chaque collection contient un ensemble de documents, et chaque document a des paires clé-valeur, également appelées unité de données de base. Les documents dans MongoDB ont un format de type JSON et peuvent varier en taille et en contenu. Chaque document a un identifiant, qui est la clé primaire et représente une valeur unique dans un document.

La nature sans schéma fait de MongoDB une solution très flexible, facilitant la saisie de champs lors de vos déplacements.

MongoDB utilise MongoDB Query Language (MQL), un langage de requête flexible et puissant avec Cru des fonctionnalités qui vous permettent de créer, lire, mettre à jour et supprimer des informations. MongoDB facilite également la compilation de données, les requêtes géographiques et la recherche de texte. Vous pouvez effectuer des requêtes à l'aide d'opérateurs liés à JSON, de requêtes booléennes AND et OR.

Fonctionnalités de MongoDB

• Réplication: La fonction de réplication de MongoDB vous permet de créer plusieurs copies des mêmes données et de les distribuer sur plusieurs serveurs
• Requêtes ad hoc : MongoDB prend en charge les requêtes ad hoc, les requêtes de plage, les expressions régulières (Regex) et les recherches de champs. De plus, les requêtes peuvent renvoyer des champs de texte spécifiés et incorporer des fonctions JavaScript spécifiées par les utilisateurs.
• Partage: Les grands ensembles de données sont divisés en petits ensembles sur les instances MongoDB pour améliorer les performances
• L'équilibrage de charge: MongoDB prend en charge la concurrence de contrôle pour gérer de nombreuses requêtes de clients vers plusieurs serveurs en même temps
• Collections plafonnées : MongoDB facilite les collectes plafonnées qui gèrent les ordres d'insertion de données
• Mise à l'échelle horizontale : Vous pouvez augmenter la capacité de MongoDB simplement en ajoutant plus de serveurs.

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Qu'est-ce que MySQL?

MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle open-source. Introduit par Oracle, MYSQL a gagné beaucoup de terrain sur le marché. Il s'agit du deuxième système de gestion de base de données le plus populaire au monde, utilisé par certaines des marques les plus populaires, telles que booking.com et Netflix. Les développeurs préfèrent travailler avec cette base de données pour les sites Web WordPress.

Il stocke les données dans un format relationnel, c'est-à-dire en lignes et en colonnes, ce qui facilite l'analyse et l'interrogation. La base de données est basée sur un modèle client-serveur, donc chaque fois qu'un utilisateur souhaite accéder à certaines informations, il peut envoyer une requête au serveur à l'aide de commandes SQL. Les utilisateurs peuvent utiliser des commandes telles que "SELECT", "UPDATE", "INSERT" et "DELETE" pour modifier les données.

Les développeurs préfèrent travailler avec MYSQL en raison de son faible coût de possession. De plus, il est livré avec plusieurs fonctionnalités, telles que MYSQL Work Bench, un tableau de bord qui vous permet d'effectuer l'administration du serveur, d'effectuer des migrations de données, d'effectuer une modélisation des données et de gérer efficacement les données. De plus, la base de données est hautement sécurisée et robuste.

Fonctionnalités de MySQL

• Réplication et clustering : MySQL prend en charge la réplication et le clustering via plusieurs méthodes de synchronisation, ce qui améliore l'efficacité de l'exécution du programme
• Sécurité: MySQL fournit diverses fonctionnalités de sécurité, telles que Secure Sockets Layer (SSL), la protection par mot de passe, les plugins d'authentification et le masquage des données
• Schéma de performances : Cette fonctionnalité MySQL permet aux utilisateurs de vérifier l'exécution d'un serveur au moment de l'exécution
• Schéma en ligne : MySQL fournit une variété de schémas en ligne qui aident les utilisateurs à répondre à leurs besoins en capacité de stockage et offrent des fonctionnalités accrues.
• sauvegarde: MySQL permet aux utilisateurs de sauvegarder leurs données de plusieurs manières, y compris la sauvegarde complète et incrémentielle et la sauvegarde logique par rapport à la sauvegarde physique

Maintenant que nous avons couvert les principales fonctionnalités des deux bases de données, comparons et contrastons leurs capacités et fonctionnalités :

MongoDB contre. MySQL : facilité d'utilisation

MongoDB

Comparé à MySQL, MongoDB est plus facile à utiliser. Puisqu'il n'est pas nécessaire de définir des schémas au préalable, cela donne la possibilité aux utilisateurs ayant un minimum de connaissances techniques de commencer immédiatement à y stocker des données.

Vous pouvez utiliser la base de données avec différents langages de programmation, notamment C, C# et .NET, C++, JavaScript, PHP, Ruby, Rust, Scala, Go, Swift et Python. La flexibilité permet aux organisations d'embaucher des développeurs avec un large éventail d'expertise.

MongoDB a récemment introduit MongoDB ATLAS, facilitant plus que jamais l'utilisation de MongoDB sur le cloud. Il permet aux utilisateurs de gérer, faire évoluer et exploiter MongoDB dans le cloud en quelques clics. Avec MongoDB ATLAS, vous pouvez accéder rapidement à un cluster et commencer à coder immédiatement. Il vous permet également de combiner ou de migrer vos données à partir de plates-formes de stockage cloud populaires, telles qu'Amazon S3.

MySQL

MySQL s'appuie sur le langage SQL Query, donc même si un développeur n'est pas familier avec MYSQL, il n'aura pas beaucoup de mal à rattraper son retard car SQL est un langage facile à maîtriser.

En tant que base de données relationnelle, MYSQL est plus facile à utiliser lors du développement d'applications nécessitant une intégrité référentielle et une sécurité élevées. Par conséquent, les développeurs préfèrent généralement MySQL lorsqu'ils travaillent sur des applications financières ou de santé.

MySQL est également facile à configurer. Les utilisateurs sans connaissance préalable de MySQL peuvent installer la base de données et l'activer dans WordPress. Les utilisateurs peuvent profiter de divers outils tiers pour établir une connexion avec la base de données.

La facilité d'utilisation dépend du niveau d'expertise d'un développeur. La plupart des développeurs connaissent MySQL car il a une énorme communauté et est sur le marché depuis un certain temps maintenant. D'autre part, MongoDB possède des fonctionnalités faciles à utiliser et élimine les tracas de la définition du schéma avant de stocker les données.

MongoDB vs MySQL : évolutivité

MongoDB

Ce qui distingue MongoDB des bases de données relationnelles, c'est l'évolutivité. Il prend en charge la mise à l'échelle horizontale, vous permettant d'ajouter des nœuds pour augmenter la capacité et gérer la charge supplémentaire. Par exemple, si vous construisez une application et que votre base de données ne peut plus faire face à la charge de travail, vous pouvez simplement ajouter un serveur pour répondre à la demande accrue.

Identifier

MongoDB prend en charge deux types de méthodes de mise à l'échelle de la base de données : la réplication et le partage.

La réplication vous permet de créer des copies de base de données ou de nœuds de base de données. Il n'augmente pas la capacité totale de la base de données ni sa capacité à gérer les demandes d'écriture, mais augmente la tolérance aux pannes de MongoDB en répartissant les demandes de lecture sur plusieurs nœuds au lieu d'un seul nœud. De plus, les clients peuvent toujours accéder aux données d'autres nœuds si un nœud tombe en panne.

Vous pouvez augmenter la capacité totale de MongoDB et la capacité de gérer les demandes d'écriture via le partitionnement ou le partitionnement. Le partage ne distribue qu'une partie des données sur différents nœuds en fonction d'une clé de partage, ce qui augmente la capacité de chaque nœud, car il ne traite que les données qu'il stocke.

MySQL

Les choix d'évolutivité sont considérablement limités dans le système de gestion de base de données MySQL. Vous avez généralement deux options : l'évolutivité verticale ou les réplicas en lecture.

Dans la mise à l'échelle verticale, vous devez augmenter la capacité de traitement de votre système existant. Contrairement à la mise à l'échelle horizontale, vous ne pouvez pas améliorer les performances en ajoutant un serveur ; à la place, vous devez mettre à niveau la puissance de traitement, la mémoire, le stockage et la vitesse du réseau.

Une autre option est les répliques en lecture, où vous faites des copies en lecture seule de vos données sur différents serveurs. Cette méthode vous permet de décharger la charge d'un seul serveur. Cependant, le nombre de copies que vous pouvez effectuer est limité. Cela pose également un problème lorsqu'une application est lourde en écriture.

MySQL permet également le partitionnement mais a diverses limitations, il n'est donc généralement pas utilisé.

En matière d'évolutivité, MongoDB est clairement le gagnant. Vous pouvez le faire évoluer rapidement à moindre coût. De plus, il est plus tolérant aux pannes et plus résistant. De plus, comme vous ne faites qu'ajouter un serveur, vous n'avez pas besoin d'éteindre le serveur existant, il n'y a donc pas de temps d'arrêt. 

MongoDB contre MySQL : sécurité

MongoDB

MongoDB offre également des mesures de sécurité étendues. L'une de ses principales fonctionnalités de sécurité comprend l'accès basé sur les rôles. Vous pouvez donner aux utilisateurs différents rôles et privilèges en conséquence. En dehors de cela, MongoDB crypte tout le trafic via le cryptage TLS/SSL.

Une autre fonctionnalité intéressante offerte par MongoDB est le chiffrement au niveau du champ côté client. Cette fonctionnalité permet à une application de crypter les champs des documents avant d'envoyer le fichier au serveur. Seuls les utilisateurs disposant de la bonne clé de chiffrement peuvent déchiffrer les données pour les lire. Si une clé de chiffrement est supprimée, toutes les données sont rendues inaccessibles.

En matière de sécurité, les deux bases de données offrent des fonctionnalités de sécurité étendues. Donc, vous ne pouvez pas prétendre que l'un est meilleur que l'autre dans cet aspect. Le choix dépend des besoins de l'entreprise.

MySQL

MySQL garantit une protection maximale de vos données. Il offre une sécurité basée sur des listes de contrôle d'accès (ACL), qui ne permettent pas aux utilisateurs de tenter des connexions, des requêtes ou d'autres opérations sans

La base de données prend également en charge le transfert de données cryptées entre le client et le serveur via TLS (Transport Layer Security), qui garantit la fiabilité de toutes les données reçues via un réseau public. Le protocole TLS peut également détecter toute perte de données.

Les utilisateurs peuvent également obtenir des fonctionnalités de masquage et d'anonymisation des données avec MySQL Enterprise Edition. Le démasquage permet de masquer des données sensibles telles que des numéros de carte de crédit ou des numéros d'identification.

MongoDB contre MySQL : vitesse

MongoDB stocke les données non structurées plus rapidement que MySQL car il n'est pas nécessaire de définir un schéma au préalable.

Le processus de lecture et d'écriture des données est également plus rapide puisque toutes les informations de chaque entité sont stockées dans un seul document. Des fonctionnalités telles que la réplication et le sharding améliorent également considérablement les performances.

MySQL est relativement lent car il organise les informations logiquement dans des tables. La base de données doit écrire et lire des données dans de nombreuses tables pour mettre à jour ou récupérer des informations, ce qui augmente la charge du serveur et dégrade la vitesse.

MongoDB est clairement le bon choix si vous décidez en fonction d'une vitesse et de performances plus élevées.

MongoDB contre MySQL : Verdict

Quand utiliser MongoDB ?

MongoDB est une base de données idéale pour :

• Intégrez diverses sources de données avec différents formats dans un emplacement centralisé.
• Au niveau du back-end des applications hautes performances qui nécessitent une évolutivité ou un trafic élevé, telles que le commerce électronique, les médias sociaux ou les applications IoT, l'évolutivité horizontale permet aux utilisateurs d'augmenter la capacité de la base de données à faible coût.
• Gérez des structures de données complexes et en constante évolution.

Quand utiliser MySQL ?

MySQL est adapté à certains scénarios, notamment :

• Lorsque les données nécessitent une sécurité élevée et une intégrité référentielle.
• Pour maintenir un schéma d'ensemble avec des données organisées que vous n'avez pas à mettre à jour au fil du temps.
• Au backend des applications financières, des applications bancaires ou des applications médicales.
• Pour les développeurs novices, MySQL dispose d'une vaste communauté et de faibles coûts d'installation.
• Pour les startups qui souhaitent gérer un trafic à faible volume.

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Conclusion

La base de données que vous choisissez dépend des besoins de votre organisation et de votre cas d'utilisation particulier. Souvent, les entreprises utilisent deux bases de données ou plus ensemble pour traiter différents cas d'utilisation, ce qui nécessite un transfert de données transparent entre elles. Astera Centerprise vous permet de vous connecter plus facilement à diverses bases de données et ETL données entre eux sans écrire de code.

Voici quelques caractéristiques importantes de Astera Centerprise:

• Connecteurs natifs : Astera Centerprise dispose de plus de 40 connecteurs natifs vers des bases de données, des formats de fichiers, des plates-formes cloud et des entrepôts de données populaires.
• Transformations intégrées: Vous pouvez facilement manipuler vos données à l'aide de transformations sophistiquées intégrées sans code
• Automation: Astera Centerprise prend en charge les fonctionnalités de planification des tâches basées sur des déclencheurs qui automatisent vos pipelines de données
• Fonctionnalités de qualité des données : Il dispose de diverses fonctionnalités de validation et de nettoyage des données qui garantissent que vos données sont toujours saines et que les décisions sont fiables.
• Interface utilisateur glisser-déposer : Astera Centerprise est facile à utiliser et est livré avec une courte courbe d'apprentissage. Vous pouvez commencer à créer vos pipelines de données en quelques minutes.
• Détection de schéma : Il détecte automatiquement le schéma de MongoDB et vous aide à le mapper facilement sur une base de données relationnelle

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