L'un des principaux défis lors de la création d'une application logicielle est le stockage des données. Un moyen plus simple serait de stocker les données dans Excel et ses équivalents, mais ils ne sont pas vraiment utiles pour les grandes quantités de données. Lorsqu'il s'agit de traiter de gros volumes de données, une base de données est un meilleur choix.

Vous pouvez opter pour une base de données relationnelle telle que SQL Server de Microsoft ou une base de données non relationnelle telle que MongoDB. type de base de données que vous choisissez détermine le succès de votre candidature, vous devriez donc l'examiner attentivement.

Dans cet article, nous faisons une comparaison détaillée des deux bases de données populaires, MongoDB vs. SQL Server afin que vous puissiez prendre une décision éclairée. Cependant, avant de procéder à une comparaison directe, examinons les principes de base des deux bases de données.

MS SQL Server

Lancé par Microsoft, SQL Server 2022 est un base de données relationnelle qui offre une grande précision et une intégrité référentielle. Il est largement utilisé pour les applications transactionnelles et de veille stratégique.

SQL Server 2022 offre les fonctionnalités suivantes qui le distinguent des itérations précédentes :

• Intégration Azure:Des fonctionnalités telles qu’Azure Synapse Link permettent des analyses en temps quasi réel sur les données opérationnelles, et le lien Azure SQL Managed Instance fournit une reprise après sinistre gérée.
• Amélioration des performances:De nouvelles fonctionnalités telles que les améliorations du traitement intelligent des requêtes, les conseils du magasin de requêtes et la récupération accélérée de la base de données optimisent les performances avec des modifications de code minimales.
• Sécurité et gouvernance:L'intégration de Microsoft Purview garantit une gouvernance centralisée des données et la base de données reste l’un des plus sûrs, avec un registre immuable de données inviolables.
• Fonctionnalités hybrides et cloud:SQL Server 2022 offre des fonctionnalités hybrides avec Azure Arc, fournissant un modèle de paiement à l’utilisation et étendant les services Azure aux environnements locaux.
• Virtualisation des données et stockage d'objets:La prise en charge améliorée de PolyBase permet la virtualisation des données sur des sources telles qu'Oracle et MongoDB, et l'intégration du stockage compatible S3 facilite le stockage cloud rentable.

SQL Server 2022 poursuit l'accent mis par Microsoft sur les performances, la sécurité et les fonctionnalités cloud, ce qui en fait un choix solide pour les besoins des entreprises modernes.

MongoDB

MongoDB est une base de données non relationnelle open source qui stocke les données dans des documents de type JSON. Contrairement à une base de données relationnelle traditionnelle qui stocke les données dans des lignes et des colonnes, MongoDB stocke les données dans des collections. Chaque collection contient des documents, et dans ces documents se trouvent des champs. Vous n'avez pas besoin de définir de schéma lors de l'écriture de données dans MongoDB, ce qui le rend idéal pour stocker de grandes quantités de données non structurées. De plus, il vous permet d'ajouter de nouveaux champs à la volée.

L'une des caractéristiques qui distingue MongoDB des autres bases de données est l'évolutivité horizontale, qui divise la base de données en morceaux. Pour ajouter plus de capacité, vous pouvez ajouter un serveur en déplacement sans entraver les performances de la base de données ni subir de temps d'arrêt.

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MongoDB vs. SQL Server : différences clés

Maintenant que nous avons exploré les bases des deux bases de données, zoomons sur les différences. Nous avons comparé leurs fonctionnalités qui vous aideront à décider quelle base de données correspond le mieux à vos besoins.

MongoDB vs. SQL Server : schéma de base de données

Votre vitesse d'interrogation et de récupération des données dépend du schéma de la base de données. En tant que base de données relationnelle, SQL Server possède un schéma prédéfini sous forme de tables. Toutes les données structurées sont définies dans un m nombre de colonnes et n nombre de lignes dans des tables spécifiques entretenant une relation rigide les unes avec les autres. Par conséquent, pour modifier les données afin qu'elles tiennent dans les tables, vous devez les formater fortement. Bien que fastidieux, le processus garantit que les données stockées ne sont pas incomplètes ou de mauvaise qualité. Cependant, toutes les données qui ne correspondent pas au schéma sont sacrifiées. Les restrictions de schéma limitent également la classification dynamique et le stockage des données hiérarchiques.

Avec MongoDB, vous n'avez pas de telles contraintes, ce qui rend MongoDB plus flexible que SQL Server. Que vos données soient formatées ou complètement non structurées, vous pouvez facilement les stocker dans un format non tabulaire. MongoDB est donc le choix parfait pour l'analyse de données volumineuses.

De plus, puisque vous n'apportez aucune modification aux données lors de l'écriture, vous pouvez les stocker dans leur nature brute sans faire de sacrifices. En cas de modification de vos besoins en matière d'analyse, MongoDB peut y répondre.

MongoDB vs. SQL Server : Map-Reduce et jointures

SQL Server prend en charge des opérations telles que le tri, l'union et l'intersection via le tri en mémoire et les jointures. Les jointures vous permettent de récupérer des données à partir de deux colonnes ou plus en fonction de relations logiques. SQL Server prend en charge différents types de jointures, notamment la jointure interne, la jointure croisée, la jointure gauche, la jointure droite et la jointure externe plus complète.

Dans MongoDB, vous pouvez exécuter des requêtes sur de grands ensembles de données et des résultats agrégés à l'aide de Map Reduce. La fonction Map Reduce, comme son nom l'indique, est décomposée en Map et Reduce. La fonction de carte regroupe toutes les données en fonction d'une paire clé-valeur, puis vous pouvez utiliser la fonction de réduction pour effectuer des opérations sur les données. La fonction Map Reduce vous permet d'effectuer des opérations d'agrégation sur les données telles que la moyenne ou le maximum.

Connexe : Consultez notre guide sur Flocon de neige contre SQL Server.

MongoDB vs. SQL Server : langages de programmation et d'interrogation

En ce qui concerne les langages de programmation, MongoDB est plus flexible que SQL Server. Vous pouvez utiliser MongoDB avec divers langages de programmation tels que JavaScript, Python, Java, PHP, C++, C, Ruby et Perl. SQL Server est uniquement compatible avec les langages C, C++ et .Net.

La base de données SQL Server utilise le puissant SQL (Standard Query Language) pour définir et manipuler les données. Le langage de requête MongoDB, quant à lui, est basé sur JavaScript, qui est un langage facile à utiliser. Il vous permet d'effectuer diverses fonctions sur les données MongoDB, notamment le groupe, le saut, l'agrégation, le tri, etc.

Si vous comparez les deux bases de données, SQL Server peut prendre en charge des requêtes complexes, tandis que MongoDB a des limites en raison de l'absence d'inférences standard.

MongoDB vs. SQL Server : évolutivité et réplication

Les deux bases de données sont évolutives de différentes manières. Cependant, en comparaison, MongoDB est plus évolutif que SQL Server. Comme mentionné précédemment, vous pouvez résoudre les problèmes de capacité dans MongoDB en effectuant une mise à l'échelle horizontale, communément appelée mise à l'échelle horizontale. Lorsque vous montez en charge, vous ajoutez plus de serveurs au lieu d'améliorer les performances de votre environnement existant.

Dans SQL Server, vous pouvez évoluer, ce qui signifie que vous pouvez améliorer les performances en augmentant la puissance du processeur ou la RAM. Il est plus difficile de faire évoluer SQL Server que MongoDB, car cela nécessite de diviser la base de données en plusieurs parties, puis de déplacer ces parties vers des ordinateurs SQL Server indépendants. Lisez le Guide de réplication SQL Server pour en savoir plus.

En ce qui concerne la réplication, SQL Server vous permet de répartir les données entre différentes bases de données, puis de les synchroniser pour maintenir la cohérence. SQL Server prend en charge trois types de réplication : la réplication transactionnelle, la réplication d'instantané et la réplication de fusion.

Vous pouvez répliquer MongoDB via un ensemble de répliques, qui est un groupe de processus MongoDB contenant les mêmes données. Un jeu de réplicas a plusieurs nœuds, chacun contenant. Parmi tous ces nœuds, un nœud est considéré comme le nœud principal. Les jeux de répliques vous garantissent une haute disponibilité et une redondance.

Source

MongoDB vs. SQL Server : support et services

MongoDB est une base de données open source, tandis que SQL Server est concédé sous licence à des fins commerciales. Cependant, vous n'avez besoin que d'une seule licence pour exécuter plusieurs instances dans SQL Server. Un support de haut niveau est disponible pour tous les utilisateurs de MS SQL Server, et des consultations indépendantes sont également disponibles pour les déploiements à grande échelle. Pour MongoDB, vous devrez peut-être compter sur le support de la communauté et il est difficile de trouver des experts pour un déploiement à grande échelle. 

MongoDB vs. SQL Server : lequel est le plus rapide ?

MongoDB stocke et lit les données différemment du SGBDR traditionnel. La plupart des RDBMS ne peuvent pas conserver les données en mémoire par configuration, contrairement à MongoDB. Vous pouvez enregistrer jusqu'à dix gigaoctets de données dans la mémoire, de cette façon vous enregistrez la charge de données du disque dur dans la mémoire et vous pouvez la récupérer plus rapidement par rapport à SQL Server.

La nature distribuée de MongoDB donne une amélioration majeure des performances. Vous pouvez diviser votre ensemble de données en plus petits morceaux, qui sont répartis sur plusieurs machines. Ainsi, essentiellement, lorsque vous lancez une requête, chaque partition doit rechercher uniquement un sous-ensemble de données et renvoyer le résultat, ce qui rend le processus beaucoup plus court et plus rapide que dans SQL Server.

Cependant, vous devez disposer de suffisamment de mémoire pour stocker les données et déterminer le taux d'actualisation de la mémoire avec de nouvelles données. Globalement, tout ce processus est très coûteux en termes de ressources et de calcul. En matière de dépannage, MongoDB est plus lent que SQL Server. Lorsqu'il y a un bogue dans MongoDB, le simple redémarrage du serveur ne fonctionne pas. Dans SQL Server, il est beaucoup plus facile d'identifier et de résoudre les problèmes.

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MongoDB vs. SQL Server : lequel choisir ?

La base de données que vous choisissez dépend de votre cas d'utilisation et de vos besoins. Supposons que vous ayez une école. Chaque action peut être transformée en une table, avec des connexions intrinsèques fixes avec d'autres tables. Ces connexions ne peuvent pas être rompues ou inversées dans SQL Server, c'est-à-dire que les étudiants ne peuvent pas enseigner aux enseignants et que les enseignants ne peuvent pas recevoir de notes.

Si vos données suivent un tel modèle, il peut être préférable d'utiliser SQL Server, car vous disposez d'un schéma prédéfini. Il convient également de noter que la plupart des informations commerciales sont structurées avec des relations importantes. Par exemple, les données financières relatives aux crédits sont hautement structurées. Dans de tels cas, vous devez opter pour SQL Server.

Si vos données n'ont pas de relations fixes, vous pouvez utiliser MongoDB pour une expérience plus flexible. Par exemple, une application qui nécessite le stockage de journaux d'erreurs peut utiliser des documents MongoDB. Un journal d'erreurs contient généralement un code, un message et un niveau de priorité, mais ce sont tous des attributs du journal, et non des entités distinctes ayant des relations plusieurs-à-plusieurs avec d'autres entités.

Avec une telle quantité de données et aucun attribut relationnel, MongoDB est un meilleur choix. De même, si vous avez des données sur des tickets, des documents numérisés et des e-mails, MongoDB peut facilement les stocker et les récupérer. Il est donc important de savoir quel type de données vous traitez et comment vous prévoyez de les utiliser.

MongoDB n'est pas adapté aux applications transactionnelles complexes. Cependant, MongoDB et SQL Server fournissent tous deux des transactions ACID avec intégrité des données sans isolations de snapshots par défaut. MongoDB peut également être programmé pour fournir des transactions ACID multi-documents avec des isolations de snapshots.

Gardez également à l'esprit la sensibilité de vos données et le niveau de sécurité requis. SQL Server promet une plus grande sécurité. Vous pouvez même attribuer différents niveaux de sécurité à différentes instances d'un serveur SQL en fonction de vos priorités, car elles fonctionnent toutes indépendamment.

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