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MongoDB vs. SQL Server: Como escolher o banco de dados certo?
Uma das questões pertinentes ao construir um aplicativo de software é o armazenamento de dados. Uma maneira mais fácil seria armazenar dados no Excel e similares, mas eles realmente não ajudam com grandes quantidades de dados. Ao lidar com grandes volumes de dados, um banco de dados é a melhor escolha.
Você pode optar por um banco de dados relacional, como o SQL Server da Microsoft, ou um banco de dados não relacional, como o MongoDB. O banco de dados escolhido pode determinar o sucesso de seu aplicativo, portanto, considere-o com cuidado.
Fizemos uma comparação detalhada dos dois bancos de dados populares, MongoDB e SQL Server para você tomar uma decisão informada. No entanto, antes de avançarmos com uma comparação direta, vejamos o básico de ambos os bancos de dados.
MS SQL Server
Introduzido pela Microsoft, o SQL Server é um banco de dados relacional que já está no mercado há algum tempo. Os dados são armazenados no MS SQL Server como tabelas e linhas, o que lhe confere alta precisão e integridade referencial. A natureza do banco de dados o torna a escolha perfeita para vários aplicativos transacionais e de inteligência de negócios.
O SQL Server 2019 vem com vários Novas características. Ele introduziu o Polybase, que permite criar uma camada de virtualização de dados em várias fontes de dados, como Oracle, MongoDB ou Teradata. Também inclui HDFS e SPARK para armazenar e processar facilmente petabytes de dados. O banco de dados também pode funcionar com vários sistemas operacionais, incluindo Windows, Linux, Redhat e muito mais. Você pode usá-lo em um contêiner ou Kubernetes também.
A Microsoft trabalhou extensivamente para melhorar o desempenho do banco de dados. O SQL Server 2019 tem suporte para memória persistente, processamento inteligente de consultas e banco de dados temporário na memória. Você também obtém recuperação acelerada do banco de dados e disponibilidade máxima. Também está equipado com várias ferramentas de BI que permitem visualizar e explorar dados com o Power BI Report Server, que está incluído na licença de banco de dados.
MongoDB
MongoDB é um banco de dados não relacional de código aberto que armazena dados em documentos do tipo JSON. Ao contrário de um banco de dados relacional tradicional que armazena dados em linhas e colunas, o MongoDB armazena dados em coleções. Cada coleção possui documentos e, dentro desses documentos, há campos. Você não precisa definir o esquema ao gravar dados no MongoDB, o que o torna ideal para armazenar grandes quantidades de dados não estruturados. Além disso, permite adicionar novos campos rapidamente.
Um dos recursos que diferencia o MongoDB de outros bancos de dados é a escalabilidade horizontal, que divide o banco de dados em partes. Para adicionar mais capacidade, você pode adicionar um servidor em movimento sem prejudicar o desempenho do banco de dados ou sofrer tempo de inatividade.
MongoDB vs SQL Server: principais diferenças
Agora que exploramos o básico de ambos os bancos de dados, vamos ampliar as diferenças. Comparamos seus recursos que ajudarão você a decidir qual banco de dados melhor atende às suas necessidades.
MongoDB vs SQL Server: esquema de banco de dados
Sua velocidade de consulta e recuperação de dados depende do esquema do banco de dados. Como um banco de dados relacional, o SQL Server possui um esquema predefinido na forma de tabelas. Todos os dados estruturados são definidos em um m número de colunas e n número de linhas em tabelas específicas mantendo um relacionamento rígido entre si. Portanto, para alterar os dados para caber nas tabelas, você precisa formatá-los fortemente. Embora tedioso, o processo garante que os dados armazenados não sejam incompletos ou de baixa qualidade. No entanto, quaisquer dados que não correspondam ao esquema são sacrificados. As restrições de esquema também limitam a classificação dinâmica e o armazenamento de dados hierárquicos.
Com o MongoDB, você não tem essas restrições, o que torna o MongoDB mais flexível que o SQL Server. Quer seus dados estejam formatados ou completamente desestruturados, você pode armazená-los facilmente em um formato não tabular. MongoDB, portanto, é a escolha perfeita para análise de big data.
Além disso, como você não está fazendo nenhuma alteração nos dados na gravação, pode armazená-los em sua natureza bruta sem fazer nenhum sacrifício. Caso haja alguma alteração em seus requisitos de análise no futuro, o MongoDB pode atendê-los.
MongoDB vs SQL Server: Map-Reduce e Joins
O SQL Server oferece suporte a operações como classificação, união e interseção por meio de classificação na memória e associações. As junções permitem que você recupere dados de duas ou mais colunas com base em relacionamentos lógicos. O SQL Server oferece suporte a vários tipos de junções, incluindo junção interna, junção cruzada, junção à esquerda, junção à direita e junção externa mais completa.
No MongoDB, você pode executar consultas em grandes conjuntos de dados e resultados agregados usando o Map Reduce. A função Map Reduce, como o nome sugere, é dividida em Map e Reduce. A função Map agrupa todos os dados com base em um par chave-valor e, em seguida, você pode usar a função reduce para realizar operações nos dados. A função Map Reduce permite realizar operações de agregação nos dados, como média ou máxima.
MongoDB vs SQL Server: linguagens de programação e consulta
Quando se trata de linguagens de programação, o MongoDB é mais flexível que o SQL Server. Você pode usar o MongoDB com várias linguagens de programação, como JavaScript, Python, Java, PHP, C++, C, Ruby e Perl. O SQL Server é compatível apenas com as linguagens C, C++ e .Net.
O banco de dados SQL Server usa o poderoso SQL (Standard Query Language) para definir e manipular dados. A linguagem de consulta do MongoDB, por outro lado, é baseada em JavaScript, que é uma linguagem fácil de trabalhar. Ele permite que você execute várias funções nos dados do MongoDB, incluindo agrupar, pular, agregar, classificar e muito mais.
Se você comparar os dois bancos de dados, o SQL Server pode aceitar consultas complexas, enquanto o MongoDB tem limitações devido à ausência de inferências padrão.
MongoDB vs SQL Server: escalabilidade e replicação
Ambos os bancos de dados são escaláveis de maneiras diferentes. No entanto, quando comparado, o MongoDB é mais escalável que o SQL Server. Como mencionado anteriormente, você pode resolver problemas de capacidade no MongoDB escalando horizontalmente, comumente conhecido como escalabilidade horizontal. Ao expandir, você adiciona mais servidores em vez de melhorar o desempenho de seu ambiente existente.
No SQL Server, você escala verticalmente, o que significa que pode melhorar o desempenho aumentando a potência da CPU ou aumentando a RAM. É mais difícil dimensionar o SQL Server do que o MongoDB, pois requer a divisão do banco de dados em várias partes e, em seguida, a movimentação dessas partes para computadores SQL Server independentes.
No que diz respeito à replicação, o SQL Server permite distribuir dados entre diferentes bancos de dados e depois sincronizá-los para manter a consistência. O SQL Server oferece suporte a três tipos de replicações: replicação transacional, replicação de instantâneo e replicação de mesclagem.
Você pode replicar o MongoDB por meio do conjunto de réplicas, que é um grupo de processos do MongoDB que contém os mesmos dados. Um conjunto de réplicas tem vários nós, cada um contendo. De todos esses nós, um nó é considerado o nó primário. Os conjuntos de réplicas garantem alta disponibilidade e redundância.
MongoDB vs SQL Server: Suporte e Serviços
O MongoDB é um banco de dados de código aberto, enquanto o SQL Server é licenciado para fins comerciais. No entanto, você só precisa de uma licença para executar várias instâncias no SQL Server. O suporte de alto nível está disponível para todos os usuários do MS SQL Server, e consultas independentes também estão disponíveis para implantações em larga escala. Para o MongoDB, você pode ter que contar com o suporte da comunidade e é difícil encontrar especialistas para implantação em larga escala.
MongoDB vs SQL Server: Qual deles é mais rápido?
O MongoDB armazena e lê dados de forma diferente do RDBMS tradicional. A maioria dos RDBMS não pode manter dados na memória por configuração, enquanto o MongoDB pode. Você pode salvar até dez gigabytes de dados na memória, dessa forma você salva a carga de dados do disco rígido para a memória e pode buscá-los mais rapidamente em comparação com o SQL Server.
A natureza distribuída do MongoDB oferece um grande aumento de desempenho. Você pode fragmentar seu conjunto de dados em partes menores, que são distribuídas em várias máquinas. Então, essencialmente, quando você dispara uma consulta, cada fragmento deve pesquisar apenas um subconjunto dos dados e retornar o resultado, tornando o processo muito mais curto e rápido do que no SQL Server.
No entanto, você precisa ter memória suficiente para armazenar os dados e determinar a taxa de atualização da memória com novos dados. No geral, todo esse processo é muito caro em termos de recursos e computação. Quando se trata de solução de problemas, o MongoDB é mais lento que o SQL Server. Quando há um bug no MongoDB, simplesmente reiniciar o servidor não funciona. No SQL Server, é muito mais fácil identificar e solucionar problemas.
MongoDB vs SQL Server: Qual você deve escolher?
O banco de dados escolhido depende do seu caso de uso e requisitos. Vamos supor que você tenha uma escola. Cada ação pode ser transformada em uma tabela, com conexões fixas e intrínsecas com outras tabelas. Essas conexões não podem ser quebradas ou revertidas no SQL Server, ou seja, alunos não podem ensinar professores e professores não podem receber notas. Se seus dados seguirem esse padrão, talvez seja melhor usar o SQL Server, pois você tem um esquema predefinido. Também é notável que a maioria das informações de negócios é estruturada com relacionamentos proeminentes. Por exemplo, os dados financeiros para créditos são altamente estruturados. Nesses casos, você deve usar o SQL Server.
Se seus dados não tiverem relacionamentos fixos, você poderá usar o MongoDB para uma experiência mais flexível. Por exemplo, um aplicativo que requer o armazenamento de logs de erros pode utilizar documentos do MongoDB. Um log de erros geralmente tem um código, uma mensagem e um nível de prioridade, mas esses são todos atributos do log, não entidades separadas com relações muitos-para-muitos com outras entidades. Com uma quantidade tão grande de dados e sem atributos relacionais, o MongoDB é uma escolha melhor. Da mesma forma, se você tiver dados sobre tickets, documentos digitalizados e e-mails, o MongoDB pode armazená-los e recuperá-los facilmente. Portanto, é importante saber com que tipo de dados você está lidando e como planeja utilizá-los.
O MongoDB não é adequado para aplicativos transacionais complexos. No entanto, tanto o MongoDB quanto o SQL Server fornecem transações ACID com integridade de dados sem isolamentos de instantâneos por padrão. O MongoDB também pode ser programado para fornecer transações ACID de vários documentos com isolamentos de instantâneos.
Além disso, lembre-se da confidencialidade dos seus dados e do nível de segurança que eles exigem. O SQL Server promete maior segurança. Você pode até atribuir diferentes níveis de segurança a diferentes instâncias em um SQL Server com base em suas prioridades, pois todas elas funcionam de forma independente.
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