Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
MongoDB против. SQL Server: как правильно выбрать базу данных?
Одной из актуальных проблем при создании программного приложения является хранение данных. Более простой способ — хранить данные в Excel и ему подобных, но они не очень помогают при работе с большими объемами данных. При работе с большими объемами данных лучшим выбором будет база данных.
Вы можете выбрать реляционную базу данных, такую как Microsoft SQL Server, или нереляционную базу данных, такую как MongoDB. Выбранная вами база данных может определить успех вашего приложения, поэтому вам следует тщательно ее рассмотреть.
Мы провели подробное сравнение двух популярных баз данных: MongoDB и SQL Server, чтобы вы могли принять обоснованное решение. Однако, прежде чем мы продолжим прямое сравнение, давайте рассмотрим основы обеих баз данных.
MS SQL Server
SQL Server, представленный Microsoft, представляет собой реляционную базу данных, которая существует на рынке уже довольно давно. Данные хранятся в MS SQL Server в виде таблиц и строк, что обеспечивает им высокую точность и ссылочную целостность. Характер базы данных делает ее идеальным выбором для различных приложений транзакционной и бизнес-аналитики.
SQL Server 2019 поставляется с различными новые возможности. Компания представила Polybase, которая позволяет создавать уровень виртуализации данных для нескольких источников данных, таких как Oracle, MongoDB или Teradata. Он также включает HDFS и SPARK для удобного хранения и обработки петабайтов данных. База данных также может работать с различными операционными системами, включая Windows, Linux, Redhat и другие. Вы также можете использовать его в контейнере или Kubernetes.
Microsoft много работала над улучшением производительности базы данных. SQL Server 2019 поддерживает постоянную память, интеллектуальную обработку запросов и временную базу данных в памяти. Вы также получаете ускоренное восстановление базы данных и максимальную доступность. Он также оснащен различными инструментами бизнес-аналитики, которые позволяют визуализировать и исследовать данные с помощью сервера отчетов Power BI, который включен в лицензию базы данных.
MongoDB
MongoDB — это нереляционная база данных с открытым исходным кодом, которая хранит данные в документах типа JSON. В отличие от традиционной реляционной базы данных, которая хранит данные в строках и столбцах, MongoDB хранит данные в коллекциях. В каждой коллекции есть документы, а внутри этих документов есть поля. Вам не нужно определять схему при записи данных в MongoDB, что делает ее идеальной для хранения больших объемов неструктурированных данных. Кроме того, он позволяет добавлять новые поля на лету.
Одной из особенностей, которая отличает MongoDB от других баз данных, является горизонтальная масштабируемость, которая делит базу данных на фрагменты. Чтобы увеличить емкость, вы можете добавить сервер на ходу, не снижая производительность базы данных и не вызывая простоев.
MongoDB против SQL Server: ключевые различия
Теперь, когда мы изучили основы обеих баз данных, давайте углубимся в различия. Мы сравнили их функции, что поможет вам решить, какая база данных лучше всего соответствует вашим потребностям.
MongoDB против SQL Server: схема базы данных
Скорость выполнения запросов и получения данных зависит от схемы базы данных. Как реляционная база данных, SQL Server имеет предопределенную схему в виде таблиц. Все структурированные данные определены в m количество столбцов и n количество строк в определенных таблицах, имеющих жесткую связь друг с другом. Следовательно, чтобы изменить данные так, чтобы они поместились в таблицы, вам придется их тщательно отформатировать. Хотя этот процесс и утомителен, он гарантирует, что хранящиеся данные не будут неполными или низкого качества. Однако любые данные, не соответствующие схеме, приносятся в жертву. Ограничения схемы также ограничивают динамическую классификацию и хранение иерархических данных.
С MongoDB таких ограничений нет, что делает MongoDB более гибким, чем SQL Server. Независимо от того, отформатированы ли ваши данные или они полностью неструктурированы, вы можете легко сохранить их в нетабличном формате. Таким образом, MongoDB является идеальным выбором для анализа больших данных.
Кроме того, поскольку вы не вносите никаких изменений в данные при записи, вы можете сохранить их в необработанном виде, не принося никаких жертв. Если в будущем ваши требования к аналитике изменятся, MongoDB сможет их удовлетворить.
MongoDB против SQL Server: Map-Reduce и объединения
SQL Server поддерживает такие операции, как сортировка, объединение и пересечение посредством сортировки в памяти и соединений. Объединения позволяют извлекать данные из двух или более столбцов на основе логических связей. SQL Server поддерживает различные типы соединений, включая внутреннее соединение, перекрестное соединение, левое соединение, правое соединение и более полное внешнее соединение.
В MongoDB вы можете выполнять запросы к большим наборам данных и агрегированным результатам с помощью Map Download. Функция Map уменьшает, как следует из названия, разбита на Карту и Редуцирование. Функция Map группирует все данные на основе пары ключ-значение, а затем вы можете использовать функцию сокращения для выполнения операций с данными. Функция Map сокращения позволяет выполнять операции агрегирования таких данных, как среднее или максимальное значение.
MongoDB против SQL Server: языки программирования и запросов
Когда дело доходит до языков программирования, MongoDB более гибок, чем SQL Server. Вы можете использовать MongoDB с различными языками программирования, такими как JavaScript, Python, Java, PHP, C++, C, Ruby и Perl. SQL Server совместим только с языками C, C++ и .Net.
База данных SQL Server использует мощный SQL (стандартный язык запросов) для определения данных и управления ими. С другой стороны, язык запросов MongoDB основан на JavaScript, с которым легко работать. Он позволяет выполнять различные функции над данными MongoDB, включая группировку, пропуск, агрегирование, сортировку и многое другое.
Если вы сравните обе базы данных, SQL Server может выполнять сложные запросы, тогда как MongoDB имеет ограничения из-за отсутствия стандартных выводов.
MongoDB против SQL Server: масштабируемость и репликация
Обе базы данных масштабируются по-разному. Однако при сравнении MongoDB более масштабируема, чем SQL Server. Как упоминалось ранее, вы можете решить проблемы с емкостью в MongoDB путем масштабирования, широко известного как горизонтальное масштабирование. При масштабировании вы добавляете больше серверов, а не повышаете производительность существующей среды.
В SQL Server вы масштабируетесь, что означает, что вы можете повысить производительность за счет увеличения мощности процессора или увеличения оперативной памяти. Масштабировать SQL Server сложнее, чем MongoDB, поскольку для этого требуется разделить базу данных на различные части, а затем переместить эти части на независимые компьютеры SQL Server.
Что касается репликации, SQL Server позволяет распределять данные между различными базами данных, а затем синхронизировать их для обеспечения согласованности. SQL Server поддерживает три типа репликации: репликация транзакций, репликация моментальных снимков и репликация слиянием.
Вы можете реплицировать MongoDB через набор реплик, который представляет собой группу процессов MongoDB, содержащих одни и те же данные. Набор реплик состоит из нескольких узлов, каждый из которых содержит. Из всех этих узлов один считается основным. Наборы реплик гарантируют высокую доступность и избыточность.
MongoDB против SQL Server: поддержка и услуги
MongoDB — это база данных с открытым исходным кодом, а SQL Server лицензируется для коммерческих целей. Однако для запуска нескольких экземпляров SQL Server вам понадобится только одна лицензия. Высокоуровневая поддержка доступна для всех пользователей MS SQL Server, а также доступны независимые консультации для долгосрочного развертывания. Что касается MongoDB, вам, возможно, придется полагаться на поддержку сообщества, и трудно найти экспертов для крупномасштабного развертывания.
MongoDB против SQL Server: какой из них быстрее?
MongoDB хранит и считывает данные иначе, чем традиционные СУБД. Большинство СУБД не могут хранить данные в памяти по конфигурации, а MongoDB — может. Вы можете сохранить до десяти гигабайт данных в памяти, таким образом вы сохраняете нагрузку данных с жесткого диска в память и можете получать их быстрее по сравнению с SQL Server.
Распределенная природа MongoDB значительно повышает производительность. Вы можете разделить свой набор данных на более мелкие фрагменты, которые будут распределены по нескольким машинам. Таким образом, по сути, когда вы запускаете запрос, каждый сегмент должен искать только подмножество данных и возвращать результат, что делает процесс намного короче и быстрее, чем в SQL Server.
Однако вам необходимо иметь достаточно памяти для хранения данных и определения скорости обновления памяти новыми данными. В целом, весь этот процесс очень затратен с точки зрения ресурсов и вычислений. Когда дело доходит до устранения неполадок, MongoDB работает медленнее, чем SQL Server. Когда в MongoDB возникает ошибка, простая перезагрузка сервера не работает. В SQL Server гораздо проще выявлять и устранять проблемы.
MongoDB против SQL Server: какой выбрать?
Выбор базы данных зависит от вашего варианта использования и требований. Предположим, у вас есть школа. Каждое действие можно превратить в таблицу с фиксированными внутренними связями с другими таблицами. Эти связи не могут быть разорваны или отменены в SQL Server, т.е. учащиеся не могут обучать учителей, а учителя не могут получать оценки. Если ваши данные соответствуют такому шаблону, возможно, лучше использовать SQL Server, поскольку у вас есть предопределенная схема. Также примечательно, что большая часть деловой информации структурирована с заметными взаимосвязями. Например, финансовые данные по кредитам высоко структурированы. В таких случаях вам следует использовать SQL Server.
Если ваши данные не имеют фиксированных связей, вы можете использовать MongoDB для более гибкой работы. Например, приложение, которому требуется хранение журналов ошибок, может использовать документы MongoDB. Журнал ошибок обычно имеет код, сообщение и уровень приоритета, но все это атрибуты журнала, а не отдельные объекты с отношениями «многие ко многим» с другими объектами. При таком большом объеме данных и отсутствии реляционных атрибутов MongoDB — лучший выбор. Аналогично, если у вас есть данные о билетах, отсканированных документах и электронных письмах, MongoDB может легко их сохранить и получить. Поэтому важно знать, с каким типом данных вы имеете дело и как вы планируете их использовать.
MongoDB не подходит для сложных транзакционных приложений. Однако и MongoDB, и SQL Server по умолчанию обеспечивают транзакции ACID с целостностью данных без изоляции моментальных снимков. MongoDB также можно запрограммировать для обеспечения многодокументных транзакций ACID с изоляцией моментальных снимков.
Кроме того, имейте в виду, насколько конфиденциальны ваши данные и какой уровень безопасности они требуют. SQL Server обещает более высокий уровень безопасности. Вы даже можете назначить разные уровни безопасности различным экземплярам SQL Server в зависимости от ваших приоритетов, поскольку все они работают независимо.
Дополните свою базу данных инструментом ETL без кода.
Независимо от того, какую базу данных вы выберете, крайне важно иметь эффективный инструмент ETL для ее поддержки.
Astera Centerprise — это инструмент ETL без кода, который позволяет легко отправлять данные в различные базы данных и из них. Astera имеет встроенную связь с популярными базами данных, включая MongoDB и SQL Server, форматами файлов и облачными платформами. Все, что вам нужно сделать, это просто перетащить соединитель в конструкторе потоков данных, чтобы интегрировать его с вашими конвейерами данных.
Кредитное плечо Astera Centerpriseвстроенные преобразования для изменения и манипулирования вашими данными. Воспользуйтесь преимуществами функций автоматизации и планирования заданий нашего решения, чтобы организовать свои данные без какого-либо ручного вмешательства.
Скачать Astera Centerprise сегодня и попробуйте бесплатно в течение 14 дней!
