Qual è la differenza tra MongoDB e MySQL?
MongoDB e MySQL sono due sistemi di gestione di database che è possibile utilizzare per archiviare e gestire i dati. MySQL è un sistema di database relazionale che archivia i dati in un formato tabulare strutturato. MongoDB invece archivia i dati come documenti JSON in un formato più flessibile. Entrambi offrono prestazioni e scalabilità, ma garantiscono prestazioni migliori per casi d'uso diversi.
Quali sono le analogie tra MongoDB e MySQL?
Sia MySQL che MongoDB sono sistemi di gestione di database. Archiviano i dati e dispongono di un'UI e di un linguaggio di query integrati, in modo da poter aggiungere, modificare e analizzare i dati.
Licenze open source
MySQL e le prime versioni di MongoDB hanno entrambe licenze open source. Le versioni open source sono scaricabili gratuitamente. Quindi è possibile modificare il codice in base alle esigenze.
MySQL è soggetto alla GNU General Public License. Tutte le versioni di MongoDB rilasciate prima del 16 ottobre 2018 sono disponibili sotto la GNU Affero General Public License.
Supporto dell'indicizzazione
MySQL e MongoDB utilizzano l'indicizzazione per migliorare la velocità e le prestazioni delle query. Gli indici sono strutture di database che si collegano a dati a cui si accede di frequente. L'indice aiuta a trovare e recuperare molto rapidamente i dati.
Entrambe le piattaforme di database MySQL e MongoDB utilizzano indici hash, indici B-albero e altri ancora.
Interfacce intuitive
MongoDB e MySQL sono entrambi facili da usare. Offrono un linguaggio di interrogazione basato sul linguaggio naturale per aggiornare e leggere i dati. Offrono inoltre un'interfaccia utente grafica (GUI) per gestire e analizzare i dati in modo più visivo.
Linguaggi di programmazione
MySQL e MongoDB sono compatibili con una varietà degli stessi linguaggi di programmazione. È possibile utilizzare Java, Python, Node.js, PHP lato server, Ruby e C# sia con MongoDB che con MySQL.
Sicurezza
Sia MySQL che MongoDB utilizzano l'autenticazione, il controllo degli accessi e la crittografia per garantire la sicurezza dei propri database. Si basano sulla crittografia TLS/SSL per proteggere i dati in transito e a riposo. Consentono inoltre di definire diversi livelli di accesso degli utenti.
Documentazione e supporto della community
MySQL e MongoDB dispongono di una documentazione ufficiale dettagliata sul rispettivo sito Web. I tutorial, i manuali e le guide contengono istruzioni complete per installare, configurare ed eseguire attività operative.
MongoDB e MySQL dispongono anche di una community di sviluppatori attiva per rispondere alle domande e assistere nella risoluzione dei problemi. Entrambi offrono anche edizioni aziendali con supporto dedicato per esigenze specifiche.
Riepilogo delle differenze principali tra MongoDB e MySQL
MySQL è un sistema di gestione di database relazionali, mentre MongoDB è un sistema di database NoSQL. Maggiori informazioni sui due servizi sono riportati nelle pagine Cos'è un database relazionale? e Cos'è NoSQL?.
MySQL utilizza SQL, con cui la maggior parte degli sviluppatori ha esperienza. MongoDB utilizza invece MongoDB Query Language (MQL). Sebbene ci siano somiglianze tra MQL e SQL, l'apprendimento del primo richiede in genere un po' di impegno in più.
Successivamente esamineremo alcune altre differenze principali.
Modello di dati
MySQL è un sistema di database relazionale che archivia i dati in colonne, righe e tabelle. I dati vengono archiviati in righe, mentre ogni colonna rappresenta un diverso tipo di dati. È quindi possibile definire le relazioni tra i dati utilizzando chiavi esterne e chiavi primarie. Ogni tabella dispone di una chiave primaria che serve a identificarla, mentre la chiave esterna crea una relazione.
MongoDB è un database orientato ai documenti che archivia tutti i dati sotto forma di documenti JSON binari (BSON). Il formato BSON consente di serializzare molte forme di dati. L'utilizzo di documenti BSON consente di archiviare dati non strutturati, semistrutturati e strutturati. Invece di uno schema di database, MongoDB utilizza un approccio flessibile, archiviando i documenti in raccolte.
Scalabilità
In un sistema di database MySQL, le opzioni disponibili per il dimensionamento sono limitate. Puoi scegliere tra queste opzioni alternative:
- Scalabilità verticale attraverso l'aggiunta di più risorse al server di database corrente
- Replica di lettura mediante creazione di copie di sola lettura del database su altri server
La replica in lettura è limitata a un massimo di cinque copie. Le repliche possono anche avere un ritardo rispetto alla copia principale, il che crea problemi di prestazioni su larga scala. La scalabilità verticale è inoltre limitata all'infrastruttura utilizzata.
Il design MongoDB, invece, offre un vantaggio significativo in termini di scalabilità. Offre due funzionalità chiave per il dimensionamento:
- Set di repliche, cioè gruppi di server MongoDB che contengono dati identici
- Suddivisione in partizioni, cioè parti diverse dei dati distribuite su server diversi
MongoDB consente di creare cluster suddivisi in partizioni, in modo che porzioni dei dati vengano replicate su più server. Se, ad esempio, si dispone di un numero elevato di record di clienti, è possibile distribuirli in modo che i nomi dalla A alla J e i nomi dalla K alla Z siano nel rispettivo set di repliche. MongoDB può quindi scalare orizzontalmente per ottimizzare le prestazioni di lettura e scrittura su larga scala.
Prestazioni
MySQL è progettato per eseguire unioni ad alte prestazioni su più tabelle indicizzate in modo appropriato. Tuttavia, richiede l'inserimento dei dati riga per riga, quindi le prestazioni di scrittura sono più lente.
I documenti MongoDB seguono un modello di dati gerarchico e conservano la maggior parte dei dati in un unico documento, riducendo la necessità di unioni tra più documenti. Le unioni sono supportate mediante l'operazione $lookup, ma non sono ottimizzate per le prestazioni. Tuttavia, MongoDB offre un'API insertMany() per l'inserimento rapido dei dati, dando priorità alle prestazioni di scrittura.
Flessibilità
Come sistema di gestione di database relazionali, MySQL presenta una struttura più rigida di MongoDB. MySQL utilizza uno schema fisso e organizza i dati in righe e tabelle. Per utilizzare MySQL, è necessario strutturare i dati e inserirli in un sistema tabulare.
Archiviando i dati come documenti JSON, MongoDB consente di creare applicazioni complesse con molti tipi di dati diversi. Ad esempio, è possibile creare nuovi campi aggiornando i campi dell'array annidati. È inoltre possibile utilizzare una pipeline di aggregazione, una funzionalità di MongoDB che consente di trasformare i dati combinando più operazioni in un unico flusso di lavoro.
Controllo degli accessi
All'interno di MongoDB, si può controllare l'accesso a livello di operazione, raccolta o database. Il servizio utilizza certificati Kerberos, X.509 e LDAP per autenticare gli utenti. MySQL consente invece di limitare l'accesso degli utenti a livello di utente, database e tabella. MySQL utilizza un proprio sistema di autenticazione. Presenta un'ulteriore vulnerabilità di sicurezza per gli attacchi di iniezione SQL, che l'approccio senza schema di MongoDB evita.
Quando utilizzare MongoDB e MySQL
Il formato di archiviazione di dati all'interno di MySQL lo rende adatto per il data warehousing e l'elaborazione analitica online. È conforme alle proprietà ACID, il che significa che le transazioni sono atomiche, coerenti, isolate e durevoli. Ciò rende MySQL utile quando si gestiscono transazioni complesse, come nei casi d'uso di e-commerce, transazionali e finanziari.
I dati altamente strutturati e l'indicizzazione di MySQL lo rendono utile anche per le query ad hoc. Le query ad hoc vengono in genere eseguite da utenti finali o analisti di dati che necessitano di un accesso rapido a dati non disponibili attraverso report o query predefiniti.
D'altra parte, MongoDB è un database NoSQL. È più adatto se si trattano dati non strutturati in casi d'uso come social network, media o Internet delle cose (IoT). Poiché MongoDB non ha uno schema, è una soluzione adatta per gestire dati in continua evoluzione ed espansione.
Riepilogo delle differenze tra MongoDB e MySQL
| MongoDB |
MySQL |
|
| Modello di dati |
MongoDB archivia i dati in documenti JSON e poi li organizza in raccolte. |
MySQL archivia i dati in colonne e righe. L'archiviazione di dati è tabulare e relazionale. |
| Scalabilità |
MongoDB utilizza la replica e la suddivisione in partizioni per dimensionare orizzontalmente. |
MySQL utilizza la scalabilità verticale e le repliche di lettura per migliorare le prestazioni su larga scala. |
| Linguaggio di query |
MongoDB utilizza MongoDB Query Language. |
MySQL utilizza SQL. |
| Prestazioni |
MongoDB si contraddistingue nell'inserimento o nell'aggiornamento di un gran numero di record. |
MySQL è più veloce nella selezione di un numero elevato di record. |
| Flessibilità |
MongoDB non dispone di uno schema. Ciò garantisce maggiore flessibilità e consente di lavorare con dati non strutturati, semistrutturati e strutturati. |
MySQL dispone di uno schema rigido che funziona bene con i dati strutturati. |
| Sicurezza |
MongoDB utilizza certificati Kerberos, X.509 e LDAP per autenticare gli utenti. |
MySQL utilizza metodi di autenticazione integrati. |
In che modo AWS può aiutare con i requisiti di MongoDB e MySQL?
Amazon Web Services (AWS) offre diversi servizi per i requisiti di MongoDB e MySQL.
Amazon DocumentDB (compatibile con MongoDB) è un database di documenti JSON nativo completamente gestito. Rende facile e conveniente gestire carichi di lavoro di documenti critici praticamente su qualsiasi scala senza gestire l'infrastruttura. Amazon DocumentDB semplifica la tua architettura fornendo best practice di sicurezza integrate, backup continui e integrazioni native con altri servizi AWS.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) è una raccolta di servizi completamente gestiti che semplifica la configurazione, la gestione e il dimensionamento dei database relazionali nel cloud. Amazon RDS supporta sette motori ampiamente diffusi, uno dei quali è MySQL. Amazon RDS per MySQL supporta le versioni di MySQL Community Edition 5.7 e 8.0.
È possibile anche scegliere la nostra soluzione incentrata sul cloud Amazon Redshift anziché MySQL. Questo servizio utilizza SQL per analizzare dati strutturati e semistrutturati su data warehouse, database operativi e data lake, utilizzando hardware e machine learning progettati da AWS per offrire le migliori prestazioni in termini di prezzo su qualsiasi scala.
L'utilizzo di Amazon Redshift offre molti vantaggi:
- Abbattimento dei silos di dati e generazione di informazioni dettagliate in tempo reale su tutti i dati
- Raggiungimento di prestazioni fino a cinque volte superiori rispetto a qualsiasi altro data warehouse cloud
- Acquisizione di informazioni dettagliate sui dati disponibili in pochi secondi senza preoccuparsi della gestione dell'infrastruttura dati
Inizia a utilizzare MongoDB e MySQL su AWS creando un account oggi stesso.
