Selezionare il giusto sistema di gestione del database (DBMS) è fondamentale per creare applicazioni performanti e scalabili. Esistono due categorie principali: Database SQL strutturato con schemi relazionali anziché distribuito Database NoSQL progettato per modelli di dati non strutturati più flessibili.
Per i database relazionali, MySQL è l'opzione open source più utilizzata. Mentre MongoDB gestisce database di documenti NoSQL con funzionalità di query e aziendali avanzate. Ma quando dovrebbero essere utilizzati ciascuno?
Questa guida approfondita mette a confronto gli approcci SQL e NoSQL e MySQL e MongoDB a livello tecnico e applicativo per guidare la corretta selezione del database per i progetti software.
Panoramica del database SQL relazionale
I database relazionali basati sul linguaggio di query strutturato (SQL) forniscono query veloci e coerenza dei dati su dati tabulari altamente interconnessi che si adattano perfettamente a righe e colonne. Alimentano la maggior parte delle applicazioni aziendali e dei sistemi legacy.
Caratteristiche del database SQL
Gli aspetti chiave dei database SQL relazionali come MySQL includono:
- Tabelle con righe e colonne - Gli schemi strutturati organizzano i dati
- Connessioni con chiave esterna - I collegamenti tra tabelle consentono i join
- Transazioni ACID - Garantisce l'integrità dei dati
- Scala verticale - Aumentare la capacità dell'hardware
- Interrogazioni strutturate - Utilizzare i comandi SQL per eseguire query
Gli schemi rigidi, i tipi di dati limitati e le query predefinite forniscono coerenza, integrità e relazioni tra le entità archiviate nel database.
Panoramica di MySQL
MySQL è il database relazionale leader grazie alla sua velocità, facilità d'uso, affidabilità, scalabilità e natura open source. Alimenta molti siti Web popolari, app SaaS e backend mobili.
Quando utilizzare i database SQL relazionali
I database SQL come MySQL eccellono in:
- Applicazioni con strutture dati rigide
- La coerenza e l'integrità dei dati sono fondamentali
- È necessaria l'esecuzione di query su tabelle incrociate con molti join
- Le transazioni devono seguire le proprietà ACID
- È accettabile il ridimensionamento verticale dell'hardware più potente
- La business intelligence necessita di sfruttare le query SQL
Panoramica del database non relazionale NoSQL
I database NoSQL non relazionali sono progettati per essere scalabili orizzontalmente, semplici da usare e flessibili per i moderni modelli di accesso ai dati incentrati sulla disponibilità e sulle prestazioni con rigorose garanzie di coerenza.
Caratteristiche del database NoSQL
I tratti comuni dei database NoSQL come MongoDB includono:
- Strutture di documenti o grafici non tabulari
- Coerenza regolabile e compromessi con la PAC
- Schemi flessibili dinamici evoluto nel tempo
- Ridimensionamento orizzontale aggiungendo server
- Accesso e query a valori-chiave invece di SQL
Gli schemi più flessibili abbinati alla replica forniscono una maggiore scalabilità agli ambienti distribuiti sacrificando alcune garanzie transazionali ACID.
Panoramica di MongoDB
MongoDB è il database di documenti più popolare che offre accesso chiave-valore alle strutture dati BSON con query avanzate, indici secondari, aggregazione e molte funzionalità aziendali.
Quando utilizzare i database NoSQL
I database NoSQL come MongoDB sono ideali per:
- Iterazione rapida con modelli di dati in evoluzione
- Dati diversi non strutturati o semistrutturati
- Letture/scritture ad alte prestazioni e ridimensionamento orizzontale
- La disponibilità ha la massima priorità rispetto alla coerenza
- Flessibilità delle query oltre le funzionalità SQL
Confronto tra database SQL e NoSQL
Di seguito sono riepilogate le principali differenze e somiglianze tra i database SQL relazionali e NoSQL non relazionali.
Modelli di archiviazione dei dati
| SQL | NoSQL | |
|---|---|---|
| Struttura | Schema predefinito e rigido applicato | Schemi dinamici e flessibili |
| Modello | Relazioni tabulari basate su righe e colonne | Basato su documento/valore-chiave o grafico |
| Tipi di dati | Tipi di dati limitati come numeri, testo a dimensione fissa | Qualsiasi elemento di dati incorporato come array nidificati, JSON |
| Misurare | Archiviazione dati più piccola ed efficiente | Può archiviare dati BLOB di grandi dimensioni come i video in modo nativo |
NoSQL offre modelli più dinamici per rappresentare elementi di dati vagamente connessi di dimensioni in evoluzione.
Interrogazione e accesso
| SQL | NoSQL | |
|---|---|---|
| Richiedi supporto | Query basate su SQL standard come SELECT | Supporto limitato per la ricerca nelle raccolte |
| Si unisce | Join complessi tra molte tabelle | Nessun supporto per i join tra raccolte |
| Transazioni | Transazioni ACID tra tabelle e righe | Coerenza debole tra documenti non correlati |
| Sharding | Difficile realizzare lo sharding trasparente | Capacità intrinseca di suddividere i dati tra cluster in modo naturale |
SQL offre query, join e transazioni più ricche, ma NoSQL consente una scalabilità più semplice tra i server.
Scalabilità e prestazioni
| SQL | NoSQL | |
|---|---|---|
| Ridimensionamento | Ridimensionamento verticale (acquista hardware più grande) | Ridimensionamento orizzontale (sistema distribuito) |
| Portata | Prestazioni di scrittura più lente con modelli più complessi e applicazione dell'integrità | Throughput di lettura/scrittura più veloce senza il sovraccarico di schemi e relazioni |
| Memorizzazione nella cache | Comune per mitigare join e transazioni ripetuti | Vantaggi intrinseci in termini di velocità anche senza memorizzazione nella cache |
| Geografia | Distribuzioni in un'unica regione comuni | Distribuzione globale integrata in molti sistemi |
I database NoSQL raggiungono prestazioni migliori su scala globale mentre SQL favorisce le implementazioni di un singolo data center.
Confronto tra database MySQL e MongoDB
Esaminando un confronto tra le funzionalità del popolare leader SQL relazionale MySQL e documentare la piattaforma NoSQL MongoDB evidenzia le principali somiglianze e differenze:
Popolarità
| MySQL | MongoDB | |
|---|---|---|
| Utenti | Oltre 20 milioni di siti Web e applicazioni | Oltre 15 milioni di siti Web e applicazioni |
| Adozione da parte del settore | Utilizzato nella maggior parte dei settori per decenni | Passare dai primi innovatori al mainstream |
| Piattaforme | Tutti i sistemi operativi, fornitori di servizi cloud | Linux, OS X, Windows, Docker e tutti i cloud |
| Le lingue | Tutte le lingue popolari hanno integrazioni | Supporta ufficialmente .NET, Java, NodeJS, PHP ecc |
Sia MySQL che MongoDB vantano milioni di utenti nei settori tradizionali ed emergenti con un ampio supporto della piattaforma.
Funzionalità
| MySQL | MongoDB | |
|---|---|---|
| Modello di dati | Modello relazionale con schemi rigorosi e JOIN tra tabelle | Modello di documento senza join che supporta schemi dinamici |
| Linguaggio delle interrogazioni | Potente sintassi SQL per filtrare, raggruppare, ordinare | Ricco framework di query e aggregazione simile a SQL |
| Indici secondari | Disponibile anche se può rallentare le prestazioni di scrittura | Funzionalità di indicizzazione complete integrate |
| Transazioni | Transazioni conformi ad ACID con blocchi a livello di riga | Transazioni multi-documento configurabili con livelli di isolamento |
| Replica | Replica asincrona master-slave | Set di replica di coerenza sintonizzabili automatici |
| Sharding | Richiede estensioni proprietarie e consapevolezza dell'applicazione | Lo sharding automatico suddivide uniformemente i dati tra i cluster |
MySQL offre robusti schemi relazionali e query conformi ad ACID mentre MongoDB si concentra su modelli di dati distribuiti flessibili ma con indicizzazione, aggregazione e molte funzionalità avanzate.
Amministrazione
| MySQL | MongoDB | |
|---|---|---|
| Facilità d'uso | Complesso da installare, gestire aggiornamenti e replica | Distribuzione molto semplice come cluster distribuiti autonomi o automatizzati |
| Ridimensionamento | Scalabilità verticale aggiungendo memoria, CPU, storage SSD | Sharding automatico orizzontale per scalabilità lineare |
| Hardware | In genere viene eseguito su server bare metal | Può sfruttare l'hardware di base e i servizi cloud |
| Utensileria | CLI, capacità di monitoraggio limitate | Strumenti di gestione grafica e analisi ricchi di funzionalità |
MongoDB semplifica la scalabilità orizzontale, l'implementazione e la gestione del cloud attraverso l'automazione rispetto all'ottimizzazione e alla replica pratica del server SQL.
Quando scegliere MySQL vs MongoDB
Sia MySQL che MongoDB alimentano in modo affidabile molti sistemi mission-critical soddisfacendo al tempo stesso le diverse esigenze applicative.
Alcuni scenari si adattano meglio a database SQL relazionale come MySQL :
- Conferma di transazioni acide rigorose e garanzie di coerenza dei dati
- Relazioni di dati intrinseche come clienti, ordini, righe d'ordine che si adattano a un modello relazionale
- Sfruttare query SQL complesse su dati interconnessi
- Integrazione con schemi legacy e strumenti di reporting BI che prevedono SQL
Mentre altri casi d'uso sono ideali per a Database NoSQL non relazionale come MongoDB :
- Sviluppo rapido di applicazioni con schemi in evoluzione
- Gestione dei contenuti con strutture dati polimorfiche
- Aggregazione e analisi dei dati dell'Internet of Things su larga scala
- Bassa latenza per letture e scritture ad alte prestazioni
- Database distribuiti geograficamente che richiedono elevata disponibilità
Comprendere i punti di forza dei modelli relazionali e non relazionali guida l'adattamento del database giusto ai requisiti dell'applicazione ora e in futuro.
MongoDB sostituirà MySQL?
Per le nuove soluzioni web, mobili e IoT basate su infrastrutture cloud distribuite, MongoDB offre vantaggi significativi in termini di agilità, time-to-market e scalabilità rispetto al legacy MySQL RDBMS . La sua adozione sta accelerando in tutti i settori, dai primi innovatori ai servizi finanziari, alla sanità, alle telecomunicazioni e al governo che ora standardizza MongoDB per le nuove applicazioni.
Tuttavia, con MySQL è alla base di molti sistemi aziendali di lunga data , l'enorme base di installazione manterrà il suo predominio negli ambienti tradizionali negli anni a venire, modulata da migrazioni graduali a MongoDB per carichi di lavoro selezionati. Ma per le opportunità greenfield, MongoDB è pronta come la moderna piattaforma di database per le applicazioni di prossima generazione.
Conclusione
Il database giusto fa la differenza quando si passa dalla prova di concetto alla produzione su larga scala. Sebbene molti fattori incidano specificamente sulla decisione tra SQL vs NoSQL e MySQL vs MongoDB, comprendere le funzionalità principali e i compromessi è fondamentale per abbinare il database ai requisiti applicativi per un particolare sistema o carico di lavoro invece di forzare un approccio unico per tutti.
Se utilizzati per carichi di lavoro appropriati in linea con i loro obiettivi di progettazione, sia MySQL che MongoDB offrono soluzioni di database open source di livello aziendale in grado di alimentare applicazioni mission-critical in modo affidabile su qualsiasi scala.
Guarda Anche:
- Come svuotare la cache su Xbox One e Xbox Series X/S
- Come e dove acquistare Tokemon (TKMN) – Una semplice guida passo passo
- 9 fantastici progetti React.js per principianti, che ti aiuteranno a farti assumere
- Come e dove acquistare CatzCoin (CATZ) – Una semplice guida passo passo
- Generatore Sì o No: decisore casuale Sì o No