Kelebihan mysql dibanding mongodb

MongoDB dan MySQL mewakili dua sisi argumen yang baru-baru ini berkembang pesat terkait penyimpanan data – database non-relasional atau NoSQL yang relatif baru versus database relasional yang telah dicoba dan diuji. Keduanya merupakan produk sumber terbuka yang didistribusikan di bawah versi GNU GPL, dan keduanya juga tersedia sebagai versi komersial yang menawarkan lebih banyak fitur dan dukungan korporat.

Relasional vs. Database Non-Relasional

Mari kita menyimpang dari dua kombatan kita dan lihat sedikit argumen non-relasional-vs-relasional

Pertama, dunia basis data selama dekade terakhir telah menyaksikan munculnya basis data non-relasional atau NoSQL. Salah satu ciri khas mereka adalah bahwa mereka dapat mengambil skala dengan sangat baik di beberapa server dan menuai keuntungan dari komputasi terdistribusi.  

Dengan munculnya koneksi Internet yang cepat, server ini mungkin disinkronkan bahkan di lokasi geografis yang tersebar luas (Google. ). Salah satu cara untuk mencapainya adalah dengan menyimpan data dalam key-value pair, bukan tabel tradisional.  

Pasangan nilai kunci adalah kombinasi item data dan nilai terkaitnya. Contoh pasangan kunci-nilai adalah

• Nama_pelanggan Andrew Jones
• Pelanggan_gender M
• Pelanggan_Current_account_bal $28.400

Anda melihat bahwa di database NoSQL, bidang data dan nilai untuk bidang tersebut disimpan bersama sebagai satu catatan. Ini membuat pengambilan data jauh lebih cepat dan memungkinkan, tetapi juga menimbulkan masalah dengan integritas data.  

Sebuah tabel relasional, di sisi lain, akan menyimpan data pelanggan yang sama sebagai kumpulan tabel yang berbeda, satu berisi biodata pelanggan (nama, tanggal lahir, jenis kelamin, nomor jaminan sosial, dan sebagainya), yang lain berisi saldo pelanggan.

Berbeda dengan database NoSQL yang relatif baru, database SQL relasional telah ada sejak tahun 1970-an, ditemukan oleh E. F. Codd.  

SQL dan database relasional seperti MySQL, MS SQL Server, dan Oracle Database sangat bagus untuk merepresentasikan dan bekerja dengan kumpulan data, serupa dengan menemukan wilayah yang dicakup oleh titik persimpangan dalam diagram Venn. Misalnya, dalam aplikasi bank komersial, sangat mudah untuk membuat kueri SQL untuk mengekstrak, katakanlah, nama dan kontak semua pelanggan wanita, dengan saldo rekening giro lebih dari $100.000, yang telah mengambil pinjaman di bank Anda .  

SQL (bahasa permintaan terstruktur) dapat dengan mudah memungkinkan Anda untuk mendapatkan yang akurat menggunakan pernyataan SELECT yang terkenal. Aturan ketat yang mengatur struktur basis data relasional berarti mudah untuk memastikan integritas dan keamanan data

Namun, SQL dan database relasional yang tidak bagus adalah penskalaan. Karena tabel dan struktur basis data yang diperlukan dalam basis data relasional, mereka benar-benar hanya menskala dengan baik secara vertikal dalam satu server - dengan meningkatkan memori dan CPU, menggunakan disk yang lebih cepat, dll. Tetapi mereka tidak menskalakan dengan baik secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak server untuk berbagi beban, mis. e. komputasi terdistribusi. Di sinilah kekuatan model relasional berubah menjadi kelemahan

Jadi apakah ada kebutuhan bisnis yang muncul baru-baru ini di mana kita sekarang membutuhkan beberapa server, daripada satu server besar yang sangat kuat? .  

Yang dibutuhkan sebagian besar situs web adalah kinerja lebih dari integritas data. Terutama untuk situs web yang sangat besar – pikirkan Amazon, eBay, atau Google, respons dan ketersediaan situs web yang cepat jauh lebih penting daripada keamanan dan integritas data yang ditawarkan oleh model data relasional

Namun, ini tidak berarti bahwa basis data relasional berbasis SQL akan menjadi seperti dinosaurus. Mereka telah ada selama lebih dari 40 tahun dan melihat banyak orang yang berpura-pura naik takhta, terutama karena mereka menawarkan 3 keuntungan besar

1. Cara sederhana untuk merepresentasikan data/model bisnis
2. Bahasa yang mudah digunakan untuk mengambil dan menanyakan data tersebut (SQL)
3. Integritas dan keamanan data antipeluru dibangun langsung ke dalam database tanpa harus bergantung pada aturan dan logika aplikasi

Apa yang dilakukan database NoSQL baru adalah memenuhi kebutuhan yang tidak terpenuhi melalui pemodelan dengan struktur data relasional – kebutuhan akan skalabilitas yang mudah, terutama dengan penyebaran komputasi awan. Dan juga tidak harus bergantung pada object-relational mapping (ORM).  

Perbandingan ini kira-kira mirip dengan bagaimana penemuan kendaraan bermotor yang lebih cepat dan gesit di awal abad ke-20 tidak serta merta mengalahkan kereta api yang ditemukan beberapa abad sebelumnya. Meskipun transportasi kereta api lebih lambat dan tidak sefleksibel mobil, itu (dan bahkan hari ini masih) sangat berharga untuk kebutuhan yang berbeda – secara efisien memindahkan barang dalam jumlah yang sangat besar melalui darat. Jika tidak jelas, dalam analogi ini, kereta adalah basis data relasional dan mobil adalah basis data NoSQL.  

Yang satu belum tentu pengganti yang lain. Keduanya melayani ceruk yang berbeda, hanya saja solusi lama tidak cocok untuk kebutuhan tertentu, sehingga penemuan solusi baru untuk mengisi celah itu. Baca juga tentang NoSQL vs. database SQL di sini

MongoDB

Sekarang kembali ke pembahasan awal. MongoDB adalah database NoSQL sumber terbuka yang terkenal. Ini menggunakan konsep pasangan kunci-nilai, di sini disebut penyimpanan dokumen. Di MongoDB, penyimpanan dokumen dibuat dan disimpan sebagai file BSON, yang sebenarnya merupakan versi modifikasi dari dokumen JSON. Lihat lebih lanjut tentang penyimpanan dokumen di sini.  

MongoDB menawarkan kinerja yang sangat tinggi untuk situasi yang memuat beban tulis yang sangat tinggi, tetapi di mana integritas data bukanlah masalah yang mendesak; . keduanya menggunakan MongoDB

Salah satu batasan utama MongoDB adalah bahwa tidak seperti MySQL relasional, MongoDB tidak menawarkan cara mudah untuk menggabungkan tabel. Ini memiliki solusi yang tidak tepat untuk ini. tipe data multi-dimensi di mana Anda dapat menyematkan satu penyimpanan dokumen di dalam yang lain.  

Jadi, misalnya, Anda dapat menyematkan dokumen akun pelanggan yang terdiri dari {“Customer_account_type. Lancar”, “Saldo_Pelanggan. $28,400”} ke dalam dokumen data pelanggan {“Nama pelanggan. Andrew Jones, “Pelanggan_gender. M”} dan dengan cara ini mengambil data tentang pelanggan dan saldo banknya. Seperti yang disebutkan, ini janggal dan canggung tetapi berhasil.  

Baca juga postingan menawan tentang batasan penggunaan MongoDB di dunia nyata di sini

MySQL

MySQL adalah database relasional yang awalnya dikembangkan oleh MySQL AB, sekarang dimiliki oleh Oracle. Anda mungkin bertanya-tanya mengapa Oracle akan membeli pesaing dan tidak membunuhnya, mengingat bagaimana persaingannya dengan penawaran database Oracle sendiri.  

Sebenarnya, mereka kebanyakan beroperasi di dua ruang berbeda dan tidak saling mengkanibal.  

MySQL sebagian besar digunakan untuk menyimpan data untuk aplikasi web, biasanya sebagai bagian dari tumpukan LAMP populer (Linux, Apache, MySQL, PHP/Phython/Perl), sedangkan Oracle DB sebagian besar menyimpan data dalam skenario perusahaan besar. Itu tidak berarti MySQL tidak dapat mendukung database perusahaan besar atau Oracle DB tidak dapat mendukung aplikasi web, beberapa pelanggan menggunakannya dengan cara ini, tetapi mereka adalah pengecualian daripada aturannya. Pesaing langsung MySQL adalah sistem database SQL open source seperti PostgreSQL, MariaDB, dan SQLite

Sistem MySQL dasar dikirimkan tanpa alat GUI, hanya satu set CLI. Ada satu set alat front-end resmi yang disebut MySQL Workbench, tersedia secara gratis dari Oracle Corporation. MySQL berjalan di semua sistem operasi utama – Linux, Windows, OS/2, OS X, dan berbagai jenis Unix. Itu bahkan berjalan di Symbian untuk aplikasi komputasi seluler

MySQL telah bertahun-tahun menambahkan berbagai fitur sehingga saat ini menjadi RDBMS berfitur lengkap. Selain fitur standar seperti tabel, indeks, prosedur tersimpan, ia juga menawarkan tampilan yang dapat diperbarui, pemicu, kursor, caching kueri, tabel yang dipartisi, dan pengelompokan.  

Fitur MySQL yang tidak biasa adalah Anda dapat menukar mesin penyimpanan dan menggunakan mesin lain yang lebih cocok untuk skenario atau aplikasi tertentu. Mesin yang didukung secara native adalah InnoDB, MyISAM, Archive, CSV, Blackhole, MySQL Federated, dan NDB Cluster. Misalnya, mesin Federasi MySQL memberi Anda fleksibilitas untuk mengakses tabel yang disimpan dari jarak jauh seolah-olah tabel lokal. Baca selengkapnya di sini.  

MySQL menggunakan skema database relasional, sehingga batasan MySQL sama dengan yang umumnya mempengaruhi database relasional. Penskalaan horizontal tidak mudah dan beban transaksi yang tinggi (jutaan baca-tulis) sangat memengaruhi kinerja.  

Meskipun pengelompokan dan replikasi tersedia, serta MySQL Fabric yang inovatif (sistem terintegrasi untuk mengelola kumpulan server MySQL), masing-masing sulit untuk diterapkan dan tidak dapat sepenuhnya mengimbangi masalah desain mendasar dari database relasional.

Siapa yang Menggunakannya?

Meskipun relatif baru dibandingkan dengan MySQL, MongoDB telah mendapatkan banyak momentum selama bertahun-tahun dan sekarang menawarkan penggunaan di seluruh dunia teknologi. Sedangkan MySQL menawarkan kematangan dan keakraban yang lebih besar untuk lintas bagian pengembang yang lebih besar, MongoDB bergerak lebih cepat dan organisasi baru beralih ke NoSQL setiap saat

Berikut adalah beberapa pengguna MongoDB terkenal

• Teknologi Uber
• Lyft
• Perusahaan Bepro
• Accenture
• CircleCI
• MIT
• Trello
• Segmen
• Codecademy
• Teknologi Piknik
• Zomato
• Keraguan

Organisasi yang menggunakan MongoDB biasanya tertarik padanya untuk mengejar kecepatan kinerja yang sangat cepat serta fleksibilitas yang disertakan dengan penyimpanan data NoSQL. Struktur dokumennya yang bebas skema cocok dengan Node waktu-nyata. aplikasi js di mana menyimpan data tidak terstruktur dengan cepat menjadi perhatian

Di sisi lain persamaan, MySQL tidak mau kalah dalam jangkauan dan silsilah bisnis teknologi yang menggunakan sistem manajemen basis data relasionalnya. Ini termasuk

• Airbnb
• Netflix
• Pinterest
• Kendur
• Udemy
• Twitter
• Amazon
• Shopify
• Dropbox
• LinkedIn
• Kursus
• GitHub
• DigitalOcean
• Accenture
• asana
• 9GAG
• trivago
• Intuisi
• Persegi
• MIT
• Quora
• Menyalak
• TransferWise

Penggunaan MySQL sebagian didorong oleh kebutuhan akan keakraban, dan produk dengan dukungan dan pengetahuan yang didistribusikan secara luas di seluruh dunia teknologi. Hal ini menjadikan MySQL no-brainer untuk membangun v1 atau produk minimal yang layak, dan, seringkali, mesin DB ini tetap mendukung aplikasi dengan lalu lintas yang sangat tinggi.  

Hal ini terjadi pada organisasi seperti Pinterest, yang menghadirkan pendekatan inovatif untuk meningkatkan performa MySQL karena lalu lintas ke jaringannya meningkat selama bertahun-tahun. MySQL juga unggul jika Anda memiliki desain skema yang umumnya akan tetap konsisten seiring perkembangan aplikasi Anda

Bahasa Kueri MongoDB vs SQL

Mengingat paradigma NoSQL dibangun di atas penyimpanan dokumen dalam koleksi, MongoDB tidak menggunakan tabel tradisional dan konsep terkait. Sebaliknya, sistem manajemen basis data MongoDB hadir dengan nomenklaturnya sendiri dan cara melakukan hal-hal yang berbeda, tetapi cukup mudah untuk dipahami oleh tim yang terbiasa dengan MySQL.

Inilah bagaimana kedua pendekatan penyimpanan data ini dalam hal konsep yang mereka gunakan

MongoDB EntityMySQL Entitydatabaseddatabasedocument / BSON documentrowcollectiontablefieldcolumnindexindex

Meminta basis data menggunakan kedua sistem ini melibatkan dua bahasa yang benar-benar terpisah. Keduanya, bagaimanapun, bersifat deklaratif dan ringkas. Tidak seperti MySQL yang menggunakan SQL, MongoDB menggunakan JavaScript sebagai bahasa kuerinya, sehingga memudahkan pengembang yang sudah mengetahui JavaScript untuk mulai menulis kueri yang sesuai dengan kurva pembelajaran minimal. Bahasa pemrograman lain tersedia untuk menulis kueri MongoDB menggunakan driver khusus bahasa seperti untuk Python, Go, atau Scala

Berikut adalah contoh bahasa kueri MongoDB dan MySQL yang digunakan untuk menyelesaikan tugas yang identik

Gunakan Kasus. Membuat Koleksi/Tabel dan Menyisipkan Dokumen/Baris

Inilah cara Anda membuat Koleksi baru di MongoDB

db. createCollection("orang")

Dalam praktiknya, pembuatan Koleksi baru secara eksplisit ini tidak diperlukan karena MongoDB melakukan ini untuk Anda secara otomatis saat Anda menyimpan dokumen pertama ke database. Jadi Anda cukup memasukkan dokumen pertama Anda dan koleksi dibuat secara otomatis. Berikut kode untuk memasukkan dokumen

db. orang-orang. sisipkanSatu({

identitas pengguna. "abc123",

usia. 55,

status. "SEBUAH"

} )

Inilah cara kami mengimplementasikannya di MySQL, menggunakan Structured Query Language

BUAT TABEL orang (

id MEDIUMINT BUKAN NULL

AUTO_INCREMENT,

user_id Varchar(30),

Nomor usia,

karakter status(1),

KUNCI UTAMA (id)

)

Kueri ini membuat tabel kami, lalu, untuk menyimpan catatan baru, kami akan menjalankan kueri berikut di MySQL

MASUKKAN KE ORANG(user_id,

usia,

status)

NILAI ("abc123",

55,

"SEBUAH")

Performa dan Kecepatan Database

Sementara kedua sistem manajemen basis data sumber terbuka ini memberikan kinerja yang kuat, MongoDB lebih mudah untuk mendapatkan kinerja yang baik, bahkan tanpa penyetelan basis data tingkat lanjut. MySQL dapat bekerja sama cepat atau lebih cepat tergantung pada kasus penggunaan Anda, tetapi untuk mendapatkan tingkat kinerja MySQL yang lebih tinggi, Anda mungkin memerlukan pengetahuan penyetelan tingkat lanjut

MongoDB sangat cepat di luar kotak karena menyimpan seluruh entitas dalam satu dokumen. Ini berarti bahwa data untuk record tidak tersebar di banyak tabel database relasional.  

Untuk mengambil atau memperbarui informasi yang terkait dengan entitas, database hanya membaca dan menulis ke satu tempat di database. Tidak perlu gabungan SQL untuk mencoba dan mengambil data terkait, dan mengoptimalkan kinerja kueri juga menjadi lebih mudah bagi pengembang.  

Produktivitas pengembang adalah faktor lain di mana MongoDB menikmati keuntungan, sebagian karena kemudahan penggunaan MongoDB, dan penggunaan JavaScript dalam kueri basis data

MongoDB cenderung berkinerja lebih baik daripada MySQL saat basis data Anda berkembang. Ketika aplikasi Anda harus menangani sejumlah besar data tidak terstruktur, peningkatan kinerja yang dapat Anda peroleh dari MongoDB dapat menjadi signifikan. Ini sebagian karena rekayasa di balik MongoDB, yang menekankan tingkat penyisipan yang tinggi untuk volume data yang besar daripada keamanan transaksi maksimum.  

Database MySQL, meskipun tidak berkinerja baik dalam hal kecepatan penyisipan mentah, unggul dalam hal kepatuhan ACID. ACID (atomisitas, konsistensi, isolasi, daya tahan) menunjukkan bahwa transaksi diproses dengan andal, memungkinkan, misalnya, seluruh transaksi gagal daripada mengeksekusi penulisan yang hanya berhasil sebagian. Database MySQL dan SQL telah lama memiliki keunggulan dalam bidang ini, namun sejak Versi 4,  mirip dengan database SQL

Penskalaan, Sharding, dan Ketersediaan

Dalam hal skalabilitas dan ketersediaan, MongoDB menikmati keuntungan besar karena penggunaan kumpulan replika untuk mengaktifkan ketersediaan data yang tinggi, serta keputusan desain inti lainnya. Kumpulan replika di MongoDB memungkinkan node menyimpan data yang sama, memungkinkan failover cepat dengan pemilihan otomatis node utama baru. Semua ini biasanya terjadi dalam rentang waktu paling lama hanya lima detik.  

Kegagalan MySQL tidak semulus dan membutuhkan lebih banyak input dari tim operasi Anda untuk memunculkan pengganti jika salah satu node database Anda mati. Sebaliknya, MongoDB hadir dengan dukungan asli untuk sharding data Anda di beberapa node MongoDB.  

Ini berarti Anda dapat menskalakan dengan murah dan tanpa batas pada perangkat keras komoditas, menurunkan biaya untuk menskalakan aplikasi Anda. Pecahan di MongoDB tidak memerlukan perubahan pada aplikasi, sedangkan sifat relasional database di MySQL, yang membutuhkan GABUNG untuk banyak operasi, membuat penempatan data dari tabel pada pecahan terpisah menjadi kompleks.  

Penskalaan MySQL secara efektif melibatkan berbagai jebakan yang harus dapat dinavigasi oleh tim Anda untuk mengatasi kemacetan kinerja dan menerapkan sharding dengan benar. Migrasi skema merupakan tantangan karena sifat set-in-stone dari skema MySQL, dengan operasi gabungan dan pemicu menambah kompleksitas migrasi.  

Meskipun sharding otomatis tidak tersedia, sharding dimungkinkan dan dapat sangat meningkatkan kinerja MySQL Anda. MySQL memiliki dukungan untuk replikasi master-slave, serta replikasi master-master. Anda dapat menyesuaikan performa dan ketersediaan MySQL dengan beberapa langkah berikut

• Gunakan replikasi master-master dengan host cadangan untuk menyediakan failover
• Saat beban server basis data meningkat, tambahkan kapasitas dengan memutakhirkan server basis data sesuai kebutuhan, menambah RAM, hard drive yang lebih cepat, ruang penyimpanan
• Tambahkan rentang baru untuk pecahan database Anda untuk memungkinkan jumlah pecahan yang lebih tinggi
• Untuk menskalakan lebih jauh lagi, pertimbangkan untuk memindahkan shard ke mesin baru.    

Jika Anda menginginkan skalabilitas yang lebih baik dan ketersediaan tinggi dengan MySQL, Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan MySQL Cluster, rilis MySQL yang dibuat untuk skalabilitas linier, dengan replikasi bawaan antar-kluster di beberapa situs geografis

Opsi Dukungan Komersial dan Dukungan Komunitas

Kualitas dukungan merupakan pertimbangan penting untuk memilih sistem manajemen basis data. Dalam hal ini, MongoDB dan MySQL adalah pilihan yang sangat baik, dengan dukungan yang cukup dari komunitas masing-masing dan dukungan komersial yang tersedia

Pengguna MongoDB bisa mendapatkan dukungan gratis melalui berbagai cara, termasuk dokumen resmi MongoDB, serta forum komunitas tempat pengguna nongkrong. Referensi bagus lainnya adalah MongoDB University gratis, yang menawarkan kursus gratis untuk administrator dan pengembang database.  

Jika Anda memerlukan dukungan berbayar, itu disediakan oleh MongoDB, Inc, perusahaan publik yang mengembangkan dan mengelola MongoDB. Tersedia tiga tingkat langganan. MongoDB Enterprise Advanced, MongoDB Professional, dan Dukungan Pengembangan.   

Untuk MySQL, Anda dapat mengakses pengetahuan komunitas melalui Forum MySQL. Dokumentasi mendetail dan panduan juga tersedia. Untuk pelatihan yang lebih mendalam, Anda dapat membeli kursus MySQL dari Oracle University. Oracle juga menawarkan dukungan MySQL berbayar. Dengan bantuan Insinyur Dukungan MySQL, Anda dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dan menghapus pemblokir dalam penerapan MySQL Anda

Mana yang Tepat untuk Bisnis Anda?

Sementara prevalensi sistem database ini di berbagai perusahaan teknologi yang menangani penyebaran teknologi yang sangat besar menunjukkan bahwa mereka memiliki kemampuan yang sama, masing-masing memiliki area di mana kinerjanya terbaik. MongoDB cenderung melakukan pekerjaan luar biasa ketika Anda paling khawatir tentang kemampuan untuk menskalakan dengan mudah dengan arsitektur penskalaan horizontal asli dengan sharding yang mudah.  

Jika aplikasi Anda membutuhkan skema yang fleksibel dan Anda menginginkan pendekatan pengembangan terbuka di mana Anda dapat menyimpan kumpulan data yang tidak terstruktur sesuka hati, MongoDB akan menjadi solusi yang jauh lebih kuat untuk kebutuhan Anda. MongoDB juga menonjol karena ketersediaannya yang tinggi dan failover dan pemulihan yang cepat dan instan

MySQL, di sisi lain, menonjol karena kemampuannya menangani tingkat transaksi yang tinggi dan memastikan konsistensi data. Ini memiliki model keamanan berbasis hak istimewa yang andal. Ini sangat cocok ketika Anda memiliki skema yang stabil dan tetap dan tidak berencana untuk menyimpan banyak data yang tidak terstruktur.  

Sebagai sistem manajemen basis data paling populer di dunia, MySQL memiliki sejumlah besar sumber daya yang tersedia untuk menggali lebih dalam aspek DBMS apa pun. Ini adalah sistem yang telah diuji di berbagai industri dan harus dapat bertahan dengan baik, apa pun yang Anda lakukan.  

Adopsi MongoDB yang meluas, bagaimanapun, berarti bahwa pendekatan NoSQL sering kali sama menariknya, jika tidak lebih menarik, sebagai opsi untuk proyek baru di masa mendatang.

Kesimpulan

MySQL vs. Argumen MongoDB dalam banyak hal merupakan argumen relasional vs. Argumen NoSQL. Masing-masing unggul dalam skenario tertentu dan tidak cocok untuk yang lain. Dan karena strukturnya yang sangat berbeda, masing-masing berisi fitur yang tidak ditemukan di yang lain – lihat selengkapnya di sini.  

Apakah MySQL lebih baik daripada MongoDB?

Mengapa MySQL lebih aman daripada MongoDB?

Apa kelebihan MySQL?

Mengapa SQL lebih disukai daripada MongoDB?