MongoDB vs MySQL - Key Differences

Включення в 데이터베이스 системи управління системами (DBMS) дозволяє вам ефективно працювати і управління великими обсягами даних. З його здатністю, ви можете бути надійно провадити аналітичні і трансакційні операції.

Для того, щоб зробити ці дії, ви можете зробити два типи DBMS-relational and non-relational. Всі типи мають низку рішень доступних на ринку, найбільш часто використовуваних MongoDB і MySQL. MongoDB є одним з найбільш популярних no-relational database systems, деMySQL є relative database system.

Ця програма буде допомагати вам підходити між між MongoDB vs MySQL і вирішити, які DBMS найкращі ручки вашого workflow.

MongoDB: An Overview

MongoDB is an open-source NoSQL database management system що можуть вибрати велику кількість з semi-structured і unstructured data. Unlike relational databases, MongoDB використовує binary JavaScript Object Notation (BSON) format до store data.

У MongoDB, будь-який документ—адана структура, що складається з key-value pairs—in a collection can be verified with the help of an ID or the primary key. Натисніть, щоб переглянути значні ключові значення в документі. Для управління і interact with this data, ви можете використовувати MongoDB Query Language (MQL), а міцний language.

Key Features of MongoDB

• Ad-hoc Queries: Ці є шорт-ліфіспанські команди, що випливають з variable, таке, що їх виконання потребує бути результатом різного depending on variable. MongoDB дає змогу оптимізувати ad-hoc вимоги до значної несприятливої ​​ефективності на рівні.‍
• Indexing: З відповідним indexing, сервер може optimal execute user queries. MongoDB дозволить вам створювати інтереси в реальному часі до пристосування своїх конкретних потреб. Ці показники будуть допомагати вам вдосконалити функцію і search speed.‍
• Sharding: MongoDB літає, що ви distribute data для збільшення комплексної продуктивності роботи, яка можлива щезавжди бути time-consuming.Sharding is the principle that helps you to split larger datasets across distributed components (shards). Це дозволяє вам вибрати ваші пристосування до handle зростаючих business demands.‍
• Replication: Distributing data across multiple servers is consideral essential operation as it eliminates potential issues when a server crashes or any hardware failure occurs. For data repplication, MongoDB employs replica sets. У разі несподіваних подій в початковому сервері, в середньому сервері, які встановлюються як новий вихідний номер.‍
• Load Balancing: Створюючи мільйони клієнтів, що потребують з тисячами серверів, що ведуть до активності в масштабах. З horizontal scaling, MongoDB може сприяти великому-шляху load balancing. Платформа дозволить вам розпоряджатися широким статтею і отримувати запити для тих самих даних з міцними locking protocols і контролем контролю, надсилання даних consistency.

MySQL: An Overview

Developed by Oracle, MySQL is an open-source relational database management system (RDBMS). Як інші RDBMS, це дозволяє вам доглядати за даними в таблиці формату, спрямованості спрямованої integrity, і доступу до використання за допомогою структурованого ключового мовлення (SQL).

У MySQL, ви повинні визначити, що database schemas before performing queries, and the data you store must match this schema. Це працюючі principle prioritizes safety over flexibility, as storing a new data format requires you to perform complex and time-consuming schema change operations.

Key Features of MySQL

• Replication: MySQL lets replicate data від одного сервера до декількох серверів, вирівнюючи load між множинними реплікаціями до ефективної ефективності. У цьому випадку, reads can occur on numerous servers, but writes and updates happen on the source server.‍
• Clustering: MySQL offers на NDB cluster, distributed database з linear calability and high availability.Цей cluster є розроблений для mission-critical workloads, виконуючи вас з в-пам'яті, реальний час доступу, коли maintaining transactional consistency across distributed and partitioned datasets.‍
• Security: З множинними проблемами, MySQL надійніguardy ваші дані з необмеженого доступу. Ці особливості включають в себе розробку, access control, і authentication. Для того, щоб отримати надійні дані на transit and rest, it supports SSL-encrypted connection between the server and the client.‍
• Backup: MySQL має багато backup options, так як non-blocking, partial backup, incremental, і streaming, серед інших, щоб допомогти вам захистити ваші дані від домашніх. У додатку, тимчасова відновлення особливостей як parallel apply-log, partial restore, і direct restore let you retrieve the lost information stored in the backup.‍
• Monitoring Server Execution: Діяльність Schema є особливим фактом, що здатен йти на monitor server execution на низький рівень, коли має мінімальний impact on performance.

MongoDB vs MySQL Server

Let’s explore the differences між MongoDB і MySQL через brief comparison table.

A NoSQL database, що holds data в binary JSON (BSON) documents.

Data is stored in tables consisting of rows and columns.

Офсери зменшують і повертаються до строго horizontaly.

Це easier for developers with knowledge of varied programming languages ​​as MongoDB забезпечує drivers for languages ​​як C++, Java, and more.

MongoDB не має можливості strict schema, що забезпечує вашу функціональність для роботи з structured, semi-structured, і unstructured data.

Це має величезну сферу безпеки, в тому числі функцію керування керуванням (RBAC), multi-factor authentication, granular auditing, і network security.

Відмінні різні особливості, такі як authentication, data masking, access control list, and SSL encryption.

MySQL і MongoDB - коли і що краще використовувати

Що ще цікавіше: якщо подивитися на це відношення для різних типів баз даних, то видно, що для багатьох типів — таких, як колунарні бази даних, time series, document stories — open source бази даних найбільш популярні. Тільки для більш старих технологій, таких як реляційні бази даних, або ще більш давніх, як multivalue база даних, комерційні ліцензії є значно популярнішими.

Ми бачимо, що для багатьох програм використовують кілька баз даних для того, щоб задіяти їхні сильні сторони. Жодна база даних не оптимізована для всіляких юзкейсів. Навіть якщо це PostgreSQL [сміх на сцені та в залі].

З одного боку, це хороший вибір, з іншого — потрібно намагатися знайти баланс, оскільки чим більше різних технологій, тим складніше їх підтримувати, особливо, якщо компанія не дуже велика.

Часто бачимо, що люди приходять на такі конференції, слухають Facebook або «Яндекс» і кажуть: «Ух ти! Скільки людей роблять цікавого. У них різних технологій використовується штук 20, і ще штук 10 вони написали самі». А потім вони той самий підхід намагаються використати у своєму стартапі з 10 осіб, що працює, зрозуміло, не дуже добре. Це якраз той випадок, де розмір має значення.

Підходи до архітектури

Дуже часто ми бачимо, що використовується основне операційне сховище та додаткові сервіси. Наприклад, для кешування чи повнотекстового пошуку.

Інший підхід до архітектури з використанням різних баз даних — це мікросервіси, кожен з яких може мати свою базу даних, яка краще оптимізована для завдань саме цього сервісу. Як приклад: основне сховище може бути на MySQL, Redis та Memcache – для кешування, Elastic Search або рідний Sphinx – для пошуку. І щось на зразок Kafka — щоб передавати дані до системи аналітики, яка часто робилася на чомусь на зразок Hadoop.

Якщо ми говоримо про основне операційне сховище, напевно, ми маємо два вибори.З одного боку, ми можемо вибрати реляційні бази даних з мовою SQL. З іншого боку, щось нереляційне, а далі вже дивитися на підвиди, які доступи в даному випадку.

Якщо говорити про NoSQL-моделі даних, їх теж досить багато. Найбільш типові - це або key value, або document, або wide column бази даних. Приклади: Memcache, MongoDB, Cassandra, відповідно.

Чому в даному випадку ми порівнюємо саме MySQL та MongoDB? Насправді, причин кілька. Якщо подивитися на Ranking баз даних, то бачимо, що MySQL, згідно з цим рейтингом, — найпопулярніша реляційна база даних, а MongoDB — найпопулярніша нереляційна база даних. Тому їх розумно порівнювати.

А ще я маю найбільший досвід у використанні цих двох баз даних. Ми в Percona щільно займаємося саме з ними, працюємо з багатьма клієнтами, допомагаємо їм зробити такий вибір. Ще одна причина: обидві технології спочатку орієнтовані на розробників простих програм. Для тих людей, для яких PostgreSQL це занадто складно.

Компанія MongoDB спочатку дуже активно фокусувалася на користувачах MySQL. Тому дуже часто у людей є досвід використання та вибір між цими двома технологіями.

У Percona крім того, що ми займаємося підтримкою, консалтингом для цих технологій, у нас є багато написаного open source софту для обох технологій. На слайді можна побачити. Докладно я розповідати про це не буду.

Що йдеться про мене особисто: я займаюся MySQL значно більше, ніж MongoDB. Незважаючи на те, що я постараюся надати збалансований огляд з мого боку, у мене можуть бути якісь схильності до MySQL, тому що його таргани я знаю краще.

Вибір MySQL та MongoDB

Ось список різних питань, які, на мій погляд, має сенс розглядати. Зараз із них розглянемо кожен детальніше.

Що найважливіше на мій погляд — це враховувати, які є досвід та переваги команди. Для багатьох завдань підходять обидва рішення.Їх можна зробити і так, і так, може бути складніше, може бути трохи простіше. Але якщо у вас команда, яка довго працювала з SQL базами даних і розуміє реляційну алгебру та інше, може бути складно перетягувати і змушувати їх використовувати нереляційні бази даних, такі як MongoDB, де немає навіть повноцінної транзакції.

І навпаки: якщо є якась команда, яка використовує та добре знає MongoDB, SQL-мова може бути для неї складною. Також має сенс розглядати як оригінальну розробку, так і подальше супроводження та адміністрування, оскільки все це в результаті важливо в циклі додатку.

Які є переваги цих систем?

Якщо говорити про MySQL – це перевірена технологія. Зрозуміло, що MySQL використовується великими компаніями понад 15 років. Так як він використовує стандарт SQL, є можливість досить простої міграції на інші SQL бази даних, якщо захочеться. Є можливість транзакцій. Підтримуються складні запити, включно з аналітикою. І так далі.

З точки зору MongoDB, тут перевага те, що ми маємо гнучкий JSON-формат документів. Для деяких завдань і якимось розробникам це зручніше, ніж мучитися з додаванням колонок SQL-базах даних. Не потрібно вивчати SQL – для деяких це складно. Прості запити рідше створюють проблеми. Якщо подивитися на проблеми продуктивності, в основному вони виникають, коли люди пишуть складні запити з JOIN до купи таблиць і GROUP BY . Якщо такої функціональності в системі немає, створити складний запит виходить складніше.

У MongoDB вбудована досить проста масштабованість із використанням технології шардингу. Складні запити якщо виникають, ми зазвичай вирішуємо за програмі. Тобто, якщо нам потрібно зробити щось на зразок JOIN, ми можемо сходити вибрати дані, потім сходити вибрати дані за посиланнями і потім їх обробити на стороні програми. Для людей, які знають мову SQL, це виглядає як убого і ненатурально.Але насправді для багатьох розробка application-серверів така набагато простіше, ніж розбиратися з JOIN.

Підхід до розробки та життєвий цикл додатків

Якщо говорити про програми, де використовується MongoDB, і на чому вони фокусуються, це дуже швидка розробка.

Другий момент - це схема даних. Тут потрібно розуміти, що у даних завжди є схема, питання лише в тому, де вона реалізується. ця схема реалізується лише на рівні бази даних.

Дуже часто якщо у вас є якась програма, з даними в базі даних працює тільки ця програма. Наприклад, ми зберігаємо дані з цієї програми в цю базу даних працює добре. багатьма додатками, це дуже незручно, складно контролювати.

Тут виникає також питання часу життя програми. З MongoDB добре робити програми, у яких дуже обмежений цикл життя. програма практично не використовується. Якщо програма живе довше, то тут вже інше питання.

Якщо говорити про розподіл переваг та недоліків MySQL та MongoDB з точки зору циклу розробки програми, то їх можна представити так:

Модель даних дуже сильно залежить від додатка та досвіду команди.

Якщо порівнювати їх між собою, то зрозуміло, що в MySQL є реляційна база даних. Ми можемо за допомогою реляційної бази даних легко відображати зв'язки між таблицями.Коли дані у нас денормалізовані, нам не потрібно за якихось змін бігти і модифікувати купу документів.

Добре це чи погано? Результат завжди таблиця. З одного боку, це просто, з іншого боку — деякі структури даних не завжди добре лягають на таблицю, нам може бути незручно з цим працювати.

Це все теоретично. Якщо говорити про практичне використання MySQL, ми знаємо, що часто денормалізуємо дані, іноді для деяких додатків ми використовуємо щось подібне: зберігаємо JSON, XML або іншу структуру в додаткових колонках.

У MongoDB структура даних ґрунтується на документах. Дані багатьох веб-програм відображати дуже просто. Тому що якщо зберігаємо структуру — щось на зразок асоційованого масиву додатку, то це дуже просто і зрозуміло для розробника серіалізується в JSON-документі. Розкладати таке в реляційній базі даних за різними табличками — завдання більш нетривіальне.

Результати як список документів, які можуть мати зовсім різну структуру — гнучкіше рішення.

приклад. Ми хочемо зберегти контакт-лист із телефону. Зрозуміло, що є дані, які добре кладуться до однієї реляційної таблички: Прізвище, Ім'я тощо. Але якщо подивитися на телефони чи email-адреси, то в однієї людини їх може бути кілька. Якщо подібне зберігати в хорошому реляційному вигляді, то нам непогано було б це зберігати в окремих таблицях, потім це все збирати JOIN, що менш зручно, ніж зберігати це все в одній колекції, де знаходяться ієрархічні документи.

Слід сказати, що це все в строго реляційній теорії – деякі бази даних підтримують масиви. MySQL підтримує формат JSON, в який можна засунути такі речі, як кілька email-адрес. Або багато років люди серилізували це ручками: треба нам зберегти кілька email-адрес, то давайте запишемо їх через кому, і далі програма розбереться. Але якось це не дуже кошерно.

Терміни

Цікаво, що між MySQL та MongoDB – взагалі, між реляційними та нереляційними СУБД – щось збігається, щось різниться. Наприклад, в обох випадках ми говоримо про бази даних, але те, що ми називаємо таблицею в реляційній базі даних, часто у нереляційній називається колекцією. Те, що в MySQL – колонка, у MongoDB – поле.

З точки зору використання JOIN, у MongoDB немає такого поняття — це взагалі поняття з реляційної структури. вибираємо дані, які нам потрібні.

Що стосується доступу: там, де ми до реляційних даних використовуємо мову SQL, у MongoDB та багатьох інших NoSQL базах даних використовується такий стандарт, як CRUD Цей стандарт говорить, що є операції для створення, читання, видалення та оновлення документів.

Декілька прикладів.

Як у нас можуть виглядати найбільш типові завдання по роботі з документами MySQL і MongoDB:

Якщо ви розробник, який знайомий з мовою JavaScript, такий синтаксис, який надає CRUD (MongoDB), для вас буде більш природним, ніж синтаксис SQL.

На мій погляд, коли у нас є найпростіші операції: пошук, вставка, вони всі працюють досить добре.

&gt замість простого знака «>».

Досить легко за допомогою інтерфейсу робити такі речі, як підрахунок числа рядків у таблиці чи колекції.

Але якщо ми робимо більш складні речі, наприклад, GROUP BY , MongoDB для цього потрібно використовувати Aggregation Framework. на кшталт операцій JOIN .

Наступний момент – це транзакції та консистентність (ACID).Якщо піти та почитати документацію MongoDB, там буде: «Ми підтримуємо ACID-транзакції, але з обмеженням». На мою думку, варто сказати: «ACID ми не підтримуємо, але підтримуємо інші мінімальні нетранзакційні гарантії».

Яка між ними різниця?

Якщо казати про MySQL, він підтримує ACID-транзакції довільного розміру. У нас є атомарність цих транзакцій, у нас є мультиверсійність, можна вибирати рівень ізоляції транзакцій, який може починатися з READ UNCOMMITED та закінчуватися SERIALIZABLE. На рівні вузла та реплікацій ми можемо конфігурувати, як дані зберігаються.

Ми можемо налаштувати у InnoDB, як працювати з лог-файлом: зберігати його на диск при коміті транзакції або робити це періодично. Ми можемо конфігурувати реплікацію, включити, наприклад, Semisynchronous Replication, коли дані будуть вважатися збереженими тільки тоді, коли їх копія буде прийнята на одному з slave'ів.

MongoDB не підтримує транзакції, але підтримує атомні операції над документом. Це означає, що з погляду одного документа, операція у нас буде атомарна. Якщо в нас операція змінює кілька документів, і під час цієї операції відбудеться якийсь збій усередині, то якісь із цих документів можуть бути змінені, а якісь — не змінені.

Консистентність теж робиться лише на рівні документів. У кластері ми можемо вибирати гнучку консистентність. Ми можемо вказати, які ми хочемо гарантії — гарантії, що дані були записані лише на один вузол, або вони були репліковані на всі вузли кластерів. Читання консистентності теж відбувається лише на рівні документа.

Є такий варіант оновлення isolated, який дозволяє виконати оновлення ізольовано від інших транзакцій, але дуже неефективний — він перемикає бази даних в монопольний режим доступу, тому він використовується досить рідко. На мій погляд, якщо говорити про транзакції та консистентність, то MongoDB достатня убога.

Продуктивність

Продуктивність дуже складно порівнювати напряму, тому що ми часто робимо різні схеми баз даних, дизайн програми. Але якщо говорити в цілому, MongoDB спочатку була зроблена, щоб добре масштабуватися на багато вузлів через шардинг, тому ефективності було приділено менше уваги.

Це результати бенчмарку, який робив Марк Каллаган. Тут видно, що з точки зору використання процесора, введення/виведення MySQL - як InnoDB, так і MyRocks - використовує значно менше процесора та дискового введення/виводу на операції бенчмарку Linkbench від Facebook.

Масштабованість.

Що таке масштабованість у цьому контексті? Те, наскільки легко нам взяти наш маленький додаток і масштабувати його на багато мільйонів, можливо навіть на мільярди користувачів.

Масштабованість буває різна. Вона буває середня, в рамках однієї машини, коли ми хочемо підтримувати додатки середнього розміру, або масштабування на кластері, коли у нас додатки вже дуже великі, коли зрозуміло, що навіть одна найпотужніша машина не впорається.

Також є сенс говорити про те, чи масштабуємо ми читання, запис чи обсяг даних. У різних додатках їх пріоритети можуть відрізнятися, але в цілому, якщо програма дуже велика, зазвичай їм доводиться працювати з усіма з цих речей.

У MySQL у нових версіях дуже хороша масштабованість у рамках одного вузла для LTP-навантажень. Якщо у нас маленькі транзакції, є якесь залізо, в якому 64 процесори, то масштабується досить добре. Аналітика або складні запити масштабуються погано, тому що MySQL може використовувати лише один потік, що погано.

Традиційно читання в MySQL масштабується з реплікацією, запис та розмір даних через шардинг. Якщо дивитися на великі компанії — Facebook, Twitter — вони всі використовують шардинг. Традиційно шардинг MySQL використовується вручну. Є деякі фреймворки для цього.Наприклад, Vitess - це фреймворк, який Google використовує для scaling сервісу YouTube, вони його випустили в open source. До цього був framework Jetpants.

У MongoDB фокус спочатку був у масштабованості на багатьох вузлах.

У шардингу MongoDB є деякі обмеження: не всі оператори з ним працюють, наприклад, є isolated-варіант для забезпечення консистентності. Вона не працює, якщо використовувати шардинг. краще. На мій погляд, шардинг і взагалі реплікація в MongoDB зроблено набагато краще, ніж MySQL, значно простіше у використанні для користувача.

Адміністрація

Адміністрація – це всі ті речі, про які не думають розробники.

MySQL досить гнучкий, у нього є багато різних підходів. Є хороші open source реалізації всього, але це безліч варіантів породжує складність. Варіантів. Ось тільки реплікація - яку мені використовувати: statement-реплікацію, raw-реплікацію, або mix? реплікація. Чому не можна сказати „просто працюй“?»

У MongoDB все більше орієнтовано на те, що воно працює якимось одним стандартним чином, є мінімізація адміністрування. Але зрозуміло, що це відбувається при втраті гнучкості.Багато речей у MongoDB з погляду рекомендацій досить жорстко прив'язані до Ops Manager — комерційної розробки MongoDB.

Міфи

Як у MongoDB, так і MySQL є міфи, які були в минулому, які були виправлені, але у людей хороша пам'ять, особливо якщо щось не працює. Пам'ятаю, у MySQL після того як з'явилися транзакції з InnoDB, люди мені років десять говорили: «А у MySQL немає транзакцій?»

У MongoDB було багато різних проблем із продуктивністю MMAP storage engine: гігантські блокування, неефективне використання дискового простору. Зараз у стандартному движку WiredTiger вже немає багатьох із цих проблем. Є інші проблеми, але не ці.

"Немає контролю схеми" - ще такий міф. У нових версіях MongoDB можна для кожної колекції визначити структуру JSON, де дані будуть валідуватися. Дані, які ми намагаємось вставити, і вони не відповідають якомусь формату, можна викидати.

"Немає аналога JOIN" - те ж саме. У MongoDB це з'явилося, але кілька обмежених речей. Тільки на рівні одного шарда і тільки якщо ми використовуємо Aggregation Framework, а не стандартні запити.

Які ми маємо міфи в MySQL? Тут я говоритиму більше про підтримку NoMySQL рішень у MySQL, про це я говоритиму завтра. Слід сказати, що MySQL зараз також можна використовувати через інтерфейс CRUD'a, використовувати в NoSQL режимі приблизно як MongoDB.

Типовий приклад, де використовується MySQL-рішення – це сайт електронної комерції. Коли у нас йде питання про гроші, часто ми хочемо повноцінних транзакцій та консистентності. Для таких речей добре підходить реляційна структура, яка була опрацьована, і commerce на реляційних базах даних уже робиться багато десятиліть. Так що можна взяти один із готових підходів до структури даних та використовувати його.

Зазвичай з точки зору e-commerce обсяг даних у нас не такий великий, тому навіть досить великі магазини можуть довго працювати без шардингу.Програми у нас постійно розробляються і вдосконалюється протягом багатьох років.

MongoDB часто задіюється як бекенд великих онлайн-ігор для дуже багатьох ігор використовує MongoDB. Тому що масштабованість важлива.

З іншого боку, якщо не вистрілить, нам хотілося б, щоб інфраструктуру можна було б зменшити. для неї бекенд потрібно стискати, зберігати і використовувати. додатку, де зберігаються всі важливі для гри параметри.

Часто консистентність бази даних на рівні об'єктів достатня, тому що багато питань консистентності вирішуються на рівні програми. Наприклад, дані одного гравця зберігає лише один application service.

Додаткова інформація

What Are The Differences Between MongoDB і MySQL?

Imagine selecting a DBMS, що з технічних даних і результатів вашої організації. times have altered pretty much with the demand for more multiplicity and scalability, haven’t they?

Там є substitutes на ринкумісцях, які вибираються, тому що я хотів, щоб отримати скинутий на себе.

MongoDB vs.

Let's have a swift comparison of MongoDB and MySQL.

Key Relationships in MongoDB and MySQL

MongoDB не back and support JOIN operations. Also, it has no equivalent. На іншій стороні, це backs multi-dimensional data types як arrays.

Одна з найбільших частин MySQL є в-hand JOIN operations. JOIN turns relative database actual relational. Існує можливість користувача до link data right from tables in solitary query with assistance of single SELECT command.

Для останнього, ми можемо справедливо отримувати відповідні дані в кількох tables, використовуючи один SQL SQL. Цей сценарій повинен бути доступним для вас за допомогою номера, імені, і відповідної літери.

MongoDB vs. MySQL: Performance 2020 and Speed

Один single major advantage MongoDB має overMySQL є його здатність до управління великими структурними data sets. Це speedier, як його потрібні користувачі, щоб отримати в різних стилях, що є більш чутливими до overall workload.

Розробники повідомлень, що MySQL є comparatively slower до MongoDB, коли він збирається до handling big-sized databases. Це не може бути пристосовано до великого і великого набору нестандартних даних.

Це не benchmark, і тільки ваші потреби, ваші дані capacity, і infrastructure потрібні можуть бути, якщо ви потрібні ваші потреби. However, it is quite clearly observed by diverse professionals that MongoDB так само як ідентифікація часу в comparison to MySQL для подібного набору команд.

MongoDB vs. MySQL: Security Model

MongoDB використовує функцію role-based access control with supple place and set of privileges. Існують функції безпеки, що забезпечують authentication, auditing, як добре, як authorization.

Більше того, він є також потрібний для використання Transport Layer Security (TLS) і Secure Sockets Layer (SSL) для об'єкта з'єднання. Цей сценарій дозволяє зробити те, що він є тільки можливим і реалізованим за відповідним клієнтом.

MySQL використовує як привілею безпеки моделі. Це чітко authenticates user і enable it with user privileges on specific database, which includes CREATE, INSERT, SELECT, UPDATE, and other commands.However, it meets with failures while explaining why a particular user denied precise access. На транспортному засобі, він використовується для розповсюджених з'єднань між клієнтами і відповідним сервером, використовуючи SSL.

When to Use MongoDB or MySQL?

Which Organizations Use These Databases?

MongoDB був released в 2009 і був використаний для багатьох управлінських організацій. List lists Twitter, Klout, Citrix, Zendesk, T-Mobile, Hootsuite, Sony, MuleSoft, SurveyMonkey, InVision, і Foursquare.

MySQL має глибокий і хитромудрий протягом року 1995. Кілька великих осередків, які використовуються MySQL comprise YouTube, Pinterest, Netflix, Spotify, US Navy, PayPal, NASA, як добре, як Walmart.

Comparing Database Structures to know which is good database software? MongoDB або MySQL?

MySQL stores its data right in tables and utilizes SQL to access the data.MySQL використовує schemas до classify database structure, потребує те, що всі рядки в table мають identical structure with values ​​presentd by a precise data type.

MongoDB stores its data в JSON-like documents що може мати різні структури. Для того, щоб отримати потрібну швидкість, це може бути з'єднаний з даними, які є accessed, використовуючи в-hand MongoDB query language. Як ми вже згадали, MongoDB є schema-free, що дає вам збудувати документи без особливих структур структури документа в першому місці. Ці документи можуть бути неухильно введені в адресу або вирівнювання accessible fields.

У MongoDB, документи мають свої власні unique структури з визначенням нових філій на будь-який час і встановлений будь-який рівень. З MongoDB data model, ви можете відтворити ієрархічні відносини, data arrays, і інші multifaceted structures в database. У деяких випадках, MongoDB Performance is enhanced over MySQL as MongoDB does не використовується joins to connect data sets, gettting better on performance.

Are Indexes Required?

Both MySQL і MongoDB використовує indexи для того, щоб зробити їх до пошуку для вашого data swiftly.

Якщо index не є специфічним, додатковий інструмент мусить сканувати докладний список для пошуку всіх застосованих рядків.

Якщо index не є вельми надійним, будь-який документ, зроблений в компіляції, є сканованим до запуску документів, які дають змогу вести довідкову інформацію.

Якими є їхні Queries Dissimilar?

Selecting and Picking records right from the customer table:

SELECT *
FROM customer

MongoDB:

Встановлюючи записи праворуч до accessible customer table:

INSERT INTO customer (cust_id, branch, status)
VALUES ('appl01', 'main', 'A')

MongoDB:

db.customer.insert( cust_id: ‘appl01’,
branch: ‘main’,
status: ‘A’
>)

Маючи updations of records right in the customer table:

UPDATE customer
SET branch = 'main'
WHERE custage > 2

MongoDB:

Deployment of these Databases

Це явно написано в C і C ++ і має бінарні системи: OS X, Microsoft Windows, BSDi, Linux, AIX, HP-UX, FreeBSD, IRIX, NetBSD, і багато інших.

Це неодмінно написано в C++, C, і JavaScript і літери банери для систем: Solaris, Linux, OS X, як добре, як Windows.

Існують підключення до ланцюжків MySQL і MongoDB, що не розрізняють рішення, які не потребують термінів налаштування або зміни. Цей випадок впевнений, що один може бути надійно здійснений з правами від MySQL, MongoDB, cloud, і більше в solitary data management platform.

What Categories of Replication / Clustering is Accessible?

Це backs master (slave replication) and master (master replication), враховуючи MySQL 5.7.6 and later versions. Multi Source repplication enables one to replicate right from numerous masters equivalently.

Це backs in-built repplication, sharding, і auto-elections. З авто-виборами, ви можете швидко налаштувати в 2-й термін, щоб автоматично виконати, якщо перша database meets with failures. Sharding здібності horizontal scaling, котрих is tough to implement in MySQL.

MongoDB використовує replica sets для створення кількох копій даних. Ще один член репліки може бути першим або двома ключовими ролями протягом будь-якого часу в процесі. Перекази та повідомлення є виконані на першій редакції за додатковим і простим покладеним правом на 2-у редакції.

Moving Forward

Ви потребуєте, щоб вибрати DB software як для ваших результатів, business demands, and requirements. Техностакки мають освіту і здатність працювати з ними MongoDB як добре, як MySQL Databases. We offer robust database management services Globally. Наші teams мають успішно розвинутий software with multiple DB software. If you have any confusion, then it is better to connect with us or leave a comment below with your contact details.

Get In Touch With Us

Want to develop digital product or have a suggestion? Contact us