MongoDB против SQL: различия и сходства

MongoDB против SQL: два совершенно разных подхода к хранению и управлению данными. Хотя NoSQL-решение MongoDB впечатляет прежде всего своей гибкостью, SQL — очень надежный и проверенный выбор.

SQL: стандарт на протяжении десятилетий

Чтобы сравнить MongoDB и SQL, сначала стоит взглянуть на историю и развитие этих двух решений. По своей сути SQL относится к языку баз данных, который необходим для работы с реляционными базами данных. С одной стороны, SQL позволяет вставлять, изменять и удалять данные. С другой стороны, язык также используется для запроса определенных данных. SQL уходит корнями в язык запросов SEQUEL, который был разработан в 1970-х годах. Сегодня SQL является стандартным языком для всех систем управления реляционными базами данных. К наиболее известным системам относятся MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL и Sybase.

MongoDB: альтернатива SQL

При сравнении MongoDB и SQL MongoDB является гораздо более молодым вариантом. Она была разработана в 2009 году компанией 10gen (ныне MongoDB Inc.) и сейчас считается одной из самых популярных и широко используемых баз данных в мире. Название системы NoSQL восходит к английскому термину «huMongous» (по-немецки «большой» или «огромный») и предназначено для описания того, что MongoDB специально разработана для управления большими и разнообразными резервами данных. Двум особенностям системы управления базами данных, которые способствуют достижению этой цели, являются ее огромная гибкость и высокая масштабируемость. MongoDB может расти с ростом требований и, в принципе, может бесконечно масштабироваться по горизонтали. Система также имеет открытый исходный код.

Функциональность

MongoDB и SQL используются для хранения данных. На этом сходство, мягко говоря, заканчивается. Принципиальное различие между двумя системами заключается в типе хранилища, и это не только определяет все дальнейшие отклонения, но и решает, какой подход лучше всего подходит для ваших целей.

SQL работает реляционно, а это означает, что все данные хранятся в виде таблицы. Эта таблица состоит из строк и столбцов, в которых хранится вся необходимая информация. Общие системы управления базами данных SQL хранят разные базы данных, которые могут быть связаны друг с другом. SQL используется через сервер для запроса сохраненных данных. Для этого процесс проходит через несколько составляющих:

1. Парсер проверяет оператор на соответствие правилам и наличие необходимых разрешений.
2. Обработчик запросов планирует выборку, запись или обновление.
3. Механизм хранения выполняет запрос, считывает данные и отправляет результат обратно клиенту.

MongoDB работает нереляционно по сравнению с SQL. Это означает, что данные не хранятся в виде таблицы, а хранятся в документах. Эти документы в двоичном формате JSON BSON объединяются в так называемые коллекции. MongoDB и аналогичные системы NoSQL могут таким образом хранить и управлять совершенно разными типами данных. Они могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. Более того, MongoDB использует пары ключ-значение. Хотя ключ всегда является строкой, значением могут быть, среди прочего, файлы, другие документы или логические значения. Язык запросов — язык запросов MongoDB (MQL).

Масштабирование и доступность

Оба представителя могут быть масштабированы при сравнении MongoDB и SQL. Однако с решением NoSQL это намного проще и эффективнее. MongoDB использует метод сегментирования для горизонтального масштабирования баз данных. Данные хранятся на разных узлах и нагрузка распределяется по нескольким школам. Этот подход не только сравнительно экономически эффективен, но также увеличивает скорость запросов и безопасность данных. Реплики позволяют немедленно реагировать на сбой сервера, а автоматическое переключение при сбое выбирает новый узел в качестве основного узла. Этот подход особенно перспективен для больших объемов данных и различных типов данных.

С другой стороны, базы данных, основанные на SQL, могут масштабироваться только вертикально. Это означает, что большие объемы данных требуют дополнительного места для хранения, большей емкости или более высокой вычислительной мощности. Этот подход часто связан с огромными затратами, поэтому в большинстве случаев метод рекомендуется для постоянных или незначительно растущих объемов данных. Однако доступность также находится на высоком уровне по сравнению с MongoDB и SQL. SQL также полагается на различные узлы, чтобы иметь возможность немедленно реагировать на сбои и по-прежнему предоставлять данные в случае сбоев.

Язык запросов

При сравнении MongoDB и SQL вопрос о том, какой язык более удобен для пользователя, зависит в первую очередь от личного вкуса пользователя и его предварительных знаний. SQL на протяжении десятилетий был стандартом, который легко изучить и, по крайней мере, частично основан на английском языке. После того как вы успешно применили решение SQL, вам будет легко использовать следующую подобную систему. Язык очень хорошо документирован и очень широко распространен. Однако в то же время он работает не очень динамично и опирается на фиксированные схемы, такие как табличная форма. Хотя в SQL имеется множество диалектов, основа остается той же.

Язык запросов MongoDB значительно более динамичен и гибок, чем SQL, и поэтому в большинстве случаев отвечает требованиям, которые могут возникнуть в связи с различными типами данных и запросами. Он предназначен для работы с документами BSON и предлагает возможность изменять поля, удаляя или добавляя их. Однако язык предназначен только для MongoDB. Однако другие NoSQL-системы или базы данных SQL используют языки, частично или полностью отличающиеся от MQL.

MongoDB против SQL: ACID и CAP

В то время как SQL опирается на реляционные таблицы, нереляционная MongoDB использует документы в коллекциях. Обе системы основаны на разных подходах. SQL опирается на классические свойства ACID. ACID означает атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность. Это означает, что транзакции выполняются полностью или не выполняются вообще, остаются последовательными и защищены от внутренних или внешних воздействий. Таким образом, основное внимание уделяется безопасности данных и надежности передачи данных.

Напротив, MongoDB опирается на теорему CAP. CAP означает согласованность, доступность и разделение или, по-немецки, согласованность, доступность и, аналогично, устойчивость к разделению. Эта теорема утверждает, что одновременно возможны только два из трех факторов. MongoDB — одно из хранилищ данных CP, которое обеспечивает согласованность и устойчивость к разделам, но идет на компромисс с точки зрения доступности. MongoDB полагается на основной узел, через который проходят все запросы. Только если это не удается, используются его вторичные узлы.

Цели

Поэтому требования, предъявляемые к MongoDB или SQL, сильно различаются. Например, какое решение вы выберете для своих данных, зависит от того, какие данные вы хотите хранить и управлять ими. SQL подходит для структурированных данных, которые можно моделировать в таблицах. Если вам нужна последовательность, по-прежнему рекомендуется классический подход. SQL набирает очки, среди прочего, в областях электронной коммерции и других транзакционных системах, в бухгалтерском учете небольших компаний или в процессах, требующих строгой целостности данных. SQL считается очень безопасным и надежным решением.

Однако большим преимуществом MongoDB является ее гибкость. С одной стороны, это влияет на принимаемые во внимание типы данных, которые весьма разнообразны и также могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными. С другой стороны, гибкость очевидна, когда дело доходит до масштабирования: оно происходит горизонтально, так что ваша система может расти вместе с вашими требованиями. Скорость MongoDB также является убедительным аргументом в пользу подхода NoSQL. Это также используется, среди прочего, в сфере электронной коммерции, для систем управления контентом, облачных решений или для приложений, требующих функций анализа в реальном времени.

MongoDB против SQL: эти компании полагаются (по крайней мере) на один из подходов.

Многие компании полагаются на один из двух подходов к хранению и управлению своими данными. Следующие компании, среди прочих, выбрали MongoDB:

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Foursquare
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

Эти компании и платформы полагаются на решение SQL:

• Adobe
• Apple
• Dell
• IMDB
• LinkedIn
• Microsoft
• Reddit
• Seagate
• Skype
• Spotify
• Twitch

MongoDB против SQL: также возможно общее решение

Из этого списка уже видно, что есть компании, которые на решение MongoDB против SQL отвечают «и то, и другое». Также возможно объединение решений SQL и NoSQL в рамках одной архитектуры приложения. Это означает, что вы можете извлечь выгоду из сильных сторон обоих подходов. Хотя это имеет смысл не для каждого пользователя, при определенных обстоятельствах это, безусловно, может привести к наилучшим результатам.