Con una gran variedad de bases de datos disponibles en el mercado, los usuarios a menudo se debaten entre MongoDB y MySQL para averiguar la mejor opción.

Las organizaciones que utilizan una base de datos relacional como MySQL pueden enfrentarse a ciertas dificultades a la hora de gestionar y almacenar sus datos con los requisitos cambiantes. Al mismo tiempo, las nuevas empresas se preguntan qué base de datos elegir para no tener problemas en su proceso de desarrollo.

Mientras tanto, los desarrolladores que construyen aplicaciones financieras también suelen estar confundidos sobre si deben seguir con la vieja base de datos MySQL o arriesgarse a probar otro trozo del pastel con MongoDB.

Esto es lo que nos lleva a este debate. La comparación entre MongoDB y MySQL te ayudará a entender las diferencias entre las dos bases de datos, sus pros y sus contras, y cuál es mejor para qué propósito. En definitiva, te ayudará a elegir la base de datos adecuada para tus proyectos.

Así que, ¡bienvenido al debate!

MongoDB vs MySQL: ¿Qué son?

Vamos a esbozar rápidamente qué son MongoDB y MySQL antes de empezar a compararlos.

¿Qué es MongoDB?

 The MongoDB website with the words "MongoDB: The application data platform
MongoDB.

MongoDB es un potente sistema de base de datos no relacional de código abierto y de uso gratuito, muy popular para almacenar grandes volúmenes de datos. Fue lanzado hace 12 años, en 2009, por 10gen (ahora MongoDB Inc.) con una licencia pública del lado del servidor. Es un programa de base de datos NoSQL escrito en C++, Python y JavaScript con compatibilidad multiplataforma. Es compatible con sistemas operativos, como Windows, macOS y Linux, y con lenguajes como C, PHP, Java, Ruby, Node.js, etc.

MongoDB se diferencia de los sistemas de bases de datos tradicionales en la forma en que se almacenan los datos.

En lugar de almacenar los datos en filas y columnas, MongoDB adopta un diseño orientado a los documentos que representa los datos en varios documentos y colecciones de tipo JSON. Estos documentos contienen una serie de pares de valores o claves de diferentes tipos, como documentos anidados y matrices. Los pares clave/valor pueden tener una estructura diferente de un documento a otro.

MongoDB ofrece mayor seguridad, fiabilidad y eficiencia, además de la flexibilidad de modificar la estructura o el esquema de datos. Como resultado, facilita una mayor velocidad y requisitos de almacenamiento.

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Características de MongoDB

Ahora, pasemos a ver algunas de las principales características de MongoDB:

  • Replicación: MongoDB te permite hacer varias copias de tus datos mediante la replicación (conjuntos de réplicas) y desplegarlas en varios servidores. Esta característica es útil para las copias de seguridad de los datos y la gestión de desastres. En caso de que falle un servidor, siempre puedes recuperar tus datos de las copias almacenadas en otros servidores.
  • Indexación: Puedes indexar los campos de los documentos de MongoDB como primarios o secundarios. Esto ayuda a mejorar el rendimiento de la búsqueda en la base de datos y te permite realizar la búsqueda en los índices en lugar de en todo el documento, lo que ayuda automáticamente a aumentar la velocidad de búsqueda.
  • Consultas ad-hoc: Las consultas ad-hoc son comandos temporales que proporcionan diferentes rendimientos para la ejecución de las consultas. Así, MongoDB admite consultas de rango, expresiones regulares (Regex) y búsquedas de campo. Además, las consultas incluyen funciones JavaScript definidas por los usuarios y pueden devolver campos específicos del documento. Puedes actualizar estas consultas ad-hoc en tiempo real con la ayuda del Lenguaje de Consulta de MongoDB (MQL), que es útil para el análisis en tiempo real de las empresas.
  • Sharding: MongoDB es capaz de escalar horizontalmente con la ayuda de la fragmentación, un método para distribuir grandes conjuntos de datos en diferentes colecciones de datos. Aquí, los usuarios pueden elegir una clave de shard (una clave maestra con una o varias réplicas) para determinar la distribución de los datos en una colección y dividir los datos en diferentes rangos entre los shards. Cada shard funciona como una base de datos individual, y la formación de una única base de datos utilizando otros shards contribuye al equilibrio de la carga y ejecuta consultas complicadas.
  • Equilibrio de carga: MongoDB facilita el control de la concurrencia para manejar las peticiones de varios clientes simultáneamente a varios servidores. Esto ayuda a reducir la carga de cada servidor, garantiza el tiempo de actividad y la consistencia de los datos, y permite que las aplicaciones sean escalables.
  • Almacenamiento de archivos: Puedes utilizar MongoDB como un sistema de archivos, conocido como GridFS, que viene con funciones de replicación de datos y equilibrio de carga para que varios ordenadores almacenen archivos. GridFS, o sistema de archivos grid, incluye controladores de MongoDB, y puedes acceder a él con los plugins Nginx y lighttpd o con la utilidad mongofiles. MongoDB también permite a los desarrolladores manipular archivos y contenidos.
  • Agregación: La agregación de datos permite a los usuarios obtener resultados similares a los que se obtienen con la cláusula SQL - GROUP BY. MongoDB ofrece tres formas de agregación:
    1. Canalización de agregación: Ofrece un mejor rendimiento de agregación que los demás para la mayoría de las operaciones.
    2. Agregación de propósito único: Se utiliza para agregar documentos de una colección.
    3. Función map-reduce: Se utiliza para el procesamiento de datos por lotes para obtener resultados agregados. La función map agrupa los datos por clave-valor, mientras que la función reduce realiza operaciones sobre ellos.
  • Colecciones limitadas: MongoDB admite colecciones limitadas, el tipo de colección que maneja el orden de inserción de los datos.

Usos de MongoDB

MongoDB se utiliza en miles de organizaciones de todo el mundo para el almacenamiento de datos o como servicio de base de datos de sus aplicaciones. Es útil en:

  • Sistemas de gestión de contenidos como WordPress para introducir, almacenar y editar contenidos
  • Almacenamiento de datos para aplicaciones web y móviles
  • Sitios web de redes sociales
  • Mantenimiento de datos geoespaciales o basados en la localización
  • Catálogos de productos de comercio electrónico y gestión de activos
  • Sistemas basados en la nube
  • Traslado de cargas de trabajo desde el mainframe
  • Análisis en tiempo real a gran velocidad
  • Videojuegos escalables y de alto rendimiento
  • Modernización de la arquitectura de pagos y modernización del legado
  • Sistemas con necesidades de almacenamiento de datos en evolución, demanda de registro y almacenamiento en caché más rápidos, y diseños cambiantes
  • Pila tecnológica MEAN para el desarrollo web, donde la M significa MongoDB, y el resto de tecnologías son ExpressJS, AngularJS y NodeJS, respectivamente.

Empresas como Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC y otras utilizan MongoDB. Estos son algunos de los casos de uso ampliamente reconocidos de MongoDB:

  • Aadhar: Aadhar es un proyecto de identificación única de la India y la mayor base de datos biométricos del mundo. MongoDB es una de las bases de datos que utiliza para almacenar los datos biométricos y demográficos de más de 1.200 millones de personas.
  • eBay: La empresa estadounidense de comercio electrónico eBay, que funciona como B2C y C2C, utiliza MongoDB en sus diversos proyectos, como las sugerencias de búsqueda, la gestión de la nube y el almacenamiento de metadatos.
  • Shutterfly: Shutterfly es una popular plataforma para compartir fotos que utiliza MongoDB para almacenar y gestionar más de 6.000 millones de imágenes, con una capacidad de transacción de 10.000 operaciones/segundo.

¿Qué es MySQL?

The MySQL website, showing a racecar and the words "MySQL Database Service with HeatWave.
MySQL.

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) gratuito y de código abierto. Organiza y almacena los datos en un formato tabular con filas y columnas en las que se relacionan los tipos de datos. Tiene una licencia pública general GNU, y puedes encontrar su repositorio en GitHub.

Esta base de datos fue creada originalmente en 1995 por MySQL AB, una empresa sueca cuyo fundador fue el sueco David Axmark, el sueco de Finlandia Michael Widenius y Allan Larsson. Sin embargo, Sun Microsystems compró MySQL AB, y en 2010, Oracle adquirió Sun Microsystems.

La nomenclatura de MySQL también es interesante: combina dos términos:

  • My: El nombre de la hija de Michael Widenius.
  • SQL: Significa Lenguaje de Consulta Estructural.

SQL es un lenguaje de programación específico del dominio que puede gestionar datos en un RDBMS realizando funciones sobre los datos, como crear, extraer, eliminar y modificar.

MySQL funciona con muchos sistemas operativos, como Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD y Solaris, para implementar un RDBMS en el sistema de almacenamiento de un dispositivo, permitir el acceso a la red, gestionar los usuarios, facilitar las pruebas de integridad de la base de datos y crear copias de seguridad. Está escrito en C++ y C y utiliza un analizador léxico, mientras que su analizador SQL utiliza yacc.

Esta base de datos ha recibido comentarios positivos, especialmente por su uso medio con su interfaz fácil de usar. En cuanto al rendimiento, es rápida y estable, y cuenta con un servidor de bases de datos multihilo y multiusuario.

MySQL está disponible en dos ediciones: Community Server, de código abierto, y Enterprise Server, de propiedad. Este último ofrece un montón de plugins de servidor para instalar sin cambiar el código base.

Características de MySQL

Hablemos más de las características de este popular RDBMS.

  • Replicación y clustering: MySQL permite la replicación y la agrupación en clústeres que ayudan a mejorar la escalabilidad y el rendimiento de las aplicaciones mediante diferentes tipos de sincronización. También puedes copiar datos de un servidor SQL a otros servidores SQL de réplica. Esto también te permite hacer copias de seguridad de los datos en varias bases de datos para evitar la pérdida de datos.
  • Soporte de contraseñas: MySQL facilita un sistema de encriptación de contraseñas para la verificación del host cuando alguien intenta acceder a la base de datos. Esto añade seguridad a la base de datos y garantiza que sólo tengan acceso las personas autorizadas. Además, su última versión, MySQL 8.0, también ofrece soporte para una contraseña doble, lo que permite a los desarrolladores modificar las credenciales de las contraseñas con facilidad y sin tiempo de inactividad.
  • Esquema de rendimiento: Supervisa el rendimiento de la aplicación, la utilización de los recursos y los eventos del servidor. Esto te permite asignar los recursos adecuadamente, mejorar el rendimiento de la aplicación al detectar cualquier ralentización, y tomar las medidas necesarias en caso de cualquier evento sospechoso del servidor.
  • Esquema en línea: MySQL admite múltiples esquemas en línea que te ayudan a cumplir tus requisitos de almacenamiento de datos y te ofrecen más flexibilidad.
  • Resistencia: Las aplicaciones soportadas por MySQL son resistentes a los fallos y pueden hacer frente fácilmente a estas situaciones. Como resultado, ofrece una alta disponibilidad de datos para todo tipo de aplicaciones, web o móviles.
  • Soporte de transacciones: Tienes soporte para transacciones multinivel y distribuidas, bloqueo ilimitado a nivel de filas y transacciones conformes con ACID. En el contexto del procesamiento de transacciones, hay cuatro principios llamados principios ACID. Son las siglas de Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad. Además, te ayuda a mantener las instantáneas de la base de datos y la integridad con restricciones como el control de concurrencia multiversión y la implementación de claves foráneas.
  • Soporte de GUI: Hay muchas herramientas de interfaz gráfica de usuario disponibles en MySQL para facilitar el proceso de creación, diseño y administración de herramientas de línea de comandos para ahorrar tiempo. Los arquitectos, administradores y desarrolladores de bases de datos pueden utilizar estas herramientas para agilizar su trabajo.
  • Limitaciones: El escalado horizontal no es fácil; millones de procesos de lectura o escritura afectan al rendimiento de la base de datos e incluyen otras limitaciones que comparten las bases de datos relacionales.

Usos de MySQL

MySQL existe desde hace más de dos décadas y ofrece la comodidad de almacenar un gran número de datos a organizaciones de todo el mundo. Estos son algunos de los usos de MySQL y quiénes lo utilizan.

  • Sistemas de gestión de contenidos y blogs
  • Aplicaciones de comercio electrónico con muchos productos
  • Aplicaciones de registro
  • Almacenamiento de datos
  • Para aplicaciones que requieren una gran seguridad de los datos, sitios de medios sociales como Facebook e Instagram
  • MySQL utiliza motores de almacenamiento como InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole y Federated.
  • LAMP Stack es una pila tecnológica para el desarrollo web que utiliza MySQL como uno de sus componentes. Significa Linux, Apache, MySQL y PHP/Python/Perl.
  • Se instala en varias plataformas en la nube como Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud, etc.

De hecho, Oracle Cloud ofrece MySQL como servicio para que los usuarios puedan instalar MySQL Server y desplegarlo en la nube. De este modo, no es necesario instalarlo en tus servidores locales.

Algunas organizaciones notables que utilizan MySQL son Airbnb, la NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal y Joomla, entre otras. Estos son algunos de los casos de uso destacados de MySQL:

  • Wikipedia: Wikipedia es una enciclopedia libre que difunde el conocimiento en todo el mundo. Utiliza MySQL y necesita una gran escalabilidad para satisfacer la creciente base de usuarios. La base de datos les ayuda a actualizar su contenido, a dar cabida a más contenido y visitantes, y a permitir miles de entradas y ediciones.
  • Twitter: Twitter pasó de la fragmentación temporal para el almacenamiento de tweets a un método más distribuido utilizando T-bird. Y T-bird está construido con Gizzard que utiliza MySQL.

La fragmentación temporal era cara y necesitaba más máquinas para llenar los tweets. También se enfrentaban a problemas de equilibrio de carga y eran lógicamente complicados para el DBA. La compatibilidad de MySQL con T-bird resuelve estos problemas.

Eso fue todo sobre MongoDB y MySQL para ofrecerte el contexto. Ahora, vamos a comparar finalmente MongoDB vs MySQL para ayudarte a decidir qué puede ser más adecuado para tu próxima aplicación de software.

Comparación de SGBD MongoDB vs MySQL

Estos son algunos de los parámetros en los que vamos a comparar MongoDB vs MySQL.

Arquitectura

A side-by-side graph of MongoDB and MySQL, comparing the architecture of each with flowcharts for server, query client, and backup client
Arquitectura de MongoDB vs MySQL

La arquitectura es la base de todo sistema y establece el marco donde se pueden introducir todas las características y funcionalidades. Por lo tanto, es importante comparar la arquitectura de MongoDB vs MySQL y entenderlas de cerca para determinar cuál será la mejor opción para tu aplicación.

MongoDB

Tiene como filosofía de diseño la Arquitectura Nexus, que combina las funcionalidades de las bases de datos relacionales. Puede satisfacer las necesidades de las aplicaciones modernas ofreciendo alta escalabilidad, disponibilidad global y un esquema flexible. Por lo tanto, hacer cambios en su diseño es bastante fácil.

Además, MongoDB incluye controladores oficiales para los principales entornos de desarrollo como AWS, Azure y Kubernetes, lenguajes de programación como JavaScript, Python, etc., y frameworks como Django.

MySQL

MySQL, por su parte, incluye una arquitectura cliente-servidor con almacenamiento optimizado para ofrecer un alto rendimiento y multihilo. Su documentación también muestra algunas técnicas de optimización del rendimiento que tienen que ver con la configuración en lugar de con el ajuste de las medidas SQL.

Ganador: Empate.

Formato de almacenamiento de datos

A side-by-side comparison of MongoDB and MySQL data storage format, showing MongoDB's in a vertical bulleted list and MySQL's in a 3x2 table
MongoDB vs MySQL: Formato de almacenamiento de datos

MongoDB

El formato de almacenamiento de datos en MongoDB puede tener este aspecto:

{
Account Number: 1234567890
First Name: "Jon"
Last Name: "Doe"
Branch Name: "Los Angeles"
}

Puedes ver que el formato es similar a JSON, y que puedes realizar cambios en los datos fácilmente, lo que significa que puedes añadir más datos, eliminar alguna información y modificar los datos sin ninguna molestia. El ejemplo anterior muestra que no hay un esquema fijo para la base de datos, lo que introduce más flexibilidad.

MySQL

El formato de almacenamiento de datos en MySQL, por otro lado, se parece a esto:

Número de cuenta Nombre Apellido Nombre de la sucursal
12345678901 Jon Doe Los Ángeles
12345678902 Jane Doe Seattle

La tabla anterior muestra cómo MySQL organiza los datos en forma de filas y columnas. Tiene una estructura propia y rígida que es difícil de cambiar en comparación con MongoDB. Esto se debe a que no puedes introducir una fila o una columna dispersa; tienes que hacer el diseño de tal manera que para cada fila haya una columna y viceversa; de lo contrario, se violará el esquema. Pero, en MongoDB, puedes modificar fácilmente los datos.

Hay una ligera variación en las terminologías de MongoDB frente a MySQL:

MongoDB MySQL
Colección Tabla
Documento Fila
Campo Columna
Enlazar e incrustar Unir
Separación Partición
RepISet Replicación

Ganador: El formato de almacenamiento de datos de MongoDB es más fácil de modificar.

Flexibilidad del esquema

La base de datos que elijas debe ofrecer la flexibilidad de modificar el diseño o el esquema de tu base de datos en función de las necesidades. De lo contrario, se convierte en algo realmente molesto cuando hay un mínimo cambio en los requisitos.

Por lo tanto, vamos a descubrir MongoDB vs MySQL en función de la flexibilidad de sus esquemas.

MongoDB

MySQL proporciona un esquema flexible que permite a los usuarios cambiar el diseño en función de los requisitos, especialmente para las aplicaciones de Big Data. Te permite combinar y almacenar diferentes tipos de datos fácilmente y modificar el esquema de forma dinámica sin tiempo de inactividad. Puedes almacenar varios documentos en una colección incluso sin ninguna relación entre ellos, ya que es un sistema de base de datos no relacional. Utiliza documentos de tipo JSON con esquemas opcionales.

Sin embargo, carece de transacciones y uniones, por lo que es necesario optimizar frecuentemente el esquema en función de cómo la aplicación acceda a los datos.

MySQL

En MySQL, debes definir claramente las columnas y las tablas antes de almacenar los datos junto con las filas y las columnas. Aquí, cada campo comprende una fila y una columna. Esto significa que el almacenamiento de datos no te da mucha flexibilidad como en MongoDB. También supone un proceso de despliegue y desarrollo más lento.

Pero si tienes un esquema fijo para tus aplicaciones, MySQL es lo mejor. Te ofrecerá una mejor consistencia de los datos sin tener que cambiar el diseño una y otra vez o perder tiempo en ello. Pero de nuevo, si tienes necesidades cambiantes, MongoDB puede ser una mejor opción para ti.

Ganador: Claramente, MongoDB ofrece más flexibilidad de esquema.

Lenguaje de consulta utilizado

Saber qué base de datos utiliza qué lenguaje de consulta es vital. Te ayudará a entender cuál puede ser más práctico para ti, en lugar de confundirte después de instalarla.

MongoDB

MongoDB utiliza el lenguaje de consulta MongoDB (MQL) en lugar de SQL. Es expresivo y rico y admite funciones CRUD, que te permiten crear, leer, actualizar y eliminar datos. Además, también facilita la agregación de datos, las consultas geoespaciales y la búsqueda de texto.

Si quieres solicitar datos, debes definir documentos con propiedades que coincidan con las de los resultados esperados. Esto significa que tienes que realizar operaciones de consulta para obtener datos de la base de datos, como db.collection.find(). MongoDB ejecuta las consultas normalmente mediante operadores vinculados con JSON. Además, admite consultas OR y booleanas AND.

Sin embargo, MongoDB nunca utiliza operaciones de unión, y no tiene ningún otro operador equivalente.

MySQL

Por otro lado, MySQL utiliza SQL como otras bases de datos relacionales. Puede traer datos de diferentes tablas soportando la funcionalidad de join. Esto es lo que hace que una base de datos relacional como MySQL sea «relacional» Esta operación te permite enlazar datos de varias tablas en una consulta.

Dicho esto, SQL tiene una:

  • Lenguaje de definición de datos (DDL) para crear, eliminar y modificar tablas
  • Lenguaje de Transacción de Datos (DTL) con operaciones como commit y rollback
  • Lenguaje de Manipulación de Datos (DML) con opciones como insertar, eliminar y actualizar filas
  • Lenguaje de Control de Datos (DCL) con comandos de revocación y concesión

Ganador: Empate.

Rendimiento y velocidad

A side-by-side comparison of MongoDB and MySQL's performance and speed by showing the clock and increasing graph with an increasing arrow on both sides
MongoDB vs MySQL: Rendimiento y velocidad

El rendimiento y la velocidad son algo que nunca puedes ignorar al elegir una base de datos. Debes saber qué esperar con qué base de datos y para qué fines. Y para los profesionales ocupados, como los desarrolladores y los administradores, cada segundo es esencial.

Por tanto, debes elegir una base de datos que ofrezca un mayor rendimiento para apoyar tu productividad y no al revés. Así que vamos a comparar su velocidad y rendimiento.

Dado que tanto MongoDB como MySQL tienen diferentes enfoques de almacenamiento de datos, es un poco difícil evaluar su rendimiento. Puedes comparar dos bases de datos SQL con algunos puntos de referencia estándar, pero es difícil hacer lo mismo con bases de datos no relacionales.

Sin embargo, vamos a comparar MongoDB frente a MySQL basándonos en las operaciones comunes y en cómo rinden bajo mayores volúmenes de datos.

MongoDB

Como MongoDB almacena un gran volumen de datos no estructurados y sigue un enfoque de almacenamiento basado en documentos, es relativamente más rápido que MySQL. Esto significa que MongoDB almacena los datos en un único documento para una entidad y ayuda a una lectura o escritura de datos más rápida. Características como la replicación pueden ser una gran razón para esto. Su rendimiento también es mejor cuando se trata de objetos debido a su almacenamiento de objetos tipo Jason.

Además, MongoDB nunca implica la dependencia de un proveedor, lo que te da la libertad de mejorar el rendimiento utilizando alternativas si no estás satisfecho con un servicio.

MySQL

MySQL puede mostrar un rendimiento lento cuando se trata de un gran volumen de datos. Esto se debe a que almacena las tablas de forma normalizada. Y si quieres cambiar datos o extraerlos, tienes que pasar por muchas tablas para escribir y leer datos, lo que aumenta la carga del servidor y afecta a su rendimiento. Pero puedes optar por MySQL para las operaciones transaccionales.

Requiere una estructura de datos definida para poder añadir datos a la base de datos. Por tanto, no es adecuado si quieres almacenar datos no estructurados. Y a veces, también resulta difícil diseñar un esquema adecuado cuando se trata de datos complejos.

Ganador: MongoDB es más rápido y tiene mejor rendimiento.

Seguridad

Comparing Security for MongoDB and MySQL, by showing two punching hands opposite to each other and a security sign on the upper middle
MongoDB vs MySQL: Seguridad

La seguridad es siempre uno de los principales criterios a la hora de comparar dos sistemas, dado el aumento de los incidentes de ciberataques en todo el mundo. Por ello, es importante comparar MongoDB vs MySQL para determinar cuál de ellos es más seguro para tus aplicaciones.

MongoDB

MongoDB aprovecha los controles de acceso basados en roles con permisos flexibles para usuarios y dispositivos. A cada usuario se le asigna un rol en función del cual se le conceden permisos específicos para acceder a los datos y realizar operaciones. Por ejemplo, los usuarios como los empleados de alto nivel tendrían niveles de autorización más altos, por lo que sus privilegios serían más importantes.

Esta es una forma de dotar de seguridad a tu base de datos para que ningún usuario o ataque no autorizado pueda acceder a ella y explotarla. Además, MongoDB también facilita la encriptación de la capa de transporte (TLS) y un protocolo de seguridad llamado Secure Sockets Layer (SSL) para mayor seguridad. También puedes escribir documentos encriptados en colecciones de datos con una clave maestra para conseguir la encriptación de los datos en reposo.

MySQL

Por otro lado, MySQL tiene controles de acceso basados en privilegios. También soporta facilidades de encriptación como MongoDB con un modelo de autenticación similar, que incluye autorización, autenticación y auditoría. Puedes conceder roles y privilegios a los usuarios, permitiéndoles acceder a permisos para conjuntos de datos y operaciones. Además, también puedes solicitar TLS y SSL para mayor seguridad.

En su reciente actualización, MySQL también ha incluido el soporte de doble contraseña para garantizar más seguridad en el acceso a los datos.

Aunque ambos parecen competir codo con codo en materia de seguridad, MySQL se considera más seguro. La razón radica en su rígida arquitectura y esquema, que ofrece una mayor consistencia y fiabilidad de los datos.

Ganador: MySQL es más seguro (ser rígido no es también malo).

Escalabilidad

A side-by-side comparison of MongoDB and MySQL's scalability, by showing three persons working happily under MongoDB and a single person working on different screens under MySQL
MongoDB vs MySQL: Escalabilidad

A medida que tu aplicación crece con una mayor base de usuarios y tráfico, debes ser capaz de escalarla sin problemas para satisfacer las demandas cambiantes. Y si tu aplicación no es capaz de escalar, los clientes pueden tener una mala experiencia al utilizarla con frecuentes caídas, retrasos y tiempos de inactividad. Y a nadie le gusta usar esos sistemas, y pueden cambiarse a otras alternativas, si no ahora, antes.

Por ello, es importante cuidar la escalabilidad de la aplicación, y la base de datos que elijas puede afectar a la escalabilidad. Así pues, comparemos MongoDB vs MySQL en función de la escalabilidad que proporcionan.

MongoDB

MongoDB es extremadamente escalable, lo cual es una de las principales razones por las que se utiliza en sitios web en crecimiento, sistemas CMS y tiendas de comercio electrónico. Puede escalar horizontalmente mediante un proceso llamado sharding. Un fragmento es una parte de una base de datos, y la fragmentación es una técnica de distribución de datos entre múltiples colecciones y máquinas. Te permite desplegar sistemas con operaciones de mayor rendimiento y grandes conjuntos de datos.

Con una mayor escalabilidad, puedes crear fácilmente múltiples clusters de servidores añadiendo más y más servidores a tu base de datos en función de tus necesidades. Te permite almacenar una réplica de tus conjuntos de datos en un clúster fragmentado con un mayor rendimiento de escritura y lectura para soportar aplicaciones de diferentes escalas. Además, te permite garantizar una copia de seguridad de tus datos y no perderlos nunca en caso de ciberataques o desastres.

Por no mencionar que dividir la carga y los conjuntos de datos en diferentes servidores también te permite ejecutarlos a un coste menor en comparación con un único servidor con todos los datos que requiere un hardware caro y de alta gama. Otra ventaja de la fragmentación en MongoDB es que maximiza tu espacio en disco y ofrece un equilibrio de carga dinámico.

Además, MongoDB admite la fragmentación basada en rangos o la partición de datos, junto con el enrutamiento transparente de las consultas y la distribución automática del volumen de datos.

MySQL

En cuanto a MySQL, la escalabilidad es limitada. Te da dos opciones para escalar tu aplicación: crear réplicas de lectura o escalado vertical. Permite la replicación de datos y el escalado vertical a través de la agrupación para ayudar a mejorar la escalabilidad y el rendimiento de la aplicación mediante diferentes tipos de sincronización.

La diferencia notable aquí es que MySQL ofrece escalado vertical, mientras que MongoDB ofrece escalado horizontal con más flexibilidad. Ahora bien, el escalado vertical significa que el sistema te permite aumentar la carga incrementando las especificaciones de CPU o RAM en un solo servidor con un límite superior.

Si quieres realizar réplicas, es fácil con las réplicas de lectura. Esto te permite crear copias de sólo lectura de tu base de datos y añadirlas a diferentes servidores, pero con limitaciones: una de ellas es el número total de réplicas que puedes añadir. Como resultado de esta limitación, puedes encontrarte con problemas relacionados con las aplicaciones que leen y escriben regularmente en tus bases de datos (o que escriben mucho).

Aunque se ha introducido la replicación multipunto en MySQL, su implementación sigue siendo limitada en comparación con las funcionalidades que se obtienen en MongoDB. Puede añadir más escala de escritura, pero sólo para aplicaciones independientes; cada una de ellas podría escribir en varios principales y obtener la escala.

Además, MySQL no incluye una implementación estándar para la fragmentación. Aunque ofrece dos métodos de fragmentación -MySQL Fabric (marco de fragmentación) y fragmentación automática- la gente rara vez los implementa debido a los numerosos obstáculos y limitaciones. Por eso, empresas como Facebook utilizan un marco de fragmentación propio.

Si aprovechas la fragmentación para la escalabilidad, asegúrate de elegir la clave de fragmentación correcta, ya que una clave incorrecta puede provocar la inflexibilidad del sistema. Por ejemplo, cambiar la clave de fragmentación puede tener un efecto adverso en una aplicación, en las transacciones nodales y en la ubicación. Además, pueden surgir problemas como la consistencia de los datos si los cambios de fragmentación son incompletos.

Por lo tanto, al utilizar MySQL, debes tomar cuidadosamente las decisiones correctas para los cambios de esquema y la asignación entre las particiones de datos, las claves de fragmentación, los nodos y las bases de datos.

Ganador: MongoDB ofrece una mayor escalabilidad, mientras que MySQL tiene muchas limitaciones y puede traer incoherencias y problemas si ciertos procesos no se hacen bien, como se ha explicado antes.

Modelo de transacción: ACID vs BASE

Uno de los pasos importantes al elegir una base de datos es averiguar su modelo de transacción. El modelo de transacción consiste en reglas que determinan cómo una base de datos almacena, manipula y organiza los datos.

Hay dos modelos de transacción populares:

  • ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad)
  • BASE (Disponibilidad Básica, Estado Blando y Consistencia Eventual)

Según el teorema CAP (Consistencia, Disponibilidad y Partición), es imposible tener tanto la disponibilidad como la consistencia en un sistema distribuido tolerante a la partición o el sistema que sigue funcionando incluso durante las interrupciones temporales de la comunicación.

La diferencia entre una base de datos con modelos ACID y BASE es cómo manejan esta limitación. Una base de datos ACID ofrece un sistema más consistente, mientras que una base de datos BASE ofrece una mayor disponibilidad.

Ahora, vamos a averiguar qué modelos siguen MongoDB y MySQL.

MongoDB

MongoDB sigue el modelo BASE y garantiza que una transacción esté siempre disponible. Así es como funciona:

  • Disponibilidad básica: La base de datos con el modelo BASE garantiza la disponibilidad de los datos replicándolos y repartiéndolos entre los distintos nodos presentes en el clúster de la base de datos, en lugar de imponer una consistencia instantánea.
  • Estado blando: Los valores de los datos en el modelo BASE pueden cambiar con el tiempo, ya que no hay consistencia inmediata. El modelo también puede romper con un concepto de base de datos que haga cumplir su consistencia y delega esta responsabilidad en sus desarrolladores.
  • Consistencia eventual: Aunque BASE no impone la consistencia inmediata, puede hacerlo. Y cuando lo hace, aún puedes realizar la lectura de datos.

El modelo BASE adoptado por otras bases de datos además de MongoDB incluye Redis y Cassandra. Este modelo es una excelente opción si necesitas un análisis de sentimientos en tu aplicación.

Las empresas de atención al cliente y de marketing pueden aprovecharlo para llevar a cabo sus investigaciones en las redes sociales. La base de datos también puede acomodar el gran volumen de datos de las fuentes de las redes sociales.

MySQL

MySQL sigue el modelo ACID para garantizar la consistencia de cada transacción. Es adecuada para las empresas que se ocupan del procesamiento analítico en línea, como el almacenamiento de datos, o del procesamiento de transacciones en línea, como las instituciones financieras. Estas organizaciones necesitan una base de datos que pueda gestionar pequeñas transacciones simultáneas de cualquier tamaño. Así es como funciona ACID:

  • Atomicidad: Cada transacción en el modelo ACID se realiza correctamente o se detiene por completo, mientras la base de datos vuelve al estado inicial de la transacción. Esto se hace para garantizar que los datos son válidos en toda la base de datos.
  • Consistencia: Las transacciones son consistentes y nunca dañan la integridad estructural de la base de datos.
  • Aislamiento: Esta propiedad garantiza que ninguna transacción pueda interferir con otras transacciones durante el proceso para comprometer tu integridad en la base de datos.
  • Durabilidad: Los datos relativos a una transacción completada pueden persistir durante un corte de energía o de red. Incluso si una transacción falla, ningún dato se verá afectado.

Como ofrece una mayor seguridad y garantía de las transacciones, las instituciones financieras utilizan exclusivamente bases de datos ACID. Su naturaleza atómica también facilita las transferencias de dinero seguras. Garantiza que las transacciones interrumpidas se terminen inmediatamente para evitar errores.

Las bases de datos relacionales que cumplen con ACID, además de MySQL, son PostgreSQL, SQLite, Oracle, etc. Además, algunas bases de datos no relacionales también son compatibles con ACID hasta cierto punto, como Apache CouchDB e IBM Db2.

La cuestión es qué modelo de transacción es mejor, y la respuesta no está clara porque ambos son útiles para diferentes casos de uso y aspectos del proyecto. Las bases de datos ACID pueden ser adecuadas para proyectos que requieran más consistencia, fiabilidad y previsibilidad, debido a su naturaleza estructurada.

Por otro lado, la base de datos BASE es más adecuada para proyectos que requieren un escalado mayor y más fácil con más flexibilidad.

Ganador: Empate.

Facilidad de uso

A side-by-side comparison of MongoDB and MySQL ease of use, showing a girl working under MongoDB and a boy working with different tools under MySQL
MongoDB vs MySQL: Facilidad de uso

Al elegir una base de datos, debes tener en cuenta la facilidad de uso de la misma. Nunca debe hacer pasar un mal rato a tu equipo, pues de lo contrario la productividad disminuirá y tendrás que gastar recursos y tiempo en formarlos.

Así que vamos a averiguar qué base de datos -MongoDB vs MySQL- es más fácil de usar.

MongoDB

El proceso de almacenamiento de datos de MongoDB es bastante sencillo, y cualquiera con conocimientos de programación puede entenderlo. Almacena los datos en un formato no estructurado en colecciones para dar más flexibilidad. Permite a los desarrolladores, que pueden o no ser expertos en bases de datos, utilizarlo para soportar el desarrollo de sus aplicaciones.

Con diferentes esquemas, MongoDB tiene una interfaz flexible para aquellos equipos que no necesitan las características que ofrece una base de datos relacional como MySQL. Por ejemplo, los desarrolladores que construyen una aplicación web que no depende de un esquema estructurado pueden utilizar MongoDB.

Sin embargo, no todas las personas de tu equipo tienen que estar familiarizadas con las bases de datos NoSQL como MongoDB. En ese caso, tendrás que ayudarles a entenderlo si quieres seguir adelante con esta base de datos. Además, algunas consultas son completamente diferentes a las de las bases de datos NoSQL, como actualizar, insertar, eliminar, etc.

MySQL

MySQL tiene una estructura diseñada, que cualquier persona con conocimientos básicos de programación puede entender fácilmente. Aprender y utilizar MySQL es fácil, por lo que cuando se trata de bases de datos, la gente empieza con MySQL o con cualquier otra base de datos SQL.

Incluso si tus desarrolladores no son expertos en MySQL pero tienen experiencia con otras bases de datos SQL, es probable que se pongan al día rápidamente.

Además, las consultas como select, join, etc., son fáciles de ejecutar en bases de datos basadas en SQL como MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL, etc.

A los desarrolladores que creen aplicaciones que necesiten una estructura de datos rígida y compleja y esquemas con un mayor número de tablas les resultará fácil trabajar con MySQL. También es más fácil de usar para desarrollar una aplicación que necesite una seguridad de primer nivel o que implique transacciones frecuentes.

Por ejemplo, las aplicaciones bancarias pueden aprovechar MySQL para almacenar grandes conjuntos de datos críticos con información sensible. Necesitan una seguridad de alto nivel, garantía transaccional e integridad.

Ganador: Comparando MongoDB frente a MySQL, MySQL es más fácil de usar por su simplicidad y estructura adecuada.

Disponibilidad de búsqueda de texto completo

MongoDB

Esta base de datos ha añadido recientemente una búsqueda de texto completo, y se ejecuta con un tipo de índice específico sobre una matriz de cadenas. Además, MongoDB admite la búsqueda por términos y la búsqueda por fases para facilitar a los usuarios de cualquier nivel la búsqueda de cosas.

Además, MongoDB también admite la búsqueda booleana mediante la búsqueda por frases y por términos. A pesar de tener ciertas limitaciones, puedes ejecutar esta función con bastante facilidad. Para realizar búsquedas de texto completo, la base de datos no facilita el control sobre la definición de los campos del subconjunto. Coincide con todos los campos incluidos de forma coherente para mostrarte el resultado.

MySQL

MySQL admite la búsqueda de texto completo desde hace bastante tiempo. También se ejecuta mediante un tipo de índice especial y se facilita con la ayuda de la búsqueda de frases, la búsqueda de términos y la búsqueda booleana.

Pero cuando se trata de bases de datos agrupadas, MySQL aún no admite la indexación de texto completo. Por tanto, puede considerarse una limitación en este caso.

Ganador: El texto completo de MongoDB es más fácil y tiene pocas limitaciones.

Replicación de datos

La replicación de datos es una parte importante de una base de datos. Significa que existe una disposición para hacer copias de tus datos y almacenarlos en otros servidores de bases de datos. No sólo mejora la escalabilidad y el rendimiento de la aplicación, sino que también te permite hacer una copia de seguridad de los datos para evitar perderlos. Además, aumenta la eficiencia al acceder a los datos.

Comparemos MongoDB frente a MySQL en función de lo bien que ofrecen la replicación.

MongoDB

El único tipo de replicación que admite MongoDB es la replicación de datos principal-secundaria, en la que cada dato consta de un único servidor principal. Esta configuración permite un gran número de nodos (nodos no principales o -secundarios) y restringe las operaciones a realizar en una única base de datos.

El único principal acepta tanto escrituras como lecturas, y la configuración puede incluir también secundarios o servidores de sólo lectura. Aquí, los datos se replican de forma asíncrona desde el principal al secundario. Este tipo de replicación suele ser más rápida, pero no muy fiable.

La replicación principal-secundaria en MongoDB precede a los conjuntos de réplicas de datos, pero puede ofrecer menos redundancia. MongoDB proporciona una opción para convertir la configuración principal-secundaria en conjuntos de réplica. Utilizando conjuntos de réplica, puede crear diferentes copias de datos, y a cada miembro del conjunto de réplica se le asigna un papel, principal o secundario, durante todo el proceso.

Además, la lectura o escritura tiene lugar en la réplica primaria por defecto, y luego puedes replicarla en una réplica secundaria. Además, los conjuntos de réplicas son más robustos y adecuados para el uso en producción.

MySQL

A diferencia de MongoDB, que admite un único método de replicación, MySQL ofrece dos tipos de métodos de replicación: replicación main-main y replicación main-secondary. Con la replicación multifuente, puedes replicar fácilmente los datos en paralelo desde diferentes principales.

La replicación Main-main funciona de forma similar a la main-secondary, pero se diferencia por el hecho de que ambos nodos son réplicas y principales simultáneamente. Esto significa que existe una replicación circular entre nodos. Aquí puedes tener varios nodos principales para aceptar las peticiones de escritura y lectura. También puedes tener múltiples secundarios para cada principal. Además, la replicación es asíncrona entre los principales.

La ventaja de utilizar una base de datos main-main es que puedes distribuir los mains por toda la red en varios sitios. La configuración main-main se considera más adecuada para el uso moderno, ya que cada unidad tiene un conjunto completo de datos. Así, aunque uno de ellos falle, los demás están ahí para servir. El inconveniente es que puede implicar una latencia de comunicación.

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Aparte de esto, MySQL también puede utilizar otros modelos de replicación, como la replicación en clústeres multiprincipales y en grupos.

Ganador: Claramente, MySQL ofrece más opciones de replicación con fiabilidad en comparación con MongoDB.

Optimización de los índices

La indexación te ayuda a encontrar los datos rápidamente en una base de datos. Aunque la optimización de índices es una característica común a MongoDB y MySQL, tienen enfoques diferentes. Por lo tanto, es importante entender qué enfoque es mejor para darte más comodidad.

Así pues, comparemos MongoDB vs MySQL en función de cómo realizan la optimización de los índices.

MongoDB

Si no puedes encontrar un índice, tendrás que escanear cada documento de una colección para seleccionar el documento que ofrece una coincidencia para tu declaración de consulta. Este proceso es tedioso y requiere mucho tiempo. Además, requiere más esfuerzo, ya que no hay una estructura específica en la que se almacenen los datos.

MySQL

Si el índice no está definido, el motor de búsqueda de la base de datos empieza a escanear toda la tabla para encontrar la fila correspondiente. Como es una base de datos relacional con una estructura adecuada, la consulta de búsqueda se realiza de forma óptima y ofrece resultados más rápidos que MongoDB.

Ganador: MySQL ofrece una optimización de índices más rápida.

Controladores de lenguaje nativo

MongoDB

MongoDB tiene menos limitaciones para los desarrolladores. Los controladores y las API de MongoDB deben ser nativos del lenguaje de programación utilizado.

MySQL

MySQL ofrece opciones limitadas a los desarrolladores para interactuar con datos JSON, ya que hay múltiples capas de funcionalidad SQL. También viene con muchas limitaciones, lo que puede convertirse en una gran sobrecarga y necesita una mejor planificación y ejecución. Los desarrolladores que quieren interactuar mediante API idiomáticas también se enfrentan a muchas dificultades.

Ganador: MongoDB es el claro ganador aquí.

Soporte de la comunidad e implementaciones

Tanto si eres un usuario principiante como experto, puedes encontrarte con problemas en cualquier momento. Cuando esto ocurra, puedes recurrir a la ayuda de la comunidad de desarrolladores de tu base de datos. Pueden responder a tus preguntas, ayudarte a aprender más y ofrecerte la oportunidad de contribuir a la comunidad.

Del mismo modo, también debes saber qué base de datos puede funcionar en qué plataformas. Te ayudará a decidir qué base de datos elegir en función de los requisitos de tu proyecto y de otras tecnologías utilizadas.

Así pues, comparemos MongoDB frente a MySQL en función de su soporte a la comunidad y de las implantaciones.

MongoDB

MongoDB Inc. es la propietaria y encargada del mantenimiento de MongoDB. Como hay un aumento de los usuarios de NoSQL, ésta es una de las bases de datos de esta categoría. Debido a sus impecables características y a su disponibilidad de código abierto, tiene una fuerte comunidad con la que puedes contar.

Hablando de implementación, MongoDB es fácil de usar e implementar en varias plataformas, como Windows, Linux, macOS, FreeBSD y Solaris, y está disponible para aplicaciones web, en la nube y SaaS.

MySQL

Oracle Corporation es actualmente la propietaria y mantenedora de MySQL, que inicialmente estaba bajo la dirección de Sun Microsystems y antes de MySQL AB. Como lleva más de 20 años funcionando, tiene una amplia base de usuarios en todo el mundo. Por ello, el soporte de su comunidad también es excelente. Puedes conectarte, aprender y aumentar tus conocimientos sobre bases de datos formando parte de esta gran comunidad.

Para la implementación, MySQL tampoco supone ningún esfuerzo. Puedes incluso construirlo e instalarlo manualmente utilizando el código fuente que puedes encontrar en GitHub. O bien, puedes instalarlo desde un paquete binario si no necesitas una personalización especial.

MySQL está disponible para aplicaciones web, en la nube y SaaS, como MongoDB, y se ejecuta en múltiples plataformas, como Windows, macOS, Linux, Solaris y FreeBSD. También puede ejecutarse en plataformas en la nube como Microsoft Azure, Oracle Cloud y Amazon EC2. Puedes utilizar el gestor de paquetes para descargar MySQL e instalarlo con facilidad en muchas distribuciones de Linux. A continuación, es posible que tengas que configurar los ajustes de optimización y seguridad en él.

Ganador: Dada la amplia base de la comunidad y la facilidad de uso y despliegue, MySQL se impone a MongoDB.

Cuota de mercado y popularidad

MongoDB y MySQL son dos grandes nombres en la industria de las bases de datos. Así que es hora de averiguar cuál es más popular y por qué, junto con su cuota de mercado en todo el mundo.

MongoDB

MongoDB es la base de datos no relacional más popular y tiene una buena acogida en el mercado general de las bases de datos.

Según Datanyze, MongoDB ocupa el séptimo lugar en el ranking de bases de datos con una cuota de mercado del 4,5%. También destaca que más de 7.000 empresas de todo el mundo utilizan MongoDB.

Showing MongoDB's market share by mentioning different values for different areas
Cuota de mercado de MongoDB.

La razón de su popularidad es la flexibilidad y escalabilidad para una aplicación que los desarrolladores necesitan para satisfacer las crecientes demandas de los usuarios en la actualidad. También permite a los usuarios manipular los datos, realizar consultas con facilidad y encontrar información útil.

Además, MongoDB tiene más de 177k repositorios y más de 923k commits en GitHub.

MySQL

MySQL es una de las bases de datos más populares del mundo. La gente la utiliza como sistema independiente o la combina con otras como MongoDB, PostgreSQL, etc.

Según un informe de Statista, en junio de 2021, MySQL es el segundo SGBD más popular a nivel mundial después de Oracle. Las razones pueden ser muchas: es gratuito, de código abierto y tiene grandes características. Ofrece escalabilidad, disponibilidad y seguridad que lo hacen adecuado para los proyectos actuales. Además, su enorme comunidad online y su facilidad de uso atraen a muchos usuarios.

Otro informe revela que la cuota de mercado de MySQL ronda el 46,83%, con más de 144.000 clientes activos.

Showing MySQL's Market Share by mentioning different values in a horizontal way for different areas
Cuota de mercado de MySQL

Además, MySQL tiene más de 222k repositorios y más de 7 millones de commits en GitHub.

Ganador: MySQL es, sin duda, más popular entre los dos.

MongoDB vs MySQL: ¿Cuándo usarlos?

Tanto MongoDB como MySQL tienen sus pros y sus contras, sus puntos fuertes y sus puntos débiles. Por lo tanto, son útiles en diferentes casos.

MongoDB

Esta base de datos es útil si quieres tener una mayor disponibilidad de datos, además de una recuperación de datos más rápida y automática. Como ofrece una excelente escalabilidad, puedes considerar MongoDB si estás desarrollando una aplicación o un sitio con necesidades crecientes.

Para las pequeñas empresas que no tienen base de datos, un administrador puede sacar el máximo partido a MongoDB. Sin embargo, no debería ser una solución permanente si tu objetivo es crecer. Además, si quieres reducir el coste asociado a la migración de esquemas, MongoDB puede ser una opción viable.

Además, MongoDB puede ser adecuado para ti si la mayoría de los servicios que ejecutas están en la nube. Tiene una arquitectura nativa con características de escalabilidad como la fragmentación para satisfacer el escalado horizontal y la agilidad empresarial que deseas.

MySQL

MySQL es la mejor opción para una empresa en fase inicial sin necesidad inmediata de escalar. Además, si estás trabajando en un proyecto que no necesitará mucho escalado en el futuro, puedes considerar MySQL. También te proporcionará una fácil configuración y mantenimiento.

Aparte de esto, puedes considerar MySQL si deseas mantener un esquema fijo con datos estructurados que no requiera cambios con el tiempo. Además, si tienes un presupuesto limitado y aún así necesitas un alto rendimiento, MySQL es el indicado.

Además, si estás construyendo una aplicación financiera o un proyecto con un alto índice de transacciones, MySQL es una buena opción. Sus características de seguridad también proporcionan seguridad a tu aplicación y a tus datos para que no caigan en las manos equivocadas o sean robados en un ciberataque.

Ganador: Como ambos son útiles para diferentes tipos de negocios, no hay un claro ganador aquí.

MongoDB vs MySQL: Ventajas y desventajas

Mira las distintas ventajas y desventajas asociadas a MongoDB y MySQL:

MongoDB

Las ventajas de MongoDB son:

  • Es muy adaptable y flexible para satisfacer los requisitos y situaciones cambiantes del negocio.
  • Se puede ampliar o reducir sin esfuerzo
  • Permite realizar consultas y devolver campos dentro de un documento
  • Admite la replicación de datos para que puedas conservar copias de tus datos y no perderlos nunca
  • Permite el almacenamiento de diferentes tipos de archivos de distintos tamaños sin afectar a tu pila tecnológica
  • Permite la creación de índices para mejorar el rendimiento de las búsquedas
  • Se ejecuta en varios servidores y ofrece duplicación de datos y equilibrio de carga, por lo que funciona incluso durante un fallo de hardware
  • Sigue el modelo BASE para ofrecer una mayor disponibilidad de los datos
  • Es fácil de usar

Las desventajas de MongoDB son:

  • El modelo ACID no es fuerte en comparación con otros sistemas de bases de datos
  • No ofrece ninguna opción para procedimientos almacenados, lo que significa que no podrás implementar tu lógica de negocio en su nivel de base de datos, a diferencia de las bases de datos relacionales
  • Las transacciones pueden ser a veces complejas o inseguras
  • Curva de aprendizaje algo pronunciada
  • La documentación está mal estructurada
  • Implica un mayor consumo de memoria y carece de uniones o analíticas integradas

MySQL

MySQL ofrece las siguientes ventajas:

  • Soporta múltiples opciones de replicación como main-secondary, main-main, scale-out, replicación de grupos, etc.
  • Es fácil de usar e instalar con una interfaz sencilla. Además, puedes aprenderlo fácilmente y solucionar los problemas utilizando diferentes fuentes como libros útiles, libros blancos y blogs.
  • Puede gestionar un gran volumen de datos, desde el almacenamiento hasta la realización de operaciones sobre ellos
  • Ofrece menos sobrecarga asociada a su motor de almacenamiento
  • Es más seguro y utiliza la autenticación basada en privilegios
  • Ofrece funciones como la distribución global de datos y la elaboración de informes, que lo hacen útil para aplicaciones de diferentes formas y tamaños
  • Admite un motor de almacenamiento en memoria para encontrar tablas de uso frecuente

Las desventajas de utilizar MySQL son:

  • No hay almacenamiento en caché de los procedimientos almacenados
  • Las transacciones con catálogos del sistema no son compatibles con ACID
  • Las tablas de MySQL para los desencadenantes o procedimientos suelen estar prebloqueadas
  • Los fallos del sistema pueden corromper todo el catálogo del sistema
  • Depende en gran medida de SQL
  • No admite integraciones con Python o Java

Ganador: No hay un ganador claro, ya que tanto MySQL como MongoDB tienen algunas ventajas y desventajas.

MongoDB vs MySQL: Ediciones y precios

Aunque MongoDB y MySQL son de código abierto y de uso gratuito, también ofrecen ediciones de pago para ofrecer más características y beneficios.

MongoDB

MongoDB ofrece varios planes, gratuitos y de pago. Puedes utilizar su edición gratuita para aplicaciones a pequeña escala desplegadas en una nube compartida. Estas son sus tres ediciones:

  • MongoDB Community Server: Es gratuito y funciona en Windows, OS X y Linux.
  • MongoDB Enterprise Server: Es para uso comercial.
  • MongoDB Atlas: Es una base de datos en la nube totalmente gestionada y bajo demanda que funciona en GCP, Azure y AWS.

Por lo tanto, si tienes diversos requisitos, puedes elegir un nivel de precios en función de los tipos de nube, los estándares de seguridad y el almacenamiento. Incluye tres planes de precios:

  • Compartido: 0 dólares al mes
  • Dedicado: Disponible por 57 dólares al mes
  • Sin servidor: Desde 0,30 dólares por millón de lecturas

MySQL

Además de la edición gratuita, MySQL tiene estos planes comerciales:

  • MySQL Standard Edition: Disponible desde 2.000 dólares anuales
  • MySQL Enterprise Edition: Disponible por 5000 dólares anuales
  • MySQL Cluster CGE: Disponible por 10.000  dólares anuales

Ganador: Es un empate, comparando los precios y las ventajas.

MongoDB vs MySQL: Las principales similitudes y diferencias

A Venn diagram showing the similarity overlap between MongoDB and MySQL along with their logo
Similitudes entre MongoDB y MySQL.

Las principales similitudes entre MongoDB y MySQL son las siguientes:

Similitudes

Tanto MongoDB como MySQL:

  • Son bases de datos de código abierto y gratuitas.
  • Utilizan un potente lenguaje de consulta.
  • Admiten la búsqueda de texto completo mediante la búsqueda de frases y términos.
  • Ofrecen búsqueda de índices con la ayuda de la búsqueda de frases y de texto.
  • Tienen un fuerte soporte de la comunidad con miles de profesionales
  • Ofrecen optimización de índices
  • Ofrecen la replicación de datos mediante la configuración principal-secundaria.

Diferencias

Veamos las diferencias entre MongoDB y MySQL en una tabla fácil de entender:

Parámetros MongoDB MySQL
Tipo de base de datos Es un sistema de base de datos no relacional (NoSQL) de código abierto desarrollado por MongoDB Inc. Es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) de código abierto desarrollado por MySQL AB y actualmente propiedad de Oracle.
Estructura de la base de datos Almacena los datos en documentos y colecciones de tipo JSON. El esquema puede variar, y es fácil hacer modificaciones Almacena los datos en una estructura tabular con filas y columnas.
Arquitectura Sigue la Arquitectura Nexus con mayor flexibilidad y disponibilidad. Sigue la arquitectura cliente-servidor con un rendimiento de almacenamiento optimizado y multihilo.
Flexibilidad del esquema Esquema altamente flexible para permitir una fácil modificación del diseño sin tiempos de inactividad. Su esquema es rígido, por lo que hacer modificaciones no es fácil.
Lenguaje de consulta Utiliza el lenguaje de consulta MongoDB (MQL), que es rico y expresivo con funciones CRUD. Utiliza SQL y obtiene datos de otras tablas mediante la funcionalidad de unión.
Rendimiento y velocidad Es más rápido que MySQL y facilita las peticiones de lectura y escritura rápidas. Es relativamente más lento que MongoDB al manejar grandes volúmenes de datos, ya que almacena los datos en formato tabular.
Seguridad Al no tener una estructura fija, pueden surgir incoherencias y problemas de seguridad de los datos. MySQL ofrece una mayor seguridad ya que tiene estructuras de datos definidas con mayor consistencia.
Controladores de lenguaje nativo Ofrece menos limitaciones para los desarrolladores y admite controladores y API nativos de MongoDB como el del lenguaje de programación utilizado. Tiene opciones limitadas para interactuar con JSON debido a varias capas de funcionalidad SQL.
Escalabilidad Es altamente escalable y ofrece escalado horizontal a través de sharding. Su escalabilidad es limitada, y tienes la opción de escalar mediante réplicas de lectura o escalado vertical.
Modelo de transacción MongoDB sigue el modelo BASE con mayor disponibilidad. Sigue el modelo ACID con mayor consistencia.
Facilidad de uso Utilizar MongoDB es sencillo y fácil. MySQL es más fácil de usar para todos con una estructura definida y fácil de entender.
Terminologías Colección, campo, documento, enlace y documento incrustado Tabla, columna, fila y uniones

¿Puede MongoDB sustituir a MySQL?

La respuesta a la pregunta anterior es: «¡Tal vez!»

Aunque sustituir MySQL por MongoDB puede ser una decisión acertada para ciertos casos y situaciones de uso, no funcionará para otros. Debido a la excepcional flexibilidad y escalabilidad de MongoDB, y a su gran cantidad de funciones útiles, su rendimiento es más rápido.

Empresas mundialmente reconocidas, como eBay y Twitter, utilizan esta base de datos para satisfacer sus necesidades de almacenamiento y gestión de datos. Por tanto, puedes sustituir a MySQL si te enfrentas a problemas como:

  • Datos grandes; ya que MySQL puede mostrar problemas al procesar datos de gran tamaño sin un esquema adecuado
  • Datos complejos que no puedes plasmar en una base de datos
  • Si quieres escalar y facilitar la partición de datos
  • Sustitúyelo por MongoDB si tienes datos pesados con poco valor de negocio y despliégalo en un modelo de código abierto.

Sin embargo, puedes considerar no sustituir MySQL por MongoDB si quieres construir una aplicación segura como una aplicación financiera o bancaria. Además, si quieres crear aplicaciones para marketing o analítica, entonces MySQL es mejor entre otros casos de uso.

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Resumen

MongoDB y MySQL tienen una arquitectura y unas características diferentes que son adecuadas para distintos casos de uso. Tienen sus ventajas y desventajas, explicando cuál es el adecuado para cada propósito.

Por lo tanto, no hay una política de talla única para todos. En esta comparación MongoDB vs MySQL, no podemos decir que uno de ellos sea superior. No es porque este enfrentamiento haya sido un empate, sino debido a su aplicabilidad en una variedad de tareas diferentes.

Como la flexibilidad y la escalabilidad son atributos fuertes de MongoDB, es adecuado para aplicaciones con requisitos cambiantes y principales para el crecimiento. Por otro lado, los puntos fuertes de MySQL son la seguridad y la consistencia; por ello, es más adecuado para aplicaciones que impliquen transacciones, aplicaciones de base financiera, etc., y aquellas que no necesiten cambios frecuentes.

Así que antes de elegir uno entre MongoDB y MySQL, asegúrate de identificar tus necesidades y prioridades para tu proyecto, y luego elige el que mejor se adapte a tus requisitos.

¿Tienes una opinión sobre MongoDB vs MySQL? ¡Háznoslo saber en la sección de comentarios más abajo!


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