Al desarrollar tu aplicación, la base de datos que elijas puede afectar a la velocidad de recuperación de datos, la escalabilidad y el rendimiento general. MongoDB y Redis son opciones populares en la gestión moderna de bases de datos.
Ambas son bases de datos NoSQL escalables y de código abierto que ofrecen resultados muy comparables en facilidad y velocidad. Cada una tiene puntos fuertes únicos que se adaptan a las diferentes necesidades de los desarrolladores.
Este artículo explorará las similitudes y diferencias entre MongoDB y Redis para ayudarte a determinar cuál es más adecuada para tu proyecto. Tomar la decisión correcta ahora puede evitarte grandes dolores de cabeza en el futuro.
MongoDB vs Redis: Almacenamiento Diferente para Necesidades Diferentes
Diferentes aplicaciones exigen diferentes arquitecturas de bases de datos, lo que significa que MongoDB y Redis pueden adaptarse mejor a escenarios únicos. La diferencia más significativa entre ambos son sus respectivos modelos de almacenamiento, que pueden afectar a su velocidad de recuperación de datos, volumen de almacenamiento y riesgo de pérdida de datos y caídas.
Por defecto, MongoDB almacena los datos en el disco como colecciones de documentos JSON binarios (BSON). Este almacenamiento en disco ofrece un mayor volumen de almacenamiento y un menor riesgo de caídas del sistema. Almacenar datos como documentos BSON permite a MongoDB dar cabida a muchos tipos de datos que el JSON normal no puede analizar. Además, puede almacenar datos en memoria o en la nube.
Además, MongoDB no tiene esquema ni estructura de datos fija y no requiere la creación de estructuras de documentos. Esto lo hace más accesible para los principiantes y más rápido a la hora de procesar grandes cantidades de datos a lo largo del tiempo.
MongoDB también ofrece una escalabilidad superior, con una extraordinaria gama de opciones horizontales, verticales y elásticas. Estos puntos hacen que la base de datos se adapte fácilmente a los cambios posteriores, lo que la convierte en la más adecuada para startups y empresas que necesitan tener en cuenta posibles desarrollos y crecimiento.
Sin embargo, si tu proyecto implica datos que cambian rápidamente, Redis es la mejor opción. La versatilidad de Redis proviene del almacenamiento de datos en formatos clave/valor que admiten una amplia gama de tipos de datos. También puede funcionar como intermediario de mensajes y caché.
A diferencia de MongoDB, Redis utiliza almacenamiento en memoria con persistencia en disco, lo que le permite procesar los datos entrantes más rápidamente en RAM que MongoDB. Además, su almacenamiento en memoria lo hace más adecuado para el análisis en tiempo real, como la segmentación publicitaria, el análisis de redes sociales, Apache Kafka y otras soluciones de streaming.
Arquitectura de la Base de Datos
La arquitectura de las bases de datos dicta las normas para la recopilación, almacenamiento, recuperación, mejora e integración de datos dentro de un sistema de gestión de bases de datos específico. Una sólida comprensión de la arquitectura de las bases de datos es esencial porque influye en el rendimiento y la escalabilidad de las bases de datos.
MongoDB utiliza una arquitectura orientada a documentos y un lenguaje de consulta no estructurado, lo que significa que no necesita almacenar datos en filas y columnas. Los documentos tienen un esquema y una estructura flexibles que permiten insertar o eliminar campos a lo largo del tiempo. Admite perfectamente datos jerárquicos y anidados.
MongoDB también utiliza BSON, lo que significa que el almacenamiento de datos puede aceptar muchos tipos de archivos que generalmente no admiten las bases de datos SQL. Pero requiere mucho espacio de almacenamiento debido a la alta tasa de replicación de datos. También carece de claves foráneas y uniones.
Sin embargo, Redis se basa en gran medida en almacenes de clave/valor que guardan los datos en una colección distinta que contiene dos elementos: una clave y el valor que se le asigna. Utiliza un identificador único (una clave) para almacenar y recuperar datos específicos. Estas claves se almacenan en un diccionario y requieren un analizador sintáctico que les permita procesar varios valores (porque, por defecto, cada clave sólo puede contener un único valor).
Redis también admite varias estructuras de datos y valores, como hashes, cadenas, conjuntos, listas, conjuntos ordenados, flujos, índices geoespaciales y mapas de bits. Pero su almacenamiento está restringido por el espacio de almacenamiento disponible en la RAM, y los datos almacenados no son tan escalables ni fácilmente accesibles a lo largo del tiempo.
MongoDB vs Redis: Las Principales Diferencias
La siguiente tabla muestra las principales diferencias y similitudes entre MongoDB y Redis:
| MongoDB | Redis | |
| Velocidad | La estructura sin esquemas permite una gran velocidad cuando se almacenan grandes volúmenes de datos en disco. | Mucho más rápido que MongoDB, excepto cuando grandes cantidades de datos están en su almacenamiento en memoria. |
| Escalabilidad | La fragmentación integrada permite escalar a través de múltiples regiones geográficas y nodos.
Están habilitadas las operaciones de fragmentación por hash, fragmentación por rango, fragmentación por zona y fragmentación cruzada. Con MongoDB Atlas se puede acceder fácilmente a copias de seguridad consistentes en múltiples nubes. Todos los controladores oficiales y de la comunidad admiten la función multilingüe. |
El clúster Redis permite la escalabilidad.
Hashed sharding solo. Los fragmentos se mantienen manualmente. No hay coherencia en la copia de seguridad de los fragmentos. El soporte de controladores es limitado. |
| Integridad de los datos transaccionales | Soporte de transacciones ACID multidocumento con sintaxis multideclaración. | Soporte de transacciones multicomando y multiregistro.
No admite reversiones por defecto. |
| Uso de la memoria | Almacenamiento en disco. Consume mucha memoria, aproximadamente 1 GB por cada 100.000 activos. | Almacenamiento en memoria. Requiere unos 4 GB de RAM.
Mayor consumo de memoria que MongoDB. |
| Índices | La creación de índices es fácil y variada.
El Asesor de Rendimiento de MongoDB Atlas puede recomendar nuevos índices a los usuarios. Los índices secundarios pueden utilizarse fácilmente para crear aplicaciones que procesen los datos de diversas formas. |
Los índices secundarios no se crean fácilmente y se mantienen manualmente. |
| Alta disponibilidad | Alta disponibilidad mediante replicación. | Alta disponibilidad a través de la replicación primaria-secundaria en múltiples nodos y centros de servicio. |
| Lenguaje de consulta | La API de consulta de MongoDB consulta documentos con búsquedas de texto, rangos y claves únicas o múltiples.
Crea vistas materializadas de los datos recuperados (bajo demanda), y realiza consultas geoespaciales y recorridos de gráficos. |
Sólo consultas clave-valor. Funcionalidad de consulta inferior que puede mejorarse con módulos Redis externos. |
| Almacenamiento persistente | La función de volumen persistente de Kubernetes consigue la persistencia de datos/almacenamiento. | La persistencia de datos Append-Only File y Snapshot ayudan al almacenamiento persistente. |
| Agregación de datos | El propósito único, la función map reduce y el pipeline de agregación permiten la agregación de datos.
MongoDB Atlas utiliza el constructor de canalizaciones de agregación para construir y procesar canalizaciones de agregación. |
Se utilizan la función de mapa reducido y las canalizaciones de agregación. |
MongoDB vs Redis: Casos de Uso ideales
Aunque es esencial comparar las especificaciones a la hora de decidir entre dos tecnologías cualesquiera, el mejor sistema de base de datos para ti depende en gran medida del tipo de aplicación que estés desarrollando.
Si la alta velocidad y la baja latencia son los factores decisivos, entonces Redis es el mejor contendiente para un rendimiento óptimo. Puede manejar la carga de trabajo de aplicaciones como la detección de fraudes y el desarrollo de juegos modernos, que necesitan procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, siempre cambiantes, de forma rápida y eficaz.
Mientras tanto, MongoDB es mejor en términos de escalabilidad y fiabilidad, por lo que es ideal para aplicaciones que almacenan grandes volúmenes de datos durante un largo periodo. Algunos ejemplos son los sitios web de comercio electrónico, las aplicaciones para compartir fotos y los programas de beneficios para empleados.
Redis con Kinsta
El add-on Redis de Kinsta es una caché de objetos persistente que se utiliza para mejorar la función de caché de páginas de sitios web muy dinámicos, como foros de debate, sitios de afiliación, sitios de comercio electrónico, foros y blogs muy activos.
También puede ayudar a tus proyectos de WordPress permitiendo el almacenamiento persistente de los valores generados por la caché de objetos nativa de WordPress. El almacenamiento persistente permitirá a tu proyecto reutilizar los objetos almacenados en caché en lugar de consultar la base de datos MySQL dos veces (o más) por el mismo objeto. En última instancia, esto reduce el tiempo de respuesta de un sitio web y la carga sobre su base de datos MySQL, a la vez que mejora la capacidad de procesar tráfico.
Resumen
Tanto MongoDB como Redis son excelentes opciones de administración de bases de datos. Sus diferencias en almacenamiento, modelo, arquitectura y características hacen que la elección correcta para ti dependa de las necesidades específicas de tu proyecto.
MongoDB es estable, fiable y la más adecuada para proyectos de propósito general. Sin embargo, su modelo de almacenamiento en disco lo hace relativamente más lento a la hora de procesar datos en tiempo real.
Por otro lado, el almacenamiento en memoria de Redis lo hace mucho mejor para manejar volúmenes masivos de datos en tiempo real. Sin embargo, no se escala tan bien y tiene una mayor barrera de entrada para los nuevos desarrolladores.
El add-on Redis de Kinsta te permite integrar cómodamente Redis en tu proyecto sin preocuparte de las complejidades de su gestión. Además, aumenta tu productividad al centrarte en otros problemas empresariales.
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