Lors du développement de votre application, la base de données que vous choisissez peut avoir une incidence sur la vitesse de récupération des données, l’évolutivité et les performances globales. MongoDB et Redis sont des choix populaires dans la gestion moderne des bases de données.
Il s’agit de deux bases de données NoSQL évolutives et open source qui offrent des résultats très comparables en termes de facilité et de rapidité. Chacune possède des atouts uniques qui répondent aux différents besoins des développeurs.
Cet article explore les similitudes et les différences entre MongoDB et Redis pour vous aider à déterminer lequel convient le mieux à votre projet. Prendre la bonne décision maintenant peut vous éviter d’énormes maux de tête à l’avenir.
MongoDB vs Redis : Un stockage différent pour des besoins différents
Des applications différentes exigent des architectures de base de données différentes, ce qui signifie que MongoDB et Redis peuvent mieux s’adapter à des scénarios uniques. La différence la plus importante entre les deux est leur modèle de stockage respectif, qui peut affecter la vitesse de récupération des données, le volume de stockage et le risque de perte de données et de crash.
Par défaut, MongoDB stocke les données sur le disque sous forme de collections de documents JSON binaires (BSON). Ce stockage sur disque offre un plus grand volume de stockage et moins de risques de pannes du système. Le stockage des données sous forme de documents BSON permet à MongoDB de prendre en charge les nombreux types de données que le JSON normal ne peut pas analyser. En outre, il peut stocker les données en mémoire ou dans le cloud.
En outre, MongoDB n’a pas de schéma ou de structure de données fixe et ne nécessite pas la création de structures de documents. Cela le rend plus accessible aux débutants et plus rapide pour traiter de grandes quantités de données au fil du temps.
MongoDB offre également une évolutivité supérieure, avec une gamme exceptionnelle d’options horizontales, verticales et élastiques. Ces points permettent à la base de données de s’adapter facilement aux changements ultérieurs, ce qui la rend plus adaptée aux startups et aux entreprises qui ont besoin de tenir compte des développements et de la croissance potentiels.
Cependant, si votre projet implique des données qui changent rapidement, Redis est la meilleure option. La polyvalence de Redis vient du fait qu’il stocke les données dans des formats clé/valeur qui prennent en charge un large éventail de types de données. Il peut également faire office de courtier en messages et de cache.
Contrairement à MongoDB, Redis utilise un stockage en mémoire avec persistance sur disque, ce qui lui permet de traiter les données entrantes plus rapidement sur la RAM que MongoDB. En outre, son stockage en mémoire le rend plus adapté à l’analyse en temps réel, comme le ciblage publicitaire, l’analyse des réseaux sociaux, Apache Kafka et d’autres solutions de diffusion en continu.
Architecture de la base de données
L’architecture de la base de données dicte les règles de collecte, de stockage, d’extraction, d’amélioration et d’intégration des données au sein d’un système de gestion de base de données spécifique. Une bonne compréhension de l’architecture des bases de données est essentielle car elle a un impact sur les performances et l’évolutivité des bases de données.
MongoDB utilise une architecture orientée documents et un langage de requête non structuré, ce qui signifie qu’il n’est pas nécessaire de stocker les données en lignes et en colonnes. Les documents ont un schéma et une structure flexibles qui permettent d’insérer ou de supprimer des champs au fil du temps. Il prend parfaitement en charge les données hiérarchiques et imbriquées.
MongoDB utilise également BSON, ce qui signifie que le stockage des données peut prendre en charge de nombreux types de fichiers généralement non pris en charge par les bases de données SQL. Mais il nécessite beaucoup d’espace de stockage en raison du taux élevé de réplication des données. Elle ne dispose pas non plus de clés étrangères ni de jointures.
En revanche, Redis s’appuie fortement sur les magasins clé/valeur qui conservent les données dans une collection distincte contenant deux éléments : une clé et la valeur qui lui est attribuée. Il utilise un identifiant unique (une clé) pour stocker et récupérer des données spécifiques. Ces clés sont stockées dans un dictionnaire et nécessitent un analyseur pour leur permettre de traiter plusieurs valeurs (car chaque clé ne peut contenir qu’une seule valeur par défaut).
Redis prend également en charge plusieurs structures de données et valeurs, telles que les hachages, les chaînes, les ensembles, les listes, les ensembles, les ensembles triés, les flux, les index géospatiaux et les images bitmap. Mais leur stockage est limité par l’espace de stockage disponible sur la mémoire vive, et les données stockées ne sont pas aussi évolutives ou facilement accessibles au fil du temps.
MongoDB vs Redis : Principales différences
Le tableau ci-dessous présente les principales différences et similitudes entre MongoDB et Redis :
| MongoDB | Redis | |
| Vitesse | La structure sans schéma permet une vitesse élevée lorsque de grands volumes de données sont stockés sur disque. | Beaucoup plus rapide que MongoDB, sauf lorsque de grandes quantités de données sont stockées en mémoire. |
| Évolutivité | Le sharding intégré permet une mise à l’échelle sur plusieurs régions géographiques et nœuds.
Les opérations de hashed sharding, de range sharding, de zone sharding et de cross-shard sont activées. Les sauvegardes multi-cloud cohérentes sont facilement accessibles avec MongoDB Atlas. La fonction multilingue est prise en charge par tous les pilotes communautaires et officiels. |
Le cluster Redis permet l’extensibilité.
Seul le hashed sharding est utilisé. La maintenance des shards se fait manuellement. Pas de cohérence dans les sauvegardes. Le support des pilotes est limité. |
| Intégrité des données transactionnelles | Prise en charge des transactions ACID multi-documents avec syntaxe multi-états. | Prise en charge des transactions multi-commandes et multi-enregistrements.
Pas de prise en charge des retours en arrière par défaut. |
| Utilisation de la mémoire | Stockage sur disque. Consomme beaucoup de mémoire, environ 1 Go pour 100.000 ressources. | Stockage en mémoire. Nécessite environ 4 Go de RAM.
L’utilisation de la mémoire est plus importante que pour MongoDB. |
| Index | La création d’index est simple et variée.
Le conseiller en performance de MongoDB Atlas peut recommander de nouveaux index aux utilisateurs. Les index secondaires peuvent facilement être utilisés pour créer des applications qui traitent les données de différentes manières. |
Les index secondaires ne sont pas faciles à construire et sont maintenus manuellement. |
| Haute disponibilité | Haute disponibilité grâce à la réplication. | Haute disponibilité grâce à la réplication primaire-secondaire sur plusieurs nœuds et centres de services. |
| Langage de requête | L’API MongoDB Query permet d’interroger des documents à l’aide de recherches textuelles, d’intervalles et de clés simples ou multiples.
Elle crée des vues matérialisées des données récupérées (à la demande), effectue des requêtes géospatiales et parcourt des graphes. |
Requêtes clé-valeur seules. Fonctionnalité d’interrogation inférieure qui peut être améliorée par des modules Redis externes. |
| Stockage persistant | La fonction de volume persistant de Kubernetes assure la persistance des données et du stockage. | La persistance des données des fichiers Append-Only et les instantanés facilitent le stockage persistant. |
| Agrégation de données | L’agrégation des données est possible grâce à une fonction unique de réduction de la carte et à un pipeline d’agrégation.
MongoDB Atlas utilise le constructeur de pipeline d’agrégation pour construire et traiter les pipelines d’agrégation. |
Les fonctions de réduction de carte et les pipelines d’agrégation sont utilisés. |
MongoDB vs Redis : Utilisations idéales
Bien qu’il soit essentiel de comparer les spécifications lorsqu’il s’agit de choisir entre deux technologies, le meilleur système de base de données pour vous dépend fortement du type d’application que vous développez.
Si la vitesse élevée et la faible latence sont les facteurs décisifs, Redis est le meilleur candidat pour des performances optimales. Il peut gérer la charge de travail d’applications telles que la détection des fraudes et le développement de jeux modernes, qui doivent traiter rapidement et efficacement de grandes quantités de données en temps réel en constante évolution.
En revanche, MongoDB est plus performant en termes d’évolutivité et de fiabilité, ce qui le rend idéal pour les applications qui stockent d’importants volumes de données sur une longue période. Les exemples incluent les sites web de commerce électronique, les applications de partage de photos et les programmes d’avantages sociaux.
Redis avec Kinsta
Le module Redis de Kinsta est un cache d’objets persistants utilisé pour améliorer la fonction de mise en cache des pages des sites web très dynamiques, tels que les forums de discussion, les sites d’adhésion, les sites de commerce électronique, les forums et les blogs très actifs.
Il peut également aider vos projets WordPress en permettant le stockage persistant des valeurs générées par le cache objet natif de WordPress. Le stockage persistant permet à votre projet de réutiliser les objets mis en cache au lieu d’interroger la base de données MySQL deux fois (ou plus) pour le même objet. Au final, cela réduit le temps de réponse d’un site web et la charge sur sa base de données MySQL tout en améliorant la capacité à traiter le trafic.
Résumé
MongoDB et Redis sont tous deux d’excellentes options de gestion de base de données. Leurs différences en termes de stockage, de modèle, d’architecture et de fonctionnalités signifient que le bon choix dépend des besoins spécifiques de votre projet.
MongoDB est stable, fiable et convient parfaitement aux projets généraux. Cependant, son modèle de stockage sur disque le rend relativement plus lent pour le traitement des données en temps réel.
En revanche, le stockage en mémoire de Redis lui permet de traiter beaucoup mieux les volumes massifs de données en temps réel. Cependant, il n’est pas aussi évolutif et présente une barrière à l’entrée plus élevée pour les nouveaux développeurs.
Le module Redis de Kinsta vous permet d’intégrer confortablement Redis dans votre projet sans vous soucier de la complexité de sa gestion. Il augmente également votre productivité en vous permettant de vous concentrer sur d’autres problèmes commerciaux.
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