MongoDB vs MySQL : Quel est le meilleur système de gestion de base de données ?

Avec une variété de bases de données disponibles sur le marché, les utilisateurs se lancent souvent dans un débat sur MongoDB vs MySQL pour trouver la meilleure option.

Les organisations qui utilisent une base de données relationnelle comme MySQL peuvent rencontrer certaines difficultés lors de la gestion et du stockage de leurs données en fonction de l’évolution des besoins. Dans le même temps, les nouvelles entreprises se demandent quelle base de données choisir pour ne pas rencontrer de problèmes dans leur pipeline de développement.

De leur côté, les développeurs d’applications financières se demandent souvent s’ils doivent s’en tenir à la vieille base MySQL ou risquer de goûter à une autre part du gâteau avec MongoDB.

C’est ce qui nous amène à ce débat. Comparer MongoDB et MySQL vous aidera à comprendre les différences entre les deux bases de données, leurs avantages et leurs inconvénients, et à déterminer laquelle est la meilleure pour quel objectif. En bref, cela vous aidera à choisir la bonne base de données pour vos projets.

Alors, bienvenue dans le débat !

MongoDB vs MySQL : Que sont-ils ?

Décrivons rapidement ce que sont MongoDB et MySQL avant de commencer à les comparer.

Qu’est-ce que MongoDB ?

MongoDB est un puissant système de base de données non relationnelle open source et gratuit, populaire pour le stockage de gros volumes de données. Il a été publié il y a 12 ans, en 2009, par 10gen (maintenant MongoDB Inc.) avec une Server Side Public License. T un programme de base de données NoSQL écrit en C++, Python et JavaScript avec une compatibilité multi-plateforme. Il prend en charge les systèmes d’exploitation, notamment Windows, macOS et Linux, et des langages comme C, PHP, Java, Ruby, Node.js, etc.

MongoDB se distingue des systèmes de base de données traditionnels par la manière dont les données sont stockées.

Au lieu de stocker les données en lignes et colonnes, MongoDB adopte une conception orientée document qui représente les données dans divers documents et collections de type JSON. Ces documents contiennent une série de paires de valeurs ou de clés de différents types, tels que des documents imbriqués et des tableaux. Les paires clé/valeur peuvent être structurées différemment d’un document à l’autre.

MongoDB offre une sécurité, une fiabilité et une efficacité accrues, ainsi que la possibilité de modifier la structure ou le schéma des données. Par conséquent, il facilite les exigences de vitesse et de stockage plus élevées.

Caractéristiques de MongoDB

Passons maintenant à l’examen de certaines des principales fonctionnalités de MongoDB :

• Réplication : MongoDB vous permet de faire plusieurs copies de vos données en utilisant la réplication (replica sets) et de les déployer sur différents serveurs. Cette fonctionnalité est utile pour la sauvegarde des données et la gestion des catastrophes. En cas de panne d’un serveur, vous pouvez toujours récupérer vos données à partir des copies stockées sur d’autres serveurs.
• Indexation : Vous pouvez indexer les champs des documents MongoDB comme primaires ou secondaires. Cela contribue à améliorer les performances de recherche dans la base de données et vous permet d’effectuer la recherche sur les index plutôt que sur le document entier, ce qui contribue automatiquement à augmenter la vitesse de recherche.
• Requêtes ad-hoc : Les requêtes ad-hoc (ad-hoc query) sont des commandes temporaires qui fournissent des retours différents pour l’exécution des requêtes. Cela dit, MongoDB prend en charge les recherches par plage, par expression régulière (Regex) et par champ. En outre, les requêtes incluent des fonctions JavaScript définies par les utilisateurs et peuvent renvoyer des champs de document spécifiques. Vous pouvez mettre à jour ces requêtes ad hoc en temps réel à l’aide du langage de requête MongoDB (MQL), ce qui est utile pour les analyses en temps réel pour les entreprises.

• Sharding : MongoDB est capable d’évoluer horizontalement à l’aide du sharding, une méthode de distribution de grands ensembles de données sur différentes collections de données. Ici, les utilisateurs peuvent choisir une clé de shard (une clé principale avec une ou plusieurs répliques) pour déterminer la distribution des données dans une collection et diviser les données en différentes plages à travers les shards. Chaque shard fonctionne comme une base de données individuelle. La formation d’une base de données unique à l’aide d’autres shards contribue à l’équilibrage de la charge et à l’exécution de requêtes complexes.

• Équilibrage de la charge : MongoDB facilite le contrôle de la concurrence pour traiter simultanément plusieurs requêtes de clients vers différents serveurs. Cela permet de réduire la charge sur chaque serveur, d’assurer la disponibilité et la cohérence des données et de permettre des applications évolutives.
• Stockage de fichiers : Vous pouvez utiliser MongoDB comme système de fichiers, connu sous le nom de GridFS, qui s’accompagne de fonctions de réplication de données et d’équilibrage de charge pour plusieurs ordinateurs afin de stocker des fichiers. GridFS, ou système de fichiers en grille, comprend des pilotes MongoDB, et vous pouvez y accéder avec les plugins Nginx et lighttpd ou l’utilitaire mongofiles. MongoDB permet également aux développeurs de manipuler des fichiers et du contenu.
• Agrégation : L’agrégation de données permet aux utilisateurs d’obtenir des résultats similaires à ceux obtenus avec la clause SQL - GROUP BY. MongoDB offre trois moyens d’agrégation :

1. 1. Pipeline d’agrégation : Cette méthode offre de meilleures performances d’agrégation que les autres pour la plupart des opérations.
   2. Agrégation à usage unique : Elle est utilisée pour agréger les documents d’une collection.
   3. Fonction Map-reduce : Elle est utilisée pour le traitement des données par lots afin d’obtenir des résultats agrégés. La fonction map regroupe les données par valeur-clé, tandis que la fonction reduce effectue des opérations sur celles-ci.

• Collections plafonnées : MongoDB prend en charge les collections plafonnées (capped collections), le type de collection qui gère l’ordre d’insertion des données.

Utilisations de MongoDB

MongoDB est utilisé par des milliers d’organisations dans le monde pour le stockage de données ou comme service de base de données de leurs applications. Il est utile dans :

• Les systèmes de gestion de contenu comme WordPress pour saisir, stocker et modifier du contenu
• Le stockage de données pour les applications web et mobiles
• Les sites web de réseaux sociaux
• Le maintien de données géospatiales ou géolocalisées
• Les catalogues de produits eCommerce et gestion des ressources
• Les systèmes basés sur le cloud
• Le déplacement des charges de travail depuis le mainframe
• Les analyses en temps réel à grande vitesse
• Les jeux vidéo évolutifs et haute performance
• La modernisation de l’architecture de paiement et modernisation de l’héritage
• Les systèmes avec des besoins de stockage de données en évolution, une demande de journalisation et de mise en cache plus rapides, et des conceptions changeantes
• La pile technologique MEAN pour le développement web, où M signifie MongoDB, et les autres technologies sont respectivement ExpressJS, AngularJS et NodeJS.

Des entreprises comme Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC et d’autres utilisent MongoDB. Voici quelques-uns des cas d’utilisation largement reconnus de MongoDB :

• Aadhar : Aadhar est un projet d’identification unique de l’Inde et la plus grande base de données biométriques au monde. MongoDB est l’une des bases de données qu’elle utilise pour stocker les données biométriques et démographiques de plus de 1,2 milliard de personnes.
• eBay : La société américaine de eCommerce eBay, qui fonctionne en B2C et C2C, utilise MongoDB dans ses différents projets comme les suggestions de recherche, la gestion des clouds et le stockage des métadonnées.
• Shutterfly : Shutterfly est une plateforme populaire de partage de photos qui utilise MongoDB pour stocker et gérer plus de 6 milliards d’images, avec une capacité de transaction de 10.000 opérations par seconde.

Qu’est-ce que MySQL ?

MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) gratuit et open source. Il organise et stocke les données dans un format tabulaire avec des lignes et des colonnes dans lesquelles les types de données sont liés. Il possède une licence publique générale GNU, et vous pouvez trouver son dépôt sur GitHub.

Cette base de données a été créée à l’origine en 1995 par MySQL AB, une société suédoise dont le fondateur était le Suédois David Axmark, le Suédois de Finlande Michael Widenius et Allan Larsson. Cependant, Sun Microsystems a racheté MySQL AB, et en 2010, Oracle a racheté Sun Microsystems.

La nomenclature de MySQL est également intéressante – elle combine deux termes :

• My : Le nom de la fille de Michael Widenius.
• SQL : Signifie « Structural Query Language »

SQL est un langage de programmation spécifique à un domaine qui permet de gérer les données dans un SGBDR en exécutant des fonctions sur les données, notamment créer, extraire, supprimer et modifier.

MySQL fonctionne avec de nombreux systèmes d’exploitation, tels que Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD et Solaris, pour implémenter un SGBDR dans le système de stockage d’un périphérique, permettre l’accès au réseau, gérer les utilisateurs, faciliter les tests d’intégrité des bases de données et créer des sauvegardes. Il est écrit en C++ et C et utilise un analyseur lexical, tandis que son analyseur SQL utilise yacc.

Cette base de données a reçu des commentaires positifs, notamment pour son utilisation moyenne avec son interface facile à utiliser. En termes de performances, elle est rapide et stable, et elle dispose d’un serveur de base de données multithreading et multi-utilisateurs.

MySQL est disponible en deux éditions : le serveur communautaire open source et le serveur propriétaire Enterprise Server. Cette dernière offre de nombreuses extensions de serveur à installer sans modifier la base de code.

Caractéristiques de MySQL

Parlons un peu plus des fonctionnalités de ce SGBDR populaire.

• Réplication et mise en grappe : MySQL permet la réplication et le clustering qui contribuent à améliorer l’évolutivité et les performances des applications via différents types de synchronisation. Vous pouvez également copier les données d’un serveur SQL vers d’autres serveurs SQL répliqués. Cela vous permet également de sauvegarder les données dans plusieurs bases de données pour éviter toute perte de données.
• Prise en charge des mots de passe : MySQL facilite un système de cryptage des mots de passe pour la vérification de l’hôte lorsque quelqu’un essaie d’accéder à la base de données. Cela ajoute à la sécurité de la base de données et garantit que seules les personnes autorisées y ont accès. En outre, sa dernière version, MySQL 8.0, offre également la prise en charge d’un double mot de passe, ce qui permet aux développeurs de modifier facilement les informations d’identification du mot de passe sans temps d’arrêt.

• Schéma de performance : Il surveille les performances des applications, l’utilisation des ressources et les événements du serveur. Cela vous permet d’allouer les ressources de manière appropriée, d’améliorer les performances de l’application en détectant tout ralentissement et de prendre les mesures nécessaires en cas d’événements suspects sur le serveur.
• Schéma en ligne : MySQL prend en charge plusieurs schémas en ligne qui vous aident à répondre à vos exigences en matière de stockage de données et vous offrent plus de flexibilité.
• Résilience : Les applications supportées par MySQL sont résilientes aux pannes et peuvent facilement faire face à de telles situations. Par conséquent, elle offre une haute disponibilité des données pour tous les types d’applications, web ou mobiles.
• Prise en charge des transactions : Vous bénéficiez d’une prise en charge des transactions multi-niveaux et distribuées, du blocage illimité au niveau des lignes et des transactions conformes à la norme ACID. Dans le contexte du traitement des transactions, il existe quatre principes appelés principes ACID. Ils signifient Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité. En outre, il vous aide à maintenir les instantanés et l’intégrité de la base de données grâce à des contraintes telles que le contrôle de concurrence multi-version et l’implémentation de clés étrangères.

• Support GUI : De nombreux outils d’interface graphique sont disponibles dans MySQL pour faciliter le processus de création, de conception et d’administration des outils en ligne de commande afin de gagner du temps. Les architectes de bases de données, les administrateurs et les développeurs peuvent utiliser ces outils pour rationaliser leur travail.
• Limitations : La mise à l’échelle horizontale n’est pas facile ; des millions de processus de lecture ou d’écriture affectent les performances de la base de données et incluent d’autres limitations partagées par les bases de données relationnelles.

Utilisations de MySQL

MySQL existe depuis plus de deux décennies et a offert la commodité de stocker un grand nombre de données aux organisations du monde entier. Voici quelques-unes des utilisations de MySQL et qui l’utilise.

• Systèmes de gestion de contenu et blogs
• Applications eCommerce avec de nombreux produits
• Applications de journalisation
• Entreposage de données
• Pour les applications nécessitant une sécurité des données haut de gamme, les sites de réseaux sociaux comme Facebook et Instagram
• MySQL est utilisé dans des moteurs de stockage comme InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole et Federated.
• La pile LAMP est une pile technologique pour le développement web utilisant MySQL comme l’un de ses composants. Elle signifie Linux, Apache, MySQL et PHP/Python/Perl.
• Elle est installée dans diverses plateformes de cloud computing telles que Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud, etc.

En fait, Oracle Cloud propose MySQL as a Service pour permettre aux utilisateurs d’installer MySQL Server et de le déployer dans le cloud. De cette façon, vous n’avez pas besoin de l’installer sur vos serveurs locaux.

Les organisations notables qui utilisent MySQL sont Airbnb, la NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla, et plus encore. Voici quelques-uns des principaux cas d’utilisation de MySQL :

• Wikipédia : Wikipédia est une encyclopédie libre qui diffuse des connaissances dans le monde entier. Elle utilise MySQL et a besoin d’une grande évolutivité pour répondre à la base croissante d’utilisateurs. La base de données les aide à mettre à jour leur contenu, à accueillir plus de contenu et de visiteurs, et à permettre des milliers d’entrées et de modifications.
• Twitter : Twitter est passé du sharding temporel pour le stockage des tweets à une méthode plus distribuée en utilisant T-bird. Et T-bird est construit avec Gizzard qui utilise MySQL.

Le sharding temporaire était coûteux et nécessitait plus de machines pour remplir les tweets. Ils posaient également des problèmes d’équilibrage de charge et étaient logiquement compliqués pour le DBA. MySQL supportant T-bird résout ces problèmes.

C’était tout sur MongoDB et MySQL pour vous donner le contexte. Maintenant, comparons enfin MongoDB vs MySQL pour vous aider à décider ce qui convient le mieux à votre prochaine application logicielle.

Comparaison des SGBD MongoDB et MySQL

Voici quelques paramètres sur la base desquels nous allons comparer MongoDB vs MySQL.

Architecture

L’architecture constitue la base de tout système et établit le cadre dans lequel toutes les caractéristiques et fonctionnalités peuvent être introduites. Il est donc important de comparer l’architecture de MongoDB et de MySQL et de les comprendre de près afin de déterminer quel sera le meilleur choix pour votre application.

MongoDB

Il a pour philosophie de conception l’architecture Nexus, qui combine les fonctionnalités des bases de données relationnelles. Il peut répondre aux besoins des applications modernes en offrant une grande évolutivité, une disponibilité globale et un schéma flexible. Par conséquent, il est assez facile d’apporter des modifications à sa conception.

En outre, MongoDB comprend des pilotes officiels pour les principaux environnements de développement comme AWS, Azure et Kubernetes, les langages de programmation comme JavaScript, Python, etc. et les frameworks comme Django.

MySQL

MySQL, quant à lui, comprend une architecture client-serveur avec un stockage optimisé pour offrir de hautes performances et le multi-threading. Sa documentation présente également quelques techniques d’optimisation des performances qui portent sur la configuration plutôt que sur le réglage fin des mesures SQL.

Gagnant : C’est une égalité.

Format de stockage des données

MongoDB

Le format de stockage des données dans MongoDB peut ressembler à ceci :

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

Vous pouvez voir que le format est de type JSON, et que vous pouvez facilement apporter des modifications aux données, c’est-à-dire que vous pouvez ajouter des données supplémentaires, supprimer certaines informations et modifier des données sans problème. L’exemple ci-dessus montre qu’il n’y a pas de schéma fixe pour la base de données, ce qui introduit plus de flexibilité.

MySQL

Le format de stockage des données dans MySQL, d’autre part, ressemble à quelque chose comme ceci :

Le tableau ci-dessus montre comment MySQL organise les données sous forme de lignes et de colonnes. Il possède une structure propre et rigide qu’il est difficile de modifier par rapport à MongoDB. C’est parce que vous ne pouvez pas introduire une ligne ou une colonne spate ; vous devez faire la conception de telle sorte que pour chaque ligne, il y a une colonne et vice versa ; sinon, cela violera le schéma. Mais, dans MongoDB, vous pouvez facilement modifier les données.

Il existe une légère différence de terminologie entre MongoDB et MySQL :

Gagnant : Le format de stockage des données de MongoDB est plus facile à modifier.

Flexibilité des schémas

La base de données que vous choisissez doit offrir la flexibilité de modifier la conception ou le schéma de votre base de données en fonction des besoins variables. Sinon, cela devient vraiment ennuyeux lorsqu’il y a ne serait-ce qu’un léger changement dans les exigences.

Alors, découvrons MongoDB et MySQL en fonction de la flexibilité de leurs schémas.

MongoDB

MySQL offre un schéma flexible qui permet aux utilisateurs de modifier la conception en fonction des exigences, notamment pour les applications Big Data. Il vous permet de combiner et de stocker facilement différents types de données et de modifier le schéma de manière dynamique sans temps d’arrêt. Vous pouvez stocker plusieurs documents dans une collection même sans aucune relation entre eux, car il s’agit d’un système de base de données non relationnel. Il utilise des documents de type JSON ayant des schémas optionnels.

Cependant, il ne dispose pas de transactions ni de jointures ; vous devez donc optimiser fréquemment le schéma en fonction de la manière dont l’application accède aux données.

MySQL

Dans MySQL, vous devez définir clairement les colonnes et les tables avant de stocker des données avec des lignes et des colonnes. Ici, chaque champ comprend une ligne et une colonne. Cela signifie que le stockage des données ne vous donne pas beaucoup de flexibilité comme dans MongoDB. Cela signifie également un processus de déploiement et de développement plus lent.

Mais si vous avez un schéma fixe pour vos applications, MySQL est la meilleure solution. Il vous offrira une meilleure cohérence des données sans avoir à modifier sans cesse le schéma ou à perdre du temps à le faire. Mais là encore, si vous avez des besoins changeants, MongoDB peut être une meilleure option pour vous.

Gagnant : De toute évidence, MongoDB offre une plus grande flexibilité de schéma.

Langage de requête utilisé

Il est essentiel de savoir quelle base de données utilise quel langage de requête. Cela vous aidera à comprendre lequel peut être plus pratique pour vous, au lieu de vous embrouiller après l’avoir installé.

MongoDB

MongoDB utilise le langage de requête MongoDB (MQL) au lieu de SQL. Il est expressif et riche et prend en charge les fonctions CRUD, qui vous permettent de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données. En outre, il facilite également l’agrégation de données, les requêtes géospatiales et la recherche de texte.

Si vous voulez faire une requête sur des données, vous devez définir des documents dont les propriétés correspondent à celles des résultats attendus. Cela signifie que vous devez effectuer des opérations de requête pour récupérer des données dans la base de données, comme db.collection.find(). MongoDB exécute les requêtes en utilisant généralement des opérateurs liés à l’aide de JSON. En outre, il prend en charge les requêtes OR et AND.

Cependant, MongoDB n’utilise jamais d’opérations de jointure, et il ne dispose d’aucun autre opérateur équivalent.

MySQL

D’autre part, MySQL utilise SQL comme les autres bases de données relationnelles. Il peut rassembler des données provenant de différentes tables en prenant en charge la fonctionnalité de jointure. C’est ce qui rend une base de données relationnelle comme MySQL « relationnelle » Cette opération vous permet de lier les données de plusieurs tables dans une requête.

Cela dit, SQL a un :

• Data Definition Language (DDL) pour créer, supprimer et modifier des tables
• Data Transaction Language (DTL) avec des opérations telles que commit et rollback
• Data Manipulation Language (DML) avec des options telles que l’insertion, la suppression et la mise à jour de rangées
• Data Control Language (DCL) avec des commandes de révocation et d’octroi

Gagnant : C’est une égalité.

Performance et vitesse

Les performances et la vitesse sont des éléments que vous ne pouvez jamais ignorer lorsque vous choisissez une base de données. Vous devez savoir à quoi vous attendre avec telle ou telle base de données et à quelles fins. Et pour les professionnels occupés comme les développeurs et les administrateurs, chaque seconde est essentielle.

Par conséquent, vous devez choisir une base de données qui peut offrir de meilleures performances pour soutenir votre productivité et non l’inverse. Comparons donc leur vitesse et leurs performances.

Étant donné que MongoDB et MySQL ont des approches de stockage de données différentes, il est un peu difficile d’évaluer leurs performances. Vous pouvez comparer deux bases de données SQL à l’aide de certains repères standard, mais il est difficile de faire de même avec des bases de données non relationnelles.

Nous allons toutefois comparer MongoDB et MySQL sur la base des opérations courantes et de leurs performances en présence de volumes de données plus importants.

MongoDB

Comme MongoDB stocke un grand volume de données non structurées et suit une approche de stockage basée sur les documents, il est relativement plus rapide que MySQL. Cela signifie que MongoDB stocke les données dans un seul document pour une entité et permet une lecture ou une écriture plus rapide des données. Des fonctionnalités comme la réplication peuvent y contribuer. Ses performances sont également meilleures lorsqu’il s’agit d’objets grâce à son stockage d’objets de type Jason.

En outre, MongoDB n’implique jamais de verrouillage du fournisseur, ce qui vous donne la liberté d’améliorer les performances en utilisant des alternatives si vous n’êtes pas satisfait d’un service.

MySQL

MySQL peut présenter des performances lentes lorsqu’il s’agit de traiter un énorme volume de données. C’est parce qu’il stocke les tables d’une manière normalisée. Et si vous voulez modifier des données ou les extraire, vous devez passer par de nombreuses tables pour écrire et lire des données, ce qui augmente les charges du serveur et affecte ses performances. Mais vous pouvez opter pour MySQL pour les opérations transactionnelles.

Il nécessite une structure de données définie pour pouvoir ajouter des données dans la base de données. Par conséquent, il n’est pas adapté si vous souhaitez stocker des données non structurées. Et parfois, il devient également difficile de concevoir un schéma approprié lorsqu’il s’agit de données complexes.

Gagnant : MongoDB est plus rapide et plus performant.

Sécurité

La sécurité est toujours l’un des principaux critères de comparaison entre deux systèmes, compte tenu de la multiplication des cyber-attaques dans le monde. Il est donc important de comparer MongoDB et MySQL afin de déterminer lequel des deux est le plus sûr pour vos applications.

MongoDB

MongoDB exploite les contrôles d’accès basés sur les rôles avec des autorisations flexibles pour les utilisateurs et les appareils. Chaque utilisateur se voit attribuer un rôle en fonction duquel il reçoit des autorisations spécifiques pour accéder aux données et effectuer des opérations. Par exemple, les utilisateurs comme les employés de haut niveau ont des niveaux d’autorisation plus élevés, leurs privilèges sont donc plus importants.

C’est une façon de sécuriser votre base de données afin qu’aucun utilisateur non autorisé ou aucune attaque ne puisse accéder à votre base de données et l’exploiter. En outre, MongoDB facilite également le cryptage TLS (Transport Layer Security) et un protocole de sécurité appelé SSL (Secure Sockets Layer) pour une sécurité accrue. Vous pouvez également écrire des documents chiffrés dans des collections de données avec une clé maîtresse pour obtenir un chiffrement des données au repos.

MySQL

D’autre part, MySQL dispose de contrôles d’accès basés sur les privilèges. Il prend également en charge les facilités de cryptage comme MongoDB avec un modèle d’authentification similaire, comprenant l’autorisation, l’authentification et l’audit. Vous pouvez accorder des rôles et des privilèges aux utilisateurs, leur permettant d’obtenir des autorisations d’accès pour les ensembles de données et les opérations. En outre, vous pouvez également demander TLS et SSL pour plus de sécurité.

Dans sa récente mise à jour, MySQL a également inclus la prise en charge du double mot de passe afin de garantir une plus grande sécurité pour l’accès aux données.

Bien que les deux semblent se livrer une compétition au coude à coude en matière de sécurité, MySQL est considéré comme plus sûr. La raison réside dans son architecture et son schéma rigides, qui offrent une meilleure cohérence et fiabilité des données.

Gagnant : MySQL est plus sûr (être rigide n’est pas aussi mauvais).

Évolutivité

À mesure que votre application se développe avec une base d’utilisateurs et un trafic accrus, vous devez être en mesure de la faire évoluer en douceur pour répondre aux demandes changeantes. Et si votre application n’évolue pas, les clients peuvent avoir une mauvaise expérience en l’utilisant avec des plantages fréquents, des décalages et des temps d’arrêt. Personne n’aime utiliser de tels systèmes, et ils peuvent partir sur d’autres alternatives, si ce n’est pas maintenant, du moins plus tôt.

Il est donc important de prendre soin de l’évolutivité des applications, et la base de données que vous choisissez peut affecter cette évolutivité. Comparons donc MongoDB et MySQL en fonction de l’évolutivité qu’ils offrent.

MongoDB

MongoDB est extrêmement évolutif, ce qui est l’une des principales raisons pour lesquelles elle est utilisée dans les sites web en pleine croissance, les systèmes CMS et les boutiques eCommerce. Il peut évoluer horizontalement en utilisant un processus appelé sharding. Un shard est une partie d’une base de données, et le sharding est une technique de distribution des données sur plusieurs collections et machines. Il vous permet de déployer des systèmes avec des opérations à haut débit et de grands ensembles de données.

Avec une plus grande évolutivité, vous pouvez facilement créer plusieurs grappes de serveurs en ajoutant de plus en plus de serveurs dans votre base de données en fonction de vos besoins. Il vous permet de stocker une réplique de vos ensembles de données dans un cluster sharded avec des performances d’écriture et de lecture plus élevées pour prendre en charge des applications de différentes échelles. Il vous permet également de garantir la sauvegarde de vos données et de ne jamais les perdre en cas de cyber-attaques ou de catastrophes.

Sans oublier que la division de la charge et des ensembles de données en différents serveurs vous permet également de les exécuter à un coût moindre par rapport à un seul serveur avec toutes les données qui nécessite un matériel haut de gamme et coûteux. Un autre avantage du sharding dans MongoDB est qu’il maximise votre espace disque et offre un équilibrage de charge dynamique.

En outre, MongoDB prend en charge le sharding basé sur la plage ou le partitionnement des données, ainsi que le routage transparent des requêtes et la distribution automatique du volume de données.

MySQL

En ce qui concerne MySQL, l’évolutivité est limitée. Il vous offre deux choix pour la mise à l’échelle de votre application : la création de répliques en lecture ou la mise à l’échelle verticale. Il permet la réplication des données et la mise à l’échelle verticale par le biais du clustering pour aider à améliorer l’évolutivité et les performances de l’application via différents types de synchronisation.

La différence notable ici est que MySQL offre une mise à l’échelle verticale, tandis que MongoDB offre une mise à l’échelle horizontale avec plus de flexibilité. Maintenant, l’évolutivité verticale signifie que le système vous permet d’augmenter la charge en augmentant les spécifications du CPU ou de la RAM dans un seul serveur avec une limite supérieure.

Si vous souhaitez effectuer une réplication, c’est facile avec les réplications en lecture. Cela vous permet de créer des copies en lecture seule de votre base de données et de les ajouter à différents serveurs, mais avec des limitations – l’une étant sur le nombre total de répliques que vous pouvez ajouter. En raison de cette limitation, vous pouvez rencontrer des problèmes concernant les applications qui lisent et écrivent régulièrement pour vos bases de données (ou qui sont lourdes en écriture).

Bien que la réplication multi-main soit introduite dans MySQL, sa mise en œuvre est encore limitée par rapport aux fonctionnalités que vous obtenez dans MongoDB. Elle peut ajouter plus d’échelle d’écriture, mais uniquement pour des applications distinctes ; chacune d’entre elles pourrait écrire sur plusieurs mains et obtenir l’échelle.

De plus, MySQL n’implique aucune implémentation standard pour le sharding. Même s’il propose deux méthodes de sharding – MySQL Fabric (framework de sharding) et le sharding automatique – les gens les déploient rarement en raison des nombreux obstacles et limitations. C’est pourquoi des entreprises comme Facebook utilisent leur propre framework de sharding.

Si vous exploitez le sharding pour l’évolutivité, veillez à choisir la bonne clé de sharding car une mauvaise clé peut entraîner une inflexibilité du système. Par exemple, la modification de la clé de sharding peut avoir un effet négatif sur une application, les transactions nodales et l’emplacement. De plus, des problèmes comme la cohérence des données peuvent apparaître si les changements de sharding sont incomplets.

Ainsi, lorsque vous utilisez MySQL, vous devez prendre soigneusement les bonnes décisions pour les changements de schéma et le mappage entre les partitions de données, les clés de sharding, les nœuds et les bases de données.

Gagnant : MongoDB offre une meilleure évolutivité, tandis que MySQL présente de nombreuses limitations et peut entraîner des incohérences et des problèmes si certains processus ne sont pas effectués correctement, comme expliqué précédemment.

Modèle de transaction : ACID vs BASE

L’une des étapes importantes lors du choix d’une base de données est de découvrir son modèle de transaction. Le modèle de transaction consiste en des règles qui déterminent comment une base de données stocke, manipule et organise les données.

Deux modèles de transaction sont populaires :

• ACID (Atomic, Consistent, Isolated, and Durable)
• BASE (Basic Availability, Soft State, et Eventual consistency)

Selon le théorème CAP (Consistency, Availability, and Partition), il est impossible d’avoir à la fois la disponibilité et la cohérence dans un système distribué tolérant aux partitions ou le système qui continue à fonctionner même pendant les interruptions temporaires de communication.

La différence entre une base de données avec les modèles ACID et BASE est la façon dont ils gèrent cette limitation. Une base de données ACID offre un système plus cohérent, tandis qu’une base de données BASE offre une plus grande disponibilité.

Maintenant, découvrons quels modèles suivent MongoDB et MySQL.

MongoDB

MongoDB suit le modèle BASE et garantit qu’une transaction est toujours disponible. Voici comment cela fonctionne :

• Basiquement disponible : La base de données avec le modèle BASE assure la disponibilité des données en répliquant et en répartissant les données sur les différents nœuds présents dans le cluster de base de données au lieu d’imposer une cohérence instantanée.
• Soft State : Les valeurs des données dans le modèle BASE peuvent changer au fil du temps car il n’y a pas de cohérence immédiate. Le modèle peut également se détacher d’un concept de base de données appliquant sa cohérence et délègue cette responsabilité à vos développeurs.
• Cohérence éventuelle : Bien que BASE n’impose pas une cohérence immédiate, il peut le faire. Et lorsqu’il le fait, vous pouvez toujours effectuer la lecture des données.

Le modèle BASE adopté par des bases de données autres que MongoDB comprend Redis et Cassandra. Ce modèle est un excellent choix si vous avez besoin d’une analyse des sentiments dans votre application.

Les entreprises de service client et de marketing peuvent s’en servir pour mener leurs recherches sur les réseaux sociaux. La base de données peut également accueillir le grand volume de données des flux de réseaux sociaux.

MySQL

MySQL suit le modèle ACID pour garantir la cohérence de chaque transaction. Il convient aux entreprises traitant des traitements analytiques en ligne comme l’entreposage de données ou des traitements de transactions en ligne comme les institutions financières. Ces organisations ont besoin d’une base de données capable de gérer de petites transactions simultanées, quelle que soit leur taille. Voici comment fonctionne le modèle ACID :

• Atomic : Chaque transaction dans le modèle ACID est soit exécutée correctement, soit stoppée complètement, tandis que la base de données revient à l’état initial de la transaction. Ceci est fait pour garantir la validité des données dans toute la base de données.
• Consistent : Les transactions sont cohérentes et ne nuisent jamais à l’intégrité structurelle de la base de données.
• Isolated : Cette propriété garantit qu’aucune transaction ne peut interférer avec d’autres transactions en cours de processus pour compromettre leur intégrité dans la base de données.
• Durable : Les données relatives à une transaction terminée peuvent persister pendant une panne de courant ou de réseau. Même si une transaction échoue, aucune donnée ne sera impactée.

Comme elle offre une sécurité et une garantie de transaction supérieures, les institutions financières utilisent exclusivement des bases de données ACID. Sa nature atomique facilite également les transferts d’argent sécurisés. Elle garantit que les transactions interrompues sont immédiatement interrompues pour éviter les erreurs.

Les bases de données relationnelles conformes ACID autres que MySQL sont PostgreSQL, SQLite, Oracle, etc. En outre, certaines bases de données non relationnelles sont également conformes à ACID dans une certaine mesure, comme Apache CouchDB et IBM Db2.

La question est de savoir quel modèle de transaction est le meilleur, et la réponse n’est pas claire car les deux sont utiles pour différents cas d’utilisation et aspects du projet. Les bases de données ACID peuvent convenir aux projets nécessitant davantage de cohérence, de fiabilité et de prévisibilité en raison de leur nature structurée.

D’un autre côté, la base de données BASE est plus adaptée aux projets nécessitant une mise à l’échelle plus élevée et plus facile avec plus de flexibilité.

Gagnant : C’est une égalité.

Facilité d’utilisation

Lorsque vous choisissez une base de données, vous devez garder à l’esprit la facilité d’utilisation de la base. Elle ne doit jamais donner du fil à retordre à votre équipe, sinon la productivité diminuera, et vous devrez dépenser des ressources et du temps pour les former.

Alors, découvrons quelle base de données – MongoDB ou MySQL – est la plus facile à utiliser.

MongoDB

Le processus de stockage des données de MongoDB est assez simple, et toute personne ayant des compétences en programmation peut le comprendre. Il stocke les données dans un format non structuré dans des collections pour donner plus de flexibilité. Il permet aux développeurs, qu’ils soient ou non experts en bases de données, de l’utiliser pour soutenir le développement de leurs applications.

Avec des schémas variés, MongoDB dispose d’une interface flexible pour les équipes qui n’ont pas besoin des fonctionnalités qu’offre une base de données relationnelle comme MySQL. Par exemple, les développeurs construisant une application web qui ne dépend pas d’un schéma structuré peuvent utiliser MongoDB.

Cependant, toutes les personnes de votre équipe n’ont pas besoin d’être familiarisées avec les bases de données NoSQL comme MongoDB. Dans ce cas, vous devrez les aider à le comprendre si vous voulez aller de l’avant avec cette base de données. En outre, certaines requêtes sont complètement différentes des bases de données NoSQL, comme la mise à jour, l’insertion, la suppression, etc.

MySQL

MySQL a une structure conçue, que toute personne ayant des compétences de base en programmation peut facilement comprendre. L’apprentissage et l’utilisation de MySQL sont faciles, c’est pourquoi lorsqu’il s’agit de bases de données, les gens commencent par MySQL ou toute autre base de données SQL d’ailleurs.

Même si vos développeurs ne sont pas compétents en MySQL mais ont de l’expérience avec d’autres bases de données SQL, ils sont susceptibles de rattraper rapidement leur retard.

En outre, les requêtes telles que select, join, etc., s’exécutent sans effort dans les bases de données basées sur SQL comme MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL, etc.

Les développeurs qui créent des applications nécessitant une structure de données et des schémas rigides et complexes avec un grand nombre de tables trouveront qu’il est facile de travailler avec MySQL. Il est également plus facile à utiliser pour développer une application qui nécessite une sécurité de premier ordre ou implique des transactions fréquentes.

Par exemple, les applications bancaires peuvent tirer parti de MySQL pour stocker de grands ensembles de données contenant des informations sensibles. Elles ont besoin d’une sécurité, d’une garantie transactionnelle et d’une intégrité de haut niveau.

Gagnant : En comparant MongoDB et MySQL, MySQL est plus facile à utiliser en raison de sa simplicité et de sa structure adéquate.

Disponibilité de la recherche en texte intégral

MongoDB

Cette base de données a récemment ajouté une recherche en texte intégral, et elle est exécutée avec un type d’index spécifique sur un tableau de chaînes de caractères. En outre, MongoDB prend en charge la recherche par terme et la recherche par phase afin de faciliter la recherche pour les utilisateurs de tout niveau de compétence.

En outre, MongoDB prend également en charge la recherche booléenne en utilisant la recherche par expression et par terme. Malgré certaines limitations, vous pouvez tout de même exécuter cette fonctionnalité assez facilement. Pour effectuer des recherches en texte intégral, la base de données ne facilite pas le contrôle de la définition des champs de sous-ensembles. Elle fait correspondre chaque champ inclus de manière cohérente pour vous montrer le résultat.

MySQL

MySQL prend en charge la recherche en texte intégral depuis longtemps déjà. Elle est également exécutée à l’aide d’un type d’index spécial et facilitée avec l’aide de la recherche de phrases, de termes et de la recherche booléenne.

Mais lorsqu’il s’agit de bases de données en cluster, MySQL ne prend pas encore en charge l’indexation en texte intégral. On peut donc considérer qu’il s’agit là d’une limitation.

Gagnant : L’indexation en texte intégral de MongoDB est plus facile avec peu de limitations.

Réplication des données

La réplication des données est une partie importante d’une base de données. Cela signifie qu’il est prévu de faire des copies de vos données et de les stocker dans d’autres serveurs de base de données. Elle améliore non seulement l’évolutivité et les performances de l’application, mais vous permet également de sauvegarder les données pour éviter de les perdre. En outre, elle augmente l’efficacité lors de l’accès aux données.

Comparons MongoDB et MySQL en fonction de leur capacité à offrir la réplication.

MongoDB

Le seul type de réplication pris en charge par MongoDB est la réplication de données principale-secondaire, où chaque donnée est constituée d’un seul serveur principal. Cette configuration autorise un grand nombre de nœuds (nœuds non principaux ou secondaires) et limite les opérations à effectuer dans une seule base de données.

Le serveur principal unique accepte les écritures et les lectures, et la configuration peut également inclure des secondaires ou des serveurs en lecture seule. Ici, les données sont répliquées de manière asynchrone du principal au secondaire. Ce type de réplication est généralement plus rapide mais pas très fiable.

La réplication principale-secondaire dans MongoDB a précédé les ensembles de répliques de données mais peut offrir moins de redondance. MongoDB offre une option pour convertir la configuration principale-secondaire en ensembles de répliques. En utilisant des ensembles de répliques, il peut créer différentes copies de données, et chaque membre de l’ensemble de répliques se voit attribuer un rôle, soit primaire, soit secondaire, tout au long du processus.

En outre, la lecture ou l’écriture s’effectue par défaut sur la réplique primaire, et vous pouvez ensuite la répliquer sur une réplique secondaire. En outre, les ensembles de répliques sont plus robustes et conviennent à une utilisation en production.

MySQL

Contrairement à MongoDB qui ne prend en charge qu’une seule méthode de réplication, MySQL propose deux types de méthodes de réplication : la réplication principale-principale ou main-main et la réplication principale-secondaire. Avec la réplication multi-source, vous pouvez facilement répliquer les données en parallèle à partir de différents principaux.

La réplication main-main fonctionne de manière similaire à la réplication principale-secondaire, mais elle est différente dans la mesure où les deux nœuds sont simultanément des répliques et des principales. Cela signifie qu’une réplication circulaire existe entre les nœuds. Ici, vous pouvez avoir plusieurs nœuds principaux pour accepter les demandes d’écriture et de lecture. Vous pouvez également avoir plusieurs secondaires pour chaque principal. En outre, la réplication est asynchrone entre les principaux.

L’avantage de l’utilisation d’une base de données main-main est que vous pouvez distribuer les principales sur l’ensemble du réseau sur plusieurs sites. La configuration main-main est considérée comme plus adaptée à un usage moderne car chaque unité dispose d’un ensemble complet de données. Ainsi, même si l’une d’entre elles tombe en panne, les autres sont là pour servir. L’inconvénient est qu’elle peut impliquer une latence de communication.

En dehors de cela, MySQL peut également utiliser d’autres modèles de réplication comme le cluster multi-main et la réplication de groupe.

Gagnant : Clairement, MySQL offre plus d’options de réplication avec fiabilité par rapport à MongoDB.

Optimisation de l’indexation

L’indexation vous aide à trouver rapidement des données dans une base de données. Bien que l’optimisation de l’index soit une fonctionnalité commune à MongoDB et MySQL, ils ont des approches différentes. Il est donc important de comprendre quelle approche est la meilleure pour vous offrir plus de confort.

Comparons donc MongoDB et MySQL en fonction de la façon dont ils effectuent l’optimisation de l’index.

MongoDB

Si vous n’êtes pas en mesure de trouver un index, vous devrez analyser chaque document d’une collection pour sélectionner le document offrant une correspondance à votre énoncé de requête. Ce processus est fastidieux et prend beaucoup de temps. En outre, il nécessite plus d’efforts car il n’y a pas de structure spécifique dans laquelle les données sont stockées.

MySQL

Si l’index n’est pas défini, le moteur de recherche de la base de données commence à balayer la table entière pour trouver la ligne pertinente. Comme il s’agit d’une base de données relationnelle avec une structure appropriée, la requête de recherche s’exécute de manière optimale et vous donne des résultats plus rapides que MongoDB.

Gagnant : MySQL offre une optimisation plus rapide de l’index.

Pilotes en langage natif

MongoDB

MongoDB présente moins de limitations pour les développeurs. Les pilotes et les API de MongoDB doivent être natifs du langage de programmation utilisé.

MySQL

MySQL offre des options limitées aux développeurs pour interagir avec les données JSON car il existe plusieurs couches de fonctionnalités SQL. Il est également assorti de nombreuses limitations, ce qui peut devenir un énorme surcoût et nécessite une meilleure planification et exécution. Les développeurs qui souhaitent interagir via des API idiomatiques sont également confrontés à de nombreuses difficultés.

Gagnant : MongoDB est le vainqueur incontestable ici.

Support communautaire et déploiements

Que vous soyez un utilisateur débutant ou expert, vous pouvez rencontrer des difficultés à tout moment. Lorsque cela se produit, vous pouvez demander l’aide de la communauté de développeurs de votre base de données. Ils peuvent répondre à vos questions, vous aider à en savoir plus et vous donner l’occasion de contribuer à la communauté.

De même, vous devez aussi savoir quelle base de données peut fonctionner sur quelles plateformes. Cela vous aidera à décider quelle base de données choisir en fonction des exigences de votre projet et des autres technologies utilisées.

Comparons donc MongoDB et MySQL en fonction de leur support communautaire et de leurs déploiements.

MongoDB

MongoDB Inc. possède et maintient MongoDB. Comme il y a une montée en flèche des utilisateurs de NoSQL, c’est l’une des bases de données de cette catégorie. En raison de ses caractéristiques impeccables et de sa disponibilité en open source, elle dispose d’une forte communauté sur laquelle vous pouvez compter.

En parlant de déploiement, MongoDB est facile à utiliser et à déployer sur diverses plateformes, notamment Windows, Linux, macOS, FreeBSD et Solaris, et est disponible pour les applications web, cloud et SaaS.

MySQL

Oracle Corporation possède et maintient actuellement MySQL, qui était initialement sous Sun Microsystems et MySQL AB avant cela. Comme il existe depuis plus de 20 ans, il dispose d’une base d’utilisateurs étendue dans le monde entier. Par conséquent, son support communautaire est également excellent. Vous pouvez vous connecter, apprendre et développer vos connaissances en matière de bases de données en faisant partie de cette grande communauté.

Pour le déploiement, MySQL est également sans effort. Vous pouvez même le construire et l’installer manuellement en utilisant le code source que vous trouverez sur GitHub. Vous pouvez également l’installer à partir d’un paquetage binaire si aucune personnalisation particulière n’est nécessaire.

MySQL est disponible pour les applications web, cloud et SaaS comme MongoDB et fonctionne sur plusieurs plateformes, telles que Windows, macOS, Linux, Solaris et FreeBSD. Il peut également s’exécuter sur des plateformes de cloud computing comme Microsoft Azure, Oracle Cloud et Amazon EC2. Vous pouvez utiliser le gestionnaire de paquets pour télécharger MySQL et l’installer facilement pour de nombreuses distributions Linux. Ensuite, vous devrez peut-être configurer les réglages d’optimisation et de sécurité sur celui-ci.

Gagnant : Compte tenu de la large base communautaire et de la facilité d’utilisation et de déploiement, MySQL l’emporte sur MongoDB.

Part de marché et popularité

MongoDB et MySQL sont tous deux de grands noms de l’industrie des bases de données. Il est donc temps de déterminer lequel est le plus populaire et pourquoi, ainsi que leur part de marché dans le monde.

MongoDB

MongoDB est la base de données non relationnelle la plus populaire et a reçu un bon accueil sur le marché global des bases de données.

Selon Datanyze, MongoDB se classe au 7ème rang des bases de données avec une part de marché de 4,5 %. Il souligne également que plus de 7000 entreprises à travers le monde utilisent MongoDB.

La raison de sa popularité est la flexibilité et l’évolutivité d’une application dont les développeurs ont besoin pour répondre aux demandes croissantes des utilisateurs à l’heure actuelle. Il permet également aux utilisateurs de manipuler les données, d’effectuer des requêtes avec facilité et de trouver des informations utiles.

En outre, MongoDB compte plus de 177.000 dépôts et plus de 923.000 commits sur GitHub.

MySQL

MySQL est l’une des bases de données les plus populaires au monde. Les gens l’utilisent comme un système autonome ou le combinent avec d’autres comme MongoDB, PostgreSQL, etc.

Selon un rapport de Statista, en juin 2021, MySQL est le deuxième SGBD le plus populaire au monde après Oracle. Les raisons peuvent être nombreuses : il est gratuit, open source et doté d’excellentes fonctionnalités. Il offre une évolutivité, une disponibilité et une sécurité qui le rendent adapté aux projets modernes. En outre, sa communauté en ligne massive et sa facilité d’utilisation attirent beaucoup d’utilisateurs.

Un autre rapport révèle que la part de marché de MySQL est d’environ 46,83 %, avec plus de 144.000 clients actifs.

En outre, MySQL compte plus de 222.000 dépôts et plus de 7 millions de commits sur GitHub.

Gagnant : MySQL est, sans aucun doute, plus populaire parmi les deux.

MongoDB vs MySQL : Quand les utiliser ?

MongoDB et MySQL ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients, leurs forces et leurs faiblesses. Par conséquent, ils sont utiles dans différents cas.

MongoDB

Cette base de données est utile si vous souhaitez disposer d’une plus grande disponibilité des données en plus d’une récupération des données plus rapide et automatique. Comme elle offre une excellente évolutivité, vous pouvez envisager MongoDB si vous développez une application ou un site dont les besoins sont croissants.

Pour les petites entreprises ne disposant pas de base de données, un administrateur peut tirer le meilleur parti de MongoDB. Toutefois, cela ne doit pas être une solution permanente si vous visez la croissance. De même, si vous souhaitez réduire les coûts liés à la migration des schémas, MongoDB peut être une option viable.

En outre, MongoDB peut vous convenir si la plupart des services que vous exécutez se trouvent dans le cloud. Il dispose d’une architecture native avec des fonctions d’évolutivité comme le sharding pour répondre à l’évolutivité horizontale et à l’agilité commerciale que vous souhaitez.

MySQL

MySQL est le meilleur choix pour une startup en phase de démarrage qui n’a pas besoin d’évoluer dans l’immédiat. En outre, si vous travaillez sur un projet qui ne nécessitera pas beaucoup d’évolutivité à l’avenir, vous pouvez envisager MySQL. Il offre également une configuration et une maintenance faciles.

En outre, vous pouvez envisager MySQL si vous souhaitez conserver un schéma fixe avec des données structurées qui ne nécessitent pas d’être modifiées au fil du temps. En outre, si vous disposez d’un budget limité et que vous avez tout de même besoin de hautes performances, MySQL est la solution idéale.

De plus, si vous construisez une application financière ou un projet avec des taux de transaction élevés, MySQL est une bonne option. Ses fonctions de sécurité assurent également la sécurité de votre application et de vos données, qui ne risquent pas de tomber entre de mauvaises mains ou d’être volées lors d’une cyber-attaque.

Gagnant : Comme les deux sont utiles pour différents types d’entreprises, il n’y a pas de gagnant incontestable ici.

MongoDB vs MySQL : Avantages et inconvénients

Examinons les divers avantages et inconvénients associés à MongoDB et MySQL :

MongoDB

Les avantages de MongoDB sont :

• Il est très adaptable et flexible pour répondre à l’évolution des exigences et des situations commerciales.
• Facilité d’évolution ou de réduction
• Permet les requêtes et les champs de retour dans un document
• Prend en charge la réplication des données afin que vous puissiez conserver des copies de vos données et ne jamais les perdre
• Permet le stockage de différents types de fichiers de différentes tailles sans affecter votre pile technologique
• Permet la création d’index pour améliorer les performances de recherche
• Fonctionne sur plusieurs serveurs et offre la duplication des données et l’équilibrage des charges, de sorte qu’il fonctionne même en cas de panne matérielle
• Suit le modèle BASE pour offrir une plus grande disponibilité des données
• Facile à utiliser

Les inconvénients de MongoDB sont :

• Le modèle ACID n’est pas solide par rapport aux autres systèmes de base de données
• Ne fournit aucune option pour les procédures stockées, ce qui signifie que vous ne pourrez pas implémenter votre logique commerciale au niveau de la base de données, contrairement aux bases de données relationnelles
• Les transactions peuvent parfois être complexes ou peu sûres
• Courbe d’apprentissage quelque peu abrupte
• La documentation est mal structurée
• Implique une consommation de mémoire plus élevée et manque de jointures ou d’analyses intégrées

MySQL

MySQL offre les avantages suivants :

• Prend en charge de multiples options de réplication comme la réplication principale-secondaire, principale-principale, scale-out, réplication de groupe, etc.
• Facile à utiliser et à installer grâce à une interface conviviale. En outre, vous pouvez l’apprendre facilement et le dépanner en utilisant différentes sources telles que des livres utiles, des livres blancs et des blogs.
• Peut gérer un grand volume de données, du stockage à l’exécution d’opérations sur celles-ci
• Offre moins de frais généraux associés à son moteur de stockage
• Plus sûr et utilise l’authentification basée sur les privilèges
• Offre des fonctionnalités telles que la distribution globale des données et la création de rapports, ce qui le rend utile pour des applications de différentes formes et tailles
• Prend en charge un moteur de stockage en mémoire pour retrouver les tables fréquemment utilisées

Les inconvénients de l’utilisation de MySQL sont :

• Pas de mise en cache des procédures stockées
• Les transactions avec les catalogues système ne sont pas conformes à la norme ACID
• Les tables MySQL pour les déclencheurs ou les procédures sont le plus souvent pré-verrouillées
• Les pannes de système peuvent corrompre l’ensemble du catalogue système
• S’appuie fortement sur SQL
• Ne prend pas en charge les intégrations Python ou Java

Gagnant : Il n’y a pas de gagnant incontestable, car MySQL et MongoDB présentent tous deux des avantages et des inconvénients.

MongoDB vs MySQL : Éditions et prix

Bien que MongoDB et MySQL soient open source et gratuits, ils proposent également des éditions payantes offrant plus de fonctionnalités et d’avantages.

MongoDB

MongoDB propose différentes formules, gratuites et payantes. Vous pouvez utiliser son édition gratuite pour les applications à petite échelle déployées sur un cloud partagé. Voici ses trois éditions :

• MongoDB Community Server : Il est gratuit et fonctionne sous Windows, OS X et Linux.
• MongoDB Enterprise Server : Il est destiné à un usage commercial.
• MongoDB Atlas : Il s’agit d’une base de données dans le cloud entièrement gérée et à la demande qui fonctionne sur GCP, Azure et AWS.

Ainsi, si vos exigences sont diverses, vous pouvez choisir un palier de prix en fonction des types de clouds, des normes de sécurité et du stockage. Il comprend trois plans tarifaires :

• Partagé : 0 $ par mois
• Dédié : Disponible à 57 $ par mois
• Sans serveur : À partir de 0,30 $ par million de lectures

MySQL

Outre l’édition gratuite, MySQL propose ces plans commerciaux :

• MySQL Standard Edition : Disponible à partir de 2 000 $ par an
• MySQL Enterprise Edition : Disponible à 5000 $ par an
• MySQL Cluster CGE : Disponible à 10 000 $ par an

Gagnant : C’est une égalité, en comparant les prix et les avantages.

MongoDB vs MySQL : Principales similitudes et différences

Les principales similitudes entre MongoDB et MySQL sont les suivantes :

Similitudes

MongoDB et MySQL sont tous deux :

• Des bases de données open source et gratuites.
• Utilisent un langage d’interrogation puissant.
• Prennent en charge la recherche en texte intégral à l’aide de la recherche de phrases et de termes.
• Offrent la recherche d’index à l’aide de la recherche de phrases et de textes.
• Ont un fort soutien communautaire avec des milliers de professionnels
• Offrent l’optimisation d’index
• Offrent la réplication des données par le biais d’une configuration principale-secondaire.

Différences

Jetons un coup d’œil aux différences entre MongoDB et MySQL dans un tableau facile à comprendre :

MongoDB peut-il remplacer MySQL ?

La réponse à la question ci-dessus est : « Peut-être ! »

Si remplacer MySQL par MongoDB peut être une décision judicieuse pour certains cas d’utilisation et certaines situations, cela ne fonctionnera pas pour d’autres. En raison de sa flexibilité exceptionnelle, de son évolutivité et de ses nombreuses fonctionnalités utiles, MongoDB est plus performant.

Des entreprises mondialement reconnues, telles qu’eBay et Twitter, utilisent cette base de données pour répondre à leurs besoins en matière de stockage et de gestion des données. Vous pouvez donc remplacer MySQL si vous rencontrez des problèmes tels que :

• Données volumineuses ; car MySQL peut présenter des problèmes lors du traitement de données de grande taille sans schéma approprié
• Données complexes que vous n’êtes pas en mesure de mettre en forme dans une base de données
• Si vous voulez augmenter l’échelle et faciliter la partition des données
• Remplacez par MongoDB si vous avez des données lourdes à faible valeur commerciale et que vous les déployez dans un modèle open source.

Cependant, vous pouvez envisager de ne pas remplacer MySQL par MongoDB si vous souhaitez construire une application sécurisée comme une application financière ou bancaire. De même, si vous voulez construire des applications pour le marketing ou l’analyse, alors MySQL est meilleur parmi d’autres cas d’utilisation.

Résumé

MongoDB et MySQL ont une architecture et des fonctionnalités différentes qui conviennent à différents cas d’utilisation. Ils ont leurs avantages et leurs inconvénients, ce qui explique lequel est adapté à quel usage.

Par conséquent, il n’existe pas de politique de taille unique pour tous. Dans cette comparaison MongoDB vs MySQL, nous ne pouvons pas dire que l’un d’entre eux est supérieur. Ce n’est pas parce que ce match est nul, mais en raison de leur applicabilité dans une variété de tâches différentes.

Comme la flexibilité et l’évolutivité sont des attributs forts de MongoDB, il convient aux applications dont les exigences changent et dont la croissance est importante. D’autre part, les points forts de MySQL sont la sécurité et la cohérence ; pour cette raison, il convient mieux aux applications impliquant des transactions, aux applications financières, etc. et à celles qui ne nécessitent pas de changements fréquents.

Donc, avant de choisir entre MongoDB et MySQL, assurez-vous d’identifier vos besoins et vos priorités pour votre projet, puis choisissez celui qui répondra le mieux à vos exigences.

Vous avez une opinion sur MongoDB vs MySQL ? Faites-nous en part dans la section des commentaires ci-dessous !