MongoDB vs MySQL: Qual È il Miglior Sistema di Gestione di Database?

Esiste una grande varietà di database sul mercato, e le persone spesso si chiedono quale tra MongoDB e MySQL sia l’opzione migliore.

Le organizzazioni che usano un database relazionale come MySQL potrebbero incontrare alcune difficoltà durante la gestione e l’archiviazione dei loro dati viste le loro mutevoli esigenze. Allo stesso tempo, le nuove aziende si chiedono quale database scegliere per non avere problemi nella loro pipeline di sviluppo.
Inoltre, coloro che costruiscono applicazioni finanziarie sono spesso in dubbio tra rimanere con il vecchio standby MySQL o fare un salto verso la novità con MongoDB.

Ed eccoci arrivati al fulcro della questione. Confrontare MongoDB e MySQL vi aiuterà a capire le differenze tra i due database, i loro pro e contro e quale è migliore a seconda del vostro scopo. In breve, vi sarà più facile scegliere il database giusto per i vostri progetti.

Vi diamo il benvenuto nel dibattito!

MongoDB e MySQL: Cosa Sono?

Vediamo velocemente cosa sono MongoDB e MySQL prima di iniziare il confronto.

Cos’È MongoDB?

MongoDB è un potente sistema di database open source e gratuito non relazionale, popolare per l’archiviazione di alti volumi di dati. È stato rilasciato 12 anni fa nel 2009 da 10gen (ora MongoDB Inc.) con una Server Side Public License. È un programma di database NoSQL scritto in C++, Python e JavaScript con compatibilità multipiattaforma. Supporta sistemi operativi come Windows, macOS e Linux e linguaggi come C, PHP, Java, Ruby, Node.js e altri.

MongoDB differisce dai sistemi di database tradizionali in termini di come i dati vengono memorizzati.

Invece di memorizzare i dati in righe e colonne, MongoDB adotta un design orientato ai documenti che rappresenta i dati in vari documenti e collezioni simili a JSON. Questi documenti contengono una serie di coppie di valori o chiavi di diversi tipi, come documenti annidati e array. Le coppie chiave/valore possono essere strutturate diversamente da un documento all’altro.

MongoDB offre maggiore sicurezza, affidabilità ed efficienza oltre alla flessibilità di modificare la struttura o lo schema dei dati. In cambio si ottengono requisiti superiori in termini di velocità e archiviazione.

Caratteristiche di MongoDB

Ora vediamo alcune delle caratteristiche principali di MongoDB:

• Replica: MongoDB vi permette di fare diverse copie dei vostri dati usando la replicazione (set di replica) e distribuirli su vari server. Questa caratteristica è utile per il backup dei dati e la loro gestione in caso di problemi. In caso di guasto di un server, potete sempre recuperare i vostri dati dalle copie memorizzate in altri server.
• Indicizzazione: Potete indicizzare i campi nei documenti MongoDB come primari o secondari. Questo aiuta a migliorare le prestazioni di ricerca nel database e vi permette di eseguire la ricerca sugli indici piuttosto che sull’intero documento, il che aiuta automaticamente ad aumentare la velocità di ricerca.
• Quesiti ad-hoc: Le query ad-hoc sono comandi temporanei che forniscono diversi ritorni per l’esecuzione delle query. Detto questo, MongoDB supporta le query di intervallo, le espressioni regolari (Regex) e le ricerche di campo. Inoltre, le query includono funzioni JavaScript definite dagli utenti e possono restituire campi specifici del documento. Potete aggiornare queste query ad-hoc in tempo reale con l’aiuto di MongoDB Query Language (MQL), che è utile per le analisi in tempo reale per le imprese.

• Sharding: MongoDB è in grado di scalare orizzontalmente con l’aiuto dello sharding, un metodo per distribuire grandi insiemi di dati su diverse collezioni di dati. Qui, gli utenti possono scegliere una chiave shard (una chiave master con repliche singole o multiple) per determinare la distribuzione dei dati in una collezione e dividere i dati in diversi intervalli tra gli shard. Ogni shard funziona come un database individuale, formare un unico database utilizzando altri shard contribuisce al bilanciamento del carico ed esegue query complicate.

• Load balancing: MongoDB facilita il controllo della concorrenza per gestire più richieste client simultaneamente a vari server. Questo aiuta a ridurre il carico su ogni server, assicura l’uptime e la coerenza dei dati e permette di avere applicazioni scalabili.
• Archiviazione di file: Potete usare MongoDB come file system, conosciuto come GridFS, che viene fornito con funzioni di replicazione dei dati e load balancing per più computer per archiviare i file. GridFS, o grid file system, include i driver MongoDB e potete accedervi con i plugin Nginx e lighttpd o con l’utilità mongofiles. MongoDB permette anche agli sviluppatori di manipolare file e contenuti.
• Aggregazione: L’aggregazione dei dati permette agli utenti di ottenere risultati simili a quelli ottenuti con la clausola SQL - GROUP BY. MongoDB offre tre modi di aggregazione:

1. 1. Pipeline di aggregazione: Questa offre migliori prestazioni di aggregazione rispetto alle altre per la maggior parte delle operazioni.
   2. Aggregazione a scopo singolo (Single-purpose aggregation): Viene utilizzata per aggregare i documenti di una collezione.
   3. Funzione map-reduce: Viene utilizzata per l’elaborazione dei dati in batch per ottenere risultati aggregati. La funzione map raggruppa i dati per chiave-valore, mentre la funzione reduce esegue le operazioni su di essi.

• Collezioni soglia fissa (Capped collections): MongoDB supporta le collezioni a soglia fissa, il tipo di collezione che gestisce l’ordine di inserimento dei dati.

Usi di MongoDB

MongoDB è utilizzato in migliaia di organizzazioni in tutto il mondo per l’archiviazione dei dati o come servizio di database delle loro applicazioni. È utile per:

• Sistemi di gestione dei contenuti come WordPress per inserire, memorizzare e modificare i contenuti
• Archiviazione di dati per applicazioni web e mobili
• Siti web di social network
• Mantenimento di dati geospaziali o basati sulla posizione
• Cataloghi di prodotti ecommerce e gestione delle risorse
• Sistemi basati sul cloud
• Spostamento dei carichi di lavoro dal mainframe
• Analisi in tempo reale ad alta velocità
• Videogiochi scalabili e ad alte prestazioni
• Modernizzazione dell’architettura di pagamento e modernizzazione legacy
• Sistemi con esigenze di archiviazione dati in evoluzione, richiesta di logging e caching più veloci e design in evoluzione
• Stack MEAN per lo sviluppo web, dove M sta per MongoDB e le altre tecnologie sono rispettivamente ExpressJS, AngularJS e NodeJS,.

Aziende come Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC e altre usano MongoDB. Ecco alcuni dei casi d’uso ampiamente riconosciuti di MongoDB:

• Aadhar: Aadhar è un progetto indiano di Unique Identity (UID) ed è il più grande database biometrico del mondo. MongoDB è tra i database che utilizza per memorizzare i dati biometrici e demografici di più di 1,2 miliardi di persone.
• eBay: L’azienda statunitense di ecommerce eBay, che funziona come B2C e C2C, utilizza MongoDB nei suoi vari progetti come i suggerimenti di ricerca, la gestione del cloud e l’archiviazione dei metadati.
• Shutterfly: Shutterfly è una popolare piattaforma di condivisione di foto che utilizza MongoDB per memorizzare e gestire più di 6 miliardi di immagini, con una capacità di transazione di 10k operazioni/secondo.

Cos’È MySQL?

MySQL è un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) gratuito e open-source. Organizza e memorizza i dati in un formato tabellare con righe e colonne in cui i tipi di dati sono correlati. Ha una GNU General Public License e potete trovare il suo repository su GitHub.

Questo database è stato creato originariamente nel 1995 da MySQL AB, un’azienda svedese il cui fondatore era lo svedese David Axmark, lo svedese finlandese Michael Widenius e Allan Larsson. Tuttavia, Sun Microsystems ha acquistato MySQL AB e nel 2010 Oracle ha acquisito Sun Microsystems.

Anche la nomenclatura di MySQL è interessante e combina due termini:

• My: Il nome della figlia di Michael Widenius.
• SQL: Sta per Structural Query Language.

SQL è un linguaggio di programmazione specifico del dominio che può gestire i dati in un RDBMS eseguendo funzioni sui dati, incluso creare, estrarre, cancellare e modificare.

MySQL funziona con molti sistemi operativi, come Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD e Solaris, per implementare RDBMS nel sistema di archiviazione di un dispositivo, consentire l’accesso alla rete, gestire gli utenti, facilitare i test di integrità del database e creare backup. È scritto in C++ e C e utilizza un analizzatore lessicale, mentre il suo parser SQL utilizza yacc.

Questo database ha ricevuto un feedback positivo, specialmente per l’uso medio con la sua interfaccia facile da usare. Dal punto di vista delle prestazioni, è veloce e stabile e dispone di un server di database multithreading e multiutente.

MySQL è disponibile in due edizioni: Community Server open-source e Enterprise Server proprietario. Quest’ultimo offre un sacco di plugin per il server da installare senza alcun cambiamento alla base di codice.

Caratteristiche di MySQL

Parliamo meglio delle caratteristiche di questo popolare RDBMS.

• Replica e clustering: MySQL permette la replicazione e il clustering che aiutano a migliorare la scalabilità e le prestazioni delle applicazioni attraverso diversi tipi di sincronizzazione. Potete anche copiare i dati da un server SQL ad altri server SQL in replica. Questo vi permette anche di fare il backup dei dati in più database per evitare la perdita di dati.
• Supporto password: MySQL facilita un sistema di crittografia della password per la verifica dell’host quando qualcuno cerca di accedere al database. Aggiunge la sicurezza del database e assicura che solo le persone autorizzate abbiano accesso. Inoltre, la sua ultima versione, MySQL 8.0, offre anche il supporto per una doppia password, permettendo agli sviluppatori di modificare le credenziali della password facilmente senza tempi morti.

• Schema delle prestazioni: Monitora le prestazioni dell’applicazione, l’utilizzo delle risorse e gli eventi del server. Questo vi permette di allocare le risorse in modo appropriato, migliorare le prestazioni dell’applicazione al rilevamento di qualsiasi rallentamento e prendere le misure necessarie in caso di qualsiasi evento sospetto del server.
• Schema online: MySQL supporta diversi schemi online che vi aiutano a soddisfare le vostre esigenze di archiviazione dei dati e offrono maggiore flessibilità.
• Resilienza: Le applicazioni supportate da MySQL sono resistenti ai guasti e possono far fronte facilmente a tali situazioni. Di conseguenza, offre un’alta disponibilità dei dati per tutti i tipi di applicazioni, web o mobili.
• Supporto alle transazioni: Avete il supporto per le transazioni multilivello e distribuite, il blocco illimitato a livello di riga e le transazioni ACID-compliant. Nel contesto dell’elaborazione delle transazioni, ci sono quattro principi chiamati principi ACID (Atomicità, Consistenza, Isolamento e Durabilità). Inoltre, vi aiuta a mantenere le istantanee del database e l’integrità con vincoli come il controllo della concorrenza multi-versione e l’implementazione delle chiavi esterne.

• Supporto GUI: Ci sono molti strumenti GUI disponibili in MySQL per facilitare il processo di creazione, progettazione e amministrazione degli strumenti a riga di comando per risparmiare tempo. Architetti di database, amministratori e sviluppatori possono utilizzare questi strumenti per semplificare il loro lavoro.
• Limitazioni: Lo scaling orizzontale non è facile; milioni di processi di lettura o scrittura influenzano le prestazioni del database e includono altre limitazioni condivise dai database relazionali.

Usi di MySQL

MySQL esiste da oltre due decenni e ha offerto la comodità di memorizzare un gran numero di dati per le organizzazioni di tutto il mondo. Ecco alcuni degli usi di MySQL e chi lo usa.

• Sistemi di gestione dei contenuti e blog
• Applicazioni ecommerce con molti prodotti
• Applicazioni di registrazione
• Data warehousing
• Per applicazioni che richiedono un’elevata sicurezza dei dati, siti di social media come Facebook e Instagram
• MySQL è utilizzato in motori di archiviazione come InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole e Federated.
• LAMP Stack è uno stack tecnologico per lo sviluppo web che utilizza MySQL come uno dei suoi componenti. Sta per Linux, Apache, MySQL e PHP/Python/Perl.
• È installato in varie piattaforme cloud come Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud, ecc.

Infatti, Oracle Cloud offre MySQL come servizio per permettere agli utenti di installare MySQL Server e distribuirlo nel cloud. In questo modo non avete bisogno di installarlo sui tuoi server locali.

Tra le organizzazioni più famose che usano MySQL ci sono Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla e altri. Ecco alcuni dei principali casi d’uso di MySQL:

• Wikipedia: Wikipedia è un’enciclopedia libera che diffonde la conoscenza in tutto il mondo. Utilizza MySQL e ha bisogno di un’alta scalabilità per soddisfare la crescente base di utenti. Il database li aiuta ad aggiornare i loro contenuti, ad accogliere più contenuti e visitatori e a consentire migliaia di voci e modifiche.
• Twitter: Twitter è passato dallo sharding temporale per l’archiviazione dei tweet a un metodo più distribuito tramite T-bird. E T-bird è costruito con Gizzard che utilizza MySQL.

Lo sharding temporaneo era costoso e aveva bisogno di più macchine per riempire i tweet. Avevano anche problemi con il load balancing ed erano logicamente complicati per il DBA. MySQL supporta T-bird e risolve questi problemi.

Ok, fin qui vi abbiamo presentato il contesto in cui si muovono MongoDB e MySQL. Ora iniziamo finalmente il confronto tra MongoDB vs MySQL per aiutarvi a decidere quale può essere più adatto per la vostra prossima applicazione software.

Confronto tra DBMS: MongoDB vs MySQL

Ecco alcuni parametri in base ai quali confronteremo MongoDB vs MySQL.

Architettura

L’architettura è alla base di ogni sistema e stabilisce il quadro in cui tutte le caratteristiche e le funzionalità possono essere introdotte. È quindi importante confrontare l’architettura di MongoDB e MySQL e conoscerli da vicino per determinare quale sarà la scelta migliore per la vostra applicazione.

MongoDB

La sua filosofia di progettazione si basa sull’architettura Nexus, che combina le funzionalità dei database relazionali. Può soddisfare le esigenze delle applicazioni moderne offrendo alta scalabilità, disponibilità globale e uno schema flessibile. Pertanto, apportare modifiche al suo design è piuttosto facile.

Inoltre, MongoDB include driver ufficiali per i principali ambienti di sviluppo come AWS, Azure e Kubernetes, linguaggi di programmazione come JavaScript, Python, ecc. e framework come Django.

MySQL

MySQL, d’altra parte, include un’architettura client-server con storage ottimizzato per offrire alte prestazioni e multithreading. La sua documentazione mostra anche alcune tecniche di ottimizzazione delle prestazioni che riguardano la configurazione invece di mettere a punto le misure SQL.

Chi vince?: pareggio.

Formato di Archiviazione dei Dati

MongoDB

Il formato di archiviazione dei dati in MongoDB può apparire così:

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

Il formato è simile a JSON e potete facilmente apportare modifiche ai dati, il che significa che potete aggiungere altri dati, modificarli o rimuovere informazioni senza alcun problema. L’esempio sopra mostra che non c’è uno schema fisso per il database, e questo introduce una maggiore flessibilità.

MySQL

Il formato di memorizzazione dei dati in MySQL, d’altra parte, assomiglia a questo:

La tabella qui sopra mostra come MySQL organizza i dati sotto forma di righe e colonne. Ha una struttura propria e rigida, difficile da cambiare rispetto a MongoDB. Non potete introdurre una riga o una colonna a caso; dovete disegnarlo in modo tale che per ogni riga ci sia una colonna e viceversa; altrimenti violerete lo schema. Ma, in MongoDB, potete facilmente modificare i dati.

C’è poi una leggera differenza nelle terminologie tra MongoDB e MySQL:

Chi vine?: il formato di archiviazione dati di MongoDB è più facile da modificare.

Flessibilità dello Schema

Il database che scegliete deve offrire la flessibilità di modificare il design o lo schema del vostro database in base alle diverse esigenze. Altrimenti diventa davvero fastidioso quando c’è anche un piccolo cambiamento nei requisiti.

Analizziamo quindi MongoDB vs MySQL in base alla flessibilità dei loro schemi.

MongoDB

MySQL fornisce uno schema flessibile per permettere agli utenti di cambiare il design in base ai requisiti, specialmente per le applicazioni Big Data. Vi permette di combinare e memorizzare facilmente diversi tipi di dati e di modificare lo schema dinamicamente senza tempi morti. Potete memorizzare più documenti in una collezione anche senza alcuna relazione tra loro, dato che è un sistema di database non relazionale. Usa documenti di tipo JSON con schemi opzionali.

Tuttavia, manca di transazioni e join; quindi, avete bisogno di frequenti ottimizzazioni dello schema a seconda di come l’applicazione accede ai dati.

MySQL

In MySQL, dovete definire chiaramente colonne e tabelle prima di memorizzare i dati insieme a righe e colonne. Qui, ogni campo comprende una riga e una colonna. Questo significa che la memorizzazione dei dati non vi dà molta flessibilità come succede con MongoDB. Significa anche un processo di distribuzione e sviluppo più lento.

Ma se avete uno schema fisso per le vostre applicazioni, MySQL è meglio: offre una migliore coerenza dei dati senza dover cambiare lo schema più volte o perdere tempo. Ma ancora, se avete esigenze mutevoli, MongoDB può essere un’opzione migliore.

Chi vince?: senza alcun dubbio MongoDB offre più flessibilità dello schema.

Linguaggio di Interrogazione

Sapere quale linguaggio di interrogazione usano i database è vitale. Vi aiuta a capire quale può essere più pratico per voi, invece di confondervi dopo averlo installato.

MongoDB

MongoDB usa il MongoDB Query Language (MQL) invece di SQL. È espressivo e ricco e supporta le funzioni CRUD, che vi permettono di creare, leggere, aggiornare e cancellare i dati. Inoltre, facilita anche l’aggregazione dei dati, le query geospaziali e la ricerca testuale.

Se volete richiedere dati, dovete definire documenti con proprietà corrispondenti a quelle dei risultati attesi. Ciò significa che avete bisogno di eseguire operazioni di query per recuperare dati dal database, come db.collection.find(). MongoDB di solito esegue le query con gli operatori collegati usando JSON. Inoltre, supporta le query OR e Boolean AND.

Tuttavia, MongoDB non usa mai operazioni di join e non ha altri operatori equivalenti.

MySQL

D’altra parte, MySQL usa SQL come altri database relazionali. Può portare dati da diverse tabelle supportando la funzionalità di join. Questo è ciò che rende un database relazionale come MySQL “relazionale”. Questa operazione vi permette di collegare i dati da più tabelle in una query.

Detto questo, SQL ha un:

• Data Definition Language (DDL) per creare, eliminare e modificare le tabelle
• Data Transaction Language (DTL) con operazioni come commit e rollback
• Data Manipulation Language (DML) con opzioni per inserire, cancellare e aggiornare le righe
• Data Control Language (DCL) con comandi di revoca e concessione

Chi vince?: Pareggio.

Prestazioni e Velocità

Le prestazioni e la velocità sono qualcosa che non potete mai ignorare quando scegliete un database. Dovete sapere cosa aspettarvi con ciascun database e per quali scopi. E per chi lavora nello sviluppo e nell’amministrazione di sistemi, ogni secondo è essenziale.

Pertanto, dovete scegliere un database che possa offrire migliori prestazioni per supportare la vostra produttività e non il contrario. Confrontiamo la loro velocità e le loro prestazioni.

Dato che sia MongoDB che MySQL hanno diversi approcci di archiviazione dei dati, è un po’ difficile valutare le loro prestazioni. Potete confrontare due database SQL con alcuni benchmark standard, ma è difficile fare lo stesso con i database non relazionali.

Noi confronteremo MongoDB vs MySQL basandoci sulle operazioni comuni e su come si comportano con volumi di dati più elevati.

MongoDB

Poiché MongoDB memorizza un grande volume di dati non strutturati e segue un approccio di memorizzazione basato su documenti, è relativamente più veloce di MySQL. Significa che MongoDB memorizza i dati in un singolo documento per un’entità e aiuta a leggere o scrivere i dati più velocemente. Caratteristiche come la replicazione possono essere una grande ragione per farlo. Le sue prestazioni sono anche migliori quando si tratta di oggetti a causa del suo storage di oggetti tipo Json.

Inoltre, MongoDB non comporta mai il vendor lock-in, e questo vi dà la libertà di migliorare le prestazioni utilizzando alternative se un servizio non vi soddisfa.

MySQL

MySQL può mostrare prestazioni lente quando ha a che fare con un enorme volume di dati. Questo perché memorizza le tabelle in modo normalizzato. E se volete cambiare i dati o estrarli, dovete passare attraverso molte tabelle per scrivere e leggere i dati, il che aumenta il carico del server e influisce sulle sue prestazioni. Ma potete optare per MySQL per le operazioni transazionali.

Richiede una struttura dati definita per poter aggiungere dati nel database. Quindi non è adatto se volete memorizzare dati non strutturati. E a volte diventa anche difficile progettare uno schema appropriato quando si tratta di dati complessi.

Chi vince?: MongoDB è più veloce e più performante.

Sicurezza

La sicurezza è sempre uno dei criteri principali quando si confrontano due sistemi, visti i crescenti episodi di cyberattack in tutto il mondo. Quindi, è importante confrontare MongoDB e MySQL per determinare quale dei due è più sicuro per le vostre applicazioni.

MongoDB

MongoDB sfrutta i controlli di accesso basati sui ruoli con permessi flessibili per utenti e dispositivi. A ogni utente viene assegnato un ruolo in base al quale gli vengono dati permessi specifici per accedere ai dati ed eseguire operazioni. Per esempio, gli utenti come gli impiegati di livello superiore avrebbero livelli di autorizzazione più alti, quindi i loro privilegi sarebbero più sostanziali.

Questo è un modo per fornire sicurezza al vostro database in modo che nessun utente non autorizzato o attacco possa accedere al database e sfruttarlo. Inoltre, MongoDB facilita anche la crittografia Transport Layer Security (TLS) e un protocollo di sicurezza chiamato Secure Sockets Layer (SSL) per una maggiore sicurezza. Potete anche scrivere documenti criptati in raccolte di dati con una chiave master per ottenere la crittografia dei dati a riposo.

MySQL

D’altra parte, MySQL ha controlli di accesso basati sui privilegi. Supporta anche strutture di crittografia come MongoDB con un modello di autenticazione simile, che include autorizzazione, autenticazione e auditing. Potete concedere ruoli e privilegi agli utenti, permettendo loro di accedere ai permessi per i set di dati e le operazioni. Inoltre, potete anche richiedere TLS e SSL per una maggiore sicurezza.

Nel suo recente aggiornamento, MySQL ha anche incluso il supporto alla doppia password per garantire una maggiore sicurezza nell’accesso ai dati.

Anche se entrambi sembrano affrontare una competizione testa a testa quando si tratta di sicurezza, MySQL è considerato più sicuro. La ragione risiede nella sua rigida architettura e nel suo schema, che offre una migliore coerenza e affidabilità dei dati.

Chi vince?: MySQL è più sicuro (la rigidità non è sempre un male).

Scalabilità

Man mano che la vostra applicazione cresce con un aumento della base di utenti e del traffico, dovete poterla scalare senza problemi per soddisfare le richieste che cambiano. Se la vostra applicazione non è scalabile, i clienti possono avere una brutta esperienza per via di frequenti crash, ritardi e tempi morti. A nessuno piace usare sistemi inaffidabili, e il rischio è che le persone passino ad altre alternative prima o poi (più prima che poi).

È quindi importante prendersi cura della scalabilità dell’applicazione e il database che scegliete può influenzare la scalabilità. Confrontiamo MongoDB e MySQL in base a quanta scalabilità forniscono.

MongoDB

MongoDB è estremamente scalabile, che è uno dei motivi principali per cui viene utilizzato in siti web in crescita, sistemi CMS e negozi di ecommerce. Può scalare orizzontalmente usando un processo chiamato sharding. Uno shard è una parte di un database e lo sharding è una tecnica di distribuzione dei dati su più collezioni e macchine. Vi permette di implementare sistemi con operazioni a più alto rendimento e grandi insiemi di dati.

Grazie a una maggiore scalabilità, potete facilmente creare cluster di server multipli aggiungendo sempre più server nel vostro database in base alle vostre esigenze. Vi permette di memorizzare una replicazione dei vostri set di dati in un cluster sharded con prestazioni di scrittura e lettura più elevate per supportare applicazioni di diverse dimensioni. Vi permette anche di garantire il backup dei vostri dati e di non perderli mai in caso di attacchi informatici o disastri.

Per non parlare del fatto che dividere il carico e i set di dati in diversi server vi permette anche di eseguirli a un costo inferiore rispetto a un unico server con tutti i dati che richiede un hardware alto e costoso. Un altro vantaggio dello sharding in MongoDB è che massimizza il vostro spazio su disco e offre un load balancing dinamico.

Inoltre, MongoDB supporta lo sharding basato sugli intervalli o il partizionamento dei dati, insieme all’instradamento trasparente delle query e alla distribuzione automatica del volume dei dati.

MySQL

Venendo a MySQL, la scalabilità è limitata. Vi dà due scelte per scalare la vostra applicazione: creare repliche in lettura o scalare verticalmente. Permette la replicazione dei dati e lo scaling verticale attraverso il clustering per aiutare a migliorare la scalabilità dell’applicazione e le prestazioni attraverso diversi tipi di sincronizzazione.

La differenza notevole qui è che MySQL offre lo scaling verticale, mentre MongoDB offre lo scaling orizzontale con più flessibilità. Ora, lo scaling verticale significa che il sistema vi permette di aumentare il carico aumentando le specifiche della CPU o della RAM in un solo server con un limite superiore.

Se volete eseguire la replica, è facile con le repliche in lettura. Questo vi permette di creare copie in sola lettura del vostro database e di aggiungerle a diversi server, ma con delle limitazioni: una è sul numero totale di repliche che potete aggiungere. Come risultato di questa limitazione, potreste avere problemi con le applicazioni che leggono e scrivono regolarmente per i vostri database (o sono pesanti in scrittura).

Anche se la replicazione multi-main è stata introdotta in MySQL, la sua implementazione è ancora limitata rispetto alle funzionalità che ottenete in MongoDB. Può aggiungere più scala di scrittura, ma solo per applicazioni separate; ognuna di esse potrebbe scrivere su mains diversi e ottenere la scala.

Inoltre, MySQL non prevede un’implementazione standard per lo sharding. Anche se offre due metodi di sharding – MySQL Fabric (framework di sharding) e Automatic sharding – le persone raramente li implementano a causa dei molti ostacoli e limitazioni. Questo è il motivo per cui aziende come Facebook usano un proprio framework di sharding.

Se sfruttate lo sharding per la scalabilità, assicuratevi di scegliere la giusta chiave di sharding perché la chiave sbagliata può causare l’inflessibilità del sistema. Per esempio, cambiare la chiave di sharding può avere un effetto negativo su un’applicazione, sulle transazioni nodali e sulla posizione. Inoltre, problemi come la consistenza dei dati possono emergere se i cambiamenti di sharding sono incompleti.

Quindi, quando usate MySQL, dovete prendere con attenzione le giuste decisioni per i cambiamenti di schema e la mappatura tra partizioni di dati, chiavi di sharding, nodi e database.

Chi vince?: MongoDB offre una maggiore scalabilità, mentre MySQL ha molte limitazioni e può portare incoerenze e problemi se certi processi non sono fatti bene, come spiegato prima.

Modello di Transazione: ACID vs BASE

Uno dei passi importanti nella scelta di un database è scoprire il suo modello di transazione. Il modello di transazione consiste in regole che determinano il modo in cui un database memorizza, manipola e organizza i dati.

Due modelli di transazione popolari sono:

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

Secondo il teorema CAP (Consistency, Availability, and Partition), è impossibile avere sia disponibilità che consistenza in un sistema distribuito partition-tolerant o il sistema che continua a lavorare anche durante interruzioni temporanee della comunicazione.

La differenza tra un database con modelli ACID e BASE è come gestiscono questa limitazione. Un database ACID offre un sistema più coerente, mentre un database BASE offre una maggiore disponibilità.

Ora scopriamo quali modelli seguono MongoDB e MySQL.

MongoDB

MongoDB segue il modello BASE e assicura che una transazione sia sempre disponibile. Ecco come funziona:

• Basically Available: Il database con il modello BASE assicura la disponibilità dei dati replicando e distribuendo i dati su diversi nodi presenti nel cluster del database invece di imporre la coerenza istantanea.
• Soft State: I valori dei dati nel modello BASE possono cambiare nel tempo poiché non c’è coerenza immediata. Il modello può anche staccarsi da un concetto di database che impone la sua coerenza e delega questa responsabilità ai vostri sviluppatori.
• Eventually Consistent: Anche se BASE non impone la coerenza immediata, può farlo. E quando lo fa, potete ancora eseguire la lettura dei dati.

Il modello BASE adottato dai database diversi da MongoDB include Redis e Cassandra. Questo modello è una scelta eccellente se avete bisogno di analisi del sentiment nella vostra applicazione. Il servizio clienti e le aziende di marketing possono sfruttarlo per condurre le loro ricerche sui social network. Il database può anche ospitare il grande volume di dati nei feed dei social network.

MySQL

MySQL segue il modello ACID per assicurare la coerenza di ogni transazione. È adatto alle aziende che si occupano di elaborazione analitica online come il data warehousing o l’elaborazione delle transazioni online come le istituzioni finanziarie. Queste organizzazioni richiedono un database che possa gestire piccole transazioni simultanee di qualsiasi dimensione. Ecco come funziona ACID:

• Atomica: Ogni transazione nel modello ACID viene eseguita correttamente o interrotta del tutto, mentre il database ritorna allo stato iniziale della transazione. Questo viene fatto per assicurare che i dati siano validi in tutto il database.
• Consistente: Le transazioni sono coerenti e non danneggiano mai l’integrità strutturale del database.
• Isolata: Questa proprietà assicura che nessuna transazione possa interferire con altre transazioni durante il processo per compromettere la loro integrità nel database.
• Durevole: I dati relativi a una transazione completata possono persistere durante un’interruzione di corrente o di rete. Anche se una transazione fallisce, nessun dato sarà influenzato.

Visto che offre maggiore sicurezza e garanzia di transazione, le istituzioni finanziarie usano esclusivamente i database ACID. La sua natura atomica facilita anche i trasferimenti di denaro sicuri. Assicura che le transazioni interrotte siano terminate immediatamente per evitare errori.

I database relazionali ACID conformi diversi da MySQL sono PostgreSQL, SQLite, Oracle, ecc. Inoltre, anche alcuni database non relazionali sono conformi all’ACID fino a un certo punto, come Apache CouchDB e IBM Db2.

La domanda è quale modello di transazione sia migliore e la risposta non è chiara perché entrambi sono utili per diversi casi d’uso e aspetti del progetto. I database ACID possono adattarsi a progetti che richiedono più coerenza, affidabilità e prevedibilità grazie alla loro natura strutturata.

D’altra parte, il database BASE è più adatto a progetti che richiedono una maggiore e più facile scalabilità con più flessibilità.

Chi vince?: pareggio.

Facilità d’Uso

Quando scegliete un database, dovete tenere a mente quanto è facile da usare. Non dovrebbe mai dare filo da torcere al vostro team, altrimenti la produttività diminuirà e voi dovrete spendere risorse e tempo per formarli.

Quindi, scopriamo quale database tra MongoDB e MySQL è più facile da usare.

MongoDB

Il processo di memorizzazione dei dati di MongoDB è abbastanza semplice e chiunque abbia competenze di programmazione può capirlo. Memorizza i dati in un formato non strutturato in collezioni per dare più flessibilità. Permette a chi sviluppa di usarlo per supportare lo sviluppo delle loro applicazioni, a prescindere dall’esperienza con i database.

Grazie ai suoi vari schemi, MongoDB ha un’interfaccia flessibile per quei team che non hanno bisogno delle caratteristiche che offre un database relazionale come MySQL. Per esempio, gli sviluppatori che costruiscono un’applicazione web che non dipende da uno schema strutturato possono usare MongoDB.

Tuttavia, non tutte le persone del vostro team devono avere familiarità con i database NoSQL come MongoDB. In questo caso, dovrete aiutarli a capirlo se volete andare avanti con questo database. Inoltre, alcune query sono completamente diverse dai database NoSQL, come update, insert, delete, ecc.

MySQL

MySQL ha una struttura progettata, e chiunque abbia abilità di programmazione di base può facilmente comprenderla. Imparare a usare MySQL è facile, ed è per questo che quando si tratta di database, le persone iniziano subito con MySQL o con qualsiasi altro database SQL.

Anche se i vostri sviluppatori non sono esperti di MySQL ma hanno esperienza con altri database SQL, è probabile che recuperino rapidamente.

Inoltre, le query come select, join, ecc. sono facili da eseguire nei database basati su SQL come MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL, ecc.

Coloro che sviluppano applicazioni che hanno bisogno di una struttura dati rigida e complessa e schemi con un numero maggiore di tabelle troveranno facile lavorare con MySQL. È anche più facile da usare per lo sviluppo di un’applicazione che ha bisogno di massima sicurezza o comporta transazioni frequenti.

Per esempio, le applicazioni bancarie possono sfruttare MySQL per memorizzare grandi insiemi di dati che sono critici con informazioni sensibili. Hanno bisogno di sicurezza di alta classe, garanzia transazionale e integrità.

Chi vince?: confrontando MongoDB vs MySQL, MySQL è più facile da usare a causa della sua semplicità e della buona struttura.

Disponibilità di Ricerca Full-Text

MongoDB

Questo database ha recentemente aggiunto una ricerca full-text, ed è eseguita con un tipo di indice specifico su un array di stringhe. Inoltre, MongoDB supporta la ricerca per termini e la ricerca per fasi per far sì che utenti di qualsiasi livello di abilità trovino ciò che cercano.

Inoltre, MongoDB supporta anche la ricerca booleana utilizzando sia la ricerca per frase che per termine. Nonostante abbia alcune limitazioni, potete comunque eseguire questa funzione abbastanza facilmente. Per eseguire ricerche full-text, il database non facilita il controllo sulla definizione di sottoinsiemi di campi. Abbina ogni campo incluso in modo coerente per mostrarvi il risultato.

MySQL

MySQL supporta la ricerca full-text da molto tempo ormai. Viene anche eseguita utilizzando un tipo di indice speciale e facilitata con l’aiuto della ricerca per frasi, per termini e con la ricerca booleana.

Ma quando si tratta di database in cluster, MySQL non supporta ancora l’indicizzazione full-text. In questo caso può essere considerata una limitazione.

Chi vince?: il full-text di MongoDB è più facile e ha poche limitazioni.

Data Replication

La data replication (replicazione dei dati) è una parte importante di un database. Significa che c’è una disposizione per fare copie dei vostri dati e memorizzarli in altri server di database. Non solo migliora la scalabilità e le prestazioni dell’applicazione ma vi permette anche di fare il backup dei dati per evitare di perderli. Inoltre, aumenta l’efficienza durante l’accesso ai dati.

Confrontiamo MongoDB e MySQL in base all’efficacia della loro data replication.

MongoDB

L’unico tipo di replicazione che MongoDB supporta è la replicazione dei dati principali-secondari, dove ogni dato consiste in un singolo server principale. Questa configurazione permette un gran numero di nodi (nodi non-main o -secondary) e limita le operazioni da effettuare in un singolo database.

Il singolo main accetta sia le scritture che le letture e la configurazione può anche includere secondary o server di sola lettura. Qui, i dati vengono replicati in modo asincrono dal main al secondary. Questo tipo di replicazione è solitamente più veloce ma non molto affidabile.

La replicazione main-secondary in MongoDB ha preceduto i set di replicazione dei dati ma può offrire meno ridondanza. MongoDB fornisce un’opzione per convertire la configurazione main-secondary in set di replica. Utilizzando i set di replica, può creare diverse copie di dati e a ogni membro del set di replicazione viene assegnato un ruolo, primario o secondario, durante il processo.

Inoltre, la lettura o la scrittura avviene sulla replicazione primaria per impostazione predefinita, e poi si può replicare su una replicazione secondaria. Inoltre, i set di replicazione sono più robusti e adatti all’uso in produzione.

MySQL

A differenza di MongoDB che supporta un unico metodo di replicazione, MySQL ne offre due: replicazione main-main e replicazione main-secondary. Con la replicazione multi-source, potete facilmente replicare i dati in parallelo da diversi main.

La replicazione main-main funziona in modo simile alla main-secondary ma è diversa alla luce del fatto che entrambi i nodi sono repliche e principali contemporaneamente. Questo significa che esiste una replicazione circolare tra i nodi. Qui potete avere più nodi principali per accettare le richieste di scrittura e lettura. Potete anche avere più secondary per ogni main. Inoltre, la replicazione è asincrona tra i main.

Il vantaggio di usare un database main-main è che potete distribuire i main su tutta la rete in diversi siti. La configurazione main-main è considerata più adatta all’uso moderno poiché ogni unità ha un set completo di dati. Quindi, anche se una di esse fallisce, le altre continuano a funzionare. Lo svantaggio è che può comportare una latenza nella comunicazione.

Oltre a questo, MySQL può anche usare altri modelli di replicazione come il cluster multi-main e la replicazione di gruppo.

Chi vince?: senza dubbio, MySQL offre più opzioni per la replicazione affidabile rispetto a MongoDB.

Ottimizzazione degli Indici

L’indicizzazione vi aiuta a trovare rapidamente i dati in un database. Anche se l’ottimizzazione degli indici è una caratteristica comune sia a MongoDB che a MySQL, hanno approcci diversi. Quindi, è importante capire quale approccio è migliore per darvi più convenienza.

Confrontiamo ora MongoDB e MySQL in base a come eseguono l’ottimizzazione degli indici.

MongoDB

Se non riuscire a trovare un indice, dovrete scansionare ogni documento in una collezione per selezionare il documento che offre una corrispondenza per la vostra query. Questo processo è noioso e richiede tempo. Inoltre, ha bisogno di uno sforzo maggiore poiché non c’è una struttura specifica in cui i dati vengono memorizzati.

MySQL

Se l’indice non è definito, il motore di ricerca del database inizia a scansionare l’intera tabella per trovare la riga pertinente. Essendo un database relazionale con una struttura adeguata, la query di ricerca funziona in modo ottimale e vi dà risultati più veloci di MongoDB.

Chi vince?: MySQL offre un’ottimizzazione degli indici più veloce.

Driver di Linguaggio Nativo

MongoDB

MongoDB presenta meno limitazioni per chi lavora nello sviluppo. I driver e le API di MongoDB devono essere nativi per il linguaggio di programmazione utilizzato.

MySQL

MySQL offre opzioni limitate agli sviluppatori per interagire con i dati JSON poiché ci sono più livelli di funzionalità SQL. Include anche molte limitazioni, che possono trasformarsi in un enorme sovraccarico e necessitano di una migliore pianificazione ed esecuzione. Anche gli sviluppatori che vogliono interagire tramite API idiomatiche troveranno parecchie difficoltà.

Chi vince?: qui il chiaro vincitore è MongoDB.

Supporto della Comunità e Implementazioni

Che siate principianti o utenti esperti, potete incorrere in problemi in qualsiasi momento. Quando questo accade, potete ricorrere all’aiuto della comunità di sviluppatori del vostro database. Possono rispondere alle vostre domande, aiutarvi a imparare di più e darvi l’opportunità di contribuire alla comunità.

Allo stesso modo, dovete anche sapere quale database può funzionare su quali piattaforme. Vi aiuterà a decidere quale database scegliere in base ai requisiti del vostro progetto e alle altre tecnologie utilizzate.

Quindi, confrontiamo MongoDB e MySQL in base al supporto della loro comunità e alle implementazioni.

MongoDB

MongoDB Inc. possiede e mantiene MongoDB. Poiché c’è un’impennata negli utenti di NoSQL, questo è uno dei database in questa categoria. Grazie alle sue caratteristiche impeccabili e alla disponibilità open-source, ha una forte comunità su cui potete contare.

Parlando della distribuzione, MongoDB è facile da usare e distribuire su varie piattaforme, tra cui Windows, Linux, macOS, FreeBSD e Solaris, ed è disponibile per applicazioni web, cloud e SaaS.

MySQL

Oracle Corporation attualmente possiede e mantiene MySQL, che inizialmente era sotto Sun Microsystems e prima ancora MySQL AB. Essendo in giro da più di 20 anni, ha una base di utenti diffusa a livello globale. Di conseguenza, anche il supporto della sua comunità è eccellente. Potete connettervi, imparare e far crescere la vostra conoscenza del database entrando a far parte di questa grande comunità.

Anche per quanto riguarda la distribuzione, MySQL facilita le cose. Potete anche costruirlo e installarlo manualmente usando il codice sorgente che potete trovare su GitHub. Oppure, potete installarlo da un pacchetto binario se non sono necessarie particolari personalizzazioni.

MySQL è disponibile per applicazioni web, cloud e SaaS come MongoDB e funziona su diverse piattaforme, come Windows, macOS, Linux, Solaris e FreeBSD. Può anche funzionare su piattaforme cloud come Microsoft Azure, Oracle Cloud e Amazon EC2. Potete usare il gestore di pacchetti per scaricare MySQL e installarlo con facilità per molte distribuzioni Linux. Successivamente, potreste aver bisogno di configurare l’ottimizzazione e le impostazioni di sicurezza.

Chi vince?: data l’ampia base della comunità e la facilità di utilizzo e distribuzione, MySQL vince su MongoDB.

Quota di Mercato e Popolarità

MongoDB e MySQL sono entrambi grandi nomi nel settore dei database. È quindi il momento di scoprire chi è più popolare, perché, e qual è la loro quota di mercato in tutto il mondo.

MongoDB

MongoDB è il database non relazionale più popolare ed è stato accolto bene nel mercato generale dei database.

Secondo Datanyze, MongoDB è al 7° posto tra i database con una quota di mercato del 4,5%. Inoltre, più di 7k aziende in tutto il mondo usano MongoDB.

La ragione dietro la sua popolarità è la flessibilità e la scalabilità per un’applicazione di cui i team di sviluppoi hanno bisogno per soddisfare le crescenti richieste degli utenti al momento. Permette anche agli utenti di manipolare i dati, eseguire query con facilità e trovare intuizioni utili.

Inoltre, MongoDB ha oltre 177k repository e più di 923.000 commit su GitHub.

MySQL

MySQL è uno dei database più popolari al mondo. Le persone lo usano come sistema indipendente o lo combinano con altri come MongoDB, PostgreSQL, ecc.

Secondo un rapporto di Statista, a giugno 2021, MySQL è il secondo DBMS più popolare a livello globale dopo Oracle. Le ragioni possono essere molte: è gratuito, open-source e include grandi caratteristiche. Offre scalabilità, disponibilità e sicurezza che lo rendono adatto ai progetti moderni. Inoltre, la sua massiccia comunità online e la facilità d’uso attirano molti utenti.

Un altro rapporto rivela che la quota di mercato di MySQL è di circa il 46,83%, con più di 144.000 clienti attivi.

Inoltre, MySQL ha più di 222.000 repository e oltre 7 milioni di commit su GitHub.

Chi vince?: MySQL è, senza dubbio, più popolare tra i due.

MongoDB vs MySQL: Quando Usarli?

MongoDB e MySQL hanno entrambi i loro pro e contro, punti di forza e debolezze. Pertanto, sono utili in casi diversi.

MongoDB

Questo database è utile se volete avere una maggiore disponibilità di dati oltre a un recupero dati più veloce, automatico e rapido. Poiché offre un’eccellente scalabilità, potete considerare MongoDB se state sviluppando un’applicazione o un sito con esigenze crescenti.

Per le piccole imprese che non hanno un database, un amministratore può trarre il massimo da MongoDB. Tuttavia, questa non dovrebbe essere una soluzione permanente se state puntando a crescere. Inoltre, se volete ridurre i costi associati alla migrazione dello schema, MongoDB può essere una valida opzione.

Inoltre, MongoDB può essere adatto a voi se la maggior parte dei servizi che eseguite sono sul cloud. Ha un’architettura nativa con caratteristiche di scalabilità come lo sharding per soddisfare la scalabilità orizzontale e l’agilità del business che desiderate.

MySQL

MySQL è la scelta migliore per una start-up in fase iniziale senza un bisogno immediato di scalare. Inoltre, se state lavorando a un progetto che non avrà bisogno di scalare molto in futuro, potete considerare MySQL. Fornirà anche una facile configurazione e manutenzione.

Oltre a questo, potete considerare MySQL se desiderate mantenere uno schema fisso con dati strutturati che non richiede di cambiare nel tempo. Inoltre, se avete un budget limitato e avete comunque bisogno di alte prestazioni, MySQL è quello giusto.

Inoltre, se state costruendo un’applicazione finanziaria o un progetto con alti tassi di transazione, MySQL è una buona opzione. Le sue caratteristiche di sicurezza forniscono alla vostra applicazione e ai vostri dati la sicurezza di non cadere nelle mani sbagliate o di essere vittime di un attacco informatico.

Chi vince?: dato che entrambi sono utili per diversi tipi di business, qui non c’è un chiaro vincitore.

MongoDB vs MySQL: Vantaggi e Svantaggi

Vediamo i vari vantaggi e svantaggi associati a MongoDB e MySQL:

MongoDB

I vantaggi di MongoDB sono:

• È altamente adattabile e flessibile per soddisfare i requisiti e le situazioni di business che cambiano.
• Facile da scalare sia verso l’alto che verso il basso
• Permette di eseguire query e restituire campi all’interno di un documento
• Supporta la replicazione dei dati in modo da poter conservare copie dei vostri dati e non perderli mai
• Permette l’archiviazione di diversi tipi di file di diverse dimensioni senza influenzare il vostro stack tecnologico
• Permette la creazione di indici per migliorare le prestazioni di ricerca
• Funziona su più server e offre la duplicazione dei dati e il load balancing, quindi funziona anche durante un guasto hardware
• Segue il modello BASE per offrire una maggiore disponibilità dei dati
• Facile da usare

Gli svantaggi di MongoDB sono:

• Il modello ACID non è forte rispetto ad altri sistemi di database
• Non fornisce alcuna opzione per le Stored Procedures, il che significa che non potrete implementare la vostra logica di business a livello di database, a differenza dei database relazionali
• Le transazioni a volte possono essere complesse o insicure
• Curva di apprendimento un po’ ripida
• La documentazione è poco strutturata
• Implica un maggiore consumo di memoria e manca di join o di analisi integrate

MySQL

MySQL offre i seguenti vantaggi:

• Supporta diverse opzioni di replicazione come main-secondary, main-main, scale-out, replicazione di gruppo, ecc.
• Facile da usare e da installare con un’interfaccia user-friendly. Inoltre, potete imparare facilmente e risolvere i problemi grazie a fonti diverse come libri utili, white paper e blog
• Può gestire un grande volume di dati, dall’archiviazione all’esecuzione di operazioni su di essi
• Offre meno overhead associato al suo motore di archiviazione
• Più sicuro e utilizza un’autenticazione basata sui privilegi
• Offre caratteristiche come la distribuzione globale dei dati e il reporting, che lo rendono utile per applicazioni di diverse forme e dimensioni
• Supporta un motore di archiviazione in memoria per trovare tabelle frequentemente in uso

Gli svantaggi dell’utilizzo di MySQL sono:

• Nessun caching delle stored procedure
• Le transazioni con i cataloghi di sistema non sono compatibili con ACID
• Le tabelle MySQL per i trigger o le procedure sono per lo più pre-bloccate
• I crash di sistema possono corrompere l’intero catalogo di sistema
• Si affida pesantemente all’SQL
• Non supporta integrazioni Python o Java

Chi vince?: nessun chiaro vincitore, perché sia MySQL che MongoDB presentano sia vantaggi che svantaggi.

MongoDB vs MySQL: Edizioni e Prezzi

Anche se MongoDB e MySQL sono open-source e gratuiti da usare, offrono edizioni a pagamento per offrire più caratteristiche e benefici.

MongoDB

MongoDB offre vari piani, gratuiti e a pagamento. Potete usare la sua edizione gratuita per applicazioni su piccola scala distribuite su un cloud condiviso. Ecco le sue tre edizioni:

• MongoDB Community Server: è gratuito e funziona su Windows, OS X e Linux.
• MongoDB Enterprise Server: è per uso commerciale.
• MongoDB Atlas: è un database cloud completamente gestito e su richiesta che funziona su GCP, Azure e AWS.

Quindi, se avete diversi requisiti, potete scegliere un livello di prezzo basato sui tipi di cloud, sugli standard di sicurezza e sullo stoccaggio. Include tre piani tariffari:

• Shared: prezzo di base gratuito
• Dedicated: 57 dollari al mese
• Serverless: a partire da 0,30 dollari ogni milione di letture

MySQL

Oltre all’edizione gratuita, MySQL offre questi piani commerciali:

• MySQL Edizione Standard: 2.000 dollari all’anno
• MySQL Enterprise Edition: 5.000 dollari all’anno
• MySQL Cluster CGE: 10.000 dollari all’anno

Chi vince?: pareggio, confrontando i prezzi e i benefici.

MongoDB vs MySQL: Somiglianze e Differenze Chiave

Vediamo le principali somiglianze tra MongoDB e MySQL:

Somiglianze

Sia MongoDB che MySQL:

• Sono database open source e gratuiti.
• Usano un potente linguaggio di interrogazione.
• Supportano la ricerca full-text utilizzando la ricerca per frase e per termine.
• Offrono la ricerca per indici con l’aiuto della ricerca per frase e per testo.
• Hanno un forte supporto comunitario con migliaia di professionisti
• Offrono l’ottimizzazione dell’indice
• Offrono la replicazione dei dati attraverso la configurazione principale-secondaria.

Differenze

Diamo un’occhiata alle differenze tra MongoDB e MySQL in una tabella facile da consultare:

MongoDB Può Sostituire MySQL?

La risposta a questa domanda è: forse!

Sostituire MySQL con MongoDB può essere una decisione saggia per alcuni casi d’uso e situazioni, ma non funzionerà per altri. Grazie all’eccezionale flessibilità di MongoDB, alla scalabilità e a molte caratteristiche utili, MongoDB è più veloce.

Aziende riconosciute a livello mondiale come eBay e Twitter stanno usando questo database per soddisfare le loro esigenze di archiviazione e gestione dei dati. Quindi, potete sostituire MySQL se vi scontrate spesso con problemi come:

• Dati di grandi dimensioni, perché MySQL può presentare problemi durante l’elaborazione di dati di grandi dimensioni senza uno schema adeguato.
• Dati complessi che non potete modellare in un database.
• Se volete scalare e facilitare la partizione dei dati.
• Sostituitelo con MongoDB se avete dati pesanti con un basso valore di business e distribuiteli in un modello open source.

Tuttavia, potete considerare di non sostituire MySQL con MongoDB se volete costruire un’applicazione sicura come un’applicazione finanziaria o bancaria. Inoltre, se volete costruire applicazioni per il marketing o l’analisi, MySQL è la scelta migliore.

Riepilogo

MongoDB e MySQL hanno un’architettura e caratteristiche diverse che sono adatte a diversi casi d’uso. Hanno i loro vantaggi e svantaggi, e in questo articolo spieghiamo in che modo si adattano a vari scopi.
Non c’è una politica unica per tutti. Dopo questo confronto tra MongoDB e MySQL, non possiamo dire che uno dei due sia superiore. Non perché si tratti di una partita in pareggio, ma perché si applicano a una varietà di compiti diversi.

Poiché la flessibilità e la scalabilità sono attributi forti di MongoDB, è adatto alle applicazioni con requisiti mutevoli e principali per la crescita. D’altra parte, i punti di forza di MySQL sono la sicurezza e la coerenza; per questo motivo, è più adatto per le applicazioni che coinvolgono transazioni, applicazioni basate sulla finanza, ecc. e quelle che non hanno bisogno di cambiamenti frequenti.

Quindi prima di scegliere tra MongoDB e MySQL, identificate i vostri bisogni e le priorità del vostro progetto, poi scegliete quello che si adatta meglio alle vostre esigenze.

Avete un’opinione sul confronto tra MongoDB e MySQL? Fatecelo sapere nella sezione commenti qui sotto!