Quando sviluppate la vostra applicazione, il database che scegliete può influenzare la velocità di recupero dei dati, la scalabilità e le prestazioni complessive. MongoDB e Redis sono scelte popolari nella gestione dei database di oggi.
Sono entrambi database NoSQL scalabili e open-source che offrono risultati altamente comparabili in termini di facilità e velocità. Ognuno di essi ha punti di forza unici che si adattano alle diverse esigenze di chi sviluppa.
In questo articolo esploriamo le similitudini e le differenze tra MongoDB e Redis e vi aiutiamo a determinare qual è il più adatto al vostro progetto. Prendere la decisione giusta adesso può evitare enormi grattacapi in futuro.
MongoDB vs Redis: archiviazione diversa per esigenze diverse
Applicazioni diverse richiedono architetture di database diverse, il che significa che MongoDB e Redis possono adattarsi meglio a scenari unici. La differenza più significativa tra i due è rappresentata dai rispettivi modelli di archiviazione, che possono influenzare la velocità di recupero dei dati, il volume di archiviazione e il rischio di perdita di dati e di crash.
MongoDB archivia i dati su disco come raccolte di documenti Binary JSON (BSON) per impostazione predefinita. Questo tipo di archiviazione su disco offre un volume di archiviazione maggiore e un minor rischio di crash del sistema. L’archiviazione dei dati come documenti BSON consente a MongoDB di gestire i molti tipi di dati che il normale JSON non può analizzare. Inoltre, può archiviare i dati in memoria o nel cloud.
Inoltre, MongoDB non ha uno schema o una struttura di dati fissa e non richiede la creazione di strutture di documenti. Questo lo rende più accessibile ai principianti e più veloce nell’elaborare grandi quantità di dati nel tempo.
MongoDB offre anche una scalabilità superiore, con un’eccezionale gamma di opzioni orizzontali, verticali ed elastiche. Questi punti rendono il database facilmente adattabile ai cambiamenti successivi, rendendolo più adatto alle startup e alle aziende che devono tenere conto dei potenziali sviluppi e della crescita.
Tuttavia, se il vostro progetto prevede dati in rapida evoluzione, Redis è l’opzione migliore. La versatilità di Redis deriva dall’archiviazione dei dati in formati chiave/valore che supportano un’ampia gamma di tipi di dati. Può anche funzionare come broker di messaggi e cache.
A differenza di MongoDB, Redis usa l’archiviazione in-memory con persistenza su disco, consentendo di elaborare più rapidamente i dati in entrata sulla RAM rispetto a MongoDB. Inoltre, l’archiviazione in-memory lo rende più adatto alle analisi in tempo reale, come il targeting pubblicitario, l’analisi dei social media, Apache Kafka e altre soluzioni di streaming.
Architettura del database
L’architettura dei database detta le regole per la raccolta, l’archiviazione, il recupero, il miglioramento e l’integrazione dei dati all’interno di uno specifico sistema di gestione dei database. Una solida conoscenza dell’architettura dei database è essenziale perché influisce sulle prestazioni e sulla scalabilità dei database.
MongoDB usa un’architettura orientata ai documenti e un linguaggio di query non strutturato, il che significa che non ha bisogno di memorizzare i dati in righe e colonne. I documenti hanno uno schema e una struttura flessibile che consente di inserire o rimuovere campi nel tempo. Supporta perfettamente i dati gerarchici e annidati.
In più MongoDB usa BSON, il che significa che l’archiviazione dei dati può supportare molti tipi di file generalmente non supportati dai database SQL. Tuttavia, richiede molto spazio di archiviazione a causa dell’alto tasso di replicazione dei dati. Inoltre, non dispone di chiavi esterne e join.
Redis si basa molto sugli archivi chiave/valore che conservano i dati in una raccolta distinta contenente due elementi: una chiave e il valore ad essa assegnato. Usa un identificatore unico (una chiave) per memorizzare e recuperare dati specifici. Queste chiavi sono memorizzate in un dizionario e necessitano di un parser per poter elaborare più valori (perché ogni chiave può contenere un solo valore per impostazione predefinita).
Redis supporta anche diverse strutture di dati e valori, come hash, stringhe, insiemi, liste, insiemi ordinati, flussi, indici geospaziali e bitmap. Tuttavia, la loro memorizzazione è limitata dallo spazio disponibile sulla RAM e i dati memorizzati non sono altrettanto scalabili o facilmente accessibili nel tempo.
MongoDB vs Redis: differenze principali
La tabella seguente mostra le principali differenze e somiglianze tra MongoDB e Redis:
| MongoDB | Redis | |
| Velocità | La struttura senza schemi consente un’elevata velocità quando grandi volumi di dati sono memorizzati su disco. | Molto più veloce di MongoDB, tranne quando grandi quantità di dati sono archiviate in memoria. |
| Scalabilità | Lo sharding integrato permette di scalare su più regioni geografiche e nodi.
Sono abilitate le operazioni di hashed sharding, range sharding, zone sharding e cross-shard. I backup multi-cloud coerenti sono facilmente accessibili con MongoDB Atlas. La funzione multilingue è supportata da tutti i driver ufficiali e da quelli della comunità. |
Il cluster Redis consente la scalabilità.
Ha solo lo sharding hashed. Gli shard vengono gestiti manualmente. Nessuna coerenza nel backup degli shard. Il supporto dei driver è limitato. |
| Integrità dei dati transazionali | Supporto delle transazioni ACID multi-documento con sintassi multi-statement. | Supporto alle transazioni multi-comando e multi-record.
Non supporta i rollback predefiniti. |
| Uso della memoria | Memoria su disco. Consuma molta memoria, circa 1 GB per 100.000 risorse. | Archiviazione in memoria. Richiede circa 4 GB di RAM.
Consuma più memoria di MongoDB. |
| Indici | La creazione di indici è facile e diversificata.
Il Performance Advisor di MongoDB Atlas può consigliare nuovi indici agli utenti. Gli indici secondari possono essere facilmente utilizzati per creare applicazioni che elaborano i dati in vari modi. |
Gli indici secondari non sono facili da creare e devono essere gestiti manualmente. |
| Alta disponibilità | Alta disponibilità attraverso la replica. | Alta disponibilità grazie alla replica primaria-secondaria su più nodi e centri di servizio. |
| Linguaggio di interrogazione | L’API MongoDB Query interroga i documenti con ricerche testuali, intervalli e chiavi singole o multiple.
Crea viste materializzate dei dati recuperati (su richiesta) ed esegue query geospaziali e attraversamenti di grafi. |
Solo query chiave-valore. Funzionalità di query inferiori che possono essere migliorate con moduli Redis esterni. |
| Storage persistente | La funzione di volume persistente di Kubernetes consente di ottenere la persistenza dei dati e dell’archiviazione. | La persistenza dei dati Append-Only File e Snapshot aiutano lo storage persistente. |
| Aggregazione dei dati | Un unico scopo, la funzione map reduce e la pipeline di aggregazione consentono l’aggregazione dei dati.
MongoDB Atlas usa il costruttore di pipeline di aggregazione per costruire ed elaborare pipeline di aggregazione. |
Vengono utilizzate funzioni di map reduce e pipeline di aggregazione. |
MongoDB vs Redis: usi ideali
Sebbene sia essenziale confrontare le specifiche quando si decide tra due tecnologie, il sistema di database migliore per voi dipende soprattutto dal tipo di applicazione che state sviluppando.
Se i fattori decisivi sono l’alta velocità e la bassa latenza, Redis è il miglior concorrente per ottenere prestazioni ottimali. È in grado di gestire il carico di lavoro di applicazioni come il rilevamento delle frodi e lo sviluppo di videogiochi moderni che devono elaborare grandi quantità di dati in tempo reale e in continua evoluzione in modo rapido ed efficace.
MongoDB è invece migliore in termini di scalabilità e affidabilità, ed è quindi ideale per le applicazioni che archiviano grandi volumi di dati per un lungo periodo. Ne sono un esempio i siti web di ecommerce, le applicazioni di condivisione di foto e i programmi di benefit per i dipendenti.
Redis con Kinsta
L’addon Redis di Kinsta è una cache persistente a oggetti utilizzata per migliorare la funzione di caching delle pagine di siti web altamente dinamici, come forum di discussione, siti di membership, siti di ecommerce, forum e blog molto attivi.
Può anche facilitare i vostri progetti WordPress perché consente l’archiviazione persistente dei valori generati dalla cache di oggetti nativa di WordPress. L’archiviazione persistente consente al vostro progetto di riutilizzare gli oggetti memorizzati nella cache invece di interrogare due volte (o più) il database MySQL per lo stesso oggetto. In definitiva, questo riduce i tempi di risposta di un sito web e il carico sul database MySQL, migliorando al contempo la capacità di elaborare il traffico.
Riepilogo
MongoDB e Redis sono entrambi eccellenti opzioni di gestione dei database. Le loro differenze in termini di archiviazione, modello, architettura e caratteristiche fanno sì che la scelta giusta per voi dipenda dalle esigenze specifiche del vostro progetto.
MongoDB è stabile, affidabile e più adatto a progetti generici. Tuttavia, il suo modello di archiviazione su disco lo rende relativamente più lento nell’elaborazione dei dati in tempo reale.
D’altra parte, l’archiviazione in-memory di Redis lo rende molto più adatto a gestire volumi massicci di dati in tempo reale. Tuttavia, non è altrettanto scalabile e ha una difficoltà di accesso più alta per le persone con meno esperienza.
L’addon Redis di Kinsta vi permette di integrare comodamente Redis nel vostro progetto senza dovervi preoccupare delle complessità di gestione. Inoltre, vi aiuta ad aumentare la produttività e vi permette di concentrarvi su altri problemi aziendali.
Scoprite l’addon Redis di Kinsta per uno storage ultraveloce e provate gratuitamente il nostro Hosting di Database.
Lascia un commento