{"id":68830,"date":"2023-05-11T15:47:11","date_gmt":"2023-05-11T14:47:11","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/it\/?p=68830&preview=true&preview_id=68830"},"modified":"2023-05-22T11:00:47","modified_gmt":"2023-05-22T10:00:47","slug":"redis-vs-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/it\/blog\/redis-vs-mongodb\/","title":{"rendered":"Redis vs MongoDB: Quale Scegliere?"},"content":{"rendered":"

Quando sviluppate la vostra applicazione, il database che scegliete pu\u00f2 influenzare la velocit\u00e0 di recupero dei dati, la scalabilit\u00e0 e le prestazioni complessive. MongoDB<\/a> e Redis sono scelte popolari nella gestione dei database di oggi.<\/p>\n

Sono entrambi database NoSQL<\/a> scalabili e open-source che offrono risultati altamente comparabili in termini di facilit\u00e0 e velocit\u00e0. Ognuno di essi ha punti di forza unici che si adattano alle diverse esigenze di chi sviluppa.<\/p>\n

In questo articolo esploriamo le similitudini e le differenze tra MongoDB e Redis e vi aiutiamo a determinare qual \u00e8 il pi\u00f9 adatto al vostro progetto. Prendere la decisione giusta adesso pu\u00f2 evitare enormi grattacapi in futuro.<\/p>\n

<\/div><\/kinsta-auto-toc>\n

MongoDB vs Redis: archiviazione diversa per esigenze diverse<\/h2>\n

Applicazioni<\/a> diverse richiedono architetture di database<\/a> diverse, il che significa che MongoDB e Redis possono adattarsi meglio a scenari unici. La differenza pi\u00f9 significativa tra i due \u00e8 rappresentata dai rispettivi modelli di archiviazione, che possono influenzare la velocit\u00e0 di recupero dei dati, il volume di archiviazione e il rischio di perdita di dati e di crash.<\/p>\n

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 pu\u00f2 analizzare. Inoltre, pu\u00f2 archiviare i dati in memoria o nel cloud.<\/p>\n

Inoltre, MongoDB non ha uno schema o una struttura di dati fissa e non richiede la creazione di strutture di documenti. Questo lo rende pi\u00f9 accessibile ai principianti e pi\u00f9 veloce nell’elaborare grandi quantit\u00e0 di dati nel tempo.<\/p>\n

MongoDB offre anche una scalabilit\u00e0 superiore, con un’eccezionale gamma di opzioni orizzontali, verticali ed elastiche. Questi punti rendono il database facilmente adattabile ai cambiamenti successivi, rendendolo pi\u00f9 adatto alle startup e alle aziende che devono tenere conto dei potenziali sviluppi e della crescita.<\/p>\n

Tuttavia, se il vostro progetto prevede dati in rapida evoluzione, Redis \u00e8 l’opzione migliore. La versatilit\u00e0 di Redis deriva dall’archiviazione dei dati in formati chiave\/valore che supportano un’ampia gamma di tipi di dati. Pu\u00f2 anche funzionare come broker di messaggi e cache.<\/p>\n

A differenza di MongoDB, Redis usa l’archiviazione in-memory con persistenza su disco, consentendo di elaborare pi\u00f9 rapidamente i dati in entrata sulla RAM rispetto a MongoDB. Inoltre, l’archiviazione in-memory lo rende pi\u00f9 adatto alle analisi in tempo reale, come il targeting pubblicitario<\/a>, l’analisi dei social media, Apache Kafka e altre soluzioni di streaming.<\/p>\n\n

Architettura del database<\/h2>\n

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 \u00e8 essenziale perch\u00e9 influisce sulle prestazioni e sulla scalabilit\u00e0 dei database.<\/p>\n

MongoDB usa un’architettura orientata ai documenti e un linguaggio di query non strutturato<\/a>, 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.<\/p>\n

In pi\u00f9 MongoDB usa BSON, il che significa che l’archiviazione dei dati pu\u00f2 supportare molti tipi di file generalmente non supportati dai database SQL<\/a>. Tuttavia, richiede molto spazio di archiviazione a causa dell’alto tasso di replicazione dei dati. Inoltre, non dispone di chiavi esterne e join.<\/p>\n

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 pi\u00f9 valori (perch\u00e9 ogni chiave pu\u00f2 contenere un solo valore per impostazione predefinita).<\/p>\n

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 \u00e8 limitata dallo spazio disponibile sulla RAM e i dati memorizzati non sono altrettanto scalabili o facilmente accessibili nel tempo.<\/p>\n

MongoDB vs Redis: differenze principali<\/h2>\n

La tabella seguente mostra le principali differenze e somiglianze tra MongoDB e Redis:<\/p>\n

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\nRedis<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Velocit\u00e0<\/strong><\/td>\nLa struttura senza schemi consente un’elevata velocit\u00e0 quando grandi volumi di dati sono memorizzati su disco.<\/td>\nMolto pi\u00f9 veloce di MongoDB, tranne quando grandi quantit\u00e0 di dati sono archiviate in memoria.<\/td>\n<\/tr>\n
Scalabilit\u00e0<\/strong><\/td>\nLo sharding integrato permette di scalare su pi\u00f9 regioni geografiche e nodi.<\/p>\n

Sono abilitate le operazioni di hashed sharding, range sharding, zone sharding e cross-shard.<\/p>\n

I backup multi-cloud coerenti sono facilmente accessibili con MongoDB Atlas.<\/p>\n

La funzione multilingue \u00e8 supportata da tutti i driver ufficiali e da quelli della comunit\u00e0.<\/td>\n

Il cluster Redis consente la scalabilit\u00e0.<\/p>\n

Ha solo lo sharding hashed. Gli shard vengono gestiti manualmente.<\/p>\n

Nessuna coerenza nel backup degli shard.<\/p>\n

Il supporto dei driver \u00e8 limitato.<\/td>\n<\/tr>\n

Integrit\u00e0 dei dati transazionali<\/strong><\/td>\nSupporto delle transazioni ACID multi-documento con sintassi multi-statement.<\/td>\nSupporto alle transazioni multi-comando e multi-record.<\/p>\n

Non supporta i rollback predefiniti.<\/td>\n<\/tr>\n

Uso della memoria<\/strong><\/td>\nMemoria su disco. Consuma molta memoria, circa 1 GB per 100.000 risorse.<\/td>\nArchiviazione in memoria. Richiede circa 4 GB di RAM.<\/p>\n

Consuma pi\u00f9 memoria di MongoDB.<\/td>\n<\/tr>\n

Indici<\/strong><\/td>\nLa creazione di indici \u00e8 facile e diversificata.<\/p>\n

Il Performance Advisor di MongoDB Atlas pu\u00f2 consigliare nuovi indici agli utenti.<\/p>\n

Gli indici secondari possono essere facilmente utilizzati per creare applicazioni che elaborano i dati in vari modi.<\/td>\n

Gli indici secondari non sono facili da creare e devono essere gestiti manualmente.<\/td>\n<\/tr>\n
Alta disponibilit\u00e0<\/strong><\/td>\nAlta disponibilit\u00e0 attraverso la replica.<\/td>\nAlta disponibilit\u00e0 grazie alla replica primaria-secondaria su pi\u00f9 nodi e centri di servizio.<\/td>\n<\/tr>\n
Linguaggio di interrogazione<\/strong><\/td>\nL’API MongoDB Query interroga i documenti con ricerche testuali, intervalli e chiavi singole o multiple.<\/p>\n

Crea viste materializzate dei dati recuperati (su richiesta) ed esegue query geospaziali e attraversamenti di grafi.<\/td>\n

Solo query chiave-valore. Funzionalit\u00e0 di query inferiori che possono essere migliorate con moduli Redis esterni.<\/td>\n<\/tr>\n
Storage persistente<\/strong><\/td>\nLa funzione di volume persistente di Kubernetes consente di ottenere la persistenza dei dati e dell’archiviazione.<\/td>\nLa persistenza dei dati Append-Only File e Snapshot aiutano lo storage persistente.<\/td>\n<\/tr>\n
Aggregazione dei dati<\/strong><\/td>\nUn unico scopo, la funzione map reduce e la pipeline di aggregazione consentono l’aggregazione dei dati.<\/p>\n

MongoDB Atlas usa il costruttore di pipeline di aggregazione per costruire ed elaborare pipeline di aggregazione.<\/td>\n

Vengono utilizzate funzioni di map reduce e pipeline di aggregazione.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

MongoDB vs Redis: usi ideali<\/h2>\n

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.<\/p>\n

Se i fattori decisivi sono l’alta velocit\u00e0 e la bassa latenza, Redis \u00e8 il miglior concorrente per ottenere prestazioni ottimali. \u00c8 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 quantit\u00e0 di dati in tempo reale e in continua evoluzione in modo rapido ed efficace.<\/p>\n

MongoDB \u00e8 invece migliore in termini di scalabilit\u00e0 e affidabilit\u00e0, ed \u00e8 quindi ideale per le applicazioni che archiviano grandi volumi di dati per un lungo periodo. Ne sono un esempio i siti web di ecommerce<\/a>, le applicazioni di condivisione di foto e i programmi di benefit per i dipendenti.<\/p>\n

Redis con Kinsta<\/h2>\n

L\u2019addon Redis<\/a> di Kinsta \u00e8 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.<\/p>\n

Pu\u00f2 anche facilitare i vostri progetti WordPress perch\u00e9 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 pi\u00f9) 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 capacit\u00e0 di elaborare il traffico.<\/p>\n\n

Riepilogo<\/h2>\n

MongoDB e Redis sono entrambi eccellenti opzioni di gestione dei database. Le loro differenze in termini di archiviazione, modello, architettura e caratteristiche fanno s\u00ec che la scelta giusta per voi dipenda dalle esigenze specifiche del vostro progetto.<\/p>\n

MongoDB \u00e8 stabile, affidabile e pi\u00f9 adatto a progetti generici. Tuttavia, il suo modello di archiviazione su disco lo rende relativamente pi\u00f9 lento nell’elaborazione dei dati in tempo reale.<\/p>\n

D’altra parte, l’archiviazione in-memory di Redis lo rende molto pi\u00f9 adatto a gestire volumi massicci di dati in tempo reale. Tuttavia, non \u00e8 altrettanto scalabile e ha una difficolt\u00e0 di accesso pi\u00f9 alta per le persone con meno esperienza.<\/p>\n

L\u2019addon Redis di Kinsta vi permette di integrare comodamente Redis nel vostro progetto senza dovervi preoccupare delle complessit\u00e0 di gestione. Inoltre, vi aiuta ad aumentare la produttivit\u00e0 e vi permette di concentrarvi su altri problemi aziendali.<\/p>\n

Scoprite l\u2019addon Redis<\/a> di Kinsta per uno storage ultraveloce e provate gratuitamente il nostro Hosting di Database<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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