Diferenças entre bancos de dados SQL e NoSQL – Comparação MySQL e MongoDB

Com a quantidade de dados presentes no mundo, é quase impossível gerenciar dados sem bancos de dados adequados. No mercado atual, existem diferentes tipos de bancos de dados presentes, e decidir qual o melhor banco de dados que se adequa ao seu negócio pode ser uma tarefa árdua. Então, neste artigo sobre SQL vs NoSQL, vou comparar esses dois tipos de banco de dados para ajudá-lo a escolher qual tipo de banco de dados pode ajudar você e sua organização.

Os seguintes tópicos serão abordados neste artigo:

• • O que é SQL?
  • O que é NoSQL?
  • SQL x NoSQL
  • Exemplos de SQL e NoSQL
  • O que é MySQL?
  • O que é MongoDB?
  • MySQL vs MongoDB
  • Demonstração:inserir valores em tabelas e coleções

Então, vamos começar, pessoal!!

O que é SQL?

SQL aka Structured Query Language é o núcleo do banco de dados relacional que é usado para acessar e gerenciar os bancos de dados. Essa linguagem é usada para manipular e recuperar dados de um formato de dados estruturados na forma de tabelas e mantém relacionamentos entre essas tabelas. As relações podem ser as seguintes:

• Um relacionamento um para um ocorre quando uma única linha na Tabela A está relacionada a uma única linha na Tabela B.
• Um relacionamento um-para-muitos ocorre quando uma única linha na Tabela A está relacionada a muitas linhas na tabela B.
• Um relacionamento muitos-para-muitos ocorre quando muitas linhas na tabela A podem estar relacionadas a muitas linhas na tabela B.
• Um relacionamento de auto-referência é quando um registro na tabela A está relacionado à mesma tabela.

Agora, a seguir neste artigo vamos entender o que é NoSQL?

O que é NoSQL?

NoSQL, ou mais comumente conhecido como banco de dados não apenas SQL, fornece um mecanismo para armazenamento e recuperação de dados não estruturados. Esse tipo de banco de dados pode lidar com uma enorme quantidade de dados e possui um esquema dinâmico. Assim, um banco de dados NoSQL não possui linguagem de consulta específica, nenhum ou poucos relacionamentos, mas possui dados armazenados no formato de coleções e documentos.

Assim, um banco de dados pode ter um 'n' número de coleções e cada coleção pode ter 'm' número de documentos. Considere o exemplo abaixo.

Como você pode ver na imagem acima, existe um banco de dados de funcionários que possui 2 coleções, ou seja, a coleção de funcionários e projetos. Agora, cada uma dessas coleções possui Documentos, que são basicamente os valores dos dados. Assim, você pode assumir que as coleções são suas tabelas e os Documentos são seus campos nas tabelas .

Certo, agora que você sabe o que é SQL e NoSQL, vamos ver agora como esses bancos de dados se comparam.

SQL vs NoSQL

Então, neste confronto, vou comparar esses dois bancos de dados com base nos seguintes motivos:

1. 1. Tipo de banco de dados
   2. Esquema
   3. Categorias de banco de dados
   4. Consultas complexas
   5. Armazenamento de dados hierárquicos
   6. Escalabilidade
   7. Idioma
   8. Processamento on-line
   9. Propriedades básicas
   10. Suporte externo

Tipo de banco de dados

SQL é chamado de um banco de dados relacional pois organiza os dados estruturados em linhas e colunas definidas, sendo cada tabela relacionada às demais tabelas do banco de dados.

O NoSQL, por outro lado, é conhecido como um banco de dados não relacional . Isso ocorre porque os dados são armazenados na forma de coleções com pouca ou nenhuma relação entre eles.

Esquema

SQL precisa de um esquema predefinido para dados estruturados. Portanto, antes de começar a usar SQL para extrair e manipular dados, você precisa ter certeza de que sua estrutura de dados está pré-definida na forma de tabelas.

Entretanto, NoSQL, tem um esquema dinâmico para dados não estruturados. Portanto, se você estiver usando um banco de dados NoSQL, não haverá esquema predefinido presente e o esquema completo de seus dados dependerá completamente de como você deseja armazenar dados. ou seja, quais campos você deseja armazenar em documentos e coleções.

Categorias de banco de dados

Os bancos de dados SQL são t bancos de dados baseados em capacidades . Assim, você pode ter um número ‘n’ de tabelas relacionadas entre si e cada tabela pode ter linhas e colunas que armazenam dados em cada célula da tabela.

Agora, se falarmos sobre bancos de dados NoSQL, os bancos de dados NoSQL possuem as seguintes categorias de bancos de dados:

• Banco de dados de documentos – Ele emparelha cada chave com uma estrutura de dados complexa conhecida como documento. Ele pode conter muitos pares de valores-chave diferentes, ou pares de matrizes de chaves ou até mesmo documentos aninhados
• Armazenamentos de valores-chave – São os bancos de dados NoSQL mais simples. Cada item no banco de dados é armazenado como um nome de atributo ou chave junto com seu valor.
• Loja de gráficos – Eles são usados ​​para armazenar informações sobre redes, como conexões sociais. Os armazenamentos de gráficos incluem Neo4J e HyperGraphDB.
• Lojas de colunas largas – Armazenamentos de colunas amplas, como Cassandra e HBase, são otimizados para consultas em grandes conjuntos de dados e armazenam colunas de dados juntas, em vez de linhas.

Assim, os bancos de dados SQL armazenam dados na forma de tabelas e os bancos de dados NoSQL armazenam dados na forma de pares de valores-chave, documentos, bancos de dados gráficos ou armazenamentos de colunas largas.

Consultas complexas

SQL é um melhor ajuste para ambiente de consulta complexo quando comparado ao NoSQL, pois o esquema nos bancos de dados SQL é estruturado e possui os dados armazenados em formato tabular. Portanto, mesmo se você desejar aplicar consultas aninhadas com muitas subconsultas dentro da consulta externa, poderá fazê-lo facilmente usando os nomes de tabela e coluna apropriados.

Agora, o motivo pelo qual bancos de dados NoSQL não são adequados para consultas complexas é porque os bancos de dados NoSQL não são consultados em uma linguagem padrão como SQL.

Armazenamento de dados hierárquicos

Bem, quando comparamos os bancos de dados nesse fator, NoSQL se encaixa melhor para armazenamento hierárquico quando comparado aos bancos de dados SQL.

Isso ocorre porque, à medida que o número de tabelas aumenta, a complexidade de manter as relações entre elas também aumenta. Portanto, em tal cenário, você não pode relacionar a enorme quantidade de tabelas com muitas colunas entre si. Mas, quando você considera um banco de dados NoSQL, esse tipo de banco de dados se adapta melhor ao armazenamento de dados hierárquico, pois segue o modo de armazenamento de dados do par chave-valor, semelhante aos dados JSON.

Escalabilidade

Os bancos de dados SQL são escaláveis ​​verticalmente . Você pode balancear a carga dos servidores de dados otimizando o hardware, como aumentar a CPU, RAM, SSD, etc.

Por outro lado, os bancos de dados NoSQL são escaláveis ​​horizontalmente . Você pode executar o balanceamento de carga adicionando mais servidores ao cluster para lidar com uma grande quantidade de tráfego.

Idioma

Os bancos de dados SQL têm uma linguagem específica, e não varia de banco de dados para banco de dados. Esse tipo de banco de dados usa o SQL (Linguagem de Consulta Estruturada) para recuperar e manipular os dados.

Os bancos de dados NoSQL não possuem linguagem específica usado para consultas e varia de banco de dados para banco de dados. No banco de dados NoSQL, as consultas são focadas principalmente na coleta de documentos e a linguagem é conhecida como UnQL (Unstructured Query Language).

Processamento online

Ao comparar SQL e NoSQL, com base nesse fator, os bancos de dados SQL são usados ​​para aplicativos do tipo transacional pesados. Bem, isso ocorre porque o SQL fornece atomicidade, integridade e estabilidade dos dados. Além disso, você pode usar o NoSQL para fins de transações, mas ainda não é estável o suficiente em alta carga e para aplicativos transacionais complexos. Assim, você pode entender que o SQL é usado principalmente para OLTP (Online Transactional Processing) e o NoSQL é usado principalmente para OLAP (Online Analytical Processing).

Propriedades de base

Os bancos de dados SQL são baseados em propriedades ACID ( Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), enquanto os bancos de dados NoSQL são baseados no Teorema CAP de Brewers ( Consistência, Disponibilidade e Tolerância de Partição ).

Deixe-me explicar primeiro as propriedades ACID:

• Atomicidade :Atomicidade refere-se às transações que são completamente feitas ou falharam, onde transação se refere a uma única operação lógica de um dado. Isso significa que se uma parte de qualquer transação falhar, toda a transação falhará e o estado do banco de dados permanecerá inalterado.
• Consistência :A consistência garante que os dados devem atender a todas as regras de validação. Em palavras simples, você pode dizer que sua transação nunca sai do banco de dados sem completar seu estado.
• Isolamento :o principal objetivo do isolamento é o controle de simultaneidade.
• Durabilidade :Durabilidade significa que, se uma transação foi confirmada, ela ocorrerá independentemente, como perda de energia, travamento ou qualquer tipo de erro.

Chegando ao Teorema CAP,

O Teorema do CAP de Brewers afirma que um banco de dados só pode alcançar no máximo duas das três garantias:Consistência, Disponibilidade e Tolerância à Partição. Aqui

• Consistência: Todos os nós veem os mesmos dados ao mesmo tempo.
• Disponibilidade: Garante se todas as solicitações são bem-sucedidas ou falhadas.
• Tolerância de partição: Garante se um sistema continua a funcionar apesar da perda de mensagens ou falha de parte do sistema.

O NoSQL não pode fornecer consistência e alta disponibilidade juntos.

Suporte externo

Todos os fornecedores de SQL oferecem excelente suporte, já que o SQL existe há mais de 40 anos. No entanto, para alguns bancos de dados NoSQL, apenas especialistas limitados estão disponíveis e você ainda precisa contar com o suporte da comunidade para implantar suas implantações NoSQL em grande escala. Isso ocorre porque o NoSQL surgiu no final dos anos 2000 e as pessoas ainda não o exploraram muito.

Então, se eu precisar resumir as diferenças entre SQL e NoSQL neste artigo sobre SQL vs NoSQL, você pode consultar a tabela abaixo.

Tabela 1: Diferenças entre SQL e NoSQL – SQL vs NoSQL

Então, pessoal, com isso chegamos ao fim desse confronto entre SQL e NoSQL. Agora que discutimos tanto sobre SQL e NoSQL, deixe-me mostrar alguns exemplos do mesmo.

Exemplos de SQL e NoSQL

Exemplos de SQL e NoSQL são os seguintes:

Agora, os bancos de dados SQL e NoSQL mais populares são MySQL e MongoDB .

Então, a seguir neste artigo sobre SQL vs NoSQL, estaremos comparando MySQL e MongoDB. Mas, antes disso, você também pode assistir a este vídeo sobre SQL vs NoSQL.

SQL vs NoSQL – Diferença B/W SQL &NoSQL Databases | Edureka

Este vídeo da Edureka sobre SQL vs NoSQL discutirá as diferenças entre SQL e NoSQL. Ele também discute as diferenças entre MySQL e MongoDB.

O que é MySQL?

O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto que funciona em muitas plataformas. Ele fornece acesso multiusuário para dar suporte a muitos mecanismos de armazenamento e é apoiado pela Oracle. Assim, você pode comprar uma versão de licença comercial da Oracle para obter serviços de suporte premium.

A seguir estão os recursos do MySQL:

• Facilidade de gerenciamento – O software é baixado com muita facilidade e também usa um agendador de eventos para agendar as tarefas automaticamente.
• Suporte transacional robusto – Mantém a propriedade ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) e também permite suporte distribuído a várias versões.
• Desenvolvimento abrangente de aplicativos – O MySQL possui bibliotecas de plugins para incorporar o banco de dados em qualquer aplicativo. Ele também suporta procedimentos armazenados, gatilhos, funções, visualizações e muito mais para desenvolvimento de aplicativos. Você pode consultar o Tutorial RDS para entender o RDBMS da Amazon.
• Alto desempenho – Fornece utilitários de carregamento rápido com caches de memória distintos e particionamento de índice de tabela.
• Baixo custo total de propriedade – Isso reduz os custos de licenciamento e os gastos com hardware.
• Código aberto e suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana – Este RDBMS pode ser usado em qualquer plataforma e oferece suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana para edição corporativa e de código aberto.
• Proteção de dados segura – O MySQL suporta mecanismos poderosos para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso aos bancos de dados.
• Alta disponibilidade – O MySQL pode executar configurações de replicação mestre/escravo de alta velocidade e oferece servidores de cluster.
• Escalabilidade e flexibilidade – Com o MySQL, você pode executar aplicativos profundamente incorporados e criar data warehouses com uma enorme quantidade de dados.

O que é MongoDB?

MongoDB é um banco de dados não relacional que armazena os dados em documentos. Esse tipo de banco de dados armazena as informações relacionadas juntas para processamento rápido de consultas.

Os recursos do MongoDB são os seguintes:

• Indexação: Os índices são criados para melhorar o desempenho da pesquisa.
• Replicação: O MongoDB distribui os dados em diferentes máquinas.
• Consultas ad-hoc: Ele suporta consultas ad-hoc indexando os documentos BSON e usando uma linguagem de consulta exclusiva.
• Sem esquema: É muito flexível devido ao seu banco de dados sem esquema escrito em C++.
• Fragmentação: O MongoDB usa fragmentação para permitir implantações com conjuntos de dados muito grandes e operações de alto rendimento.

MySQL vs MongoDB

1. 1. Linguagem de consulta
   2. Flexibilidade do esquema
   3. Relacionamentos
   4. Segurança
   5. Desempenho
   6. Suporte
   7. Principais recursos
   8. Replicação
   9. Uso
   10. Comunidade ativa

Linguagem de consulta

O MySQL usa a linguagem de consulta estruturada (SQL) . Esta linguagem é simples e consiste principalmente em comandos DDL, DML DCL e TCL para recuperar e manipular dados. O MongoDB, por outro lado, usa uma linguagem de consulta não estruturada . Portanto, a linguagem de consulta é basicamente a linguagem de consulta do MongoDB. Consulte a imagem abaixo.

Flexibilidade do esquema

O MySQL tem boa flexibilidade de esquema para dados estruturados pois você só precisa definir claramente as tabelas e colunas. Agora, o MongoDB, por outro lado, não tem restrições no design do esquema . Você pode mencionar diretamente alguns documentos dentro de uma coleção sem ter nenhuma relação entre esses documentos. Mas, o único problema com o MongoDB é que você precisa otimizar seu esquema com base em como deseja acessar os dados.

Relações

Ao comparar MySQL e MongoDB com base nesse fator, MySQL suporta relacionamentos com a ajuda de instruções JOIN mas MongoDB não suporta as instruções JOIN . Mas, ele suporta a colocação de um documento dentro de outro documento (também conhecido como incorporação de documentos) e tipos de dados multidimensionais, como matrizes.

Segurança

O MySQL basicamente usa um modelo de segurança baseado em privilégios . Esse tipo de modelo de segurança autentica um usuário e facilita os privilégios do usuário em um determinado banco de dados.

O MongoDB, por outro lado, usa um controle de acesso baseado em função com um conjunto flexível de privilégios que fornecem recursos de segurança como autorização e autenticação.

Desempenho

Ao comparar MySQL e MongoDB neste parâmetro, deixe-me dizer que MySQL é bastante lento em comparação com MongoDB quando grandes bancos de dados são considerados. Isso ocorre principalmente porque o MySQL não pode ser usado para grandes quantidades de dados não estruturados.

No entanto, o MongoDB tem a capacidade de lidar com grandes dados não estruturados. Portanto, é mais rápido que o MySQL, onde grandes bancos de dados são considerados, pois permite que os usuários façam consultas de tal forma que a carga nos servidores seja reduzida.
OBSERVAÇÃO:Não existe uma regra rígida e rápida de que o MongoDB será mais rápido para seus dados o tempo todo. Depende completamente de seus dados e infraestrutura.

Suporte

Bem, ambos oferecem excelente suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana para correções de segurança, versões de manutenção, correções de bugs, patches e atualizações. Portanto, não há diferença entre ambos com base nesse parâmetro.

Principais recursos

Você pode consultar a imagem a seguir para os principais recursos do MySQL e do MongoDB:

Replicação

O MySQL suporta replicação mestre-escravo e replicação mestre-mestre. O MongoDB, por outro lado, suporta replicação integrada, fragmentação e eleições automáticas. Portanto, com a ajuda de eleições automáticas no MongoDB, você pode configurar outro banco de dados secundário para assumir automaticamente se o banco de dados primário falhar.

Uso

Você pode consultar a imagem a seguir para entender onde usar MySQL e MongoDB:

Comunidade ativa

Ao comparar o MySQL com o MongoDB com base nesse fator, os bancos de dados MySQL oferecem uma comunidade melhor do que o MongoDB como é de propriedade e mantido pela Oracle Corporation.

Então, se eu tiver que resumir as diferenças entre MySQL e MongoDB, você pode consultar a tabela abaixo.

Tabela 2: Diferenças entre MySQL e MongoDB – SQL vs NoSQL

Então, pessoal, com isso chegamos ao fim desse confronto entre MySQL e MongoDB. Agora, saber muito mais sobre MySQL e MongoDB pode ter levantado uma questão em sua mente, ou seja, Se as empresas devem optar pelo MySQL ou MongoDB?

Bem, não há um vencedor claro entre os dois. A escolha do banco de dados depende completamente do esquema do seu banco de dados e de como você deseja acessá-lo. No entanto, você pode usar o MySQL quando tiver um esquema fixo, alta transação, baixa manutenção, segurança de dados com orçamento limitado e MongoDB enquanto tiver um esquema instável, alta disponibilidade, computação em nuvem, com sharding embutido.

Portanto, não haverá nenhum veredicto final sobre qual deles é o melhor, pois cada um deles se destaca com base em sua necessidade.

Agora que você conhece as diferenças entre MySQL e MongoDB, a seguir neste artigo sobre SQL vs NoSQL, deixe-me mostrar como inserir dados em tabelas e coleções no MySQL Workbench e no MongoDB Compass, respectivamente.

Demonstração:inserir dados em tabelas e coleções

Inserir dados em uma tabela usando o MySQL Workbench

Para inserir dados em tabelas usando o MySQL Workbench, você pode seguir os passos abaixo:

Etapa 1: Abra o MySQL Workbench e crie uma conexão. Para saber como criar uma conexão, consulte o Tutorial do MySQL Workbench.

Etapa 2: Agora, uma vez que sua conexão foi criada, abra sua conexão e então você será redirecionado para o seguinte painel.

Etapa 3: Now to create a database and a table, follow the below queries:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Step 5: When you view your table, you will the output as below.

Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.

Insert data into a collection using MongoDB Compass

To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:

Step 1: Open MongoDB Compass and create a host . Once your host is created click on Connect. Refer below.

Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.

Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters . Here I have mentioned the EmpID and EmpName.

Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL . I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.

Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.

Tem alguma pergunta para nós? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.