Existem muitos sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para escolher, desde DBMS relacional a não relacional. Nos últimos anos, o SGBD relacional foi mais dominante, mas com tendências recentes de estrutura de dados, o SGBD não relacional está se tornando mais popular. As escolhas para DBMS relacional são bastante óbvias:MySQL, PostgreSQL e MS SQL. Por outro lado, o MongoDB, um DBM não relacional, surgiu basicamente devido à sua capacidade de lidar com um grande conjunto de dados. Cada seleção tem seus prós e contras, mas sua escolha será determinada principalmente pelas necessidades de sua aplicação, pois ambas atendem a nichos diferentes. No entanto, neste artigo, discutiremos as vantagens de usar o MongoDB sobre o MySQL.
Prós de usar MongoDB sobre MySQL
- Velocidade e desempenho
- Alta disponibilidade e computação em nuvem
- Flexibilidade do esquema
- Precisa crescer mais
- Recurso de incorporação
- Modelo de segurança
- Dados baseados em localização
- Suporte avançado de linguagem de consulta
Velocidade e Desempenho
Este é um dos principais benefícios de usar o MongoDB sobre o MySQL, especialmente quando um grande conjunto de dados não estruturados está envolvido. O MongoDB, por padrão, incentiva a alta taxa de inserção sobre a segurança da transação. Este recurso não está disponível no MySQL, portanto, por exemplo, se você deseja salvar muitos dados em seu DBM de uma só vez, no caso do MySQL, você terá que fazê-lo um por um. Mas no caso do MongoDB, com a disponibilidade da função insertMany(), você pode fazer as múltiplas inserções com segurança. Observando alguns dos comportamentos de consulta dos dois, podemos resumir as diferentes solicitações de operação para 1 milhão de documentos na ilustração abaixo.
No caso de atualização que é uma operação de gravação, o MongoDB leva 0,002 segundos para atualizar todos os emails dos alunos, enquanto o MySQL leva 0,2491s para executar a mesma tarefa.
A partir da ilustração, podemos concluir que o MongoDB leva muito menos tempo que o MySQL para as mesmas operações. O MongoDB é estruturado principalmente de forma que os documentos sejam a base do armazenamento, o que promove uma enorme consulta e armazenamento de dados. Isso implica que o desempenho depende de dois valores-chave que são o design e a expansão. Por outro lado, o MySQL tem dados armazenados em uma tabela individual, portanto, em algum momento, é necessário pesquisar a tabela inteira antes de fazer uma operação de gravação.
Alta disponibilidade e computação em nuvem
Para ambientes instáveis, o MongoDB oferece uma técnica de manipulação melhor do que o MySQL. Isso ocorre porque leva muito menos tempo para os nós secundários ativos elegerem um novo nó primário, facilitando a administração no ponto de falha. Além disso, devido aos índices secundários abrangentes e à replicação nativa, criar um backup para um banco de dados MongoDB é bastante fácil em comparação ao MySQL, pois este último possui suporte de replicação integrado.
Em poucas palavras, configurar um conjunto de servidores que podem atuar como Master-Slaves é fácil e rápido no MongoDB do que no MySQL. Além disso, a recuperação de uma falha de cluster é instantânea, automática e segura. Para o MySQL, não existe uma solução oficial clara para fornecer failover entre mestre e escravo em caso de falha.
As soluções de armazenamento baseadas em nuvem exigem que os dados sejam distribuídos sem problemas em vários servidores para serem dimensionados. O MongoDB pode carregar um alto volume de dados em comparação com o MySQL e com fragmentação integrada, é fácil particionar e distribuir dados em vários servidores como forma de utilizar a solução econômica de acordo com os méritos do armazenamento baseado em nuvem.
Flexibilidade do esquema
O MongoDB não tem esquema, de modo que documentos diferentes na mesma coleção podem ter campos iguais ou diferentes uns dos outros. Isso significa que não há restrição na estrutura do documento para cada inserção ou atualização, portanto, as alterações no modelo de dados não terão muito impacto. Claro, existem cenários que podem optar por usar um esquema indefinido, por exemplo, se você estiver desnormalizando um esquema de banco de dados ou quando seu banco de dados estiver crescendo, mas seu esquema for instável. MongoDB, portanto, permite adicionar vários tipos de dados conforme as necessidades mudam.
Por outro lado, o MySQL é orientado a tabelas, onde cada linha deve ter as mesmas colunas que as outras linhas. Adicionar uma nova coluna exigiria a execução de uma operação ALTER, que é bastante cara em termos de desempenho, pois terá que bloquear todo o banco de dados. Este é especialmente o caso quando a tabela cresce acima de 10 GB, o MongoDB não tem esse problema.
Com um esquema flexível, é fácil desenvolver e manter um código mais limpo. Além disso, o MongoDB oferece a opção de usar um validador JSON caso você queira garantir alguma integridade e consistência de dados para sua coleção, portanto, você pode fazer alguma validação antes de inserir ou atualizar um documento.
A necessidade de crescer mais
O dimensionamento de bancos de dados não é uma tarefa fácil, especialmente com o MySQL, pois pode resultar em desempenho degradado quando a memória de 5 a 10 GB por tabela é ultrapassada. Com o MongoDB, isso não é um problema, pois é possível particionar e fragmentar o banco de dados com o recurso de fragmentação incorporado. Depois que uma chave de fragmentação é especificada e a fragmentação é habilitada, os dados são particionados uniformemente de acordo com a chave de fragmentação. Se um novo shard for adicionado, haverá um rebalanceamento automático. Sharding basicamente permite escala horizontal que é difícil de implementar no MySQL. Além disso, o MongoDB possui replicação integrada na qual conjuntos de réplicas criam várias cópias dos dados. Cada membro deste conjunto tem um papel como primário ou secundário em qualquer ponto do processo.
As leituras e gravações são feitas no primário e depois replicadas nos secundários. Com esse mérito, em caso de inconsistência de dados ou falha de instância, um novo membro pode ser eleito para atuar como principal.
Recurso de incorporação
Ao contrário do MySQL, onde você não pode inserir dados em um campo, o MongoDB oferece uma técnica de incorporação melhor para dados relacionados. Por mais que você possa fazer um JOIN para tabelas no MySQL, você pode acabar tendo tantas tabelas sendo algumas desnecessárias principalmente se não envolverem tantos campos. No caso do MongoDB, você pode decidir incorporar dados em um campo para dados relacionados ou referência de outra coleção se espera que o documento cresça no futuro além do tamanho do documento JSON.
Por exemplo, se temos dados de usuários que queremos capturar seus endereços e outras informações, no caso do MongoDB podemos facilmente ter uma estrutura simples como
{
id:1,
name:'George Bush',
gender: 'Male',
age:45,
address:{
City: 'New York',
Street: 'Florida',
Zip_code: 1342243
}
}Mas no caso do MySQL teremos que fazer 2 tabelas com um id referenciando neste caso. Ou seja
Tabela de detalhes dos usuários
| id | nome | gênero | idade |
|---|---|---|---|
| 1 | George Bush | Masculino | 45 |
Tabela de endereços do usuário
| id | Cidade | Rua | CEP |
|---|---|---|---|
| 1 | George Bush | Masculino | 134224 |
No MySQL, você terá tantas tabelas que podem ser tão agitadas para lidar, especialmente quando o dimensionamento está envolvido. Por mais que também se possa fazer uma junção de tabela em uma única consulta ao buscar esses dados no MySQL, a latência é bem maior em relação ao MongoDB e esse é um dos motivos que faz com que o desempenho do MongoDB supere o desempenho do MySQL.
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Modelo de segurança
A administração de banco de dados (DBA) é essencial no MySQL, mas não é necessária no caso do MongoDB. Isso significa que você precisa ter o DBA para modificar um esquema no caso do MySQL quando um aplicativo é alterado. Por outro lado, pode-se fazer modificação de esquema sem DBA no MongoDB, pois é ótimo para persistência de classe e uma classe pode igualmente ser serializada para JSON e armazenada. No entanto, esta é a melhor prática se você não espera que os dados cresçam muito, caso contrário, você precisará seguir algumas práticas recomendadas para evitar armadilhas.
Dados baseados em localização
Para melhorar as operações de taxa de transferência, especialmente as operações de leitura, o MongoDB fornece funções especiais integradas que aprimoram a localização de dados relevantes de locais específicos que são precisos, acelerando o processo. Isso não é possível no caso do MySQL.
Suporte de linguagem de consulta avançada
Em um interesse pessoal como um entusiasta do MongoDB, eu tenho minha atração com flexibilidade no recurso de consulta do MongoDB. Com relação à estrutura de agregação nas versões posteriores e ao recurso MapReduce, pode-se otimizar os dados de resultados para atender às próprias especificações. Por mais que o MySQL também ofereça operações como agrupamento, classificação e muito mais, o MongoDB é bastante extenso, especialmente com estruturas de dados incorporadas. Além disso, como mencionado anteriormente, as consultas são retornadas com menor latência na estrutura de agregação do que quando um JOIN deveria ser feito no caso do MySQL. Por exemplo, o MongoDB oferece uma maneira fácil de modificar um esquema usando as operações $set e $unset para o esquema incorporado. Mas, no caso do MySQL, é preciso fazer o comando ALTER para a única tabela dentro da qual o campo existe e isso é bastante caro em termos de desempenho.
Conclusão
Com relação aos méritos discutidos acima, por mais que a seleção do banco de dados dependa absolutamente do design do aplicativo, o MongoDB oferece muita flexibilidade em diferentes linhas. Se você está procurando por algo que atenda a um melhor desempenho, lidando com dados complexos, portanto, não há necessidade de restrições no design do esquema, expectativas futuras sobre o crescimento do banco de dados e técnica de linguagem de consulta avançada, recomendo que você opte pelo MongoDB.
