Jest dobrze znanym faktem, że bazy danych MSSQL rządziły światem technologii danych i były głównym źródłem przechowywania danych przez ponad cztery dekady. Generalnie baza danych MSSQL służy głównie do dostępu do relacyjnych baz danych. MSSQL dominował w tym segmencie, ale wraz z rozwojem rynku tworzenia stron internetowych nastąpiła zmiana w kierunku korzystania z baz danych typu open source, takich jak MySQL, PostgreSQL itp. Jednak MSSQL nadal był pierwszym wyborem. Wkrótce dane zaczęły rosnąć wykładniczo, a skalowalność stała się głównym problemem; w tym czasie, aby uratować sytuację, pojawił się NoSQL. NoSQL (pochodzący od „Nie tylko SQL”) to nazwa nadana typowi bazy danych, która może obsługiwać nierelacyjne, nieustrukturyzowane dane. Oznacza to, że dane w bazie danych NoSQL niekoniecznie istnieją w kolumnach i wierszach o stałej długości, tak jak w relacyjnej bazie danych, i mogą być wysoce nieustrukturyzowane. Ten typ bazy danych ma wbudowane funkcje wysokiej dostępności i szybkości działania. Aplikacje korzystające z baz danych NoSQL są mniej zainteresowane relacjami między podmiotami, spójnością transakcyjną lub duplikacją danych.
MongoDB to baza danych NoSQL, która znacznie się rozprzestrzeniła w ciągu ostatniej dekady, napędzana gwałtownym rozwojem aplikacji internetowych i mobilnych działających w chmurze. Ten nowy rodzaj aplikacji połączonych z Internetem wymaga szybkiego, odpornego na błędy i skalowalnego przechowywania danych bez schematów, które mogą zaoferować bazy danych NoSQL. MongoDB używa JSON do przechowywania danych, takich jak dokumenty, które mogą różnić się ofertą struktury, dynamicznym, elastycznym schematem. MongoDB zaprojektowany z myślą o wysokiej dostępności i skalowalności z automatycznym fragmentowaniem. MongoDB to jedna z popularnych baz danych typu open source, które powstają w ramach bazy danych NoSQL, która służy do przechowywania dużych ilości danych. W MongoDB wiersze znane jako dokumenty nie wymagają wcześniejszego zdefiniowania schematu. Pola będą tworzone w locie. Model danych dostępny w MongoDB umożliwia bardziej wydajną reprezentację relacji hierarchicznych, przechowywanie tablic i innych bardziej złożonych struktur.
Główne różnice między MongoDB a MSSQL
| MongoDB (Baza danych NoSQL) | Baza danych MSSQL |
| Baza danych MongoDB jest nierelacyjną lub rozproszoną bazą danych. | Baza danych MSSQL jest relacyjną bazą danych (RDBMS). |
| Stosunkowo młoda technologia. | Stara i dojrzała technologia. |
| Baza danych MongoDB oparta na dokumentach, parach klucz-wartość, wykresach lub kolumnach i nie musi trzymać się standardowych definicji schematów. | Baza danych MSSQL to tabela oparta na formie wierszy i kolumn, która musi być ściśle zgodna ze standardowymi definicjami schematów. Są lepszą opcją dla aplikacji, które wymagają transakcji wielowierszowych. |
| MongoDB ma dynamiczny schemat dla danych nieustrukturyzowanych. Dane mogą być elastycznie przechowywane bez wstępnie zdefiniowanej struktury. | MSSQL ma dobrze zaprojektowany, wstępnie zdefiniowany schemat danych strukturalnych. |
| Baza danych MongoDB preferuje zdenormalizowany schemat. | Bazy danych MSSQL preferują znormalizowany schemat. |
| MongoDB jest znacznie tańszy w skalowaniu w porównaniu z relacyjnymi bazami danych. | MSSQL jest kosztowny w skalowaniu. |
| Baza danych MongoDB jest skalowalna w poziomie. Można go skalować, dodając więcej serwerów do infrastruktury, aby zarządzać dużym obciążeniem i zmniejszyć stertę. | Baza danych MSSQL jest skalowalna w pionie. Można go skalować, zwiększając pojemność sprzętową (procesor, pamięć RAM, dysk SSD itp.) na pojedynczym serwerze. |
| MongoDB ma pewne ograniczenia, aby dopasować się do złożonych zapytań, ponieważ nie ma standardowego interfejsu w MongoDB do obsługi zapytań. Zapytania w MongoDB nie są tak potężne, jak zapytania SQL. Nazywa się UnQL, a składnia do używania nieustrukturyzowanego języka zapytań będzie się różnić w zależności od składni. | MSSQL nadaje się do obsługi złożonych zapytań, ponieważ SQL ma standardowy interfejs do obsługi zapytań. Składnia zapytań SQL została naprawiona. |
| Baza danych MongoDB najlepiej nadaje się do hierarchicznego przechowywania danych, ponieważ jest zgodna z metodą pary klucz-wartość do przechowywania danych. | Baza danych MSSQL nie jest odpowiednia do hierarchicznego przechowywania danych. |
| Są one klasyfikowane na podstawie sposobu, w jaki przechowują dane jako magazyn klucz-wartość, magazyn dokumentów, magazyn wykresów, magazyn kolumn i magazyn XML. | Z komercyjnego punktu widzenia baza danych MSSQL nie jest otwartym ani zamkniętym źródłem. |
| Baza danych MongoDB jest zgodna z twierdzeniem Brewers CAP (spójność, dostępność i tolerancja partycji). | Baza danych MSSQL jest zgodna z właściwościami ACID (atomowość, spójność, izolacja i trwałość). |
| Nowe dane można łatwo wstawić do bazy danych MongoDB, ponieważ nie wymaga to żadnych wcześniejszych kroków. | Dodanie nowych danych w bazie danych MSSQL wymaga wprowadzenia pewnych zmian, takich jak uzupełnianie danych, zmiana schematów. |
| W przypadku baz danych MongoDB dostępne jest tylko ograniczone wsparcie społeczności. | Baza danych MSSQL ma doskonałe wsparcie dostawców i dostępne jest wsparcie społeczności. |
| Możesz używać MongoDB do ciężkich celów transakcyjnych. Do przechowywania lokalnych transakcji danych, które nie muszą być bardzo trwałe. | Baza danych MSSQL najlepiej nadaje się do aplikacji wymagających dużej liczby transakcji. |
| MongoDB nadaje się do hierarchicznego przechowywania danych i przechowywania dużych zestawów danych (np. Big Data). | MSSQL nie nadaje się do hierarchicznego przechowywania danych. |
| MongoDB to baza danych zorientowana na dokumenty, a JSON to natywny typ danych, który przechowuje swoje dane w obiektach plików JSON. Tworzy indeksy na poziomie kolekcji i obsługuje indeksy w dowolnym polu lub podpolu dokumentów w kolekcji MongoDB. | Obsługa JSON w MSSQL pojawiła się w wersji 2016 produktu. Jednak w przeciwieństwie do bazy danych MongoDB, SQL Server nie zawiera natywnego typu danych JSON. Obsługuje ograniczone możliwości indeksowania i nie ma natywnych indeksów JSON; tylko indeksowanie pełnotekstowe. |
| W MongoDB narzędzia wiersza poleceń „mongoimport” i „mongoexport” służą do importowania i eksportowania dokumentów oraz wstawiania lub aktualizowania w kolekcji MongoDB. | Niektóre z popularnych metod używanych do importowania i eksportowania danych JSON do bazy danych MSSQL:-
|
Zalety MongoDB
Widząc doskonałe funkcje MongoDB, teraz każdy programista powinien być w stanie zrozumieć, dlaczego lepiej jest używać bazy danych opartej na NoSQL do tworzenia aplikacji do obsługi transakcji big data i wdrażania skalowalnego modelu. Teraz nadszedł czas, aby porzucić definicje schematów MSSQL i skorzystać z zalet korzystania z baz danych bez schematów, takich jak MongoDB. Oto niektóre z najważniejszych zalet MongoDB.
Rysunek 1:Zalety MongoDB Platforma rozproszonych danych
MongoDB zapewnia nowy poziom dostępności i skalowalności w geograficznie rozproszonych centrach danych i regionach chmurowych. Bez przestojów i bez zmiany kodu w aplikacji, MongoDB elastycznie skaluje się pod względem ilości danych i przepustowości. Technologia zapewnia wystarczającą elastyczność w różnych centrach danych z odpowiednią spójnością.
Szybki i iteracyjny rozwój
Częste zmiany wymagań biznesowych nie wpłyną bezpośrednio na powodzenie realizacji jakiegokolwiek projektu w jakimkolwiek przedsiębiorstwie. Elastyczny model danych z dynamicznym schematem, narzędziami wiersza polecenia i zaawansowanym graficznym interfejsem użytkownika pomaga programistom w tworzeniu i rozwijaniu aplikacji. Co więcej, zautomatyzowane przydzielanie umożliwia ciągłą integrację i dostarczanie dla produktywnych operacji, podczas gdy statyczne schematy relacyjne i złożone procedury oparte na RDBMS są teraz czymś z przeszłości.
Elastyczny model danych
MongoDB będzie przechowywać dane w elastycznej metodzie dokumentów podobnej do JSON, która umożliwia utrwalanie danych i łatwe łączenie. Obiekty w kodzie aplikacji są mapowane do modelu dokumentu, dzięki czemu praca z danymi staje się łatwa. Kontrolki zarządzania schematem, złożone agregacje, dostęp do danych i bogata funkcjonalność indeksowania nie zostaną w żaden sposób naruszone. Bez przestojów można dynamicznie modyfikować schemat. Ta elastyczność jest doskonałą zaletą dla programisty i mniej zmartwień związanych z manipulacją danymi.
Obniżony całkowity koszt posiadania (TCO)
Programiści aplikacji będą mogli lepiej wykonywać swoją pracę, korzystając z MongoDB. Koszty stają się znacznie obniżone, ponieważ MongoDB działa na zwykłym sprzęcie. Ta technologia umożliwia model cenowy na żądanie z płatnościami zgodnie z rzeczywistym użyciem z rocznymi subskrypcjami, które są objęte globalną pomocą techniczną 24/7.
Zintegrowany zestaw funkcji
MongoDB wykorzystywane do opracowywania różnych aplikacji czasu rzeczywistego, takich jak sterowane zdarzeniami strumieniowe potoki danych, analityka z wizualizacją danych, wyszukiwanie tekstowe i geoprzestrzenne, przetwarzanie wykresów, wydajność w pamięci oraz globalna replikacja niezawodnie i bezpiecznie. Aby każdy RDBMS mógł to osiągnąć, potrzebne są dodatkowe złożone technologie, a także oddzielne wymagania dotyczące integracji.
Wnioski
W dzisiejszej bazie danych MongoDB zyskuje dużą popularność jako baza danych NoSQL i staje się prawdziwym przełomem na arenie IT. MongoDB to doskonały wybór dla firm, które szybko się rozwijają lub baz danych bez jasnych definicji schematów (tj. masz dużo nieustrukturyzowanych danych). Co więcej, ma wiele zalet, w tym niższy koszt, dostępność open source i łatwiejszą skalowalność, co sprawia, że MongoDB jest atrakcyjnym wyborem dla każdego, kto myśli o integracji z Big Data. Mimo że MongoDB jest młodą technologią w porównaniu z MSSQL, co czyni je nieco bardziej niestabilnymi.
