Si vous lisez cet article c’est que vous avez surement déjà entendu parler de Mongodb et Mysql. Mais connaissez-vous les grandes distinctions entre Mongodb et Mysql.
● MySQL
Créé par Oracle, MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Il est connu pour être populaire, gratuit et open source. Comme avec d’autres systèmes relationnels, MySQL sauvegarde les informations à l’aide de tables et de lignes, applique l’intégrité référentielle et utilise le langage de demande structuré (SQL) pour l’accès aux données. Lorsque les utilisateurs ont besoin de récupérer des informations à partir d’une database MySQL, ils doivent créer une requête SQL qui joint plusieurs tables pour créer la vue sur les données dont ils ont besoin.
Les schémas de base de données et les modèles de données doivent être définis à l’avance et les données doivent correspondre à ce schéma pour être stockées dans la base de données. Cette approche rigide du stockage des données offre un certain degré de sécurité, mais l’échange contre de la flexibilité. Si un nouveau type ou format de données doit être stocké dans la base de données, une migration des schémas doit avoir lieu, ce qui peut devenir complexe et coûteux lorsque la taille de la database augmente.
● MongoDB
MongoDB est également libre d’utilisation et open source. Cependant, ses principes de conception diffèrent des systèmes relationnels traditionnels. Souvent conçu comme un système non relationnel (ou NoSQL), MongoDB adopte une approche très différente du stockage des données, représentant les informations sous la forme d’une série de documents de type JSON (en fait stockés sous forme de JSON binaire ou BSON), par opposition à la table et format de ligne des systèmes relationnels.
Les documents MongoDB se composent d’une série de paires clé/valeur de différents types, y compris des tableaux et des documents imbriqués. Cependant, la principale différence est que la structure des paires clé/valeur dans une collection donnée peut varier d’un document à l’autre. Cette approche plus flexible est possible puisque les documents sont autodescriptifs.
Quand utiliser MONGODB VS MYSQL
Les différences majeures entre ces deux systèmes de database sont importantes. La séléction de celui à utiliser est vraiment une question d’approche plutôt qu’une décision purement technique.
MySQL est un système mature de gestion de base de données relationnelle, qui offre un environnement de database familier pour les professionnels de l’informatique expérimentés.
MongoDB est un système de base de données non relationnelle bien établi offrant une flexibilité et une évolutivité horizontale améliorées, mais au prix de certaines fonctions de sécurité des bases de données relationnelles, telles que l’intégrité référentielle.
● Lequel utiliser ?
Dans les sections suivantes, nous allons examiner certaines des différentes considérations lorsque vous décidez entre MongoDB et MySQL.
o MongoDB vs MySQL : Convivialité
MongoDB est une option qui est devenue progressivement attractive pour les développeurs. Sa philosophie de sauvegarde d’informations est simple et immédiatement compréhensible pour toute personne ayant une expérience en programmation.
MongoDB stocke les données dans des collections sans schéma imposé. Cette approche flexible du stockage des données la rend particulièrement adaptée aux développeurs qui ne sont peut-être pas des experts en database, mais souhaitent utiliser une database pour soutenir le développement de leurs applications.
Par rapport à MySQL, cette flexibilité est un atout significatif : afin de tirer la meilleure partie d’une base de données relationnelle, vous devez d’abord comprendre les principes de standardisation, d’intégrité référentielle et de développement de database relationnelle.
Avec la possibilité de stocker des documents de différents schémas, y compris des ensembles d’informations non structurées, MongoDB fournit une interface de développement flexible pour les équipes qui créent des applications qui ne requièrent pas l’utilisation de toutes les fonctionnalités de sécurité offertes par les systèmes relationnels. Un exemple courant d’une telle application est une application Web qui ne dépend pas de schémas structurés ; il peut facilement servir des informations non structurées, semi-structurées ou structurées, toutes issues de la même collection MongoDB.
MySQL est un choix courant pour les utilisateurs qui ont une vaste expérience de l’utilisation des scripts SQL traditionnels, de la conception de solutions pour les database relationnelles, ou qui modifient ou mettent à niveau des applis existantes qui marchent déjà avec un système relationnel. Les database relationnelles peuvent également être un meilleur choix pour les applis qui nécessitent des structures d’informations et des schémas de base de données très complexes mais rigides sur un grand nombre de tables.
Un exemple courant d’un tel système pourrait être une application bancaire qui nécessite l’application d’une très forte intégrité référentielle et de garanties transactionnelles pour maintenir l’intégrité exacte des informations à un instant donné.
Cependant, il est primordial de préciser que MongoDB s’occupe également des propriétés ACID des transactions (atomicité, cohérence, isolation et durabilité). Cela permet une plus grande flexibilité dans la création d’un modèle d’informations transactionnel qui peut évoluer horizontalement dans un environnement distribué et n’a aucun impact sur le rendement des transactions multi-documents.
o Évolutivité MongoDB vs MySQL
Un avantage important de la conception MongoDB est que la database est extrêmement simple à faire évoluer. La configuration d’un cluster partitionné permet à une partie de la database, appelée partition, d’être également configurée comme un ensemble de réplicas. Dans un cluster partitionné, les informations sont réparties sur de nombreux serveurs. Cette approche très flexible permet à MongoDB de faire évoluer de manière horizontale les performances de lecture et d’écriture afin de répondre aux applications de toute échelle.
Un ensemble de réplicas est la réplication d’un groupe de serveurs MongoDB qui contiennent les mêmes informations, garantissant une forte disponibilité et une reprise après sinistre.
Avec un système de database MySQL, les options d’évolutivité sont beaucoup plus limitées. En règle générale, vous avez deux choix : l’évolutivité verticale ou l’ajout de réplicas en lecture. La mise à l’échelle verticale implique l’ajout de ressources supplémentaires au serveur de database existant, mais cela a une limite supérieure inhérente.
La réplication en lecture implique l’ajout de copies de la database en lecture seule, sur d’autres serveurs. Cependant, cela est généralement limité à cinq réplicas au total, qui ne peuvent être utilisés que pour les tâches de lecture. Cela peut entraîner des problèmes avec les applications qui sont soit lourdes en écriture, soit en écriture et en lecture régulière pour la database, car il est courant que les réplicas soient en retard par rapport au maître d’écriture. Le service de la réplication multi-maîtres a été ajoutée à MySQL, mais son application est plus limitée que les fonctionnalités disponibles dans MongoDB.
o Performances MongoDB vs MySQL
C’est très difficile d’évaluer le rendement de deux systèmes de database complètement différents, car ces systèmes de gestion abordent la tâche de sauvegarde et de restauration des informations de manières complètement distinctes. Même s’il est possible de faire la comparaison directe de deux databases SQL avec un ensemble standard de références SQL, il est beaucoup plus difficile et subjectif de faire de même entre des databases non relationnelles et relationnelles.
Par exemple : MySQL est optimisé pour les jointures hautes performances sur divers tables correctement indexées. Avec MongoDB, les jointures sont gérées avec l’opération de recherche $ , mais elles sont moins nécessaires vu la façon dont les documents MongoDB sont généralement utilisés ; ils suivent un template de données hiérarchique et conservent la majorité des informations dans un seul document, ce qui élimine la nécessité de jointures entre plusieurs documents.
MongoDB est également optimisé pour les performances d’écriture et dispose d’une API insertMany spécifique pour insérer rapidement des informations, en privilégiant la vitesse à la sécurité des transactions dans laquelle les données MySQL doivent être insérées ligne par ligne.
En observant quelques comportements de demande de haut niveau des deux systèmes, nous pouvons voir que MySQL est plus rapide pour sélectionner un grand nombre d’enregistrements, tandis que MongoDB est nettement plus rapide pour insérer ou mettre à jour un grand nombre d’enregistrements.
o Flexibilité MongoDB vs MySQL
C’est facile et une victoire haut la main pour MongoDB. La conception sans schéma des documents MongoDB facilite la création et l’amélioration des applications au fil du temps, sans avoir besoin d’exécuter des processus de transfert de schéma complexes et coûteux comme vous le feriez avec une database relationnelle.
Avec MongoDB, on trouve des options plus dynamiques pour actualiser le schéma d’une collection, telles que la création de nouveaux champs basés sur un pipeline d’agrégation ou la mise à jour des champs de tableau imbriqués.
Cet avantage devient particulièrement important dès que la taille des databases augmente. En revanche, les bases de données MySQL plus volumineuses sont plus lentes à migrer les schémas et les procédures stockées qui peuvent dépendre des schémas mis à jour. La conception flexible de MongoDB rend cela beaucoup moins préoccupant.
Il convient de souligner que les deux databases ont beaucoup en commun. Les deux sont gratuits pour commencer, les deux sont simples à installer sur Linux et Windows, et les deux prennent en charge un large langage de programmation pour les langages populaires tels que Java, node.js et Python.
En outre, MongoDB propose MongoDB Atlas , une solution cloud gérée qui est également toujours gratuite à utiliser à des fins exploratoires, tandis que pour une version cloud gérée MySQL, vous devez avoir un compte auprès de l’un des principaux fournisseurs de cloud public et relever de leur conditions de niveau gratuit afin de ne pas payer.
o MongoDB contre la sécurité MySQL
MongoDB exploite le modèle populaire de contrôle d’accès basé sur les rôles avec un ensemble flexible d’autorisations. Les utilisateurs sont affectés à un rôle et ce rôle leur accorde des autorisations spécifiques sur les ensembles d’informations et les tâches de database. La totalité des communications est cryptée avec TLS, et il est possible d’écrire des documents cryptés dans les ensembles de données MongoDB à l’aide d’une clé principale qui n’est jamais disponible pour MongoDB, réalisant ainsi le cryptage des données au repos.
MySQL intègre les mêmes options de cryptage que MongoDB ; son modèle d’authentification est également similaire. Les utilisateurs peuvent se voir attribuer des rôles mais aussi des privilèges, leur donnant des autorisations sur des opérations de base de données particulières et sur des ensembles de données particuliers.
Pourquoi l’utilisation de MONGODB est-elle meilleure que celle de MYSQL ?
Des organisations de toutes tailles adoptent MongoDB, en particulier en tant que base de données cloud , car elle leur permet de créer des applications plus rapidement, de gérer des types de données très divers et de gérer des applications plus efficacement à grande échelle.
Le développement est simplifié car les documents MongoDB correspondent naturellement aux langages de programmation modernes et orientés objet. L’utilisation de MongoDB supprime la couche de mappage objet-relationnel (ORM) complexe qui traduit les objets dans le code en tables relationnelles. Le modèle de données flexible de MongoDB signifie également que votre schéma de base de données peut évoluer avec les besoins de l’entreprise.
La structure relationnelle rigide de MySQL ajoute une surcharge aux applications et ralentit les développeurs car ils doivent adapter les objets du code à une structure relationnelle.
MongoDB peut également être mis à l’échelle dans et entre plusieurs centres de données distribués, offrant de nouveaux niveaux de disponibilité et d’évolutivité auparavant impossibles à atteindre avec des databases relationnelles comme MySQL. Au fur et à mesure que vos déploiements augmentent en ce qui concerne le volume d’informations et de débit, MongoDB évolue facilement sans temps d’arrêt et sans modifier votre application. En revanche, atteindre l’échelle avec MySQL nécessite souvent un travail d’ingénierie personnalisé important.
Conclusion
Dans cet article, nous avons parlé des majeures distinctions entre MongoDB et MySQL, un système de database non relationnelle sans schéma et un système de database relationnelle, respectivement. Nous avons expliqué quand il est préférable d’employer l’un plutôt que l’autre. Nous avons discuté de l’évolutivité, des rendements et de la convivialité de chaque système. Enfin, nous avons également expliqué les fonctionnalités de flexibilité et de sécurité des deux systèmes de database d’un point de vue comparatif. Maintenant, vous n’avez qu’à sélectionner lequel répond le mieux à vos exigences !