MySQL im Vergleich zu MongoDB: Was ist der Unterschied?

SQL steht für „Structured Query Language“. Die 1995 entwickelte MySQL-Datenbank ist zu einer Standarddatenbankstruktur geworden und ist dadurch weit verbreitet. 

Seit über zwei Jahrzehnten ist die strukturierte Abfragesprache das wichtigste Entwurfsmodell für die Entwicklung relationaler Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) zur Verwaltung von Daten und Datenspeicher.

Die Sprache ist so aufgebaut, dass jeder Datentyp einfach eingegeben, kategorisiert, gesucht und abgerufen werden kann. Von Big Data bis hin zu einer kleinen Website wie einer Website für ein lokales Unternehmen unterstützt MySQL die Datenabfrage, Speicher und Datensicherheit als standardisiertes Datenbankdesign.

Das „My“ (Mein) in „MySQL“ ist kein Pronomen, wie manche es vielleicht verwechseln. Es ist ein verkürzter Name der Tochter eines Entwicklers. Schwedische Entwickler haben die allgegenwärtige Datenbank ursprünglich entwickelt und sind auch weiterhin im Datenbankbereich tätig. Heute gehört es jedoch der Oracle Corporation. Auch Wettbewerber haben die relationale Sprache inzwischen angepasst, wie beim MS SQL-Datenbankserver und PostgreSQL.

MongoDB Inc. wurde 2007 gegründet und verfolgte einen neuen Ansatz im Datenbankdesign. MongoDB hat eine Möglichkeit geschaffen, die gigantische (Englisch: „humongous“) Datenmenge zu speichern, die für skalierbare Anwendungsfälle erforderlich ist, und das „Mongo“ im Namen ist die Abkürzung für „humongous“. Da sowohl die digitalen Services als auch die Websites wuchsen, stellte die enorme Datenmenge, die zum Skalieren dieses Wachstums erforderlich war, einen Bedarf an einer flexibleren Datenbankverwaltung und -funktionalität dar. Das Design von MongoDB ist eine Antwort auf den Bedarf an einer flexiblen, informationsreichen Datenbankleistung. Sie speichert Daten als MongoDB-Dokumente, was der Prüfstein für ihr Design ist.

MongoDB bedient beispielsweise E-Commerce- und Content-Serving-Websites, die von seiner Flexibilität und Skalierbarkeit einen Vorteil haben. Unternehmen nutzen die MongoDB-Datenbank als Leistungslösung, um Daten schneller in Struktur und Information zu aktualisieren. 

Um ihre einzigartigen Unterschiede zu verstehen, ist es hilfreich, ihre Ähnlichkeiten zu verstehen und dann, wie sich ihre Datenbankschemata unterscheiden. 

Ähnlichkeiten

Diese beiden Systeme ähneln sich in hohem Maße. Im Kern handelt es sich bei beiden Systemen um Datenbankmanagementsysteme (DBMs), die als Informationsnetz für jede Art von digitaler Website oder digitalem Raum dienen. Sie speichern Daten in einem Computersystem oder in einem Netzwerk als Teil der Grundlage von Webanwendungen. 

Mit Treibern (oder Schnittstellen) unterstützen sowohl MySQL als auch MongoDB die folgenden Programmiersprachen:

• Java
• Python
• Node.js (zur Unterstützung von JavaScript)
• Serverseitiges PHP (oder Hypertext-Präprozessor)

Web-Apps benötigen eine Datenbasis als Datenbankdienste, um erfolgreich ausgeführt zu werden. Sowohl MongoDB als auch MySQL ermöglichen es Unternehmen, beispielsweise cloudnative Anwendungen zu verteilen, zu ändern oder bereitzustellen. 

Darüber hinaus haben die Entwickler beider Systeme diese ursprünglich als Open-Source-Datenbanken erstellt, in denen der Code von jedem kostenlos genutzt und verbreitet werden kann. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dies beides grundsätzlich Open-Source-Optionen für das Datenbankmanagement sind, aber hier enden die Gemeinsamkeiten auch schon. Der entscheidende Unterschied liegt in der Art und Weise, wie sie gestaltet sind. 

Unterschiede

MongoDB ist ein dokumentenbasiertes, nicht relationales Datenbankmanagementsystem. Es wird auch als objektbasiertes System bezeichnet. Es wurde entwickelt, um die MySQL-Struktur zu ergänzen und eine einfachere Möglichkeit für die Arbeit mit Daten zu schaffen.

Andererseits ist MySQL ein tabellenbasiertes System (oder eine relationale Open-Source-Datenbank). Das tabellenbasierte Design ist die Datenabfragestruktur für die Suche und gilt als SQL-Datenbank. Außerdem sind die Daten in Bezug auf einen anderen Datenpunkt oder -satz durchsuchbar und zugänglich.

Als die Anforderungen an die Datenverwaltung und das Datenvolumen zunahmen, begannen die Unternehmen, MySQL als starrere Architektur und nicht als flexibel für die Neuformatierung von Datenstrukturen wahrzunehmen. Diese Einschätzung ist vor allem auf das tabellenbasierte Design zurückzuführen, das es Websites und Apps ermöglicht, eine begrenzte Anzahl multivariater Suchabfragen anzuwenden. 

Es wäre ein Fehler, anzunehmen, dass ein System in Bezug auf Leistung und Reaktionsfähigkeit dem anderen überlegen ist. Sowohl MongoDB als auch MySQL sind schnell ausgeführt und beide sind leistungsstarke DBMs. 

MySQL ist ein altes System

MySQL ist mit SQL konzipiert und basiert auf einer B-Baum-Tabellenstruktur, was bedeutet, dass logarithmische Interaktionen innerhalb der Struktur es der Server-Engine ermöglichen, Datensätze schnell nach verwandten Daten zu durchsuchen.

MySQL hat zwei Hauptkomponenten: Eine Art Speicher und die Sprache, die für die Arbeit mit Daten verwendet wird. In der Speicher-Engine werden Daten erstellt, abgerufen, gesendet und gespeichert. Die Sprache ist die Art und Weise, wie man darauf zugreift.

In den letzten zehn Jahren wurde MySQL größtenteils mit einer nicht-transaktionalen Speicherbasis gearbeitet, d. h. die Daten sind definiert und von anderen Daten getrennt, was das Auffinden von Aktualisierungen erleichtert. Derzeit verwendet das System eine transaktionale Speicher-Engine, funktioniert aber mit vielen anderen Arten von Speicherformaten, wie z. B. CSV (Comma-Separated-Values) oder gzip (Compression-Based Engine-Format). 

MySQL ist außerdem knotenbasiert, sodass die Suche nach Daten durch die Baumstruktur beschleunigt wird und so eine effiziente Such-, Index- und Abfrageerfahrung entsteht. MySQL verwendet diese Struktur, um Daten in Feldern oder Datensätzen zu speichern, die in einer Beziehung zu anderen Daten stehen.

Beispielsweise kann ein Firmenverzeichnis als Datenfeld mit individuellen Informationen vorliegen, und das Datenfeld kann Abteilungsinformationen enthalten. In Bezug auf die Daten werden sie auch als Wertpaare oder „Schlüssel-Wert-Paare“ bezeichnet. Beide Datensätze verweisen auf eine Abteilung als Schlüsselattribut, und die Elemente in den Datenfeldern definieren die Abteilung weiter, z. B. in Bezug auf ihren Zweck, die Mitarbeiter und andere relevante Attribute. Bei der Strukturierung in einer MySQL-Datenbank sind dies verwandte Daten.

Darüber hinaus können Sie MySQL auf fast jedem Betriebssystem ausführen, von Windows über Linux bis hin zu MacOS – in der Vergangenheit entschieden die Benutzer jedoch, dass Linux optimal ist.

MongoDB ist ein NoSQL-System

MongoDB ist als NoSQL-Datenbank oder nicht relationales System bekannt. Es basiert auf Dokumenten als Dateneinheit für die Suche und ist somit ein objektbasiertes System. Er ist in der binären JSON-Sprache geschrieben und verwendet diese; außerdem verwendet es die Abfragesprache MongoDB, die von vielen als universelle, leichtere oder flexiblere Struktur betrachtet wird. Darüber hinaus verwendet MongoDB BSON – JSON-ähnliche Dokumente, die binär in typischerweise kleineren Dateien codiert sind. Viele Entwickler finden, dass diese leichter zu handhaben sind, was die Datenverwaltung beschleunigt.

Wie MySQL unterstützt MongoDB verschiedene Arten von Speicher-Engines. Was es jedoch von anderen unterscheidet, ist die Struktur, die von vielen Unternehmen als Grund angesehen wird, sich für diese Art von Datenbanksystem zu entscheiden. Sie ist nach einem dynamischen „Schema“-Design strukturiert, d. h. eine Art und Weise, die Informationen flexibel und schnell ordnet. 

MongoDB ist ein besonders nützliches System sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Daten. Strukturierte Daten sind einfach – geschriebene Inhalte sind ein Beispiel. Unstrukturierte Daten sind schwieriger zu speichern und zu organisieren. Rich Media oder Gesichtserkennung sind nur einige Arten, die MongoDB besser verwalten möchte, da diese Art von Erkennung im Bereich Big Data immer mehr an Bedeutung gewinnt.

MySQL ist für Unternehmen geeignet und leistungsstark über Plattformen und Netzwerke hinweg. Es ist ein Marktführer in diesem Bereich und entwickelt und veröffentlicht weiterhin vergleichbare Datenbankoptionen, wie z. B. eine aktualisierte Mischung aus NoSQL-DBM-Funktionen. Es ist auch bekannt, dass es aufgrund seiner Zeit auf dem Markt und seiner Mobilität mit mehr Systemen kompatibel ist. Daher wird es auch als eine skalierbare Lösung angesehen.

Aufgrund seines Querschnitts an API-, Server-, programmatischen und administrativen Tools und Optionen gilt MySQL als leicht zugänglich (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) und läuft in der Regel ohne Ausfallzeit.

Schließlich wird es mit Datenauthentifizierung und SSL-Sicherheit (Secure Socket Layer) erstellt. Die Sicherheitsschicht sorgt für einen besseren Schutz vertraulicher Daten bei der Übertragung.

Darüber hinaus verfügt es über leicht zu ändernde Felder, die es den Benutzern ermöglichen, eine umfangreiche Überarbeitung oder Neukalibrierung bei sich ändernden organisatorischen oder Datenanforderungen zu vermeiden. 

Das Dokumentdatenmodell bietet Unternehmen außerdem eine anspruchsvollere Erfahrung bei der Speicherung, dem Zugriff, der Indizierung und der Kombination beliebiger Datentypen, sowohl für codefreundliche als auch für native Datenmodelle. Daher ist ein Conversion-Mapping für eine höhere Haltbarkeit und eine einfachere Skalierung nicht erforderlich. 

MySQL ist für die folgenden Anwendungsfälle gut geeignet:

• Websites mit hohem Traffic, wie z. B. E-Commerce- oder Social-Media-Websites
• Standorte, die hohe Sicherheitsprotokolle erfordern, wie z. B. Regierung und regelkonforme Branchen

MongoDB ist optimal für die folgenden Anwendungsfälle:

• Alte Unternehmen, die Big Data aktualisieren wollen
• Content-Management-Systeme (CMS)
• Websites und Anwendungen mit hohen Abfrageanforderungen, z. B. Analyse-Apps

IBM unterstützt derzeit die Open-Source-Datenbank MySQL auf der IBM-Plattform mit einer Option auf dem IBM Cloud Kubernetes Service oder VMWare vCenter Server.

Mehr erfahren über IBM und IBM Cloud Databases for MongoDB. IBM bietet jetzt Entwicklerunterstützung für aktuelle MongoDB-Funktionen, um zeitaufwändige DBM-Aufgaben in einer sicheren Umgebung einfacher zu automatisieren.