MySQL vs. MongoDB: ¿cuál es la diferencia?

SQL significa "lenguaje de consulta estructurado". Desarrollada en 1995, la base de datos MySQL se ha convertido en una estructura de base de datos predeterminada y, como resultado, se ha adoptado ampliamente. 

Durante más de dos décadas, el lenguaje de consulta estructurado ha sido el principal modelo de diseño para desarrollar sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) para mantener los datos y el almacenamiento de datos.

El lenguaje está construido de manera que permite introducir, categorizar, buscar y recuperar fácilmente cualquier tipo de datos. Desde una base de datos corporativa de big data hasta un sitio pequeño como un sitio web para una empresa local, MySQL admite la consulta de datos, el almacenamiento y la seguridad de datos como un diseño de base de datos estandarizado.

El "My" en "MySQL" no es un pronombre, como algunos pueden pensar. Es un nombre abreviado de una de las hijas de los desarrolladores. Los desarrolladores suecos crearon originalmente la base de datos omnipresente y continuar teniendo un impacto en el espacio de la base de datos. Sin embargo, la corporación Oracle lo posee hoy. Los competidores también han adaptado posteriormente el lenguaje relacional, como se ha visto con el servidor de bases de datos MS SQL Database y PostgreSQL.

Fundada en 2007, MongoDB Inc. fue un nuevo enfoque para el diseño de bases de datos. MongoDB creó una forma de almacenar la "descomunal" cantidad de datos necesarios para casos de uso escalables, y "Mongo" en el nombre es la abreviatura de enorme. A medida que crecían tanto los servicios digitales como los sitios, la enorme cantidad de datos necesarios para escalar este crecimiento presentaba la necesidad de una gestión y funcionalidad de bases de datos más flexibles. El diseño de MongoDB responde a la necesidad de un rendimiento de bases de datos ágil y rico en información. Almacena datos como documentos MongoDB, que es la piedra angular de su diseño.

MongoDB sirve a sitios de comercio electrónico y servicio de contenido, por ejemplo, que se benefician de su flexibilidad y escalabilidad. Las empresas utilizan la base de datos MongoDB como una solución de alto rendimiento para actualizar los datos más rápidamente en estructura e información. 

Para comprender sus diferencias únicas, es útil comprender sus similitudes y, a continuación, cómo divergen sus esquemas de base de datos. 

Similitudes

Hay mucho en estos dos sistemas que son similares. En esencia, ambos son sistemas de gestión de bases de datos (DBM) que sirven como red de información a nivel del suelo para cualquier tipo de sitio o espacio digital. Almacenan datos en un sistema informático o red como parte de la base de las aplicaciones web. 

Con controladores (o interfaces), tanto MySQL como MongoDB admiten los siguientes lenguajes de programación:

• Java
• Python
• Node.js (en soporte de JavaScript)
• PHP del lado del servidor (o preprocesador de hipertexto)

Las aplicaciones web requieren una base de datos como servicios de base de datos para funcionar correctamente. Tanto MongoDB como MySQL permiten a las organizaciones distribuir, modificar o implementar aplicaciones nativas de la nube, por ejemplo. 

Además, los desarrolladores de ambos sistemas los crearon originalmente como bases de datos de código abierto, donde el código es gratuito para que cualquiera lo use y distribuya. 

En resumen, ambas son fundamentalmente opciones de gestión de bases de datos de código abierto, pero ahí es donde terminan las similitudes. La diferencia principal está en la forma en que cada uno está diseñado. 

Diferencias

MongoDB es un sistema de gestión de bases de datos no relacionales basado en documentos. También se denomina sistema basado en objetos. Fue diseñado para suplantar la estructura MySQL como una forma más fácil de trabajar con datos.

Por otro lado, MySQL es un sistema basado en tablas (o base de datos relacional de código abierto). El diseño basado en tablas es la estructura de consulta de datos para la búsqueda y se considera una base de datos SQL. Además, los datos se pueden buscar y acceder a ellos en relación con otro punto o conjunto de datos.

A medida que crecían las necesidades de gestión de datos, las empresas empezaron a percibir MySQL como una arquitectura más rígida y no tan flexible para reformatear estructuras de datos. Este sentimiento se debe en gran medida al diseño basado en tablas, que permite a los sitios y aplicaciones aplicar un conjunto finito de consultas de búsqueda multivariante. 

Sería un error suponer que un sistema supera al otro en rendimiento y capacidad de respuesta. Tanto MongoDB como MySQL funcionan rápido y ambos son DBM de diseño potente. 

MySQL es un sistema heredado

MySQL está diseñado con SQL y diseñado en una estructura de tabla de árbol B, lo que significa que las interacciones logarítmicas dentro de la estructura permiten al motor del servidor escanear y buscar rápidamente conjuntos de datos para datos relacionados.

MySQL tiene dos componentes principales: un tipo de motor de almacenamiento y el lenguaje utilizado para trabajar con datos. El motor de almacenamiento es donde se crean, recuperan, envían y almacenan los datos. El lenguaje es cómo acceder a él.

En la última década, MySQL funcionó principalmente con una base de almacenamiento no transaccional, lo que significa que los datos están definidos y separados de otros datos, lo que facilita su localización para las actualizaciones. Actualmente, el sistema emplea un motor de almacenamiento transaccional, pero funciona con muchos otros tipos de formatos de almacenamiento, como CSV (valores separados por comas) o gzip (formato de motor basado en compresión). 

MySQL también se basa en nodos, por lo que la búsqueda de datos se acelera mediante la estructura de árbol, creando una experiencia eficiente de búsqueda, indexación y consulta. MySQL emplea esta estructura para almacenar datos en campos, o conjuntos de datos, que son relacionales con otros datos.

Por ejemplo, un directorio de empresas puede existir como un campo de datos de información individual, y el campo de datos puede incluir información departamental. En términos de datos, también se identifican como pares de valores o "pares de valores clave". Ambos conjuntos de datos apuntan a un departamento como atributo clave, y los elementos dentro de los campos de datos definen aún más el departamento, como en su propósito, empleados y otros atributos relevantes. Cuando se estructuran en una base de datos MySQL, se trata de datos relacionados.

Además, puede ejecutar MySQL en casi cualquier sistema operativo, desde Windows hasta Linux y MacOS, aunque históricamente, los usuarios señalan que Linux es óptimo.

MongoDB es un sistema NoSQL

MongoDB se conoce como base de datos NoSQL o sistema no relacional. Se basa en los documentos como unidad de datos para la búsqueda, lo que lo convierte en un sistema basado en objetos. Está escrito y emplea lenguaje JSON binario; también utiliza el lenguaje de consulta MongoDB, que muchos ven como una estructura universal, más ligera o más flexible con la que trabajar. Además, MongoDB emplea BSON, documentos similares a JSON que están codificados en binario en archivos normalmente más pequeños. A muchos desarrolladores les resulta más fácil manipularlos, lo que agiliza la gestión de datos.

Al igual que MySQL, MongoDB admite varios tipos de motores de almacenamiento. Pero la estructura es lo que lo distingue y por lo que muchas organizaciones ven como una razón para elegir este tipo de sistema de base de datos. Está estructurado con un diseño de "esquema" dinámico, que es una forma en que se ordena la información que la hace flexible y rápida. 

MongoDB es un sistema particularmente útil para datos estructurados y no estructurados Los datos estructurados son sencillos: el contenido escrito es un ejemplo. Los datos no estructurados son más difíciles de almacenar y organizar. Los medios enriquecidos o el reconocimiento facial son solo algunos de los tipos que MongoDB busca gestionar mejor a medida que este tipo se vuelve aún más frecuente en el big data.

MySQL es de nivel empresarial y potente en todas las plataformas y redes. Es líder en el espacio y continúa creando y lanzando opciones de bases de datos comparables, como una combinación mejorada de capacidades NoSQL DBM. También se sabe que es compatible con más sistemas debido a su tiempo en el mercado y movilidad. Por lo tanto, también se considera una solución escalable.

Debido a su sección transversal de API, servidor, herramientas y opciones programáticas y administrativas, MySQL se considera altamente accesible (enlace externo a ibm.com) y normalmente se ejecuta sin tiempo de inactividad.

Por último, se crea con autenticación de datos, con seguridad de capa de sockets seguros (SSL). La capa de seguridad hace que los datos confidenciales estén más protegidos en la transmisión.

Además, presenta característica de campos fáciles de cambiar, lo que permite a los usuarios evitar revisiones o recalibraciones a gran escala para cambiar las necesidades organizativas o de datos. 

El modelo de datos de documentos también proporciona a las empresas una experiencia más sofisticada al almacenar, acceder, indexar y combinar cualquier tipo de datos, tanto para modelos de datos nativos como compatibles con el código. Por lo tanto, el mapeo de conversión no es necesario para una mayor durabilidad y un escalado más fácil. 

MySQL es adecuado para los siguientes casos de uso:

• Sitios de alto tráfico, como sitios de comercio electrónico o redes sociales
• Sitios que requieren protocolos de alta seguridad, como sectores basados en el gobierno y que requieren un cumplimiento normativo exigente

MongoDB es óptimo para los siguientes casos de uso:

• Empresas heredadas que buscan actualizar big data
• Sistemas de gestión de contenidos (CMS)
• Sitios y aplicaciones de alta consulta, como aplicaciones de análisis

Actualmente, IBM admite la base de datos de código abierto MySQL en la plataforma IBM con una opción en IBM® Cloud Kubernetes Service o VMWare vCenter Server.

Obtenga más información sobre IBM e IBM® Cloud Databases for MongoDB. IBM ofrece ahora soporte para desarrolladores de las características actuales de MongoDB para automatizar las tareas de DBM que consumen mucho tiempo más fácilmente en un entorno seguro.