MySQL et MongoDB : quelle est la différence ?

SQL vient de l’anglais « structured query language », qui signifie « langage de requêtes structurées » en français. La base de données MySQL, mise au point en 1995, est devenue l’une des structures de base de données par défaut et a donc été largement adoptée. 

Depuis plus de deux décennies, SQL est le principal modèle de conception utilisé dans le développement de systèmes de gestion de base de données relationnelles (SGBDR) pour la maintenance et le stockage des données.

Le langage est conçu de manière à faciliter la saisie, la catégorisation, la recherche et la récupération de tout type de données. Des bases de données d’entreprise contenant des données volumineuses aux petits sites Web tels que ceux d’entreprises locales, MySQL prend en charge les requêtes, le stockage et la sécurité des données selon une conception de base de données normalisée.

Le « My » dans « MySQL » n’est pas un pronom, comme on pourrait le croire à tort. Il s’agit du nom de l’une des filles des développeurs. Ce sont des développeurs suédois qui ont initialement créé cette base de données très répandue qui continue de jouer un rôle essentiel dans le domaine des bases de données. Cependant, c’est aujourd’hui la société Oracle qui en est propriétaire. Par la suite, ses concurrents ont également adapté le langage relationnel, comme en témoigne le serveur de base de données MS SQL et PostgreSQL.

Fondée en 2007, la société MongoDB Inc. a introduit une nouvelle approche de la conception des bases de données. Elle a créé un moyen de stocker les quantités considérables de données nécessaires à des cas d’utilisation évolutifs, d’où le nom « Mongo », qui est l’abréviation du mot anglais « humongous » (« énorme » en français). Le développement des services et des sites numériques a entraîné une augmentation considérable du volume de données, nécessitant une gestion et des fonctionnalités plus flexibles au niveau des bases de données. La conception de MongoDB répond à un besoin de bases de données agiles et riches en informations. Le système stocke les données sous forme de documents MongoDB, qui constituent la pierre angulaire de sa conception.

MongoDB est utilisé par exemple par les sites d’e-commerce et de diffusion de contenu pour sa flexibilité et son évolutivité. Les entreprises s’en servent comme une solution haute performance pour mettre à jour plus rapidement les données (structures, informations). 

Afin de comprendre leurs différences, voyons d’abord leurs points communs, puis en quoi leurs schémas de base de données divergent. 

Similitudes

Ces deux systèmes présentent de nombreuses similitudes. Dans leur essence, ce sont des SGBD qui servent de réseau d’informations de base pour tout type de site ou d’espace numérique. Ils stockent des données sur un système informatique ou un réseau et constituent la base des applications Web. 

Grâce à des pilotes (ou interfaces), MySQL et MongoDB prennent en charge les langages de programmation suivants :

• Java
• Python
• Node.js (pour la prise en charge de JavaScript)
• PHP côté serveur (ou préprocesseur hypertexte)

Les applications Web ont besoin d’une base de données pour fonctionner correctement. MongoDB et MySQL permettent aux entreprises de distribuer, modifier ou déployer des applications cloud natives, par exemple. 

De plus, les développeurs des deux systèmes les ont initialement créés comme des bases de données open source, dont le code peut être utilisé et distribué librement par tout le monde. 

En résumé, il s’agit en gros de deux options de gestion de base de données open source, mais c’est là que s’arrêtent les similitudes. La principale différence réside dans la manière dont chacune d’elles est conçue. 

Différences

MongoDB est un SGBDR basé sur des documents. C’est aussi un système orienté objet. Il a été conçu pour remplacer la structure MySQL afin de faciliter l’utilisation des données.

D’autre part, MySQL est un système basé sur des tables (ou une base de données relationnelles open source). Cette conception basée sur des tables est la structure de requêtes de données utilisée pour la recherche et est considérée comme une base de données SQL. De plus, les données sont interrogeables et accessibles par rapport à un autre point ou jeu de données.

À mesure que les besoins en matière de gestion et de volume de données augmentaient, les entreprises ont commencé à percevoir MySQL comme une architecture plus rigide et moins flexible pour le reformatage des structures de données. Ce sentiment est largement dû à la conception basée sur des tables, qui permet aux sites et aux applications d’appliquer un ensemble fini de requêtes de recherche multivariées. 

Il serait erroné de supposer qu’un système est nettement supérieur à l’autre concernant les performances et la réactivité. MongoDB et MySQL sont tous deux des SGBD rapides et puissants. 

MySQL est un ancien système

MySQL est conçu avec SQL et basé sur une structure de tables d’arbres B, ce qui signifie que les interactions logarithmiques au sein de la structure permettent au moteur du serveur de scanner et de rechercher rapidement des jeux de données en vue de trouver des données associées.

MySQL comporte deux composants principaux : un type de moteur de stockage et le langage utilisé pour travailler avec les données. Le moteur de stockage est l’endroit où les données sont créées, récupérées, envoyées et stockées. Le langage permet d’y accéder.

Au cours de la dernière décennie, MySQL a principalement fonctionné avec une base de stockage non transactionnelle, ce qui signifie que les données sont définies et séparées des autres données, facilitant leur localisation pour les mises à jour. Actuellement, le système utilise un moteur de stockage transactionnel, mais fonctionne avec de nombreux autres types de formats de stockage, tels que CSV (valeurs séparées par des virgules) ou gzip (format de moteur basé sur la compression). 

MySQL est également basé sur des nœuds, ce qui accélère la recherche de données grâce à la structure arborescente, créant ainsi une expérience efficace en matière de recherche, d’indexation et de requête. Le système utilise cette structure pour stocker les données dans des champs, ou jeux de données, qui sont en relation avec d’autres données.

Par exemple, un annuaire d’entreprise peut exister sous la forme d’un champ de données contenant des informations individuelles, et ce champ de données peut inclure des informations sur les services. Sur le plan des données, celles-ci sont également identifiées comme des paires de valeurs, ou « paires clé-valeur ». Les deux jeux de données renvoient à un service comme attribut clé, et les éléments contenus dans les champs de données définissent plus précisément le service, notamment son objectif, ses employés et d’autres attributs pertinents. Lorsqu’elles sont structurées dans une base de données MySQL, on dit qu’il existe une relation entre les données.

De plus, MySQL peut être exécuté sur presque tous les systèmes d’exploitation, de Windows à Linux et MacOS, bien que, historiquement, les utilisateurs notent que Linux est plus adapté.

MongoDB est un système NoSQL

MongoDB est connu comme une base de données NoSQL, ou système non relationnel. Il repose sur des documents comme unité de données pour la recherche, ce qui en fait un système basé sur des objets. Il est écrit en langage JSON binaire, mais en plus de celui-ci, il utilise également le langage de requête MongoDB, que beaucoup considèrent comme une structure universelle, plus légère et plus flexible. De plus, MongoDB utilise BSON, des documents de type JSON codés en binaire dans des fichiers généralement plus petits. De nombreux développeurs trouvent ces fichiers plus faciles à manipuler, ce qui accélère la gestion des données.

À l’instar du système MySQL, MongoDB prend en charge différents types de moteurs de stockage. Cependant, c’est sa structure qui le distingue et qui incite de nombreuses entreprises à choisir ce type de système de base de données. Il est structuré selon une conception de « schémas » dynamique, qui consiste à ordonner les informations de manière à les rendre flexibles et rapides. 

MongoDB est un système particulièrement utile pour les données structurées et non structurées. Les données structurées sont simples : le contenu écrit en est un exemple. Les données non structurées sont plus difficiles à stocker et à organiser. Les médias enrichis ou la reconnaissance faciale ne sont que quelques-uns des types de données que MongoDB cherche à mieux gérer, car ce type de données devient de plus en plus courant dans le domaine du big data.

MySQL est un système dédié aux entreprises et puissant qui fonctionne sur toutes les plateformes et tous les réseaux. Leader dans ce domaine, il continue de se doter d’options de bases de données comparables, telles qu’une combinaison améliorée de capacités de gestion de base de données NoSQL. Il est également connu pour être compatible avec un plus grand nombre de systèmes en raison de sa longue existence sur le marché et de sa mobilité. Il est donc également considéré comme une solution évolutive.

Grâce à son ensemble d’API, de serveurs, d’outils et d’options programmatiques et administratifs, MySQL est considéré comme très accessible (lien externe à ibm.com) et fonctionne généralement sans interruption.

Enfin, il est accompagné d’une authentification des données et d’une sécurité SSL (Secure Socket Layer). La couche de sécurité renforce la protection des données sensibles lors de leur transmission.

De plus, il propose des champs faciles à modifier, ce qui permet aux utilisateurs d’éviter une refonte ou un recalibrage à grande échelle pour répondre à l’évolution des besoins organisationnels ou des données. 

Le modèle de données basé sur des documents offre également aux entreprises une expérience plus sophistiquée en matière de stockage, d’accès, d’indexation et de combinaison, quel que soit le type de données, tant pour les modèles de données natifs que pour ceux adaptés au codage. Par conséquent, il n’est pas nécessaire de procéder à un mappage de conversion pour obtenir une plus grande durabilité et faciliter la mise à l’échelle. 

MySQL est bien adapté aux cas d’utilisation suivants :

• Sites à fort trafic, tels que les sites d’e-commerce ou les réseaux sociaux
• Sites qui nécessitent des protocoles de sécurité élevés, tels que le secteur des administrations publiques et ceux soumis à des exigences de conformité strictes

MongoDB est optimal pour les cas d’utilisation suivants :

• Entreprises traditionnelles qui cherchent à prendre en charge le big data
• Systèmes de gestion de contenu (CMS)
• Sites et applications générant beaucoup de requêtes, tels que les applications d’analyse

IBM prend actuellement en charge la base de données open source MySQL sur la plateforme IBM avec une option sur IBM Cloud Kubernetes Service ou VMWare vCenter Server.

Apprenez-en plus sur IBM et IBM Cloud Databases for MongoDB ici. IBM propose désormais une assistance aux développeurs pour les fonctionnalités actuelles de MongoDB afin d’automatiser plus facilement les tâches de gestion de base de données chronophages dans un environnement sécurisé.