MySQL e MongoDB: qual è la differenza?

SQL sta per "linguaggio di query strutturato". Sviluppato nel 1995, il database MySQL è diventato una struttura di database predefinita e ampiamente adottata come risultato. 

Per oltre due decenni, il linguaggio di interrogazione strutturato è stato il modello di progettazione principale per lo sviluppo di sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) in modo da mantenere dati e data storage.

Il linguaggio è costruito in modo da consentire l'immissione, la categorizzazione, la ricerca e il recupero di qualsiasi tipo di dati con facilità. Da un database aziendale di big data a un piccolo sito come un sito web per un'azienda locale, MySQL supporta l'interrogazione, lo storage e la sicurezza dei dati come progettazione di database standardizzata.

Il termine "My" in "MySQL" non è un pronome, come alcuni potrebbero erroneamente pensare. È il nome abbreviato di una delle figlie degli sviluppatori. Gli sviluppatori svedesi hanno creato originariamente l'onnipresente database e continuano ad avere un impatto nel settore dei database. Tuttavia, oggi è di proprietà della Oracle Corporation. I concorrenti hanno inoltre successivamente adattato il linguaggio relazionale, come si è visto con il server di database SQL e PostgreSQL.

Fondata nel 2007, MongoDB Inc. è stato un nuovo approccio alla progettazione di database. MongoDB ha creato un modo per memorizzare la quantità "esagerata" ("humongous") di dati necessaria per casi d'uso scalabili, e "Mongo" nel nome è proprio l'abbreviazione di "humongous". Con la crescita dei servizi e dei siti digitali, l'enorme quantità di dati necessari per scalare questa crescita ha comportato la necessità di una gestione e una funzionalità dei database più flessibili. Il design di MongoDB risponde all'esigenza di prestazioni di database agili e ricche di informazioni. Memorizza i dati come documenti MongoDB, che rappresentano il punto di riferimento della sua progettazione.

MongoDB serve siti di e-commerce e di contenuti che, ad esempio, traggono beneficio dalla sua flessibilità e scalabilità. Le aziende utilizzano il database MongoDB come soluzione ad alte prestazioni per aggiornare i dati più rapidamente nella struttura e nelle informazioni. 

Per comprendere le loro differenze, è utile capire le loro somiglianze e poi come divergono gli schemi dei loro database. 

Similitudini

Questi due sistemi hanno diverse similarità. Fondamentalmente, entrambi sono sistemi di gestione del database (DBM) che fungono da rete di informazioni a livello di base per qualsiasi tipo di sito o spazio digitale. Memorizzano i dati su un sistema informatico o una rete quale componente di base delle applicazioni web. 

Con i driver (o le interfacce), sia MySQL che MongoDB supportano i seguenti linguaggi di programmazione:

• Java
• Python
• Node.js (a supporto di JavaScript)
• PHP lato server (o pre-processore ipertestuale)

Le app web richiedono una base di dati come servizi di database per funzionare correttamente. Sia MongoDB che MySQL consentono alle organizzazioni di distribuire, modificare o implementare applicazioni cloud-native. 

Inoltre, gli sviluppatori di entrambi i sistemi li hanno originariamente creati come database open source, in cui il codice è gratuito da usare e distribuire per chiunque. 

In sintesi, fondamentalmente sono entrambe opzioni di gestione del database open source, ma le somiglianze finiscono qui. La differenza sostanziale sta nel modo in cui ognuno è progettato. 

Differenze

MongoDB è un sistema di gestione di database non relazionali basato su documenti. È anche chiamato sistema basato su oggetti. È stato progettato per sostituire la struttura MySQL come modo più semplice per lavorare con i dati.

MySQL, invece, è un sistema basato su tabelle (o database relazionale open source). Il design basato su tabelle è la struttura di interrogazione dei dati per la ricerca ed è considerato un database SQL. Inoltre, i dati sono ricercabili e accessibili in relazione ad altri punti dati o set.

Con l'aumentare delle esigenze di gestione dei dati e volume dei dati, le aziende hanno iniziato a percepire MySQL come un'architettura più rigida e non così flessibile per la riformattazione delle strutture di dati. Questo sentimento è dovuto in gran parte al design basato su tabelle, che consente ai siti e alle app di applicare una serie finita di query di ricerca multivariate. 

Sarebbe un errore supporre che un sistema sia superiore all'altro in termini di prestazioni e reattività. Sia MongoDB che MySQL funzionano velocemente ed entrambi sono DBMS dal design potente. 

MySQL è un sistema legacy

MySQL è progettato con SQL e progettato su una struttura a tabella B-tree, il che significa che le interazioni logaritmiche all'interno della struttura consentono al motore del server di scansionare e cercare rapidamente i set di dati per i dati correlati.

MySQL ha due componenti principali: un tipo di storage e il linguaggio utilizzato per lavorare con i dati. Il motore di storage è il luogo in cui i dati vengono creati, recuperati, inviati e memorizzati. Il linguaggio è il modo per accedervi.

Nell'ultimo decennio, MySQL funzionava principalmente con una base storage non transazionale, il che significa che i dati sono definiti e separati dagli altri dati, facilitando la localizzazione degli aggiornamenti. Attualmente, il sistema utilizza un motore di storage transazionale, ma funziona con molti altri tipi di formati, come CSV (valori separati da virgole) o gzip (formato motore basato sulla compressione). 

MySQL è anche basato su nodi, quindi la ricerca dei dati è accelerata dalla struttura ad albero, dando vita a un'esperienza efficiente di ricerca, indicizzazione e query. MySQL utilizza questa struttura per memorizzare i dati in campi, o set di dati, che sono relazionali con altri dati.

Ad esempio, una directory aziendale può esistere come campo dati di informazioni individuali e il campo dati può includere informazioni dipartimentali. In termini di dati, vengono anche identificati come coppie di valori o "coppie chiave-valore". Entrambi i set di dati indicano un reparto come attributo chiave e gli elementi all'interno dei campi di dati definiscono ulteriormente il reparto, come il suo scopo, i dipendenti e altri attributi rilevanti. Se strutturati in un database MySQL, si tratta di dati correlati.

Inoltre, MySQL può essere eseguito su quasi tutti i sistemi operativi, da Windows a Linux e macOS, anche se, storicamente, gli utenti hanno notato che il migliore è Linux.

MongoDB è un sistema NoSQL

MongoDB è noto come database NoSQL, o sistema non relazionale. Si basa sui documenti come unità di dati per la ricerca, cosa che lo rende un sistema basato su oggetti. È scritto e utilizza il linguaggio binario JSON ma utilizza anche il linguaggio di interrogazione MongoDB, che molti considerano una struttura universale, più leggera o più flessibile con cui lavorare. Inoltre, MongoDB utilizza BSON, documenti simili a JSON codificati in modo binario in file generalmente più piccoli. Molti sviluppatori li trovano più facili da manipolare, velocizzando la gestione dei dati.

Come MySQL, MongoDB supporta vari tipi di motori di storage. Ma è la sua struttura a distinguerlo, ed è ciò che molte organizzazioni ritengono essere il motivo per cui scelgono questo tipo di sistema di database. È strutturato con un design dinamico a "schema", che è un modo in cui le informazioni vengono ordinate che lo rende flessibile e veloce. 

MongoDB è un sistema particolarmente utile per dati strutturati e dati non strutturati. I dati strutturati sono semplici: i contenuti scritti ne sono un esempio. I dati non strutturati sono più difficili da memorizzare e organizzare. I rich media o il riconoscimento facciale sono solo alcuni dei tipi che MongoDB cerca di gestire meglio man mano che questo tipo diventa ancora più diffuso nei big data.

MySQL è di livello aziendale e potente su tutte le piattaforme e le reti. È leader nel settore e continua a creare e rilasciare opzioni di database comparabili, come una combinazione aggiornata di funzionalità DBM NoSQL. È anche noto per essere compatibile con più sistemi grazie al suo tempo sul mercato e alla mobilità. Per questo motivo è considerata anche una soluzione scalabile.

Grazie alla sua varietà di opzioni e strumenti e opzioni API, server, programmatici e amministrativi, MySQL è considerato altamente accessibile (link esterno a ibm.com) e in genere viene eseguito senza tempi di inattività.

Infine, viene creato con l'autenticazione dei dati, con sicurezza Secure Socket Layer (SSL). Il livello di sicurezza rende i dati sensibili più protetti durante la trasmissione.

Inoltre, presenta caratteristiche facili da modificare, che consentono agli utenti di evitare revisioni o ricalibrazioni su larga scala per le mutevoli esigenze organizzative o di dati. 

Il modello di dati documentali offre inoltre alle aziende un'esperienza più sofisticata nella memorizzazione, nell'accesso, nell'indicizzazione e nella combinazione di qualsiasi tipo di dati, sia per modelli di dati nativi che compatibili con il codice. Pertanto, non è necessario effettuare la mappatura delle conversioni per ottenere maggiore durata e una scalabilità più semplice. 

MySQL è adatto per i seguenti casi d'uso:

• Siti ad alto traffico, come siti di e-commerce o social network
• Siti che richiedono protocolli di sicurezza elevati, come settori governativi e settori soggetti a forte conformità

MongoDB è ottimale per i seguenti casi d'uso:

• Aziende legacy che cercano di aggiornare i big data
• Sistemi di gestione dei contenuti (CMS)
• Siti e applicazioni con richieste elevate, come applicazioni di analytics

IBM attualmente supporta il database open source MySQL su piattaforma IBM con un'opzione sul server IBM® Cloud Kubernetes Service o VMware vCenter.

Scopri di più su IBM e IBM® Cloud Databases for MongoDB. IBM offre ora il supporto agli sviluppatori delle attuali caratteristiche di MongoDB per automatizzare più facilmente le attività DBM che richiedono tempo in un ambiente sicuro.