MySQLとMongoDBの比較:その違いとは

オルリツェ山地は、チェコ共和国のボヘミア北東部に主に位置する山地です

機能、柔軟性、エンタープライズ ビジネス向けのアプリケーションなど、MySQL と MongoDB の主な違いについて学びます。

MySQLとMongoDBは、Webアプリケーション向けで最も需要があり競争力のあるデータベース・サービスの2つです。どちらも、サイトまたはアプリケーションからデータを抽出してレポートを作成できるデータベース管理システム(DBMS)ですが、その設計方法が異なります。MySQL はレガシーのテーブル構造のシステムですが、MongoDB はドキュメントベースのシステムです。

 

MySQLとは

SQL は「構造化クエリ言語」の略です。1995 年に開発された MySQL データベースは、デフォルトのデータベース構造となり、その成果として広く採用されています。

構造化クエリ言語は、20 年以上にわたって、データとデータ ストレージを維持するためのリレーショナル データベース管理システム (RDBMS)を開発するための主な設計モデルでした。

この言語は、あらゆるデータ・タイプを簡単に入力、分類、検索、取得できるように構築されています。ビッグデータの企業データベースから地方企業のWebサイトのような小規模サイトまで、MySQLは標準化されたデータベース設計としてデータ・クエリー、ストレージ、データ・セキュリティーをサポートします。

「MySQL」の「My」は代名詞ではありません。それは開発者の娘の短縮名です。スウェーデンの開発者はもともとユビキタス データベースを作成し、データベース領域に影響を与えるために次に進みました。しかし、現在ではOracle社が所有しています。その後、競合他社も、MS SQL データベース サーバーやPostgreSQLに見られるように、リレーショナル言語を採用しました。

AI Academy

生成AIの成功の鍵はデータ管理

生成AIの使用を成功させるために、高品質のデータが不可欠である理由をご覧ください。

MongoDB とは何ですか?

2007 年に設立されたMongoDB Inc. は、データベース設計に対する新たなアプローチでした。MongoDBは、スケーラブルなユースケースに必要な「膨大な」量のデータを保管する方法を作成しました。名前にある「Mongo」は「humongous(膨大)」の略です。デジタル・サービスとサイトの両方が成長するにつれて、この成長を拡張するためには膨大な量のデータが必要となり、より柔軟なデータベース管理と機能が必要となりました。MongoDBは、機敏で情報が豊富なデータベース性能に対するニーズに応える設計になっています。データをMongoDBドキュメントとして保存し、これがその設計の基軸となっています。

MongoDBは、その柔軟性と拡張性の恩恵を受ける、例えば電子商取引サイトやコンテンツ配信サイトなどに利用されています。企業は、構造や情報のデータをより迅速に更新するための高性能ソリューションとしてMongoDBデータベースを使用しています。

MongoDBとMySQLの類似点と相違点

それぞれの固有の違いを理解するには、まずそれらの類似点を理解し、次にそれらのデータベース スキーマがどのように異なるかを理解することが役立ちます。

類似点

この2つのシステムには多くの類似点があります。本質的には、どちらもあらゆる種類のデジタル サイトやスペースの基盤レベルの情報ネットワークとして機能するデータベース管理システム (DBM) です。いずれも、Webアプリケーションの基盤の一部として、コンピューター・システムまたはネットワークにデータを保管します。

ドライバー(またはインターフェイス)を使用すると、MySQLとMongoDBはどちらも次のプログラミング言語をサポートします。

  • Java
  • Python
  • Node.js (JavaScript 対応)
  • サーバーサイド PHP (またはハイパーテキスト プリプロセッサ)

Webアプリを正常に実行するには、データベース・サービスとしてのデータ基盤が必要です。MongoDB と MySQL はどちらも、組織がクラウドネイティブ・アプリケーションを配布、変更、またはデプロイすることを可能にします。

さらに、両システムの開発者は元々これらをオープンソース データベースとして作成しており、コードは誰でも自由に使用および配布できます。

要約すると、これらはどちらも基本的にオープンソースのデータベース管理オプションですが、類似点はここまでです。その主な違いは、それぞれの設計方法にあります。

相違点

MongoDBはドキュメントベースの非リレーショナルデータベース管理システムです。オブジェクトベースシステムとも呼ばれ、MySQLの構造に取って代わり、より簡単にデータを操作できるように設計されました。

一方、MySQLはテーブルベースのシステム(またはオープンソースのリレーショナル・データベース)です。テーブルベースの設計は、検索用のデータ・クエリー構造であり、SQLデータベースとみなされます。また、データは別のデータ ポイントまたはセットに関連して検索およびアクセス可能です。

データ管理とデータ量へのニーズが増大するにつれ、企業は MySQL をより堅固なアーキテクチャとみなし、データ構造の再フォーマットにそれほど柔軟ではないと考えるようになりました。この傾向は主に、サイトやアプリが有限の多変量検索クエリのセットを適用できるようにするテーブルベースの設計によるものです。

MySQLとMongoDBの仕組み

一方のシステムが他方のシステムよりも性能と応答性が飛躍的に優れていると考えるのは誤りです。MongoDBもMySQLも高速に動作し、どちらも強力に設計されたDBMです。

MySQLはレガシー・システム

MySQL は SQL を使用して B ツリー テーブル構造に基づいて設計されているため、構造内の対数的な相互作用により、サーバー エンジンがデータ セットを迅速にスキャンして関連データを検索できるようになります。

MySQL には、一種のストレージ・エンジンとデータの処理に使用される言語という 2 つの主要コンポーネントがあります。ストレージ・エンジンは、データが作成、取得、送信、保管される場所です。言語はそこにアクセスする方法です。

過去 10 年間、MySQL は主に非トランザクションストレージベースで運用されていました。つまり、データは定義され、他のデータとは分離されているため、更新の際に簡単に見つけることができます。現在、システムではトランザクションストレージエンジンを採用していますが、CSV(カンマ区切り値)やgzip(圧縮ベースのエンジン形式)など、他の多くのタイプのストレージ形式でも動作します。

MySQLはノードベースでもあるため、ツリー構造によってデータの検索が高速化され、効率的な検索、インデックス、クエリー・エクスペリエンスが実現します。MySQLでは、この構造を採用し、他のデータとリレーショナルなフィールドまたはデータセットにデータを保管します。

たとえば、会社ディレクトリは、個人情報のデータフィールドとして存在し、データフィールドには部門情報を含めることができます。データの観点では、これらは値ペア(「キーと値のペア」)とも呼ばれます。どちらのデータ・セットも主要な属性として部門を示しており、データ・フィールド内の要素は、部門の目的、従業員、その他の関連する属性として、部門をさらに定義します。MySQL データベースで構造化されると、これらは関連データになります。

さらに、Windows から Linux、MacOS まで、ほぼすべてのオペレーティング システムで MySQL を実行できますが、歴史的には、ユーザーは Linux が最適であると指摘しています。

MongoDBはNoSQLシステム

MongoDBは、NoSQLデータベース、または非リレーショナルシステムとして知られています。検索のデータ単位としてドキュメントに基づいているため、オブジェクトベースのシステムになります。これはバイナリ JSON 言語で記述され、採用されています。また、MongoDBクエリ言語も使用しており、多くの人がこれを普遍的で軽量またはより柔軟な構造と見なしています。さらに、MongoDB は BSON (通常は小さなファイルにバイナリコーディングされた JSON のようなドキュメント) を採用しています。多くの開発者は、これらが操作しやすく、データ管理が高速化されていると感じています。

MySQLと同様、MongoDBはさまざまなタイプのストレージ・エンジンをサポートしています。しかし、その構造こそがこのシステムを際立たせており、多くの組織がこのタイプのデータベース システムを選択する理由と見なすものです。これは、動的な「スキーマ」設計で構造化されており、情報の順序付けにより柔軟かつ高速に情報を移動できるようにしています。

MongoDB は、構造化データと非構造化データの両方にとって特に有用なシステムです。構造化データは簡単です。書かれたコンテンツがその一例です。非構造化データは保管や整理がより困難です。リッチメディアや顔認識技術は、ビッグデータにおいてこの種のデータがさらに普及する中、MongoDBがより効果的に管理を目指す数あるタイプのほんの一例に過ぎません。

MySQLのメリット

MySQLはエンタープライズグレードであり、プラットフォームやネットワークを問わず強力な性能を発揮します。この分野のリーダーとして、NoSQL DBM機能の強化版など、同等のデータベースオプションを継続的に開発・リリースしています。市場での実績と移植性により、より多くのシステムとの互換性が認められています。したがって、スケーラブルなソリューションともみなされています。

MySQLは、API、サーバー、プログラマティック、および管理用のツールやオプションが多岐にわたっているため、アクセスしやすく(リンクはibm.comの外部)、通常はダウンタイムなしで稼働します。

最後に、これはSecure Sockets Layer(SSL)セキュリティーを使用したデータ認証により作成されます。セキュリティー層により、送信時の機密データの保護が強化されます。

MongoDBのメリット

MongoDB は動的スキーマ設計を採用しており、データの検索、コーディング、統合、データベース開発のためのより柔軟な環境を実現します。

さらに、フィールドの変更が容易なため、組織やデータのニーズが変化しても大規模な改修や再調整を行う必要がありません。

また、ドキュメント データ モデルは、コード フレンドリーなデータ モデルとネイティブ データ モデルの両方で、あらゆる種類のデータの保管、アクセス、インデックス作成、結合における、より洗練されたエクスペリエンスを企業に提供します。耐久性の向上とスケーリングの容易化のために変換マッピングは必要ありません。

MySQL および MongoDB の用途

MySQLは、次のユースケースに適しています。

  • eコマースやソーシャルサイトなどのトラフィックの多いサイト
  • 官公庁・自治体ベースの業界やコンプライアンス重視の業界など、高度なセキュリティー・プロトコルを必要とするサイト

MongoDBは次のユースケースに適しています。

  • ビッグデータのアップグレードを目指すレガシー企業
  • コンテンツ管理システム(CMS)
  • 分析アプリなど、高クエリーのサイトとアプリケーション

MySQL、MongoDB、IBM

IBMは現在、オープンソースデータベースMySQL on IBMプラットフォームを、IBM Cloud Kubernetes ServiceまたはVMWare vCenterサーバー上でオプションとして提供しています。

IBMとIBM Cloud Databases for MongoDBの詳細はこちらをご覧ください。IBM は現在、時間のかかる DBM タスクを安全な環境でより簡単に自動化するために、現在の MongoDB の主要な機能の開発者サポートを提供しています。

著者

IBM Cloud Education Team

IBM Cloud Education

カメラ、音量調整つまみ、クリップボードなど、複数のアイコンがらせん状に並んだ3Dレンダリング
関連ソリューション
データ管理ソフトウェアとソリューション

データ・サイロを排除し、複雑さを軽減し、データ品質を向上させることで、卓越した顧客体験と従業員体験を実現するデータ・ストラテジーを設計します。

データ管理ソリューションの詳細はこちら
IBM watsonx.data

watsonx.dataを使用すると、オープンでハイブリッド、かつ管理されたデータ・ストアを通じて、データがどこに保存されていても、すべてのデータを使用して分析とAIを拡張できます。

watsonx.dataについてはこちら
データ分析コンサルティングサービス

IBMコンサルティングと連携することで、企業データの価値を引き出し、ビジネス上の優位性をもたらす洞察を活用した組織を構築します。

分析サービスを発見する
次のステップ

データ・サイロを排除し、複雑さを軽減し、データ品質を向上させることで、卓越した顧客体験と従業員体験を実現するデータ・ストラテジーを設計します。

  1. データ管理ソリューションの詳細はこちら
  2. watsonx.dataについてはこちら