MySQL과 MongoDB의 차이점은 무엇인가요?

SQL은 "구조화된 쿼리 언어"를 의미합니다. 1995년에 개발된 MySQL 데이터베이스는 기본 데이터베이스 구조가 되었으며 그 결과 널리 채택되었습니다. 

20년이 넘는 기간 동안 구조화 질의 언어(SQL)는 데이터를 유지하고 저장하기 위해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 개발하는 데 있어 핵심적인 설계 모델로 자리해 왔습니다.

이 언어는 모든 데이터 유형을 쉽게 입력, 분류, 검색 및 검색할 수 있는 방식으로 구성됩니다. MySQL은 빅데이터 기업 데이터베이스부터 지역 비즈니스를 위한 웹사이트와 같은 소규모 사이트까지 표준화된 데이터베이스 설계로 데이터 쿼리, 스토리지 및 데이터 보안을 지원합니다.

일부 사람들이 착각하는 것처럼 'MySQL'의 'My'는 대명사가 아닙니다. 개발자의 딸 중 한 명의 이름을 줄인 말입니다. 스웨덴 개발자들은 원래 유비쿼터스 데이터베이스를 만들었고 데이터베이스 공간에 계속해서 영향을 미치고 있습니다. 그러나 현재는 Oracle Corporation이 소유하고 있습니다. 이후 경쟁사들도 MS SQL 데이터베이스와 PostgreSQL에서 볼 수 있듯이 관계형 언어를 채택했습니다.

2007년에 설립된 MongoDB Inc.는 데이터베이스 설계에 대한 새로운 접근 방식이었습니다. MongoDB는 확장 가능한 사용 사례에 필요한 "방대한" 양의 데이터를 저장하는 방법을 만들었으며 이름의 "Mongo"는 humongous(방대한)의 줄임말입니다. 디지털 서비스와 사이트가 모두 성장함에 따라 이러한 성장을 확장하는 데 필요한 막대한 양의 데이터로 인해 보다 유연한 데이터베이스 관리 및 기능이 필요했습니다. MongoDB의 설계는 민첩하고 정보가 풍부한 데이터베이스 성능에 대한 요구에 부응하기 위한 것입니다. 데이터를 MongoDB 문서로 저장하며, 이는 설계의 시금석입니다.

예를 들어 MongoDB는 유연성과 확장성의 이점을 누리는 전자 상거래 및 콘텐츠 제공 사이트에 서비스를 제공합니다. MongoDB 데이터베이스를 성능이 뛰어난 솔루션으로 사용하여 구조 및 정보에서 데이터를 더 빠르게 업데이트합니다. 

고유한 차이점을 이해하려면 유사점을 이해한 다음 데이터베이스 스키마가 어떻게 다른지 이해하는 것이 도움이 됩니다. 

유사점

이 두 시스템에는 유사한 점이 많습니다. 둘 다 핵심은 모든 유형의 디지털 사이트 또는 공간에 대한 지상 정보 네트워크 역할을 하는 데이터베이스 관리 시스템(DBM)입니다. 웹 애플리케이션 기반의 일부로 컴퓨터 시스템이나 네트워크에 데이터를 저장합니다. 

드라이버(또는 인터페이스)를 통해 MySQL과 MongoDB는 모두 다음 프로그래밍 언어를 지원합니다.

• Java
• Python
• Node.js(JavaScript 지원)
• 서버 측 PHP(또는 하이퍼텍스트 전처리기)

웹 앱을 성공적으로 실행하려면 데이터베이스 서비스로서의 데이터 기반이 필요합니다. 예를 들어 MongoDB와 MySQL을 사용하면 조직에서 클라우드 네이티브 애플리케이션을 배포, 수정 또는 구축할 수 있습니다. 

또한 두 시스템의 개발자는 원래 누구나 무료로 사용하고 배포할 수 있는 코드를 오픈 소스 데이터베이스로 만들었습니다. 

요약하자면, 둘 다 근본적으로 오픈 소스 데이터베이스 관리 옵션이지만 유사점은 여기서 끝납니다. 가장 큰 차이점은 각 제품의 설계 방식에 있습니다. 

차이점

MongoDB는 문서 기반 비관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 오브젝트 기반 시스템이라고도 합니다. MySQL 구조를 대체하여 데이터 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

반면 MySQL은 테이블 기반 시스템(또는 오픈 소스 관계형 데이터베이스)입니다. 테이블 기반 디자인은 검색을 위한 데이터 쿼리 구조이며 SQL 데이터베이스로 간주됩니다. 또한 다른 데이터 포인트 또는 세트와 관련하여 데이터를 검색하고 액세스할 수 있습니다.

데이터 관리 및 데이터 볼륨 요구 사항이 증가함에 따라 기업들은 MySQL을 데이터 구조를 재형식화하는 데 있어 유연하지 않은 보다 경직된 아키텍처로 인식하기 시작했습니다. 이러한 감정은 주로 사이트와 앱이 유한한 다변량 검색 쿼리 집합을 적용할 수 있도록 하는 테이블 기반 디자인 때문입니다. 

한 시스템이 성능과 반응성 면에서 다른 시스템보다 뛰어나다고 가정하는 것은 실수입니다. MongoDB와 MySQL은 모두 빠르게 수행되며, 둘 다 강력하게 설계된 DBM입니다. 

MySQL은 레거시 시스템입니다.

MySQL은 SQL을 기반으로 설계되었으며 B-트리 테이블 구조를 기반으로 합니다. 즉, 구조 내의 대수적 상호 작용을 통해 서버 엔진이 관련 데이터에 대한 데이터 세트를 빠르게 스캔하고 검색할 수 있습니다.

MySQL에는 스토리지 유형과 데이터 작업에 사용되는 언어라는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 스토리지 엔진은 데이터가 생성, 검색, 전송 및 저장되는 곳입니다. 언어는 언어에 액세스하는 방법입니다.

MySQL은 지난 10년 동안 주로 비트랜잭션 스토리지 기반으로 운영되었기 때문에 데이터가 다른 데이터와 정의되고 분리되어 업데이트를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 현재 시스템은 트랜잭션 스토리지 엔진을 사용하지만 CSV(쉼표로 구분된 값) 또는 gzip(압축 기반 엔진 형식)과 같은 다른 많은 유형의 스토리지 형식과 함께 작동합니다. 

또한 MySQL은 노드 기반이므로 트리 구조를 통해 데이터 검색이 가속화되어 효율적인 검색, 인덱스 및 쿼리 경험을 제공합니다. MySQL은 이 구조를 사용하여 다른 데이터와 관련된 필드 또는 데이터 세트에 데이터를 저장합니다.

예를 들어, 회사 디렉터리는 개인 정보의 데이터 필드로 존재할 수 있으며, 데이터 필드에는 부서 정보가 포함될 수 있습니다. 데이터 용어로는 값 쌍 또는 '키 값 쌍'으로도 식별됩니다. 두 데이터 세트 모두 부서를 핵심 속성으로 가리키며, 데이터 필드 내의 요소는 목적, 직원 및 기타 관련 속성과 같이 부서를 추가로 정의합니다. MySQL 데이터베이스에서 구조화된 경우 이는 관련 데이터입니다.

또한 Windows부터 Linux 및 MacOS에 이르기까지 거의 모든 운영 체제에서 MySQL을 실행할 수 있지만, 역사적으로 사용자들은 Linux가 최적이라고 말합니다.

MongoDB는 NoSQL 시스템입니다.

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스 또는 비관계형 시스템으로 알려져 있습니다. 검색을 위한 데이터 단위인 문서를 기반으로 하므로 객체 기반 시스템입니다. 이진 JSON 언어로 작성되고 사용됩니다. 또한 MongoDB 쿼리 언어를 사용하는데, 많은 사람들이 이 언어를 보편적이고 더 가벼우며 유연한 구조로 간주하여 작업할 수 있습니다. 또한 MongoDB는 일반적으로 더 작은 파일로 이진 코딩된 JSON과 유사한 문서인 BSON을 사용합니다. 많은 개발자가 이러한 기능을 더 쉽게 조작할 수 있어 데이터 관리가 더 빨라집니다.

MySQL과 마찬가지로 MongoDB는 다양한 스토리지 엔진 유형을 지원합니다. 그러나 이 구조는 많은 조직이 이러한 유형의 데이터베이스 시스템을 선택하는 이유이자 차별화 요소입니다. 동적 "스키마" 디자인으로 구성되어 있으며, 이는 정보를 유연하고 빠르게 정렬하는 방식입니다. 

MongoDB는 정형 및 비정형 데이터 모두에 특히 유용한 시스템입니다. 정형 데이터는 간단합니다. 서면 콘텐츠를 예로 들 수 있습니다. 비정형 데이터는 저장하고 정리하기가 더 어렵습니다. 리치 미디어 또는 얼굴 인식은 빅 데이터에서 이러한 유형이 더욱 널리 보급됨에 따라 MongoDB가 더 잘 관리하고자 하는 몇 가지 유형에 불과합니다.

MySQL는 엔터프라이즈급이며 플랫폼과 네트워크 전반에서 강력합니다. 이 분야의 선두주자이며 NoSQL DBM 기능과 같은 유사한 데이터베이스 옵션을 지속적으로 만들고 출시하고 있습니다. 또한 시장에 출시된 시간과 이동성으로 인해 더 많은 시스템과 호환되는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 확장 가능한 솔루션으로도 간주됩니다.

MySQL은 API, 서버, 프로그래밍 및 관리 툴과 옵션이 다양하기때문에 접근성이 뛰어난 것으로 간주되며(ibm.com 외부 링크) 일반적으로 다운타임 없이 실행됩니다.

마지막으로 보안 소켓 계층(SSL) 보안과 함께 데이터 인증을 통해 생성됩니다. 보안 계층은 전송 시 민감한 데이터를 더욱 안전하게 보호합니다.

또한 변경하기 쉬운 필드를 제공하므로 사용자는 변화하는 조직 또는 데이터 요구 사항에 대한 대규모 점검이나 재조정을 피할 수 있습니다. 

또한 문서 데이터 모델은 코드 친화적인 데이터 모델과 네이티브 데이터 모델 모두에 대해 모든 유형의 데이터를 저장, 액세스, 인덱싱 및 결합하는 데 있어 보다 정교한 경험을 기업에 제공합니다. 따라서 내구성을 높이고 더 쉽게 확장하기 위해 변환 매핑이 필요하지 않습니다. 

MySQL은 다음과 같은 사용 사례에 적합합니다.

• 전자 상거래 또는 소셜 사이트와 같이 트래픽이 많은 사이트
• 정부 기반 및 규정 준수가 중요한 산업과 같이 높은 보안 프로토콜이 필요한 사이트

MongoDB는 다음과 같은 사용 사례에 가장 적합합니다.

• 빅 데이터 업그레이드를 모색하는 레거시 비즈니스
• 콘텐츠 관리 시스템(CMS)
• 분석 앱과 같이 쿼리가 많은 사이트 및 애플리케이션

IBM은 현재 오픈소스 데이터베이스인 MySQL on IBM 플랫폼을 지원하며, IBM®  Cloud Kubernetes Service 또는 VMWare vCenter 서버에서 선택하여 사용할 수 있습니다.

IBM 및 IBM® Cloud Databases for MongoDB에 대해 자세히 알아보세요. 이제 IBM은 보안 환경에서 시간이 많이 소요되는 DBM 작업을 보다 쉽게 자동화할 수 있도록 현재 MongoDB 기능에 대한 개발자 지원을 제공합니다.