MySQL frente a 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 modelo de diseño principal para desarrollar sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) a fin de mantener los datos y el almacenamiento de datos.

El lenguaje está construido de una manera que permite ingresar, 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 ubicua y continúan teniendo un impacto en el espacio de las bases de datos. Sin embargo, la corporación Oracle es propietaria hoy. Los competidores también adaptaron posteriormente el lenguaje relacional, como se vio con el servidor de base de datos 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 cantidad "descomunal" de datos necesarios para casos de uso escalables, y "Mongo" en el nombre la abreviatura de "humongous". A medida que crecían tanto los servicios digitales como los sitios, la enorme cantidad de datos necesarios para escalar este crecimiento presentó 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 base de datos ágil y rico en información. Almacena datos como documentos MongoDB, que es la piedra angular de su diseño.

MongoDB brinda servicios a sitios de comercio electrónico y de contenido, por ejemplo, que obtienen un beneficio 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 luego 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 básico 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 ejecutarse correctamente. Tanto MongoDB como MySQL permiten a las organizaciones distribuir, modificar o desplegar 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, ambos 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, se puede buscar y acceder a los datos en relación con otro punto o conjunto de datos.

A medida que crecían las necesidades de gestión y volumen de datos, las empresas comenzaron 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 multivariantes. 

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 en una estructura de tabla de árbol B, lo que significa que las interacciones logarítmicas dentro de la estructura permiten que el motor del servidor escanee y busque rápidamente conjuntos de 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 operó 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, estos 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 están estructurados en una base de datos MySQL, estos son 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 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 dinámico de "esquema", 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. El rich media o reconocimiento facial son solo algunos tipos que MongoDB busca gestionar mejor a medida que este tipo se vuelve aún más frecuente en 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 ve como 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.

Finalmente, se crea con autenticación de datos, con seguridad de capa de conexión segura (SSL). La capa de seguridad hace que los datos confidenciales estén más protegidos en la transmisión.

Además, presenta 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 en 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 comercio electrónico o sitios sociales
• Sitios que requieren protocolos de alta seguridad, como industrias del gobierno y con alto cumplimiento

MongoDB es óptimo para los siguientes casos de uso:

• Empresas heredadas que buscan actualizar big data
• Sistemas de gestión de contenido (CMS)
• Sitios y aplicaciones de alta carga de consultas, como aplicaciones de analytics

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.

Aprenda más sobre IBM e IBM® Cloud Databases for MongoDB. IBM ahora ofrece 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.