MongoDB so với MySQL NoSQL - Tại sao Mongo lại tốt hơn

Có rất nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) để lựa chọn, từ DBMS quan hệ đến không quan hệ. Trong những năm qua, DBMS quan hệ chiếm ưu thế hơn nhưng với xu hướng cấu trúc dữ liệu gần đây, DBMS phi quan hệ đang trở nên phổ biến hơn. Các lựa chọn cho DBMS quan hệ khá rõ ràng:MySQL, PostgreSQL và MS SQL. Mặt khác, MongoDB, một DBM không quan hệ đã tăng lên về cơ bản do khả năng xử lý một bộ dữ liệu lớn. Mọi lựa chọn đều có ưu và nhược điểm nhưng lựa chọn của bạn chủ yếu sẽ được xác định bởi nhu cầu ứng dụng của bạn vì cả hai đều phục vụ ở các ngách khác nhau. Tuy nhiên, trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về những ưu điểm của việc sử dụng MongoDB trên MySQL.

Ưu điểm của việc sử dụng MongoDB trên MySQL

1. Tốc độ và hiệu suất
2. Tính khả dụng cao và Điện toán đám mây
3. Tính linh hoạt của lược đồ
4. Cần phát triển lớn hơn
5. Tính năng nhúng
6. Mô hình bảo mật
7. Dữ liệu dựa trên vị trí
8. Hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn phong phú

Tốc độ và Hiệu suất

Đây là một trong những lợi ích chính của việc sử dụng MongoDB trên MySQL, đặc biệt khi có liên quan đến một tập hợp lớn dữ liệu phi cấu trúc. MongoDB theo mặc định khuyến khích tỷ lệ chèn cao hơn là an toàn giao dịch. Tính năng này không có sẵn trong MySQL, do đó, chẳng hạn nếu bạn muốn lưu nhiều dữ liệu vào DBM của mình cùng một lúc, trong trường hợp của MySQL, bạn sẽ phải thực hiện từng cái một. Nhưng trong trường hợp của MongoDB, với sự sẵn có của hàm insertMany (), bạn có thể thực hiện nhiều lần chèn một cách an toàn. Quan sát một số hành vi truy vấn của cả hai, chúng tôi có thể tóm tắt các yêu cầu hoạt động khác nhau cho 1 triệu tài liệu trong hình minh họa bên dưới.

Trong trường hợp cập nhật là một thao tác ghi, MongoDB mất 0,002 giây để cập nhật tất cả các email của sinh viên trong khi MySQL mất 0,2491 giây để thực hiện cùng một tác vụ.

Từ hình minh họa, chúng ta có thể kết luận rằng MongoDB tốn ít thời gian hơn MySQL cho các hoạt động tương tự. MongoDB chủ yếu được cấu trúc để các tài liệu là cơ sở lưu trữ, thúc đẩy truy vấn và lưu trữ dữ liệu khổng lồ. Điều này ngụ ý rằng hiệu suất phụ thuộc vào hai giá trị chính là thiết kế và tỷ lệ. Mặt khác, MySQL có dữ liệu được lưu trữ trong một bảng riêng lẻ, do đó tại một số thời điểm, người ta phải tra cứu toàn bộ bảng trước khi thực hiện thao tác ghi.

Tính khả dụng cao và Điện toán đám mây

Đối với các môi trường không ổn định, MongoDB cung cấp một kỹ thuật xử lý tốt hơn MySQL. Điều này là do mất rất ít thời gian để các nút thứ cấp đang hoạt động chọn một nút chính mới, do đó dễ dàng quản lý tại điểm bị lỗi. Bên cạnh đó, do các chỉ mục phụ toàn diện và bản sao gốc, việc tạo bản sao lưu cho cơ sở dữ liệu MongoDB khá dễ dàng so với MySQL vì sau này có hỗ trợ sao chép tích hợp.

Tóm lại, việc thiết lập một tập hợp các máy chủ có thể hoạt động như Master-Slaves dễ dàng và nhanh chóng trong MongoDB so với MySQL. Bên cạnh đó, việc phục hồi sau sự cố cụm diễn ra tức thì, tự động và an toàn. Đối với MySQL, không có giải pháp chính thức rõ ràng nào để cung cấp chuyển đổi dự phòng giữa master và slave trong trường hợp bị lỗi.

Các giải pháp lưu trữ dựa trên đám mây yêu cầu dữ liệu phải được trải đều trên nhiều máy chủ khác nhau để mở rộng quy mô. MongoDB có thể tải một khối lượng lớn dữ liệu so với MySQL và với tính năng sharding tích hợp, dễ dàng phân vùng và dàn trải dữ liệu trên nhiều máy chủ như một cách tận dụng giải pháp tiết kiệm chi phí theo giá trị lưu trữ dựa trên đám mây.

Tính linh hoạt của lược đồ

MongoDB không có phạm vi sao cho các tài liệu khác nhau trong cùng một bộ sưu tập có thể có các trường giống nhau hoặc khác nhau. Điều này có nghĩa là không có hạn chế về cấu trúc tài liệu cho mỗi lần chèn hoặc cập nhật, do đó các thay đổi đối với mô hình dữ liệu sẽ không có nhiều tác động. Tất nhiên, có những tình huống có thể chọn một để sử dụng lược đồ không xác định, chẳng hạn như nếu bạn đang hủy chuẩn hóa một lược đồ cơ sở dữ liệu hoặc khi cơ sở dữ liệu của bạn đang phát triển nhưng lược đồ của bạn không ổn định. Do đó, MongoDB cho phép người ta thêm nhiều loại dữ liệu khác nhau khi nhu cầu thay đổi.

Mặt khác, MySQL được định hướng bảng, theo đó mỗi hàng phải có cùng cột với các hàng khác. Việc thêm một cột mới sẽ yêu cầu một cột phải chạy một hoạt động ALTER, điều này khá tốn kém về mặt hiệu suất vì nó sẽ phải khóa toàn bộ cơ sở dữ liệu. Điều này đặc biệt xảy ra khi bảng lớn hơn 10GB, MongoDB không gặp vấn đề này.

Với một lược đồ linh hoạt, thật dễ dàng để phát triển và duy trì một mã sạch hơn. Bên cạnh đó, MongoDB cung cấp tùy chọn sử dụng trình xác thực JSON trong trường hợp bạn muốn đảm bảo tính toàn vẹn và nhất quán của dữ liệu cho bộ sưu tập của mình, do đó bạn có thể thực hiện một số xác thực trước khi chèn hoặc cập nhật tài liệu.

Nhu cầu phát triển lớn hơn

Việc mở rộng quy mô cơ sở dữ liệu không phải là một công việc dễ dàng, đặc biệt với MySQL, nó có thể dẫn đến hiệu suất bị giảm khi vượt quá 5-10GB bộ nhớ mỗi bảng. Với MongoDB, đây không phải là vấn đề vì người ta có thể phân vùng và chia nhỏ cơ sở dữ liệu bằng tính năng sharding tích hợp sẵn. Sau khi khóa phân đoạn được chỉ định và bật tính năng làm sắc nét, dữ liệu sẽ được phân vùng đồng đều theo khóa phân đoạn. Nếu một phân đoạn mới được thêm vào, sẽ có sự cân bằng lại tự động. Về cơ bản, Sharding cho phép mở rộng quy mô theo chiều ngang, điều khó thực hiện trong MySQL. Bên cạnh đó, MongoDB đã tích hợp sẵn tính năng sao chép, nhờ đó các tập hợp bản sao tạo ra nhiều bản sao dữ liệu. Mỗi thành viên của tập hợp này có vai trò chính hoặc phụ tại bất kỳ thời điểm nào trong quá trình.

Đọc và ghi được thực hiện trên trang chính và sau đó được sao chép sang trang thứ hai. Với ưu điểm này, trong trường hợp dữ liệu không nhất quán hoặc trường hợp lỗi, một thành viên mới có thể được bỏ phiếu để đóng vai trò chính.

Tính năng nhúng

Không giống như MySQL, nơi bạn không thể nhúng dữ liệu vào một trường, MongoDB cung cấp kỹ thuật nhúng tốt hơn cho dữ liệu liên quan. Bạn có thể thực hiện THAM GIA cho các bảng trong MySQL nhiều nhất có thể, cuối cùng bạn có thể có quá nhiều bảng với một số bảng là không cần thiết, đặc biệt nếu chúng không liên quan đến quá nhiều trường. Trong trường hợp MongoDB, bạn có thể quyết định nhúng dữ liệu vào một trường cho dữ liệu liên quan hoặc tham chiếu từ một bộ sưu tập khác nếu bạn mong đợi tài liệu phát triển trong tương lai vượt quá kích thước tài liệu JSON.

Ví dụ:nếu chúng tôi có dữ liệu cho những người dùng mà chúng tôi muốn nắm bắt địa chỉ của họ và một số thông tin khác, trong trường hợp MongoDB, chúng tôi có thể dễ dàng có một cấu trúc đơn giản như

{
    id:1,
    name:'George Bush',
    gender: 'Male',
    age:45,
    address:{
        City: 'New York',
        Street: 'Florida',
        Zip_code: 1342243
    }
}

Nhưng trong trường hợp của MySQL, chúng tôi sẽ phải tạo 2 bảng với một tham chiếu id trong trường hợp này. Tức là

Bảng chi tiết người dùng

Bảng địa chỉ người dùng

Trong MySQL, bạn sẽ có rất nhiều bảng có thể rất bận rộn để xử lý, đặc biệt là khi liên quan đến việc mở rộng quy mô. Nhiều như người ta cũng có thể thực hiện nối bảng trong một truy vấn khi tìm nạp dữ liệu này trong MySQL, độ trễ lớn hơn khá nhiều so với MongoDB và đây là một trong những lý do khiến hiệu suất của MongoDB vượt xa hiệu suất của MySQL.

Mô hình bảo mật

Quản trị cơ sở dữ liệu (DBA) là khá cần thiết trong MySQL nhưng không cần thiết trong trường hợp của MongoDB. Điều này có nghĩa là bạn cần có DBA để sửa đổi một lược đồ trong trường hợp của MySQL khi một ứng dụng thay đổi. Mặt khác, người ta có thể thực hiện sửa đổi lược đồ mà không cần DBA trong MongoDB vì nó rất tốt cho sự bền bỉ của lớp và một lớp có thể được tuần tự hóa thành JSON và được lưu trữ. Tuy nhiên, đây là phương pháp hay nhất nếu bạn không mong đợi dữ liệu sẽ phát triển lớn, nếu không, bạn sẽ cần làm theo một số phương pháp hay nhất để tránh những cạm bẫy.

Dữ liệu dựa trên vị trí

Để cải thiện các hoạt động thông lượng, đặc biệt là các hoạt động đọc, MongoDB cung cấp các chức năng đặc biệt được tích hợp sẵn để tăng cường tìm kiếm dữ liệu có liên quan từ các vị trí cụ thể, do đó giúp nhanh chóng quá trình. Điều này không thể xảy ra trong trường hợp của MySQL.

Hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn phong phú

Về sở thích cá nhân với tư cách là một người đam mê MongoDB, tôi bị thu hút bởi tính năng truy vấn linh hoạt của MongoDB. Về khung tổng hợp trong các phiên bản sau và tính năng MapReduce, người ta có thể tối ưu hóa dữ liệu kết quả cho phù hợp với các thông số kỹ thuật của riêng mình. Cũng giống như MySQL cũng cung cấp các hoạt động như nhóm, sắp xếp và nhiều hoạt động khác, MongoDB khá rộng rãi, đặc biệt là với các cấu trúc dữ liệu nhúng. Hơn nữa, như đã đề cập ở phần đầu, các truy vấn được trả về với độ trễ ít hơn trong khung tổng hợp so với khi thực hiện JOIN trong trường hợp của MySQL. Ví dụ:MongoDB cung cấp một cách dễ dàng để sửa đổi một lược đồ bằng cách sử dụng các hoạt động $ set và $ unset cho lược đồ được nhúng. Tuy nhiên, trong trường hợp của MySQL, người ta phải thực hiện lệnh ALTER cho bảng duy nhất mà trường tồn tại trong đó và điều này khá tốn kém về mặt hiệu suất.

Kết luận

Về những ưu điểm đã thảo luận ở trên, việc lựa chọn cơ sở dữ liệu hoàn toàn phụ thuộc vào thiết kế ứng dụng MongoDB cung cấp rất nhiều tính linh hoạt theo các dòng khác nhau. Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó sẽ phục vụ cho hiệu suất tốt hơn, xử lý dữ liệu phức tạp do đó không cần hạn chế về thiết kế giản đồ, kỳ vọng trong tương lai về sự phát triển cơ sở dữ liệu và kỹ thuật ngôn ngữ truy vấn phong phú, tôi khuyên bạn nên sử dụng MongoDB.