Diferencias entre MongoDB y MySQL

¿Cuáles son las principales diferencias entre MongoDB y MySQL?

MySQL

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) de código abierto, popular y de uso gratuito, desarrollado por Oracle. Al igual que otros sistemas relacionales, MySQL almacena datos utilizando tablas y filas, aplica la integridad referencial y utiliza un languaje del query estructurado (SQL) para acceder a los datos. Cuando los usuarios necesitan recuperar datos de una base de datos MySQL, deben construir un query de SQL que una varias tablas para crear la vista de los datos que requieren.

Los esquemas de base de datos y los modelos de datos deben definirse con antelación, y los datos deben coincidir con este esquema para poder almacenarse en la base de datos. Este enfoque rígido para almacenar datos ofrece cierto grado de seguridad, pero lo sacrifica a cambio de flexibilidad. Si es necesario almacenar un nuevo tipo o formato de datos en la base de datos, debe realizarse una migración de esquema, lo cual puede volverse complejo y costoso a medida que aumenta el tamaño de la base de datos.

MongoDB

MongoDB también es de uso gratuito y de código abierto; sin embargo, sus principios de diseño difieren de los sistemas relacionales tradicionales. MongoDB, al que a menudo se hace referencia como una base de datos no relacional o NoSQL, adopta un enfoque muy diferente para almacenar datos, representando la información como una serie de documentos similares a JSON (en realidad almacenados como JSON binario, o BSON), a diferencia de las tablas y filas de los sistemas relacionales.

En MongoDB, los documentos consisten en una serie de pares clave-valor de distintos tipos, incluidos arreglos y documentos anidados; sin embargo, la diferencia principal es que la estructura de los pares clave-valor en una colección determinada puede variar de un documento a otro. Este enfoque más flexible es posible porque los documentos son autodescriptivos.

Cuándo usar MongoDB frente a MySQL

Las diferencias principales entre estos dos sistemas de base de datos son significativas. Elegir cuál utilizar es más bien una cuestión de enfoque que una decisión puramente técnica.

MySQL es un sistema de base de datos relacional maduro que ofrece un entorno de base de datos conocido para profesionales de TI con experiencia.

MongoDB es un sistema de base de datos no relacional bien establecido que ofrece una mayor flexibilidad y escalabilidad horizontal, pero al costo de algunas funcionalidades de seguridad de las bases de datos relacionales, como la integridad referencial.

¿Cuál elegir?

En las siguientes secciones, analizaremos algunas de las diferentes consideraciones que se deben tener en cuenta al decidir entre MongoDB y MySQL.

Facilidad de uso de MongoDB frente a MySQL

MongoDB es una opción atractiva para los desarrolladores. Su filosofía de almacenamiento de datos es sencilla y comprensible de forma inmediata para cualquier persona con experiencia en programación.

MongoDB almacena datos en colecciones sin aplicar un esquema específico y predefinido, lo que ofrece una flexibilidad que es especialmente beneficiosa para los desarrolladores que quizás no tengan experiencia en bases de datos, pero que aún necesitan usar una para su desarrollo de aplicaciones. A diferencia de MySQL, que requiere una comprensión sólida de la normalización, la integridad referencial y el diseño de base de datos relacional para utilizar eficazmente una base de datos relacional, la flexibilidad de MongoDB es una ventaja significativa.

MongoDB ofrece soporte para el almacenamiento de documentos con esquemas variables, incluidos conjuntos de datos no estructurados, lo que proporciona una interfaz de desarrollador versátil para los equipos que crean aplicaciones que no requieren todas las funcionalidades de seguridad de los sistemas relacionales. Un ejemplo típico de dicha aplicación es una aplicación web que no depende de esquemas estructurados, lo que permite gestionar fácilmente datos no estructurados, semiestructurados o estructurados, todo dentro de la misma colección de MongoDB.

MySQL es una opción común para usuarios con amplia experiencia en el uso de scripting SQL tradicional, el diseño de soluciones para bases de datos relacionales, o que están modificando o actualizando aplicaciones existentes que ya funcionan con un sistema relacional. Las bases de datos relacionales también pueden ser una mejor opción para aplicaciones que requieren estructuras de datos y esquemas de base de datos muy complejos, pero rígidos en un gran número de tablas.

Un ejemplo común de dicho sistema podría ser una aplicación bancaria que requiere que se aplique integridad referencial y garantías transaccionales muy sólidas para mantener la integridad exacta de los datos en un punto determinado del tiempo.

Sin embargo, es importante aclarar que MongoDB también admite las propiedades ACID de transacciones (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad). Esto permite una mayor flexibilidad en la creación de un modelo de datos transaccional que puede escalarse horizontalmente en un entorno distribuido y no tiene impacto en el rendimiento de las transacciones multi-documento.

Escalabilidad de MongoDB frente a MySQL

Una de las principales ventajas del diseño de MongoDB es que la base de datos es extremadamente fácil de escalar. Configurar un clúster particionado permite que una porción de la base de datos, llamada partición, también se configure como un set de réplicas. En un clúster particionado, los datos se distribuyen entre muchos servidores. Este enfoque altamente flexible permite a MongoDB escalar horizontalmente tanto el rendimiento de lectura como de guardar para atender aplicaciones de cualquier escala.

Un set de réplicas es la replicación de un grupo de servidores de MongoDB que contienen los mismos datos, lo que garantiza la alta disponibilidad y la recuperación ante desastres.

Con un sistema de base de datos MySQL, las opciones de escalabilidad son mucho más limitadas. Por lo general, tiene dos opciones: escalabilidad vertical o agregar réplicas de lectura. El escalado vertical implica agregar más recursos al servidor de base de datos existente, pero esto tiene un límite superior inherente.

La replicación de lectura implica agregar copias de la base de datos de solo lectura a otros servidores. Sin embargo, esto suele limitarse a un total de cinco réplicas, que solo pueden utilizarse para operaciones de lectura. Esto puede causar problemas con aplicaciones que requieren guardar mucho, o guardar y leer de forma regular para la base de datos, ya que es común que las réplicas se retrasen respecto al maestro para guardar. Se ha agregado compatibilidad con la replicación multi-maestro a MySQL, pero su implementación es más limitada que la funcionalidad disponible en MongoDB.

Rendimiento de MongoDB frente a MySQL

Evaluar el rendimiento de dos sistemas de bases de datos completamente diferentes es muy difícil, ya que ambos sistemas de gestión abordan la tarea de almacenamiento y recuperación de datos de formas completamente diferentes. Aunque es posible comparar directamente dos bases de datos SQL con un conjunto de puntos de referencia de SQL estándar, lograr lo mismo en bases de datos no relacionales y relacionales es mucho más difícil y subjetivo.

Por ejemplo: MySQL está optimizado para uniones de alto rendimiento en varias tablas que han sido indexadas adecuadamente. En MongoDB, las uniones se admiten con la operación $lookup, pero son menos necesarias debido a la forma en que se suelen utilizar los documentos de MongoDB: siguen un modelo de datos jerárquico y mantienen la mayor parte de los datos en un documento, lo que elimina la necesidad de realizar uniones en varios documentos.

MongoDB también está optimizado para el rendimiento de guardar y ofrece una API específica insertMany() para insertar datos rápidamente, dando prioridad a la velocidad sobre la seguridad de la transacción, ya que los datos de MySQL deben insertarse fila por fila.

Al observar algunos de los comportamientos de query de alto nivel de los dos sistemas, podemos ver que MySQL es más rápido al seleccionar una gran cantidad de registros, mientras que MongoDB es significativamente más rápido al insertar o actualizar una gran cantidad de registros.

Flexibilidad de MongoDB frente a MySQL

Esta es una comparación sencilla, en la que MongoDB tiene una clara ventaja en términos de flexibilidad. El diseño de MongoDB hace que sea extremadamente fácil desarrollar y mejorar aplicaciones con el tiempo sin necesidad de las complejas y costosas migraciones de esquema que requieren las bases de datos relacionales.

Con MongoDB, hay opciones más dinámicas para actualizar el esquema de una colección, como crear nuevos campos basados en un pipeline de agregación o actualizar campos de arreglos anidados. Este beneficio es particularmente importante a medida que las bases de datos aumentan de tamaño. Por el contrario, las bases de datos de MySQL más grandes tardan más en migrar esquemas y procedimientos almacenados que pueden depender de los esquemas actualizados. El diseño flexible de MongoDB hace que esto sea mucho menos preocupante.

Cabe señalar que ambas bases de datos tienen mucho en común. Ambas son gratuitas para comenzar, ambas son fáciles de instalar en Linux y Windows, y ambas cuentan con un amplio soporte para lenguajes de programación populares como Java, Node.js y Python.

Además, MongoDB ofrece MongoDB Atlas, una solución en la nube gestionada que también es gratuita para siempre para fines exploratorios, mientras que para una versión en la nube gestionada de MySQL, necesitaría tener una cuenta con uno de los principales proveedores de servicios en la nube y entrar dentro de sus términos de nivel gratuito para evitar pagar.

Seguridad de MongoDB frente a MySQL

MongoDB aprovecha el popular modelo de control de acceso basado en roles (RBAC) con un conjunto flexible de permisos. A los usuarios se les asigna un rol, y ese rol les otorga permisos específicos sobre conjuntos de datos y operaciones de bases de datos. Toda la comunicación se cifra con TLS, y es posible guardar documentos cifrados en colecciones de datos de MongoDB mediante una llave maestra que nunca está disponible para MongoDB, lo que permite el cifrado de datos en reposo. Introducido en MongoDB 7.0, Queryable Encryption permite a los usuarios aplicar cifrado aleatorio a campos confidenciales, almacenar los valores cifrados en la base de datos y ejecutar queries expresivas contra esos campos sin descifrarlos. Esto permite proteger los datos confidenciales durante todo su ciclo de vida.

MySQL admite muchas de las funcionalidades de cifrado de MongoDB; su modelo de autenticación también es similar. A los usuarios se les pueden conceder roles, pero también privilegios, lo que les otorga permisos sobre operaciones específicas de la base de datos y sobre conjuntos de datos particulares.

Conclusión

Si MongoDB es la solución adecuada para usted y actualmente utiliza MySQL, consulte nuestra guía de migración y Relational Migrator de MongoDB, una herramienta que simplifica la migración y transformación de datos desde una base de datos relacional a MongoDB, eliminando riesgos en su transición a MongoDB y ayudándole a aprovechar al máximo el modelo orientado a documentos.

Otra opción que considerar es un enfoque de implementación híbrida, que ofrece lo mejor de ambos mundos y la flexibilidad para elegir la herramienta que mejor se adapte a sus necesidades. Consulte esta guía de implementación híbrida para obtener más detalles.

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