Différences entre MongoDB et MySQL

Quelles sont les principales différences entre MongoDB et MySQL ?

MySQL

MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) populaire, gratuit et public, développé par Oracle. Comme pour d’autres systèmes relationnels, MySQL stocke les données à l’aide de tableaux et de lignes, applique l’intégrité référentielle et utilise un langage de requête structuré (SQL) pour l’accès aux données. Lorsque les utilisateurs ont besoin d’extraire des données d’une base de données MySQL, ils doivent construire une requête SQL qui joint plusieurs tableaux entre eux pour créer la vue des données dont ils ont besoin.

Les schémas de base de données et les modèles de données doivent être définis à l’avance, et les données doivent correspondre à ce schéma pour être stockées dans la base de données. Cette approche rigide du stockage des données offre un certain degré de sécurité, mais le fait au détriment de la flexibilité. Si un nouveau type ou format de données doit être stocké dans la base de données, une migration de schéma doit avoir lieu, ce qui peut devenir complexe et coûteux à mesure que la taille de la base de données augmente.

MongoDB

MongoDB est également gratuit et public, cependant, ses principes de conception diffèrent des systèmes relationnels traditionnels. Souvent qualifiée de base de données non relationnelle ou NoSQL, MongoDB adopte une approche sensiblement différente pour le stockage des données, en représentant les informations sous forme d’une série de documents de type JSON (en réalité stockés sous forme de JSON binaire, ou BSON), par opposition aux tableaux et aux lignes des systèmes relationnels.

Dans MongoDB, les documents se composent d’une série de paires clé-valeur de types variés, notamment des tableaux et des documents imbriqués. Toutefois, la différence principale réside dans le fait que la structure des paires clé-valeur dans une collection donnée peut varier d’un document à l’autre. Cette approche plus souple est possible car les documents sont auto-descriptifs.

Quand utiliser MongoDB plutôt que MySQL ?

Les différences fondamentales entre ces deux systèmes de gestion de bases de données sont importantes. Le choix de celui à utiliser est en réalité une question d'approche plutôt qu'une décision purement technique.

MySQL est un système de base de données relationnelle mature, offrant un environnement de base de données familier aux professionnels de l’informatique expérimentés.

MongoDB est un système de base de données non relationnel bien établi offrant une souplesse améliorée et une évolutivité horizontale, mais au prix de certaines fonctionnalités de sécurité des bases de données relationnelles, telles que l’intégrité référentielle.

Lequel devriez-vous choisir ?

Dans les sections suivantes, nous examinerons certains des différentes éléments à prendre en compte pour choisir entre MongoDB et MySQL.

Facilité d’utilisation de MongoDB par rapport à MySQL

MongoDB est une option attrayante pour les développeurs. Sa philosophie de stockage des données est simple et immédiatement compréhensible par toute personne possédant une expérience en programmation.

MongoDB stocke des données dans des collections sans appliquer de schéma prédéfini spécifique, offrant une souplesse particulièrement utile pour les développeurs qui n’ont peut-être pas d’expertise en base de données, mais qui doivent quand même en utiliser une pour le développement de leurs applications. Contrairement à MySQL, qui nécessite une bonne compréhension de la normalisation, de l’intégrité référentielle et de la conception de bases de données relationnelles pour utiliser efficacement une base de données relationnelle, la souplesse de MongoDB est un avantage important.

MongoDB prend en charge le stockage de documents aux schémas variés, notamment des ensembles de données non structurées, offrant ainsi une interface développeur polyvalente aux équipes créant des applications ne nécessitant pas toutes les fonctions de sécurité des systèmes relationnels. Un exemple typique d’une telle application est une application web qui ne repose pas sur des schémas structurés, ce qui lui permet de traiter facilement des données non structurées, semi-structurées ou structurées, le tout au sein de la même collection MongoDB.

MySQL est un choix courant pour les utilisateurs qui possèdent une vaste expérience dans l’utilisation de scripts SQL traditionnels, la conception de solutions pour les bases de données relationnelles, ou qui modifient ou mettent à jour des applications existantes qui fonctionnent déjà avec un système relationnel. Les bases de données relationnelles peuvent également constituer un meilleur choix pour les applications qui nécessitent des structures de données et des schémas de base de données très complexes mais rigides sur un grand nombre de tableaux.

Un exemple courant de ce type de système pourrait être une application bancaire nécessitant une intégrité référentielle et des garanties transactionnelles très strictes afin de maintenir une intégrité précise des données à un moment donné.

Cependant, il est important de préciser que MongoDB prend également en charge les propriétés ACID des transactions (atomicité, cohérence, isolation et durabilité). Cela permet une plus grande flexibilité dans la création d’un modèle de données transactionnel capable d’évoluer horizontalement dans un environnement distribué et n'ayant aucun impact sur les performances pour les transactions multi-documents.

Évolutivité de MongoDB par rapport à MySQL

L’un des avantages majeurs de la conception de MongoDB réside dans l’extrême facilité avec laquelle la base de données peut évoluer. La configuration d’un cluster partitionné permet de configurer une partie de la base de données, appelée partition, en tant que jeu de répliques. Dans un cluster partitionné, les données sont distribuées sur de nombreux serveurs. Cette approche extrêmement souple permet à MongoDB de faire évoluer horizontalement les performances de lecture et d’écriture pour répondre aux besoins des applications, quelle que soit leur envergure.

Un jeu de répliques est la réplication d’un groupe de serveurs MongoDB qui détiennent les mêmes données, garantissant une haute disponibilité et une reprise après sinistre.

Avec un système de base de données MySQL, les options d’évolutivité sont beaucoup plus limitées. En général, vous avez deux choix : l’évolutivité verticale ou l’ajout de répliques de lecture. L’évolutivité verticale implique l’ajout de ressources supplémentaires au serveur de base de données existant, mais cela comporte une limite supérieure inhérente.

La réplication en lecture consiste à ajouter des copies en lecture seule de la base de données sur d’autres serveurs. Cependant, cela est généralement limité à cinq répliques au total, qui ne peuvent être utilisées que pour les opérations de lecture. Cela peut poser des problèmes avec les applications qui sont lourdes en écriture ou qui écrivent et lisent régulièrement dans la base de données, car il est courant que les répliques soient en retard par rapport au maître d’écriture. La prise en charge de la réplication multi-maîtres a été ajouté à MySQL, mais sa mise en œuvre est plus limitée que les fonctionnalités disponibles dans MongoDB.

Performances de MongoDB par rapport MySQL

L’évaluation des performances de deux systèmes de base de données totalement différents est très difficile, car les deux systèmes de gestion abordent la tâche de stockage et de récupération des données de manières totalement différentes. S’il est possible de comparer directement deux bases de données SQL à l'aide d’un ensemble de référentiels SQL normalisés, faire de même avec des bases de données non relationnelles et relationnelles est beaucoup plus difficile et subjectif.

Par exemple : MySQL est optimisé pour les jointures hautes performances sur plusieurs tableaux qui ont été correctement indexés. Dans MongoDB, les jointures sont prises en charge grâce à l’opération $lookup, mais elles sont moins nécessaires en raison de la façon dont les documents MongoDB ont tendance à être utilisés : ils suivent un modèle de données hiérarchique et conservent la plupart des données dans un seul document, éliminant ainsi le besoin de jointures sur plusieurs documents.

MongoDB est également optimisé pour les performances en écriture et dispose d’une API insertMany() spécifique pour insérer rapidement des données, privilégiant la vitesse à la sécurité des transactions, alors que les données MySQL doivent être insérées ligne par ligne.

En observant certains des comportements de requête de haut niveau des deux systèmes, nous pouvons constater que MySQL est plus rapide pour sélectionner un grand nombre d’enregistrements, alors que MongoDB est nettement plus rapide pour insérer ou mettre à jour un grand nombre d’enregistrements.

Flexibilité de MongoDB par rapport à MySQL

Il s’agit d’une comparaison facile, MongoDB présentant un avantage évident en termes de souplesse. La conception de MongoDB permet de développer et d’améliorer très facilement les applications au fil du temps sans avoir besoin des migrations de schéma complexes et coûteuses requises par les bases de données relationnelles.

Avec MongoDB, il existe des options plus dynamiques pour mettre à jour le schéma d’une collection, comme la création de nouveaux champs basés sur un pipeline d’agrégation ou la mise à jour de champs de tableau imbriqués. Cet avantage est particulièrement important à mesure que la taille des bases de données augmente. En revanche, la migration des schémas et des procédures stockées pouvant dépendre des schémas mis à jour est plus lente sur les bases de données MySQL volumineuses. La conception souple de MongoDB rend ce problème beaucoup moins préoccupant.

Il convient de souligner que les deux bases de données ont beaucoup en commun. Tout d’abord, les deux sont gratuites, faciles à installer sur Linux et Windows, et bénéficient d’une large prise en charge de langages de programmation populaires comme Java, node.js et Python.

En outre, MongoDB propose MongoDB Atlas, une solution cloud gérée également gratuite destinée à l’exploration, tandis que pour une version cloud gérée MySQL, vous devrez disposer d’un compte auprès de l’un des principaux fournisseurs de cloud public et respecter ses conditions d’offre gratuite pour éviter de payer.

Sécurité de MongoDB vs. MySQL

MongoDB tire parti du modèle populaire de contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) grâce à un ensemble souple d’autorisations. Les utilisateurs sont affectés à un rôle, et ce rôle leur accorde des autorisations spécifiques sur les jeux de données et les opérations de la base de données. Toutes les communications sont chiffrées avec TLS, et il est possible d’écrire des documents chiffrés dans les collections de données MongoDB à l’aide d’une clé principale qui n’est jamais disponible pour MongoDB, ce qui permet de chiffrer les données au repos. Introduite dans MongoDB 7.0, la fonctionnalité Queryable Encryption permet aux utilisateurs d’appliquer un chiffrement aléatorisé aux champs sensibles, de stocker les valeurs chiffrées dans la base de données et d’exécuter des requêtes expressives sur ces champs sans les déchiffrer. Cela vous permet de protéger les données sensibles tout au long de leur cycle de vie.

MySQL prend en charge de nombreuses fonctionnalités de chiffrement de MongoDB, son modèle d’authentification est également similaire. Les utilisateurs peuvent se voir accorder des rôles, mais aussi des privilèges, ce qui leur donne des autorisations sur des opérations de base de données particulières et par rapport à des jeux de données particuliers.

Conclusion

Si MongoDB est la solution adaptée à vos besoins et que vous utilisez actuellement MySQL, consultez notre guide de migration et l’outil Relational Migrator de MongoDB, un outil qui simplifie la migration et la transformation des données depuis une base de données relationnelle vers MongoDB, en réduisant les risques de votre transition vers MongoDB tout en vous aidant à tirer pleinement parti du modèle documentaire.

Une autre option à envisager est une approche de déploiement hybride, qui vous offre le meilleur des deux mondes et la flexibilité de choisir l'outil qui vous convient. Consultez ce guide de déploiement hybride pour plus de détails.

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