Differenze tra MongoDB e MySQL

Quali sono le principali differenze tra MongoDB e MySQL?

MySQL

MySQL è un relational database management system (RDBMS) open source popolare e gratuito sviluppato da Oracle. Come con altri sistemi relazionali, MySQL archivia i dati utilizzando tabelle e righe, rafforza l'integrità referenziale e utilizza il linguaggio di query strutturato (SQL) per accedere ai dati. Quando gli utenti devono recuperare i dati da un database MySQL, devono creare una query SQL che unisca più tabelle per creare la vista dei dati richiesti.

Gli schemi del database e i modelli di dati devono essere definiti in anticipo e i dati devono corrispondere a questo schema per essere memorizzati nel database. Questo approccio rigido all'archiviazione dei dati offre un certo grado di sicurezza, ma lo scambia per flessibilità. Se è necessario archiviare un nuovo tipo o formato di dati nel database, deve avvenire la migrazione dello schema, che può diventare complessa e costosa man mano che le dimensioni del database crescono.

MongoDB

MongoDB è anche gratuito e open source; tuttavia, i suoi principi di progettazione differiscono dai sistemi relazionali tradizionali. Spesso definito database non relazionale o NoSQL, MongoDB adotta un approccio significativamente diverso all'archiviazione dei dati, rappresentando le informazioni come una serie di documenti in formato JSON (effettivamente memorizzati come JSON binario, o BSON), al contrario delle tabelle e righe dei sistemi relazionali.

In MongoDB, i documenti consistono in una serie di coppie chiave-valore di vario tipo, incluse matrici e documenti nidificati; tuttavia, la differenza principale è che la struttura delle coppie chiave-valore in una determinata tabella può variare da un documento all'altro. Questo approccio più flessibile è possibile perché i documenti sono autodescrittivi.

Quando utilizzare MongoDB anziché MySQL

Le differenze principali tra questi due sistemi di database sono significative. La scelta di quale utilizzare è davvero una questione di approccio piuttosto che una decisione puramente tecnica.

MySQL è un sistema di relational database maturo che offre un ambiente di database familiare per i professionisti IT esperti.

MongoDB è un sistema di database non relazionale consolidato che offre maggiore flessibilità e scalabilità orizzontale, ma al costo di alcune funzionalità di sicurezza dei database relazionali, come l'integrità referenziale.

Quale scegliere?

Nelle sezioni seguenti, esamineremo alcune delle diverse considerazioni da fare quando si sceglie tra MongoDB e MySQL.

Facilità d'uso di MongoDB vs. MySQL

MongoDB è un'opzione interessante per gli sviluppatori. La sua filosofia di archiviazione dei dati è semplice e immediatamente comprensibile per chiunque abbia esperienza di programmazione.

MongoDB memorizza i dati in tabelle senza rafforzare uno schema specifico e predefinito, offrendo una flessibilità particolarmente vantaggiosa per gli sviluppatori che potrebbero non avere competenze specifiche sui database ma che ne hanno comunque bisogno per lo sviluppo delle proprie applicazioni. A differenza di MySQL, che richiede una solida comprensione della normalizzazione, dell'integrità referenziale e della progettazione di relational database per utilizzare efficacemente un relational database, la flessibilità di MongoDB rappresenta un vantaggio significativo.

MongoDB supporta l'archiviazione di documenti con schemi variabili, compresi set di dati non strutturati, fornendo un'interfaccia di sviluppo versatile per i team che creano applicazioni che non richiedono tutte le funzionalità di sicurezza dei sistemi relazionali. Un esempio tipico di tale applicazione è un'applicazione web che non si affida a schemi strutturati, consentendole di gestire facilmente dati non strutturati, semi-strutturati o strutturati, il tutto all'interno della stessa tabella MongoDB.

MySQL è una scelta comune per gli utenti che hanno una vasta esperienza nell'uso di script SQL tradizionali, nella progettazione di soluzioni per relational database o che stanno modificando o aggiornando applicazioni esistenti che funzionano già con un sistema relazionale. I relational database possono anche essere una scelta migliore per le applicazioni che richiedono strutture di dati e schema molto complessi ma rigidi su un gran numero di tabelle.

Un esempio comune di un sistema di questo tipo potrebbe essere un'applicazione bancaria che richiede l'applicazione di una fortissima integrità referenziale e di garanzie transazionali per mantenere l'esatta integrità dei dati in un determinato momento.

Tuttavia, è importante chiarire che MongoDB supporta anche le proprietà ACID delle transazioni (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità). Ciò consente una maggiore flessibilità nella creazione di un data model transazionale in grado di scalare orizzontalmente in un ambiente distributed e non ha alcun impatto sulle prestazioni per le transazioni multi-documento.

Scalabilità di MongoDB vs. MySQL

Un vantaggio fondamentale del design di MongoDB è che il database è estremamente facile da scalare. La configurazione di un cluster sharded consente di configurare una porzione del database, chiamata shard, anche come replica set. In un cluster sharded, i dati sono distribuiti su molti server. Questo approccio estremamente flessibile consente a MongoDB di scalare orizzontalmente le prestazioni di lettura e scrittura per soddisfare le applicazioni di qualsiasi scala.

Un replica set è la replica di un gruppo di MongoDB Server che detengono gli stessi dati, garantendo un'elevata disponibilità e il ripristino di emergenza.

Con un sistema di database MySQL, le opzioni per la scalabilità sono molto più limitate. In genere, si hanno due scelte: scalabilità verticale o aggiunta di repliche di lettura. La scalabilità verticale comporta l'aggiunta di ulteriori risorse al server di database esistente, ma presenta un limite superiore intrinseco.

La replica di lettura comporta l'aggiunta di copie di sola lettura del database ad altri server. Tuttavia, questo è in genere limitato a un totale di cinque repliche, che possono essere utilizzate solo per le operazioni di lettura. Ciò può causare problemi con le applicazioni ad alta intensità di scrittura o che leggono e scrivono regolarmente per il database, dato che è comune che le repliche rimangano indietro rispetto al master di scrittura. È stato aggiunto il supporto per la replica multi-master a MySQL, ma la sua implementazione è più limitata rispetto alle funzionalità disponibili in MongoDB.

Prestazioni di MongoDB vs. MySQL

Valutare le prestazioni di due sistemi di database completamente diversi è molto difficile, poiché entrambi i sistemi di gestione affrontano l'attività di archiviazione e recupero dei dati in modi completamente diversi. Sebbene sia possibile confrontare direttamente due database SQL con un insieme di benchmark SQL standard, ottenere lo stesso risultato tra database non relazionali e relazionali è molto più difficile e soggettivo.

Ad esempio: MySQL è ottimizzato per join ad alte prestazioni su più tabelle adeguatamente indicizzate. In MongoDB, i join sono supportati con l'operazione $lookup, ma sono meno necessari a causa del modo in cui tendono a essere utilizzati i documenti MongoDB: seguono un modello di dati gerarchico e mantengono la maggior parte dei dati in un unico documento, eliminando così la necessità di join su più documenti.

MongoDB è inoltre ottimizzato per le prestazioni di scrittura e dispone di un'API insertMany() specifica per l'inserimento rapido dei dati, dando priorità alla velocità rispetto alla sicurezza delle transazioni laddove i dati MySQL devono essere inseriti riga per riga.

Osservando alcuni dei comportamenti di query di alto livello dei due sistemi, possiamo vedere che MySQL è più veloce nella selezione di un gran numero di record, mentre MongoDB è significativamente più veloce nell'inserimento o nell'aggiornamento di un gran numero di record.

Flessibilità di MongoDB rispetto a MySQL

Questo è un confronto facile, con MongoDB che ha un chiaro vantaggio in termini di flessibilità. Il design di MongoDB rende estremamente facile sviluppare e migliorare le applicazioni nel tempo senza la necessità di migrazioni dello schema complesse e costose richieste dai relational databases.

Con MongoDB, esistono opzioni più dinamiche per l'aggiornamento dello schema di una collection, come la creazione di nuovi campi basati su una aggregation pipeline o l'aggiornamento di campi a matrice nidificati. Questo vantaggio è particolarmente importante man mano che i database crescono di dimensioni. Al contrario, i database MySQL più grandi richiedono più tempo per migrare schemi e procedure memorizzate che possono dipendere dagli schemi aggiornati. Il design flessibile di MongoDB rende questo aspetto molto meno preoccupante.

Vale la pena sottolineare che entrambi i database hanno molto in comune. Entrambi sono gratuiti per iniziare, entrambi sono facili da installare su Linux e Windows ed entrambi offrono un ampio supporto per linguaggi di programmazione diffusi come Java, node.js e Python.

Inoltre, MongoDB offre MongoDB Atlas, una soluzione cloud managed che è anche gratuita per sempre per scopi esplorativi, mentre per una versione cloud managed di MySQL, sarebbe necessario disporre di un account presso uno dei principali provider di cloud pubblico e rientrare nei termini del loro livello gratuito per evitare di pagare.

Sicurezza di MongoDB rispetto a MySQL

MongoDB sfrutta il diffuso modello di controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) con un set flessibile di autorizzazioni. Gli utenti vengono assegnati a un ruolo, che conferisce loro autorizzazioni specifiche su dataset e operazioni del database. Tutte le comunicazioni sono crittografate con TLS ed è possibile scrivere documenti crittografati nelle collection di dati MongoDB utilizzando una chiave master che non è mai disponibile per MongoDB, ottenendo così la crittografia dei dati a riposo. Introdotta in MongoDB 7.0, Queryable Encryption consente agli utenti di applicare la crittografia randomizzata ai campi sensibili, archiviare i valori crittografati nel database ed eseguire query espressive su tali campi senza decrittografarli. Ciò consente di proteggere i dati sensibili durante l'intero ciclo di vita.

MySQL supporta molte delle funzionalità di crittografia di MongoDB; anche il suo modello di autenticazione è simile. Agli utenti possono essere assegnati ruoli ma anche privilegi, conferendo loro autorizzazioni su specifiche operazioni del database e su particolari set di dati.

Conclusione

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Un’altra opzione da considerare è un approccio di distribuzione ibrida, che offre il meglio di entrambi i mondi e la flessibilità di scegliere lo strumento più adatto alle proprie esigenze. Consulta questa guida alla distribuzione ibrida per ulteriori dettagli.

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