¿Cuál es la diferencia entre MongoDB y MySQL?
MongoDB y MySQL son dos sistemas de administración de bases de datos que puede utilizar para almacenar y administrar datos. MySQL es un sistema de base de datos relacional que almacena datos en un formato tabular estructurado. Por el contrario, MongoDB almacena los datos como documentos JSON en un formato más flexible. Ambos ofrecen rendimiento y escalabilidad, pero brindan un mejor rendimiento según el caso de uso.
¿Cuáles son las similitudes entre MongoDB y MySQL?
Tanto MySQL como MongoDB son sistemas de administración de bases de datos. Almacenan datos y tienen una interfaz de usuario y un lenguaje de consulta integrados, por lo que puede agregar, editar, modificar y analizar datos.
Licencias de código abierto
Tanto MySQL como las primeras versiones de MongoDB tienen licencias de código abierto. Puede descargar las versiones de código abierto de forma gratuita. A continuación, puede modificar el código según lo que necesite hacer con él.
MySQL cuenta con la Licencia Pública General de GNU. Todas las versiones de MongoDB publicadas antes del 16 de octubre de 2018 están disponibles bajo la licencia pública general Affero de GNU.
Soporte de indexación
MySQL y MongoDB utilizan la indexación para mejorar la velocidad y el rendimiento de las consultas. Los índices son estructuras de bases de datos que enlazan a datos a los que se accede con frecuencia. El índice ayuda a encontrar y recuperar datos con gran rapidez.
Tanto las plataformas de bases de datos MySQL como MongoDB utilizan índices hash, índices de árbol B y muchos otros tipos.
Interfaces fáciles de usar
Tanto MongoDB como MySQL son fáciles de usar. Ofrecen un lenguaje de consulta basado en lenguaje natural para actualizar y leer datos. También ofrecen una interfaz gráfica de usuario (GUI) para gestionar y analizar los datos de forma más visual.
Lenguajes de programación
MySQL y MongoDB son compatibles con varios de los mismos lenguajes de programación. Puede usar Java, Python, Node.js, PHP del lado del servidor, Ruby y C# con MongoDB y MySQL.
Seguridad
Tanto MySQL como MongoDB utilizan la autenticación, el control de acceso y el cifrado para garantizar la seguridad de sus bases de datos. Utilizan el cifrado TLS/SSL para proteger los datos en tránsito y en reposo. También permiten definir diferentes niveles de acceso de los usuarios.
Documentación y apoyo de la comunidad
Tanto MySQL como MongoDB cuentan con documentación oficial detallada en sus sitios web. Sus tutoriales, manuales y guías contienen instrucciones completas para instalar, configurar y ejecutar tareas operativas.
MongoDB y MySQL también cuentan con una comunidad de desarrolladores activa para responder preguntas y ayudarlo a solucionar problemas. Ambos también ofrecen ediciones empresariales con soporte dedicado para sus requisitos específicos.
Diferencias clave: MongoDB en comparación con MySQL
MySQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales, mientras que MongoDB es un sistema de base de datos NoSQL. Puede obtener más información al respecto en las páginas ¿Qué es una base de datos relacional? y ¿Qué es NoSQL?.
MySQL usa SQL, con el que la mayoría de los desarrolladores tienen experiencia. Por el contrario, MongoDB usa el lenguaje de consulta MongoDB (MQL). Si bien existen similitudes entre MQL y SQL, el aprendizaje de MQL suele requerir un poco más de trabajo.
A continuación, analizamos otras diferencias clave.
Modelo de datos
MySQL es un sistema de base de datos relacional que almacena datos en columnas, filas y tablas. Los datos se almacenan en filas, y cada columna representa un tipo diferente de datos. A continuación, usted define las relaciones entre los datos mediante claves externas y claves principales. Cada tabla tiene una clave principal que se utiliza para identificarla, y la clave externa crea una relación.
MongoDB es una base de datos orientada a documentos que almacena todos sus datos como documentos JSON binarios (BSON). BSON le permite serializar muchos tipos de datos. El uso de documentos BSON hace que pueda almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. En lugar de un esquema de base de datos, MongoDB utiliza un enfoque flexible y almacena los documentos en colecciones.
Escalabilidad
En un sistema de base de datos MySQL, las opciones de escalado disponibles son limitadas. Puede elegir entre las siguientes opciones:
- Escalabilidad vertical mediante la incorporación de más recursos al servidor de base de datos actual
- Replicación de lectura mediante la creación de copias de solo lectura de la base de datos en otros servidores
La replicación de lectura está restringida a un máximo de cinco copias. Las réplicas también pueden quedar rezagadas con respecto a la copia principal, lo que crea problemas de rendimiento a gran escala. La escalabilidad vertical también se limita a la infraestructura que utilice.
Por el contrario, el diseño de MongoDB ofrece una ventaja significativa en términos de escalabilidad. Cuenta con dos características clave para escalar:
- Conjuntos de réplicas: grupos de servidores MongoDB que contienen datos idénticos
- Partición: diferentes partes de sus datos distribuidas en diferentes servidores
MongoDB le permite crear clústeres particionados, de modo que partes de sus datos se repliquen en varios servidores. Por ejemplo, si tiene un gran número de registros de clientes, puede distribuirlos de manera que los nombres de la A a la J y los nombres de la K a la Z estén en su propio conjunto de réplicas. De este modo, MongoDB puede escalar horizontalmente para optimizar el rendimiento de lectura y escritura a escala.
Rendimiento
MySQL está diseñado para implementar uniones de alto rendimiento en varias tablas que están indexadas adecuadamente. Sin embargo, requiere que los datos se inserten fila por fila, por lo que el rendimiento de escritura es más lento.
Los documentos de MongoDB siguen un modelo de datos jerárquico y mantienen la mayoría de los datos en un solo documento, lo que reduce la necesidad de unir varios documentos. Las uniones se admiten mediante la operación $lookup, pero no están optimizadas para el rendimiento. Sin embargo, MongoDB ofrece una API insertMany() para insertar datos rápidamente y priorizar el rendimiento de escritura.
Flexibilidad
Como sistema de administración de bases de datos relacionales, MySQL tiene una estructura más rígida que MongoDB. MySQL usa un esquema fijo y organiza los datos en filas y tablas. Debe estructurar los datos y colocarlos en un sistema tabular para usar MySQL.
Al almacenar datos como documentos JSON, MongoDB le permite crear aplicaciones complicadas con muchos tipos de datos distintos. Por ejemplo, puede crear nuevos campos al actualizar los campos de matriz anidada. También puede utilizar una canalización de agregación, una característica de MongoDB que le permite transformar datos mediante la combinación de varias operaciones en un único flujo de trabajo.
Control de acceso
En MongoDB, puede controlar el acceso a nivel de operación, colección o base de datos. Utiliza los certificados Kerberos, X.509 y LDAP para autenticar a los usuarios. Por el contrario, MySQL permite restringir el acceso de los usuarios a nivel de usuario, base de datos y tabla. MySQL usa su propio sistema de autenticación. Presenta una vulnerabilidad de seguridad adicional en los ataques de inyección de código SQL, que el enfoque libre de esquemas de MongoDB evita.
Cuándo usar MongoDB y cuándo MySQL
El formato de almacenamiento de datos de MySQL lo hace adecuado para el almacenamiento de datos y el procesamiento analítico en línea. Cumple los requisitos de ACID, lo que significa que las transacciones son atómicas, consistentes, aisladas y duraderas. Esto hace que MySQL sea útil cuando se trabaja con transacciones complejas, como en casos de uso de comercio electrónico, transaccionales y financieros.
Los datos altamente estructurados y la indexación de MySQL también lo hacen ideal para consultas ad hoc. Las consultas ad hoc suelen ser realizadas por usuarios finales o analistas de datos que requieren un acceso rápido a los datos que no están disponibles mediante informes o consultas predefinidos.
Por otro lado, MongoDB es una base de datos NoSQL. Es más adecuado cuando se trabaja con datos no estructurados en casos de uso como redes sociales, medios de comunicación o Internet de las cosas (IoT). Como MongoDB no tiene un esquema, es una buena opción para gestionar datos en constante cambio y expansión.
Resumen de las diferencias: MongoDB frente a MySQL
| MongoDB |
MySQL |
|
| Modelo de datos |
MongoDB almacena los datos en documentos JSON y, a continuación, los organiza en colecciones. |
MySQL almacena los datos en columnas y filas. El almacenamiento de datos es tabular y relacional. |
| Escalabilidad |
MongoDB usa la replicación y la partición para escalar horizontalmente. |
MySQL usa el escalado vertical y lee réplicas para mejorar el rendimiento a escala. |
| Lenguaje de consulta |
MongoDB usa el lenguaje de consulta MongoDB. |
MySQL usa SQL. |
| Rendimiento |
MongoDB destaca en la inserción o actualización de una gran cantidad de registros. |
MySQL es más rápido cuando se selecciona una gran cantidad de registros. |
| Flexibilidad |
MongoDB no tiene un esquema, lo que proporciona más flexibilidad y le permite trabajar con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. |
MySQL tiene un esquema rígido que funciona bien con datos estructurados. |
| Seguridad |
MongoDB usa los certificados Kerberos, X.509 y LDAP para autenticar a los usuarios. |
MySQL usa métodos de autenticación integrados. |
¿Cómo puede ayudarle AWS con sus requisitos de MongoDB y MySQL?
Amazon Web Services (AWS) ofrece varios servicios para sus requisitos de MongoDB y MySQL.
Amazon DocumentDB (con compatibilidad con MongoDB) es una base de datos de documentos JSON nativa totalmente administrada. Hace que sea fácil y rentable operar cargas de trabajo de documentos críticos prácticamente a cualquier escala sin administrar la infraestructura. Amazon DocumentDB simplifica su arquitectura al brindar prácticas recomendadas de seguridad integradas, copias de seguridad continuas e integraciones nativas con otros servicios de AWS.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un conjunto de servicios totalmente administrados que facilita las tareas de configuración, funcionamiento y escalada de las bases de datos relacionales en la nube. Amazon RDS admite siete motores populares, uno de los cuales es MySQL. Amazon RDS para MySQL es compatible con las versiones 5.7 y 8.0 de MySQL Community Edition.
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