MongoDB และ MySQL แตกต่างกันอย่างไร
MongoDB และ MySQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลสองระบบที่คุณสามารถใช้เพื่อเก็บและจัดการข้อมูล MySQL เป็นระบบฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่เก็บข้อมูลในรูปแบบตารางที่มีโครงสร้าง ในทางกลับกัน MongoDB เก็บข้อมูลเป็นเอกสาร JSON ในรูปแบบที่มีความยืดหยุ่นมากกว่า ทั้งสองรูปแบบมีทั้งประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาด แต่ให้ประสิทธิภาพเหมาะกับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน
MongoDB และ MySQL คล้ายคลึงกันอย่างไรบ้าง
ทั้ง MySQL และ MongoDB เป็นระบบจัดการฐานข้อมูล พวกมันเก็บข้อมูลและมี UI ในตัวและภาษาการสิบค้น คุณจึงสามารถเพิ่ม แก้ไข ปรับเปลี่ยน และวิเคราะห์ข้อมูลได้
ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส
MySQL และ MongoDB เวอร์ชันก่อนหน้าต่างก็มีใบอนุญาตโอเพนซอร์ส คุณสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันโอเพ่นซอร์สได้ฟรี จากนั้นคุณสามารถแก้ไขรหัสขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องทำกับมัน
MySQL อยู่ภายใต้สัญญาอนุญาตสาธารณะทั่วไปของ GNU MongoDB ทุกเวอร์ชันที่เผยแพร่ก่อนวันที่ 16 ตุลาคม 2018 นั้นมีให้บริการภายใต้สัญญาอนุญาต GNU Affero General Public License
การรองรับการจัดทำดัชนี
MySQL และ MongoDB ใช้การจัดทำดัชนีเพื่อปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพการสืบค้น ดัชนีคือโครงสร้างฐานข้อมูลที่เชื่อมโยงกับข้อมูลที่เข้าถึงบ่อย ดัชนีช่วยในการค้นหาและดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
ทั้งแพลตฟอร์มฐานข้อมูล MySQL และ MongoDB ใช้ดัชนีแฮช ดัชนี B-tree และอื่นๆ อีกหลายอย่าง
อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย
MongoDB และ MySQL ใช้งานง่ายทั้งคู่ พวกมันมอบภาษาการสืบค้นที่อิงตามภาษาธรรมชาติเพื่ออัปเดตและอ่านข้อมูล พวกมันยังมีส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาพมากขึ้น
ภาษาการเขียนโปรแกรม
MySQL และ MongoDB เข้ากันได้กับภาษาการเขียนโปรแกรมเดียวกันที่หลากหลาย คุณสามารถใช้ Java, Python, Node.js, PHP ฝั่งเซิร์ฟเวอร์, Ruby และ C# กับทั้ง MongoDB และ MySQL
การรักษาความปลอดภัย
ทั้ง MySQL และ MongoDB ใช้การยืนยันตัวตน การควบคุมการเข้าถึง และการเข้ารหัสเพื่อรับรองความปลอดภัยของฐานข้อมูล พวกมันใช้การเข้ารหัส TLS/SSL เพื่อปกป้องข้อมูลที่อยู่ระหว่างการโอนย้ายและอยู่นิ่ง นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณกำหนดระดับการเข้าถึงของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน
เอกสารและการรองรับจากชุมชน
MySQL และ MongoDB ต่างมีเอกสารอย่างเป็นทางการโดยละเอียดบนเว็บไซต์ของตน บทช่วยสอน คู่มือ และคำแนะนำประกอบด้วยคำแนะนำที่สมบูรณ์ในการติดตั้ง กำหนดค่า และรันงานที่ต้องดำเนินการ
MongoDB และ MySQL ยังมีชุมชนนักพัฒนาที่ใช้งานอยู่เพื่อตอบคำถามและช่วยคุณในการแก้ปัญหา พวกมันทั้งสองยังมีรุ่นสำหรับองค์กรพร้อมการรองรับเฉพาะสำหรับความต้องการเฉพาะของคุณ
ความแตกต่างที่สำคัญ: MongoDB เทียบกับ MySQL
MySQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ ในขณะที่ MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูล NoSQL คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ได้ที่หน้าฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์คืออะไร และ NoSQL คืออะไร
MySQL ใช้ SQL ซึ่งนักพัฒนาส่วนใหญ่เคยใช้ ในทางกลับกัน MongoDB ใช้ MongoDB Query Language (MQL) แม้ว่า MQL และ SQL จะมีความคล้ายคลึงกัน แต่โดยทั่วไปแล้ว MQL ต้องการพยายามเพิ่มเติมเล็กน้อยเพื่อเรียนรู้
ต่อไป เราจะกล่าวถึงความแตกต่างที่สำคัญอื่นๆ
โมเดลข้อมูล
MySQL เป็นระบบฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่เก็บข้อมูลในคอลัมน์ แถว และตาราง คุณเก็บข้อมูลเป็นแถว โดยแต่ละคอลัมน์จะแสดงข้อมูลประเภทต่างๆ จากนั้น คุณกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลโดยใช้คีย์นอกและคีย์หลัก แต่ละตารางมีคีย์หลักที่คุณใช้เพื่อระบุตาราง โดยคีย์นอกจะสร้างความสัมพันธ์
MongoDB เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่เก็บข้อมูลทั้งหมดเป็นเอกสาร Binary JSON (BSON) BSON ช่วยให้คุณสามารถจัดลำดับข้อมูลได้หลายรูปแบบ การใช้เอกสาร BSON ทำให้คุณสามารถเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้าง แทนที่จะใช้สคีมาฐานข้อมูล MongoDB ใช้วิธีการที่ยืดหยุ่น เก็บเอกสารในคอลเล็กชัน
ความสามารถในการปรับขนาด
ในระบบฐานข้อมูล MySQL ตัวเลือกที่มีอยู่สำหรับการปรับขนาดมีจำกัด คุณสามารถเลือกจากตัวเลือกเหล่านี้:
- ความสามารถในการปรับขนาดแนวตั้งโดยการเพิ่มทรัพยากรให้กับเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลปัจจุบัน
- อ่านการจำลองโดยการสร้างสำเนาของฐานข้อมูลแบบอ่านอย่างเดียวบนเซิร์ฟเวอร์อื่น
การจำลองการอ่านถูกจำกัดไว้สูงสุดห้าชุด แบบจำลองอาจเก่ากว่าสำเนาหลักซึ่งสร้างปัญหาด้านประสิทธิภาพตามขนาด ความสามารถในการปรับขนาดในแนวตั้งยังจำกัดเฉพาะโครงสร้างพื้นฐานที่คุณใช้
ในทางกลับกัน การออกแบบ MongoDB มีข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของความสามารถในการปรับขนาด มีคุณสมบัติหลักสองประการสำหรับการปรับขนาดคือ
- ชุดแบบจำลอง–กลุ่มของเซิร์ฟเวอร์ MongoDB ที่เก็บข้อมูลเหมือนกัน
- การแบ่งส่วนข้อมูล–ส่วนต่างๆ ของข้อมูลของคุณกระจายไปตามเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ
MongoDB ช่วยให้คุณสร้างคลัสเตอร์ที่แยกส่วนข้อมูล ดังนั้นข้อมูลบางส่วนของคุณจะถูกจำลองแบบข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ตัวอย่างเช่น หากคุณมีบันทึกลูกค้าจำนวนมาก คุณสามารถแจกจ่ายเพื่อให้ชื่อจาก A-J และชื่อจาก K-Z อยู่ในชุดแบบจำลองของตนเอง MongoDB สามารถปรับขนาดในแนวนอนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการอ่านและเขียนตามขนาด
ประสิทธิภาพ
MySQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อเปิดใช้งานการรวมที่มีประสิทธิภาพสูงในหลายตารางที่มีการจัดทำดัชนีอย่างเหมาะสม อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องแทรกข้อมูลทีละแถว ดังนั้นประสิทธิภาพการเขียนจึงช้าลง
เอกสาร MongoDB ทำตามโมเดลข้อมูลแบบลำดับชั้นและเก็บข้อมูลส่วนใหญ่ไว้ในเอกสารเดียว ช่วยลดความจำเป็นในการรวมเอกสารหลายฉบับ การรวมได้รับการรองรับผ่านการดำเนินการ $lookup แต่ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะกับประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม MongoDB นำเสนอ API ของ insertMany() สำหรับการแทรกข้อมูลอย่างรวดเร็ว จัดลำดับความสำคัญของประสิทธิภาพการเขียน
ความยืดหยุ่น
ในฐานะที่เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ MySQL มีโครงสร้างที่เข้มงวดกว่า MongoDB MySQL ใช้สคีมาคงที่และจัดระเบียบข้อมูลเป็นแถวและตาราง คุณต้องจัดโครงสร้างข้อมูลและปรับให้เข้ากับระบบตารางเพื่อใช้ MySQL
ด้วยการเก็บข้อมูลเป็นเอกสาร JSON MongoDB ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนด้วยประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันมากมาย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างฟิลด์ใหม่ได้โดยการอัปเดตฟิลด์อาร์เรย์ที่ซ้อนกัน คุณยังสามารถใช้ไปป์ไลน์การรวมซึ่งเป็นคุณสมบัติ MongoDB ที่ให้คุณแปลงข้อมูลโดยการรวมการดำเนินการหลายอย่างไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว
การควบคุมการเข้าถึง
ภายใน MongoDB คุณสามารถควบคุมการเข้าถึงในระดับการดำเนินการ คอลเลกชัน หรือฐานข้อมูล ใช้ใบรับรอง Kerberos X.509 และ LDAP เพื่อยืนยันตัวตนผู้ใช้ ในทางกลับกัน MySQL อนุญาตให้คุณจำกัดการเข้าถึงของผู้ใช้ในระดับผู้ใช้ ฐานข้อมูล และตาราง MySQL ใช้ระบบยืนยันตัวตนของตนเอง จะนำเสนอช่องโหว่ด้านความปลอดภัยเพิ่มเติมในการโจมตี SQL injection ซึ่งแนวทางที่ปราศจากสคีมาของ MongoDB หลีกเลี่ยง
ควรใช้เมื่อใด: MongoDB เทียบกับ MySQL
รูปแบบพื้นที่เก็บข้อมูลภายใน MySQL ทำให้เหมาะสำหรับคลังข้อมูลและการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ เป็นไปตามมาตรฐาน ACID ซึ่งหมายความว่าการทำธุรกรรมเป็นแบบอะตอม สม่ำเสมอ แยกจากกัน และคงทน สิ่งนี้ทำให้ MySQL มีประโยชน์เมื่อคุณทำงานกับธุรกรรมที่ซับซ้อน เช่น กรณีการใช้งานทางอีคอมเมิร์ซ ธุรกรรม และการเงิน
ข้อมูลที่มีโครงสร้างสูงและการจัดทำดัชนีของ MySQL ยังทำให้ดีสำหรับการสืบค้นแบบเฉพาะกิจอีกด้วย การสืบค้นแบบเฉพาะกิจมักดำเนินการโดยผู้ใช้ปลายทางหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการการเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็วซึ่งไม่มีผ่านรายงานหรือการสืบค้นที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ในทางกลับกัน MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL เหมาะสมกว่าเมื่อคุณทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในกรณีการใช้งาน เช่น เครือข่ายสังคม สื่อ หรือ Internet of Things (IoT) เนื่องจาก MongoDB ไม่มีสคีมา จึงเป็นทางเลือกที่ดีในการจัดการกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงและขยายตลอดเวลา
สรุปความแตกต่าง: MongoDB เทียบกับ MySQL
| MongoDB |
MySQL |
|
| โมเดลข้อมูล |
MongoDB เก็บข้อมูลในเอกสาร JSON จากนั้นจัดระเบียบเป็นคอลเลกชัน |
MySQL เก็บข้อมูลเป็นคอลัมน์และแถว พื้นที่เก็บข้อมูลเป็นแบบตารางและเชิงสัมพันธ์ |
| ความสามารถในการปรับขนาด |
MongoDB ใช้การจำลองแบบและการแบ่งเป็นส่วนข้อมูลพื่อปรับขนาดในแนวนอน |
MySQL ใช้การปรับขนาดแนวตั้งและแบบจำลองการอ่านเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพตามขนาด |
| ภาษาการสืบค้น |
MongoDB ใช้ภาษาการสืบค้น MongoDB |
MySQL ใช้ SQL |
| ประสิทธิภาพ |
MongoDB เก่งในการแทรกหรืออัปเดตบันทึกจำนวนมาก |
MySQL เร็วกว่าเมื่อเลือกบันทึกจำนวนมาก |
| ความยืดหยุ่น |
MongoDB ไม่มีสคีมา ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นและอนุญาตให้ทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้าง |
MySQL มีสคีมาที่เข้มงวดซึ่งทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง |
| การรักษาความปลอดภัย |
MongoDB ใช้ใบรับรอง Kerberos X.509 และ LDAP เพื่อยืนยันตัวตนผู้ใช้ |
MySQL ใช้วิธีการยืนยันตัวตนในตัว |
AWS จะช่วยเรื่องข้อกำหนดของ MongoDB และ MySQL ของคุณได้อย่างไรบ้าง
Amazon Web Services (AWS) ให้บริการหลายอย่างสำหรับข้อกำหนด MongoDB และ MySQL ของคุณ
Amazon DocumentDB (พร้อมฟังก์ชันการทำงานร่วมกับ MongoDB) เป็นฐานข้อมูลแบบโครงสร้างเอกสาร JSON แบบดั้งเดิมที่มีการจัดการอย่างเต็มที่ ซึ่งจะทำให้การใช้งานเวิร์กโหลดเอกสารที่สำคัญเป็นเรื่องง่ายและมีความคุ้มค่าในทุกขนาดโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน Amazon DocumentDB ทำให้สถาปัตยกรรมของคุณง่ายดายยิ่งขึ้นโดยการสร้างแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุด การสำรองข้อมูลที่ต่อเนื่อง และการผสานรวมแบบเนทีฟร่วมกับบริการ AWS อื่นๆ
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) คือชุดของบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งทำให้ง่ายต่อการตั้งค่า ใช้งาน และปรับขนาดฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ในระบบคลาวด์ Amazon RDS รองรับกลไกยอดนิยมเจ็ดตัว หนึ่งในนั้นคือ MySQL Amazon RDS สำหรับ MySQL รองรับ MySQL Community Edition เวอร์ชัน 5.7 และ 8.0
คุณยังสามารถเลือกโซลูชัน Amazon Redshift ที่เน้นระบบคลาวด์แทน MySQL ใช้ SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งมีโครงสร้างในคลังข้อมูล ฐานข้อมูลปฏิบัติการ และ Data Lake โดยใช้ฮาร์ดแวร์และแมชชีนเลิร์นนิงที่ออกแบบโดย AWS เพื่อมอบประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีที่สุดในทุกระดับขนาด
คุณจะได้รับประโยชน์มากมายเมื่อใช้ Amazon Redshift:
- ทำลาย Data Silo และรับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับข้อมูลทั้งหมดของคุณ
- รับประสิทธิภาพสูงสุดห้าเท่าเมื่อเทียบกับคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์อื่นๆ
- รับข้อมูลเชิงลึกในไม่กี่วินาทีโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล
เริ่มต้นใช้งาน MongoDB และ MySQL บน AWS โดยสร้างบัญชีได้แล้ววันนี้
