اتفاقات روزمره ، اخبار مهم و دیگر مطالب میهن وب هاست را می توانید در این قسمت مطالعه کنید

با توجه به انواع پایگاه‌ داده های موجود در بازار، کاربران اغلب در خصوص اینکه بهترین گزینه بین پایگاه داده MongoDB و MySQL کدام است، به بحث و تبادل نظر می پردازند. سازمان‌هایی که از دیتابیس رابطه‌ای مانند MySQL استفاده می‌کنند، ممکن است در شرایط متغیر هنگام مدیریت و ذخیره داده‌ها، با مشکلات خاصی مواجه شوند. در عین حال، شرکت‌های جدید به این فکر می‌کنند که چه پایگاه‌داده‌ای را انتخاب کنند تا در روند توسعه خود با مشکل مواجه نشوند. 

توسعه‌دهندگانی که نرم افزارهای مالی می‌سازند، اغلب در مورد اینکه آیا باید به MySQL وفادار بمانند و با آن ادامه دهند یا استفاده از MongoDB را تجربه کنند، سردرگم می شوند. مقایسه پایگاه داده MongoDB و MySQL کمک می کند تفاوت هایی از قبیل، مزایا و معایب این دو دیتابیس را درک نموده و اینکه کدامیک برای چه هدفی بهتر است را شناسایی کنید. به طور خلاصه، در انتخاب دیتابیس مناسب برای پروژه، کمک خواهد کرد.

پایگاه داده MongoDB و MySQL چیست؟

قبل از شروع مقایسه، در ادامه هر کدام به صورت مجزا شرح داده شده اند.

MongoDB

MongoDB یک سیستم دیتابیس غیر رابطه ای متن باز قدرتمند و رایگان است که معمولا برای ذخیره سازی حجم بالایی از داده ها استفاده می شود. Mongodb در سال 2009 توسط 10gen (در حال حاضر MongoDB Inc.) با مجوز Server Side Public منتشر شد که یک دیتابیس NoSQL میباشد و به زبان های C++ ،Python و جاوا اسکریپت و سازگار با چند پلتفرم نوشته شده است. Mongodb سیستم عامل هایی از جمله ویندوز، macOS و لینوکس و زبان هایی مانند C ،PHP ،Java ،Ruby ،Node.js و غیره را نیز پشتیبانی می کند. MongoDB از نظر نحوه ذخیره سازی داده ها با سیستم های دیتابیس سنتی متفاوت است.

MongoDB به‌جای ذخیره داده‌ در ردیف‌ها و ستون‌ها، آنها را در الگویی "مبتنی بر سند" ذخیره می کند و داده‌ها را به صورت اسناد و مجموعه‌های مشابه JSON نشان می‌دهد. این اسناد شامل مجموعه ای از مقادیر یا انواع مختلف کلیدهای جفت شده، مانند فایل ها و آرایه های تو در تو می باشند. جفت‌های key/value، می‌توانند از یک سند به سند دیگر ساختار متفاوتی داشته باشند.

MongoDB علاوه بر انعطاف پذیری و اصلاح ساختار داده، امنیت، قابلیت اطمینان و عملکرد بهتری ارائه می دهد. در نتیجه سرعت بالاتر و فضای ذخیره سازی بیشتری را فراهم می کند.

ویژگی های MongoDB

در ادامه به بررسی برخی از ویژگی های اصلی MongoDB اشاره شده است:

• MongoDB :Replication این امکان را می دهد که با استفاده از Replication (مجموعه replica) چندین کپی از داده ها تهیه نموده و آنها را در سرورهای مختلف ذخیره کنید. این ویژگی برای پشتیبان گیری از داده ها و مدیریت حوادث بسیار مفید است. در صورت خرابی سرور، همواره می توانید داده های خود را از نسخه های ذخیره شده در سرورهای دیگر، بازیابی کنید.
• Indexing: می توانید فیلدهای موجود در اسناد MongoDB را با عنوان primary یا secondary فهرست کنید. این اقدام به بهبود عملکرد جستجو در دیتابیس کمک نموده و امکان جستجو در فهرست ها به جای کل سند را امکان پذیر می کند که به طور خودکار به افزایش سرعت جستجو کمک خواهد نمود.
• Ad-hoc: کوئری های Ad-hoc دستورات موقتی هستند که عملکرد متفاوتی برای اجرای کوئری ها ارائه می دهند. در واقع با هر بار اجرای این دستور، بسته به مقدار متغیر، نتیجه متفاوت است. MongoDB از range query ،regular expression و جستجو بر اساس فیلد پشتیبانی می کند. همچنین، کوئری ها شامل توابع جاوا اسکریپتی هستند که توسط کاربران تعریف شده و می توانند فیلدهای یک محتوای خاص را برگردانند. از سوی دیگر می توانید به کمک MongoDB Query Language (MQL)، کوئری های ad-hoc که برای تجزیه و تحلیل سریع در شرکت‌ها بسیار مفید هستند را به صورت همزمان بروزرسانی کنید.
• MongoDB :Sharding قادر است با کمک sharding، داده های بزرگ را به چند بخش تقسیم نموده و در سرور های مختلف ذخیره کند. در واقع دیگر به تهیه سرور با ظرفیت بالا، برای ذخیره سازی داده های بزرگ نیازی نیست. در این روش کاربران می‌توانند برای مشخص نمودن نحوه پارتیشن بندی داده ها در یک مجموعه، یک کلید shard (یک کلید اصلی با یک یا چند نسخه کپی) انتخاب نموده و داده‌ها را به پارتیشن های مختلف در بین shard ها تقسیم کنند. هر shard به عنوان یک دیتابیس جداگانه عمل می کند. تشکیل یک دیتابیس واحد با استفاده از shard های دیگر، به متعادل سازی داده ها کمک نموده و کوئری های پیچیده را اجرا می کند.
• MongoDB :Load balancing با تقسیم بار، رسیدگی همزمان به درخواست های کاربر که برای سرورهای مختلف ارسال شده را تسهیل می کند. این اقدام به کاهش بار روی هر سرور کمک کرده و ثبات داده‌ها را تضمین می نماید که امکان استفاده از برنامه‌های مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کند.
• File storage: می‌توانید از MongoDB به عنوان یک فایل سیستم، معروف به GridFS، استفاده کنید که دارای ویژگی‌های data replication و load balancing برای ذخیره سازی فایل ها در چندین سرور است. GridFS یا grid file system شامل درایورهای MongoDB می شود که می‌توانید با افزونه‌های Nginx و lighttpd یا ابزار mongofiles به آن دسترسی داشته باشید. همچنین MongoDB به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا فایل ها و محتواها را تغییر دهند.
• Aggregation: تجمیع داده‌ها (Data aggregation) به کاربران اجازه می‌دهد تا نتایج مشابهی که از طریق عبارت GROUP BY در SQL به دست آمده را دریافت کنند. MongoDB سه راه برای تجمیع داده‌ها ارائه می دهد:

1. Aggregation pipeline: این عملکرد برای اکثر عملیات ها، تجمیع داده‌ بهتری نسبت به سایرین ارائه می دهد.
2. Single-purpose aggregation: برای تجمیع اسناد از یک مجموعه استفاده می شود.
3. Map-reduce function: برای تجمیع نتایج از پردازش دسته ای داده ها استفاده می شود. تابع map داده ها را بر اساس key-value گروه بندی می کند، در حالی که تابع reduce عملیات را روی آنها انجام می دهد.

• MongoDB :Capped collections از مجموعه‌های Capped پشتیبانی می‌کند، مجموعه‌ای که ترتیب درج داده‌ها را مدیریت می نماید.

موارد استفاده از پایگاه داده MongoDB

MongoDB توسط هزاران سازمان در سراسر جهان برای ذخیره سازی داده ها یا به عنوان سرویس دیتابیس نرم افزارها استفاده می شود. برای مثال:

• سیستم های مدیریت محتوا مانند وردپرس برای افزودن، ذخیره و ویرایش محتوا
• ذخیره سازی داده برای نرم افزارهای وب و موبایل
• وب سایت های شبکه های اجتماعی
• حفظ داده های مکانی یا مکان محور
• کاتالوگ محصولات فروشگاهی و مدیریت موجودی
• سیستم های مبتنی بر ابر
• انتقال حجم کاری از پردازنده مرکزی
• تجزیه و تحلیل همزمان با سرعت بالا
• بازی های ویدئویی مقیاس پذیر و با کارایی بالا
• مدرن‌سازی معماری پرداخت و نوسازی معماری قدیمی
• سیستم‌هایی که نیازمند تکامل سیستم ذخیره‌سازی داده، ورود و کش سریعتر و تغییر طراحی ها هستند.
• MEAN technology stack برای توسعه وب، که در آن M مخفف MongoDB و مابقی آنها به ترتیب ExpressJS، AngularJS و NodeJS می باشند.

شرکت هایی مانند Twitter ،IBM ،Oracle ،Zendesk ،Citrix ،Sony ،Intercom ،HTC و … همگی از MongoDB استفاده می کنند. در ادامه، برخی از موارد دیگر ذکر شده است:

Aadhar :Aadhar یک پروژه احراز هویت منحصر به فرد هندی و بزرگترین دیتابیس بیومتریک در جهان است. MongoDB یکی از دیتابیس هایی است که این شرکت برای ذخیره داده های بیومتریک و جمعیتی بیش از 1.2 میلیارد نفر استفاده می کند.

eBay: شرکت تجارت الکترونیک آمریکایی eBay، از MongoDB در بخش های مختلف خود مانند پیشنهادات جستجو، مدیریت ابر و ذخیره سازی فایل های حجیم استفاده می کند.

Shutterfly :Shutterfly یک پلتفرم اشتراک گذاری محبوب تصویر است که از MongoDB برای ذخیره و مدیریت بیش از 6 میلیارد تصویر، با ظرفیت انجام 10 هزار عملیات در ثانیه استفاده می کند.

MySQL چیست؟

MySQL یک سیستم مدیریت دیتابیس رابطه ای یا RDBMS (مخفف Relational DataBase Management System) رایگان و متن باز است. این سیستم، داده‌ها را در قالب جدولی با ردیف‌ها و ستون‌هایی که با یکدیگر مرتبط هستند سازماندهی و ذخیره می‌کند. همچنین دارای مجوز عمومی GNU بوده و می توانید منبع آن را در GitHub پیدا کنید.

این دیتابیس در سال 1995 توسط MySQL AB ایجاد شد، یک شرکت سوئدی که بنیانگذار آن David Axmark سوئدی، Michael Widenius و  Allan Larsson بودند. با این حال، Sun Microsystems شرکت MySQL AB و در سال 2010 نیز Oracle شرکت Sun Microsystems را خریداری کرد.

نامگذاری MySQL نیز جالب است و از ترکیب دو عبارت می باشد:

My: نام دختر Michael Widenius.

SQL: مخفف Structural Query Language.

SQL یک زبان برنامه نویسی مخصوص دامنه است که می تواند داده ها را در یک RDBMS با اجرای عملیات روی داده ها از جمله ایجاد، استخراج، حذف و اصلاح، مدیریت کند.

MySQL با بسیاری از سیستم عامل ها مانند Windows ،macOS ،Linux ،FreeBSD ،OpenBSD و Solaris، برای پیاده سازی RDBMS در فضای ذخیره سازی دستگاه، امکان دسترسی به شبکه، مدیریت کاربران، تسهیل تست یکپارچگی دیتابیس و ایجاد نسخه پشتیبان، کار می کند. mysql به زبان های ++C و C نوشته شده و از lexical analyzer استفاده می نماید. این دیتابیس به دلیل رابط کاربری آسان، بازخورد مثبتی از مصرف کنندگان خود دریافت کرده است. از نظر عملکرد، سریع و پایدار بوده و دارای یک سرور دیتابیس multithreading و multi-user می باشد. MySQL در دو نسخه Community Server متن باز و Enterprise Server اختصاصی موجود است. نسخه دوم تعداد زیادی افزونه را بدون تغییر در کدها، ارائه می دهد.

ویژگی های پایگاه داده MySQL

ویژگی های این RDBMS محبوب در ادامه بررسی شده است:

همانند سازی و خوشه بندی یا Replication و clustering: دیتابیس MySQL امکان Replication و clustering را فراهم نموده که به بهبود مقیاس پذیری و عملکرد برنامه در روش های مختلف همگام سازی، کمک می کند. می توانید داده ها را از یک سرور SQL به سایر سرورهای SQL مشابه نیز کپی کنید. همچنین امکان تهیه بکاپ از داده‌های دیتابیس های متعدد را فراهم نموده تا اطلاعات از دست نرود.

پشتیبانی از رمز عبور: MySQL یک سیستم رمزگذاری رمز عبور دارد که تضمین می کند فقط افراد مجاز به آن  دسترسی خواهند داشت. علاوه بر این، آخرین نسخه آن، MySQL 8.0، از رمز عبور دو مرحله ای نیز پشتیبانی می‌ کند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد رمز عبور خود را به راحتی تغییر دهند.

الگو عملکرد: با الگو عملکرد، می توان بر استفاده از منابع و رویدادهای سرور نظارت نمود. این قابلیت امکان تخصیص مناسب منابع را فراهم می سازد و عملکرد برنامه را در تشخیص کندی بهبود می بخشد تا در صورت بروز هرگونه رویداد مشکوک، سریعا اقدامات لازم را انجام دهید.

الگو آنلاین: MySQL از چندین الگو آنلاین پشتیبانی می نماید که به شما کمک می کنند نیازهای فضای ذخیره سازی داده خود را برطرف نموده و انعطاف پذیری بیشتری را ارائه دهید.

انعطاف پذیری: نرم افزار هایی که از MySQL استفاده می کنند، در برابر خرابی ها مقاوم هستند و در چنین شرایطی به راحتی می توانند از پس مشکلات برآیند. در نتیجه، امکان دسترسی به داده ها را برای انواع برنامه ها، وب یا موبایل، فراهم می کند.

پشتیبانی از تراکنش: MySQL از تراکنش‌های چند سطحی و توزیع‌شده row-level blocking و تراکنش‌های مطابق با ACID، پشتیبانی می‌کند. در زمینه پردازش تراکنش، چهار اصل که به صورت مخفف ACID نامیده می شوند، وجود دارد. این کلمه مخفف Atomicity، Consistency، Isolation و Durability است.

پشتیبانی از GUI: ابزارهای رابط کاربری گرافیکی یا GUI زیادی در MySQL موجود است تا فرآیند ایجاد، طراحی و مدیریت ابزارهای command-line را برای صرفه جویی در زمان، آسان تر کند. طراحان دیتابیس، مدیران و توسعه دهندگان می توانند از این ابزارها برای ساده کردن کار خود استفاده کنند.

محدودیت ها: مقیاس پذیری افقی (افزودن سرور برای مدیریت افزایش ترافیک) کار آسانی نیست. میلیون‌ها فرآیند خواندن یا نوشتن و سایر محدودیت‌های پایگاه‌ داده های رابطه‌ای، بر عملکرد دیتابیس تأثیر می‌گذارند.

موارد استفاده از MySQL

حدودا دو دهه از پیدایش MYSQL می گذرد و امکان ذخیره سازی آسان حجم بالایی از داده ها را برای سازمان های مختلف در سراسر جهان، فراهم کرده است. برخی از کاربردهای MySQL و افرادی که از آن استفاده می کنند، به صورت زیر می باشد:

• سیستم های مدیریت محتوا و وبلاگ ها 
• نرم افزارهای فروشگاهی با محصولات بسیار زیاد
• نرم افزارهای ورود به سیستم
• بایگانی داده ها
• برنامه هایی که به امنیت بسیار بالا برای داده ها نیاز دارند و شبکه های اجتماعی مانند فیس بوک و اینستاگرام
• MySQL در موتورهای ذخیره سازی مانند InnoDB، MyISAM، Memory، CSV، Merge، Archive، Blackhole و Federated نیز استفاده می شود.
• LAMP Stack یک فناوری برای توسعه وب با استفاده از MySQL است که مخفف Linux، Apache، MySQL و PHP/Python/Perl می باشد.
• MySQL در پلتفرم های ابری مختلف مانند Microsoft Azure، Amazon EC2، Oracle Cloud و غیره نصب شده است.

در واقع MySQL ،Oracle Cloud را به عنوان یک سرویس ارائه می دهد تا به کاربران اجازه دهد سرور MySQL را نصب کرده و در فضای ابری از آن استفاده کنند. به این ترتیب، دیگر نیازی به نصب آن روی سرورهای local یا محلی خود نخواهید داشت. سازمان های بزرگی که از MySQL استفاده می کنند عبارتند از Airbnb، NASA، Sony، YouTube، Netflix، Pinterest، Drupal، Joomla و غیره. اکنون، زمان مقایسه MongoDB و MySQL فرا رسیده تا بتوانید برای پروژه بعدی خود، گزینه مناسب را انتخاب نمایید.

مقایسه سیستم مدیریت پایگاه داده MongoDB و MySQL

چند پارامتر وجود دارند که بر اساس آنها می توان پایگاه داده MongoDB و MySQL را با یکدیگر مقایسه نمود.

معماری

تصویر(1)

معماری، اساس هر سیستم را تشکیل می‌دهد و چارچوبی را ایجاد می‌کند که در آن همه امکانات و عملکردها، مشخص شوند. از این رو، مقایسه معماری پایگاه داده MongoDB و MySQL و درک دقیق آنها برای تعیین اینکه کدام یک برای نرم افزار شما انتخاب مناسب تری خواهد بود، مهم است.

MongoDB

پایگاه داده MongoDB معماری Nexus را به عنوان فلسفه طراحی خود انتخاب کرده و عملکرد دیتابیس های رابطه ای را با یکدیگر ترکیب می کند که می تواند نیازهای نرم افزارهای مدرن را با ارائه مقیاس پذیری بالا، دسترسی جهانی و یک الگو انعطاف پذیر، برآورده کند. بنابراین، ایجاد تغییرات در طراحی آن نسبتاً آسان است.

علاوه بر این، MongoDB شامل درایورهای رسمی برای محیط های توسعه پیشرو مانند AWS، Azure، Kubernetes،  و زبان های برنامه نویسی مانند جاوا اسکریپت، پایتون و … و فریم ورک هایی مانند Django است.

MySQL

از سوی دیگر، MySQL شامل یک معماری client-server با فضای ذخیره سازی بهینه شده برای ارائه کارایی بالا و multithreading می شود. دستورالعمل های آن نیز چند تکنیک بهینه‌سازی کارایی را نشان می‌دهند که به جای تنظیم معیارهای SQL، با پیکربندی آن سروکار دارند.

برنده این مقایسه: مساوی.

فرمت ذخیره سازی داده های پایگاه داده MongoDB و MySQL

تصویر(2)

MongoDB

فرمت ذخیره سازی داده ها در MongoDB می تواند به شکل زیر باشد:

{

Account Number: 1234567890

First Name: "Jon"

Last Name: "Doe"

Branch Name: "Los Angeles"

}

 

فرمت آن شبیه JSON است و به راحتی می توانید تغییرات موردنظرتان را  در داده ها ایجاد کنید. به این معنی که می توانید داده های بیشتری اضافه نموده، برخی از اطلاعات را حذف یا داده ها را تغییر دهید. مثال بالا نشان می دهد که هیچ الگو ثابتی برای دیتابیس وجود ندارد و انعطاف پذیری بیشتری در اختیارتان می گذارد.

MySQL

از طرفی، فرمت ذخیره سازی داده ها در MySQL، شبیه به شکل زیر است:

جدول(1)

جدول بالا نشان می دهد که MySQL چگونه داده ها را در قالب ردیف و ستون سازماندهی می کند. این ساختار مناسب و  سخت است لذا تغییر جداول در مقایسه با MongoDB بسیار دشوار می باشد. به همین دلیل، نمی توانید مجموعه ای از ردیف ها یا ستون ها را انتخاب کنید. شما باید طراحی را به گونه ای انجام دهید که برای هر ردیف، یک ستون وجود داشته باشد و بالعکس، در غیر این صورت، الگو را نقض می کند اما در MongoDB، داده ها به راحتی قابل تغییر هستند.

تفاوت های جزئی در اصطلاحات پایگاه داده MongoDB و MySQL وجود دارند که به شرح زیر می باشند:

جدول(2)

برنده: تغییر فرمت داده های ذخیره شده، در MongoDB آسان تر است.

انعطاف پذیری در طراحی

دیتابیسی که انتخاب می کنید باید انعطاف پذیری لازم را برای اصلاح طراحی دیتابیس، بر اساس نیازهای مختلف ارائه دهد. در غیر این صورت، حتی یک تغییر جزئی نیز واقعا آزاردهنده می شود.

مقایسه پایگاه داده MongoDB و MySQL بر اساس انعطاف‌پذیری طراحی آن‌ها:

MongoDB

MongoDB طرحی انعطاف‌پذیر ارائه می دهد که کاربران را قادر می‌سازد تا طراحی را بر اساس ملزومات، به‌ویژه برای برنامه‌هایی با اطلاعات زیاد، تغییر دهند. این ویژگی، امکان ترکیب و ذخیره انواع مختلف داده ها را فراهم می کند تا طراحی را به صورت پویا و بدون خرابی، اصلاح نمایید. همچنین به دلیل یک سیستم دیتابیس غیر رابطه ای، می توانید اطلاعات مختلفی را در یک مجموعه، بدون اینکه با یکدیگر ارتباطی داشته باشند، ذخیره کنید.

با این حال، mongodb فاقد تراکنش ها (مجموعه ای از کوئری ها با قابلیت بازگردانی) و JOIN ها (دستوری برای ادغام سطرها) می باشد. بنابراین، بسته به نحوه دسترسی برنامه به داده ها، نیاز به بهینه سازی مکرر طراحی است.

MySQL

در MySQL، قبل از ذخیره سازی داده ها، باید ستون ها و جداول را تعریف کنید و هر فیلد شامل یک سطر و ستون است. بدان معنی که ذخیره سازی داده ها انعطاف پذیری زیادی به شما نمی دهد. همچنین موجب کندی روند توسعه و پیاده سازی می شود. اگر یک طراحی ثابت برای نرم افزارهای خود دارید، MySQL بهترین گزینه است. زیرا بدون نیاز به تغییر در طراحی، سازگاری بهتری از داده ها را ارائه می دهد اما چنانچه نیازهای شما در حال تغییر است، MongoDB می تواند گزینه بهتری باشد.

برنده: واضح است که MongoDB انعطاف پذیری بیشتری در طراحی ارائه می دهد.

زبان کوئری مورد استفاده در پایگاه داده MongoDB و MySQL

دانستن اینکه کدام دیتابیس از چه زبان کوئری استفاده می کند، بسیار مهم است زیرا در انتخاب زبانی که برای شما مناسب می باشد، کمک خواهد کرد.

MongoDB

MongoDB از (MongoDB Query Language (MQL به جای SQL استفاده می کند. ابن زبان واضح و غنی است و از توابع CRUD که امکان ایجاد، خواندن، بروزرسانی یا حذف داده ها را می دهد، پشتیبانی می نماید. علاوه بر این، جمع آوری داده ها، کوئری های جغرافیایی و جستجوی متنی را نیز بهبود می بخشد.

اگر قصد دارید داده ای را بیابید، نیاز است اطلاعات را با ویژگی‌ نتایجی که مدنظرتان می باشد، تعریف کنید. این بدان معنا است که برای استخراج داده ها از دیتابیس، باید از عملیات های کوئری مانند ()db.collection.find استفاده نمایید. معمولاً MongoDB از طریق عملگرهایی که به JSON لینک داده شده اند، کوئری ها را اجرا می کند. علاوه بر این، از کوئری ها OR و بولین AND نیز پشتیبانی می نماید.

با این حال، MongoDB هرگز از عملیات join استفاده نمی کند و عملگرهای معادل دیگری دارد.

MySQL

از سوی دیگر، MySQL مانند سایر دیتابیس های رابطه ای، از SQL استفاده می کند. با پشتیبانی از قابلیت join می تواند داده ها را از جداول مختلف به دست آورد. این قابلیت، یک دیتابیس مانند MySQL را "رابطه ای" می کند و این امکان را  می دهد که از طریق یک کوئری، داده ها را از چندین جدول مختلف فراخوانی نموده و یک خروجی تلفیقی از داده های آن ها دریافت کنید.

SQL دارای:

• Data Definition Language  یا DDL برای ایجاد، حذف و تغییر جداول است
• Data Transaction Language یا DTL با عملیاتی مانند commit و rollback است
• Data Manipulation Language یا DML با امکاناتی مانند درج، حذف و بروز رسانی ردیف ها است
• Data Control Language یا DCL با دستورات لغو و اجرا است

برنده: برابر هستند.

عملکرد و سرعت پایگاه داده MongoDB و MySQL

تصویر(3)

هرگز نمی توانید عملکرد و سرعت را در هنگام انتخاب دیتابیس نادیده بگیرید. باید بدانید که با کدام دیتابیس منتظر چه نتایجی هستید، زیرا برای افراد حرفه ای و پرمشغله، مانند توسعه دهندگان و مدیران، هر ثانیه حائز اهمیت است.

بنابراین، باید دیتابیسی انتخاب شود که بتواند عملکرد بهتری برای بهره وری از داده ها ارائه دهد. از آنجایی که پایگاه داده MongoDB و MySQL هر دو رویکردهای ذخیره سازی متفاوتی دارند، ارزیابی عملکرد آنها کمی دشوار می باشد. می توان دو دیتابیس SQL را با برخی از معیارهای استاندارد مقایسه نمود اما انجام همین کار با دیتابیس های به اصطلاح غیر رابطه ای، سخت تر است. در ادامه پایگاه داده MongoDB و MySQL بر اساس عملیات های رایج و نحوه عملکرد آنها در مقابل حجم بالای داده ها، مقایسه می شوند.

MongoDB

از آنجایی که MongoDB حجم زیادی از داده های بدون ساختار را ذخیره کرده و از رویکرد ذخیره سازی "مبتنی بر سند" پیروی می کند، نسبتا سریعتر از MySQL است. در واقع MongoDB داده ها را در یک سند واحد ذخیره کرده و به خواندن یا نوشتن سریعتر داده ها کمک می کند. ویژگی هایی مانند replication به این امر کمک می کنند.

علاوه بر این، MongoDB هرگز کاربر را محدود نمی‌ کند و این امکان را فراهم می آورد که اگر از یک سرویس راضی نیستید، عملکرد آن را با استفاده از امکانات جایگزین، بهبود دهید.

MySQL

چنانچه MySQL با حجم عظیمی از داده ها سروکار داشته باشد، ممکن است عملکرد کندی از خود نشان دهد. زیرا جداول را به شکل عادی ذخیره می کند و اگر بخواهید داده‌ها را تغییر دهید یا آن‌ها را استخراج کنید، باید جداول زیادی را برای نوشتن و خواندن داده‌ها جستجو نمایید که لود سرور را افزایش داده و بر عملکرد آن تأثیر می‌گذارد.

در MySQL به یک ساختار مشخص از داده نیاز است تا بتوان آنها را به دیتابیس اضافه کرد. چنانچه قصد دارید داده های بدون ساختار را ذخیره کنید، MySQL مناسب کار شما نیست و گاهی اوقات، طراحی یک الگوی مناسب برای داده های پیچیده نیز دشوار می شود.

برنده: MongoDB سریعتر و بهتر عمل می کند.

امنیت

تصویر(4)

با توجه به افزایش حملات سایبری در سراسر جهان، امنیت همیشه یکی از معیارهای اصلی برای مقایسه دو سیستم می باشد. از این رو، مقایسه پایگاه داده MongoDB و MySQL جهت تعیین اینکه کدام یک از آنها برای نرم افزار شما امن تر است، اهمیت بالایی دارد.

MongoDB

MongoDB از مجوزهای انعطاف پذیری برای کاربران و دستگاه ها، مبتنی بر نقش آنها (leverages role-based access controls) استفاده می کند. برای هر کاربر نقشی در نظر گرفته می شود که بر اساس آن مجوزهای خاصی جهت دسترسی به داده ها و انجام عملیات، به آن تعلق می گیرد. به عنوان مثال، کاربرانی مانند کارمندان سطوح ارشد، رتبه بالاتری خواهند داشت، بنابراین سطح دسترسی آن ها بیشتر خواهد بود.

یکی از راه های ایجاد امنیت برای دیتابیس همین مورد است تا هیچ حمله و کاربر غیر مجازی نتواند به دیتابیس دسترسی پیدا کرده و از آن سوء استفاده کند. علاوه بر این، MongoDB رمزگذاری TLS و پروتکل امنیتی SSL را نیز برای امنیت بیشتر ارائه می دهد. همچنین می توانید اسناد رمزگذاری شده را به همراه یک کلید اصلی، به مجموعه داده ها اضافه کنید تا از آنها در زمانی که استفاده نمی شوند، محافظت گردد.

MySQL

از سوی دیگر، MySQL دسترسی ها را بر اساس privilege یا "امتیاز" کنترل می کند. همچنین از امکانات رمزگذاری مشابه MongoDB، از جمله اعتبارسنجی، احراز هویت و ممیزی پشتیبانی می نماید. می توانید نقش ها و مجوز هایی را به کاربران اعطا نموده و امکان دسترسی به مجموعه ای از داده ها را برای عملیات های مختلف فراهم کنید. علاوه بر این، جهت امنیت بیشتر می توانید نسبت به فعال سازی TLS و SSL نیز اقدام نمایید.

MySQL در بروز رسانی اخیر خود، برای اطمینان از امنیت بیشتر در زمان دسترسی به داده ها، رمز عبور دو مرحله ای را نیز اضافه کرده است. اگرچه به نظر می رسد که هر دو در بحث امنیت، رقابتی نزدیک به یکدیگر دارند اما MySQL امن تر می باشد. دلیل آن معماری مستحکم و طراحی آن است که سازگاری و قابلیت اطمینان بهتری را ارائه می دهد.

برنده: MySQL امن تر است.

مقیاس پذیری

تصویر(5)

همانطور که برنامه شما با افزایش کاربر و ترافیک رشد می کند، باید بتوانید آن را برای پاسخگویی به نیاز های جدید تطبیق دهید. چنانچه نرم افزارتان سازگاری لازم را نداشته باشد، ممکن است مشتریان در استفاده از آن با خرابی های مکرر روبرو شده و تجربه بدی داشته باشند. هیچ کاربری کار با چنین سیستم هایی را دوست ندارد و موجب می شود کاربران به جایگزین های دیگر مراجعه کنند.

از این رو، اطمینان از مقیاس پذیری برنامه، مهم است و دیتابیسی که انتخاب می شود می تواند بر مقیاس پذیری تأثیر گذار باشد. در ادامه پایگاه داده MongoDB و MySQL بر اساس میزان مقیاس پذیری مقایسه شده اند.

MongoDB

MongoDB بسیار مقیاس پذیر است، که یکی از دلایل اصلی استفاده از آن در وب سایت های در حال رشد، CMS ها و فروشگاه های تجارت الکترونیک می باشد. می توان با استفاده از فرآیندی به نام sharding اطلاعات یک دیتابیس را بین گره‌های کوچک تقسیم کرد تا اطلاعات به صورت مجزا در این گره ها ذخیره شوند. Shard بخشی از یک دیتابیس و sharding تکنیکی جهت توزیع داده بین چندین مجموعه و ماشین است که شما را قادر می سازد تا سیستم هایی با توان عملیاتی بالاتر و مجموعه داده های بزرگ را پیاده سازی کنید.

با مقیاس پذیری بالاتر، می توانید بر اساس نیاز خود به راحتی با افزودن سرورهای بیشتر به دیتابیس، چندین خوشه ایجاد کنید که این امکان را فراهم می کند تا مجموعه داده های خود را در یک خوشه تقسیم نموده و با افزایش تعداد عملکردهای خواندن و نوشتن، امکان پشتیبانی از نرم افزارها در مقیاس های مختلف را داشته باشید. همچنین می توانید از داده های خود نسخه پشتیبان تهیه نموده تا در زمان حملات سایبری یا بلایا، اطلاعات خود را از دست ندهید.

همچنین تقسیم بار و مجموعه داده ها بین سرورهای مختلف، این امکان را فراهم می کند تا داده ها را با هزینه کمتری در مقایسه با یک سرور واحد که به سخت افزار گران قیمت و سطح بالا نیاز دارد، اجرا کنید. یکی دیگر از مزایای sharding در MongoDB این است که میزان فضای ذخیره سازی را به حداکثر رسانده و توزیع بار پویا را ارائه می دهد. علاوه بر این، MongoDB از range-based sharding یا پارتیشن بندی داده ها، همراه با مسیریابی شفاف کوئری ها و ارائه خودکار حجم اطلاعات نیز پشتیبانی می کند.

MySQL

در MySQL، مقیاس پذیری محدود می شود که این موضوع به شما دو انتخاب برای مقیاس‌بندی نرم افزارتان می‌دهد: امکان ایجاد Replication فقط خواندنی یا مقیاس‌ پذیری عمودی.

تفاوت قابل توجه، ارائه مقیاس پذیری عمودی در MySQL است. (اضافه کردن منابع اضافی به یک نود، ماشین یا سرور را مقیاس‌پذیری عمودی می‌نامند.) در حالی که MongoDB، مقیاس پذیری افقی را با انعطاف پذیری بیشتری ارائه می کند (افزایش یا کاهش تعداد منابع که در این‌جا منظور نود، ماشین یا سرور است را مقیاس‌پذیری افقی می‌نامند.). مقیاس پذیری عمودی به این معنی می باشد که سیستم این امکان را دارد که بار را با افزایش مشخصات CPU یا RAM در یک سرور با محدودیت بالا افزایش دهید.

اگر می خواهید Replication را اجرا کنید، انجام آن از طریق "Replication فقط خواندنی" آسان است. این مورد امکان ایجاد یک کپی فقط خواندنی از دیتابیس را فراهم نموده و آنها را به سرورهای مختلف اضافه می کند اما صرفا امکان افزودن یک عدد از هر نسخه وجود دارد. در نتیجه، ممکن است در برنامه هایی که به طور منظم روی دیتابیس عملیات خواندن و نوشتن انجام می دهند، با مشکل مواجه شوید.

اگرچه multi-main Replication در MySQL معرفی شده است اما پیاده سازی آن در مقایسه با قابلیت هایی که در MongoDB دریافت می کنید، هنوز محدودیت دارد. این مورد قابلیت نوشتن را صرفا برای برنامه های جداگانه بهبود می بخشد. هر یک از برنامه ها می توانند از طریق شبکه های مختلف اطلاعات را در دیتابیس نوشته و مقیاس بندی شوند.

علاوه بر این، MySQL شامل هیچ پیاده سازی استانداردی برای sharding نمی شود. با اینکه دو روش sharding از جمله MySQL Fabric (sharding framework) و sharding خودکار را ارائه می دهد، مردم به ندرت آنها را به دلیل موانع و محدودیت های زیاد، به کار می گیرند. به همین دلیل است که شرکت هایی مانند فیس بوک از sharding framework مختص به خود استفاده می کنند.

اگر از sharding برای مقیاس‌پذیری استفاده می‌کنید، مطمئن شوید که کلید sharding مناسبی را انتخاب کرده‌اید، زیرا انتخاب یک کلید اشتباه، می‌تواند باعث عدم انعطاف پذیری یک سیستم شود. به عنوان مثال، تغییر کلید sharding ممکن است تأثیر نامطلوبی روی برنامه، تراکنش های گره ای و موقعیت جغرافیایی داشته باشد. همچنین، اگر تغییرات ناقص باشد، ممکن است مسائلی مانند عدم سازگاری داده ها نیز رخ دهد.

بنابراین، هنگام استفاده از MySQL، باید با تصمیم دقیقی برای تغییرات طراحی و ارتباط بین پارتیشن های داده، کلیدهای sharding، گره ها و دیتابیس ها اتخاذ کنید.

برنده: MongoDB مقیاس پذیری بالاتری ارائه می دهد، در حالی که MySQL دارای محدودیت های زیادی است و در صورتی که فرآیندهای خاص به درستی انجام نشوند، همانطور که قبلا توضیح داده شد، می تواند ناسازگاری ها و مشکلاتی را ایجاد کند.

مدل تراکنش: مقایسه ACID و BASE

یکی از مراحل مهم در انتخاب دیتابیس، پی بردن به مدل تراکنش آن می باشد. مدل تراکنش، از قوانینی برای تعیین نحوه ذخیره سازی، اعمال تغییرات و سازماندهی داده ها توسط دیتابیس، تشکیل شده است.

دو مدل از تراکنش ها محبوب هستند:

• ACID (Atomic, Consistent, Isolated, and Durable)
• BASE (Basically Available، Soft State ،Eventually Consistent)

با توجه به قاعده Consistency, Availability, and Partition یا به صورت مخفف CAP، غیرممکن است که در یک سیستم توزیع شده که حتی در طول وقفه های ارتباطی موقت، به کار خود ادامه می دهد، هم دسترسی پذیری و هم سازگاری وجود داشته باشد. تفاوت بین دیتابیس با مدل های ACID و BASE، در نحوه مدیریت این محدودیت است. دیتابیس ACID سیستم سازگار تری ارائه می دهد، در حالی که دیتابیس BASE دسترسی پذیری بالاتری دارد.

پایگاه داده MongoDB و MySQL از چه مدل هایی پیروی می کنند؟

MongoDB

MongoDB از مدل BASE پیروی نموده و تضمین می کند که تراکنش همیشه در دسترس است.

نحوه عملکرد آن به صورت زیر است:

پایداری بنیادی: دیتابیس با مدل BASE در دسترس بودن داده ها را با تکثیر و پخش آنها در گره های مختلف موجود در خوشه دیتابیس به جای اجرای یکپارچه، تضمین می کند.

وضعیت غیر پایدار در داده ها: مقادیر داده ها در مدل BASE، می تواند در طول زمان تغییر کند زیرا ثبات در آن اجباری نیست. همچنین این مدل می تواند توسط مفاهیم دیتابیسی که با آن سازگار می شود، تغییر یافته و این مسئولیت را به توسعه دهندگان محول نماید.

نهایت سازگاری: اگرچه BASE، ثبات را به صورت اجباری اعمال نمی کند اما در صورت انجام آن، می‌توانید به راحتی داده‌ها را از دیتابیس بخوانید.

مدل BASE توسط دیتابیس هایی غیر از MongoDB مانند Redis و Cassandra نیز پذیرفته شده است. اگر به تجزیه و تحلیل در برنامه خود نیاز دارید، این مدل یک انتخاب عالی خواهد بود. شرکت های خدمات مشتری و بازاریابی می توانند از آن برای انجام تحقیقات در مورد شبکه های اجتماعی خود استفاده کنند. همچنین دیتابیس می تواند حجم زیادی از داده های شبکه های اجتماعی را نیز در خود جای دهد.

MySQL

MySQL از مدل ACID پیروی می کند تا از ثبات در هر تراکنش اطمینان حاصل کند. این مدل برای مشاغلی که با پردازش های تحلیلی آنلاین مانند بایگانی داده ها یا پردازش تراکنش آنلاین، مانند موسسات مالی سر و کار دارند، مناسب است. چنین سازمان هایی به دیتابیسی نیاز دارند که بتواند چند تراکنش همزمان را با هر اندازه ای مدیریت کنند.

نحوه عملکرد ACID:

یکپارچگی: هر تراکنشی در مدل ACID یا به درستی انجام می شود یا به طور کلی متوقف شده و دیتابیس به حالت اولیه تراکنش برمی گردد. این کار برای اطمینان از معتبر بودن داده ها در دیتابیس، انجام می شود.

سازگاری: تراکنش ها با دیتابیس سازگار هستند و هرگز به یکپارچگی ساختار دیتابیس آسیب نمی رسانند.

ایزوله: این ویژگی تضمین می‌کند که هیچ تراکنشی با سایر تراکنش‌ها تداخل نداشته باشد و یکپارچگی آنها در دیتابیس به خطر نیفتد.

پایدار: داده های مربوط به یک تراکنش تکمیل شده، می تواند در طول قطعی برق یا شبکه باقی بماند. حتی اگر تراکنش با شکست مواجه شود، هیچ داده ای تحت تأثیر قرار نخواهد گرفت.

از آنجایی که این مدل، امنیت و تضمین تراکنش بالاتری ارائه می دهد، موسسات مالی منحصراً از دیتابیس های ACID استفاده می کنند. ماهیت Atomic، انتقال امن پول را بهبود می بخشد. این  قابلیت تضمین می کند که تراکنش های قطع شده برای جلوگیری از خطا، بلافاصله خاتمه می یابند.

دیتابیس های رابطه ای سازگار با ACID، عبارتند از MySQL، PostgreSQL، SQLite، Oracle و غیره. علاوه بر این، برخی از دیتابیس های غیر رابطه ای نیز تا حدی با ACID سازگار هستند، مانند Apache CouchDB و IBM Db2.

سوال این است که کدام مدل تراکنش بهتر است؟ پاسخ نامشخص است زیرا هر دو جهت موارد مختلف کاربرد دارند. دیتابیس ACID می‌تواند به دلیل ماهیت ساختار یافته‌ خود، برای پروژه‌هایی که به ثبات، قابلیت اطمینان و پیش‌بینی بیشتری نیاز دارند، مناسب باشد. از سوی دیگر، دیتابیس BASE برای پروژه هایی که به مقیاس پذیری بالاتر و آسان تر به همراه انعطاف پذیری بیشتر نیاز دارند، مناسب تر است.

برنده: مساوی.

استفاده آسان

تصویر(6)

هنگام انتخاب دیتابیس، باید در نظر داشته باشید که استفاده از آن آسان باشد. هرگز نباید کار با آن برای تیم شما سخت شود، در غیر این صورت کیفیت کاهش یافته و باید منابع و زمان خود را صرف آموزش آنها کنید. بنابراین، استفاده از کدام دیتابیس آسان‌تر است؟

MongoDB

فرآیند ذخیره سازی داده در MongoDB بسیار ساده است و هر شخصی که مهارت برنامه نویسی داشته باشد می تواند آن را درک کند. Mongodb داده ها را در قالب بدون ساختار collection ها ذخیره می کند تا انعطاف پذیری بیشتری داشته باشند. این اقدام به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا از آن در توسعه برنامه خود استفاده کنند.

MongoDB با الگوهای مختلف، برای آن دسته از تیم هایی که به ویژگی های دیتابیس رابطه ای مانند MySQL نیاز ندارند، یک رابط انعطاف پذیر ارائه می دهد. به عنوان مثال، توسعه‌دهندگانی که نرم افزار تحت وب می‌سازند که به الگو های ساختار یافته وابسته نیست، می‌توانند از MongoDB استفاده کنند.

با این حال، لازم نیست که همه افراد تیم با دیتابیس های NoSQL مانند MongoDB آشنا باشند. در این صورت، اگر می‌خواهید با این نوع دیتابیس ها پیش بروید، باید به آنها کمک کنید تا آن را درک کنند. علاوه بر این، کوئری های خاص مانند update ،insert ،delete و غیره، در دیتابیس های NoSQL کاملاً متفاوت هستند.

MySQL

طراحی ساختار MySQL به نحوی است که هر شخصی مهارت های برنامه نویسی اولیه را داشته باشد به راحتی می تواند آن را درک کند. یادگیری و استفاده از MySQL آسان است، به همین دلیل وقتی صحبت از دیتابیس می شود، افراد با MySQL یا هر دیتابیس SQL دیگری، کار خود را شروع می کنند.

چنانچه توسعه‌دهندگان تجربه کار با سایر دیتابیس های SQL را داشته باشند، به سرعت می توانند MySQL را درک نموده و در آن پیشرفت کنند.

علاوه بر این، کوئری هایی مانند select ،join و غیره در دیتابیس های مبتنی بر SQL مانند MySQL ،SQLite ، Oracle ،PostgreSQL و غیره نیز به راحتی اجرا می شوند.

استفاده از MySQL کار را برای توسعه دهندگانی که نیاز به ایجاد برنامه هایی با ساختار داده پیچیده و سفت و سخت با تعداد جداول زیاد دارند، آسان خواهد کرد. همچنین استفاده از آن جهت توسعه برنامه‌هایی که به امنیت سطح بالایی نیاز داشته یا تراکنش‌های مکرر انجام می دهند، آسان‌تر است. به عنوان مثال، برنامه های بانکی که حاوی اطلاعات حساس و حیاتی هستند، می توانند از MySQL برای ذخیره مجموعه ای بزرگ از داده ها استفاده کنند. زیرا برنامه های بانکی به امنیت سطح بالا، تضمین تراکنش ها و یکپارچگی نیاز دارند.

برنده: استفاده از MySQL به دلیل سادگی و ساختار مناسب آن، آسان تر است.

دسترسی به جستجوی Full-text

MongoDB

mongodb اخیراً جستجوی full-text را اضافه نموده که با یک نوع شاخص خاص، روی آرایه‌ای از رشته‌ها اجرا می‌شود. علاوه بر این، MongoDB از جستجو بر اساس عبارت و اصطلاح، پشتیبانی می‌کند تا کاربران با هر سطح از مهارت، بتوانند اطلاعات مدنظرشان را پیدا کنند.

علاوه بر این، MongoDB از Boolean در جستجوی عبارت فازی پشتیبانی می‌کند و علیرغم داشتن محدودیت های خاص، هنوز هم می توانید این ویژگی را به راحتی اجرا کنید.

MySQL

MySQL نیز از جستجوی full-text پشتیبانی می کند. همچنین با استفاده از یک نوع شاخص خاص اجرا شده و با کمک جستجوی عبارت و جستجوی Boolean بهبود می یابد.

اما وقتی به صورت cluster یا "خوشه ای" از آن استفاده می شود، MySQL از جستجوی full-text پشتیبانی نمی‌کند. بنابراین، می توان آن را یک محدودیت در نظر گرفت.

برنده: استفاده از full-text در MongoDB با کمی محدودیت، آسان تر است.

Data Replication یا کپی داده ها

Data Replication بخش مهمی از دیتابیس است که مقرراتی برای کپی کردن داده ها و ذخیره آن در سایر سرورهای دیتابیس می باشد. این ویژگی نه تنها مقیاس پذیری و عملکرد برنامه را بهبود می بخشد، بلکه این امکان را فراهم می کند تا از داده ها نسخه پشتیبان تهیه کنید و جلوی از دست رفتن آن ها را بگیرید. علاوه بر این، بازدهی را در هنگام دسترسی به داده ها، افزایش می دهد.

در ادامه پایگاه داده MongoDB و MySQL بر اساس نحوه اجرا و ارائه Replication، مقایسه شده اند.

MongoDB

تنها نوع replication که MongoDB از آن پشتیبانی می‌کند، main-secondary می باشد که در آن هر داده، دارای یک سرور اصلی یا main است. این پیکربندی به تعداد زیادی گره (گره های غیر اصلی یا فرعی) و عملیات های محدود، اجازه می دهد که در یک دیتابیس اجرا شوند. در اینجا، داده ها به صورت غیر همزمان از اصلی به فرعی کپی می شوند. این نوع replication معمولا سریعتر است اما چندان قابل اعتماد نیست.

main-secondary Replication در MongoDB بر "مجموعه replica" مقدم است اما می‌تواند افزونگی کمتری داشته باشد. MongoDB گزینه ای برای تبدیل پیکربندی main-secondary به "مجموعه replica" ارائه می دهد. با استفاده از مجموعه‌های replica، می‌توان کپی‌های مختلفی از داده‌ها را ایجاد و در طول فرآیند، به هر عضو در مجموعه replica نقش اصلی یا ثانویه اختصاص داد.

علاوه بر این، به طور پیش‌فرض خواندن یا نوشتن روی replica اصلی انجام می‌شود و سپس می‌توانید آن را روی یک secondary replica یا "replica فرعی" کپی کنید. علاوه بر این، مجموعه های replica برای استفاده در تولید، قدرتمندتر و مناسب تر هستند.

MySQL

برخلاف MongoDB که از یک روش Replication پشتیبانی می‌کند، MySQL دو نوع روش ارائه می‌ دهد. main-main و main-secondary. با multi-source replication یا replication چند منبع، به راحتی می توانید داده ها را به صورت موازی از طریق شبکه های مختلف، کپی کنید.

Main-main replication مشابه main-secondary عمل می کند اما با این تفاوت که هر دو بخش همزمان و اصلی هستند. این بدان معنی است که تکرار دایره ای بین گره ها وجود دارد و می توانید چندین گره اصلی برای پذیرش درخواست های خواندن و نوشتن داشته باشید. همچنین می توانید چندین بخش ثانویه در هر بخش اصلی ایجاد کنید. علاوه بر این، replication بین شبکه های اصلی، غیرهمزمان است.

مزیت دیتابیس Main-main این است که می‌توانید شبکه اصلی را در چندین مکان توزیع کنید. پیکربندی Main-main برای استفاده در پروژه های مدرن، مناسب تر است. زیرا هر واحد دارای مجموعه کاملی از داده ها می باشد. بنابراین، حتی اگر یکی از آنها با خطا مواجه گردد، سایرین برای ارائه خدمت آماده هستند. نکته منفی این است که می تواند موجب تاخیر در ارتباط شود. جدا از این، MySQL می‌تواند از مدل‌های دیگر replication مانند تکرار multi-main cluster و group replication نیز استفاده کند.

برنده: مشخص است که MySQL در مقایسه با MongoDB، گزینه های بیشتری را برای replication، با اعتبار بیشتر ارائه می دهد.

بهینه سازی Index

Indexing به شما کمک می کند تا داده ها را به سرعت در دیتابیس بیابید. اگرچه بهینه سازی جستجو یک ویژگی مشترک در پایگاه داده MongoDB و MySQL می باشد اما هر کدام رویکردهای متفاوتی دارند. لذا، مهم است که بدانید چه رویکردی برای پروژه شما مناسب تر خواهد بود.

مقایسه پایگاه داده MongoDB و MySQL بر اساس نحوه انجام بهینه سازی index:

MongoDB

اگر نمی‌توانید بخش موردنظر خود را پیدا کنید، باید تمامی فایل های موجود در یک مجموعه را اسکن نموده تا فایلی را که مطابق با عبارت درخواستی تان است، بیابید. این فرآیند خسته کننده و زمان بر می باشد و به تلاش بیشتری نیاز دارد زیرا داده ها بر اساس ساختار خاصی ذخیره نمی شوند.

MySQL

اگر شاخصی تعریف نشده باشد، موتور جستجوی دیتابیس شروع به اسکن کل جدول برای یافتن ردیف مربوطه می کند. از آنجایی که دیتابیس رابطه‌ای دارای ساختاری مناسب است، کوئری جستجو، عملکرد بهینه‌ تری داشته و نتایج سریع‌تری نسبت به MongoDB ارائه می‌دهد.

برنده: MySQL می تواند بهینه سازی index سریع تری ارائه دهد.

پشتیبانی از زبان های برنامه نویسی مختلف

MongoDB

در MongoDB محدودیت های کمتری برای توسعه دهندگان وجود دارد. درایورها و APIهای MongoDB باید بر اساس زبان برنامه نویسی مورد استفاده باشند.

MySQL

MySQL گزینه های محدودی را برای تعامل با داده های JSON، به توسعه دهندگان ارائه می دهد زیرا چندین لایه اجرایی SQL وجود دارد. همچنین با محدودیت‌های زیادی همراه است که می‌تواند به یک معضل بزرگ تبدیل شود و نیاز به برنامه‌ریزی و اجرای بهتر خواهد داشت. توسعه دهندگانی که می خواهند از طریق API های مجازی با MySQL تعامل داشته باشند نیز با مشکلات زیادی روبرو می شوند.

برنده: MongoDB برنده واضح در این بخش است.

جامعه پشتیبان و توسعه دهنده

چه یک کاربر مبتدی باشید یا یک کاربر متخصص،، ممکن است با مشکل مواجه شوید. وقتی این اتفاق رخ می دهد، می توانید از توسعه دهنده دیتابیس خود کمک بگیرید. آنها می توانند به سوالات پاسخ داده و کمک کنند تا بیشتر یاد بگیرید و فرصتی برای مشارکت در این جامعه داشته باشید.

به طور کلی، باید بدانید که هر دیتابیس می تواند روی چه پلتفرم هایی اجرا شود. این موضوع کمک می کند تا بر اساس نیازهای پروژه و سایر فناوری های مورد استفاده، تصمیم بگیرید که چه دیتابیسی را انتخاب کنید. در ادامه پایگاه داده MongoDB و MySQL بر اساس جامعه پشتیبان و توسعه دهنده مقایسه شده اند.

MongoDB

MongoDB Inc. مالک و توسعه دهنده MongoDB می باشد. از آنجایی که تعداد کاربران NoSQL افزایش یافته، MongoDB یکی از دیتابیس های این دسته است که به دلیل ویژگی های بی عیب و نقص، متن باز بودن و انجمن قدرتمندی که دارد، می توانید روی آن حساب باز کنید.

استفاده و توسعه MongoDB در پلتفرم های مختلف از جمله Windows، Linux، macOS، FreeBSD و Solaris بسیار آسان است و برای برنامه های تحت وب، ابری و SaaS نیز در دسترس می باشد.

MySQL

Oracle Corporation در حال حاضر مالک و توسعه دهنده MySQL است که در ابتدا تحت مالکیت Sun Microsystems و قبل از آن MySQL AB قرار داشت. از آنجایی که بیش از 20 سال از عمر آن می گذرد، انجمن های گسترده ای در سطح جهان دارد. در نتیجه، جامعه پشتیبانی آن نیز عالی است. می توانید به بخشی از این انجمن بزرگ تبدیل شوید، یاد بگیرید و دانش خود را در مورد دیتابیس، رشد دهید.

توسعه MySQL نیز بدون دردسر است. حتی با استفاده از منابع متن باز که در GitHub موجود است، می توانید آن را به صورت دستی ایجاد و نصب کنید. یا اگر نیازی به سفارشی سازی خاصی ندارید، می توانید آن را از طریق یک پکیج باینری، راه اندازی نمایید.

MySQL برای برنامه‌های تحت وب، ابری و SaaS مانند MongoDB در دسترس است و روی پلتفرم‌های متعددی مانند Windows، macOS، Linux، Solaris و FreeBSD نیز اجرا می‌شود. همچنین می تواند روی پلتفرم های ابری مانند Microsoft Azure، Oracle Cloud و Amazon EC2 نیز راه اندازی گردد. می توانید یک نرم افزار مدیریت پکیج را برای MySQL دانلود و نصب نموده و آن را در بسیاری از توزیع های لینوکسی خود استفاده کنید. در مرحله بعد، ممکن است لازم باشد تا تنظیمات بهینه سازی و امنیتی را روی آن انجام دهید.

برنده: با توجه به انجمن های گسترده و سهولت استفاده و توسعه، MySQL از MongoDB بهتر است.

سهم بازار و محبوبیت

پایگاه داده MongoDB و MySQL هر دو نام های بزرگی در صنعت دیتابیس هستند. بنابراین، زمان آن فرا رسیده تا دریابید کدامیک محبوب‌تر است و سهم بازارشان در سراسر جهان چقدر می باشد.

MongoDB

MongoDB محبوب ترین دیتابیس غیر رابطه ای است و در بازار کلی دیتابیس، به خوبی پذیرفته شد. طبق اطلاعات MongoDB ،Datanyze با سهم بازار 5.11 درصد، در رتبه پنجم دیتابیس ها قرار دارد. همچنین نشان می دهد که بیش از 12 هزار شرکت در سراسر جهان از MongoDB استفاده می کنند.

 

تصویر(7)

دلیل محبوبیت MongoDB، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری آن است که توسعه‌دهندگان برای برآورده کردن نیازهای رو به رشد کاربران خود، در اختیار دارند. همچنین به کاربران این امکان را می دهد که داده ها را تغییر دهند، به راحتی کوئری را اجرا نموده و اطلاعات مفید را پیدا کنند. علاوه بر این، MongoDB دارای بیش از 177 هزار  منبع و بیش از 923 هزار توسعه دهنده در GitHub است.

MySQL

MySQL یکی از محبوب ترین دیتابیس ها در جهان است. مردم از آن به عنوان یک سیستم مستقل استفاده می کنند یا آن را با سایر دیتابیس ها مانند MongoDB، PostgreSQL و غیره ترکیب می نمایند.

طبق گزارش Statista، از ژوئن 2021، MySQL دومین DBMS یا "سیستم مدیریت پایگاه داده" محبوب در سراسر جهان، پس از Oracle است. دلایل آن می تواند بسیار زیاد باشد که از جمله آنها می توان به رایگان و متن باز بودن و امکانات بسیار عالی اشاره کرد. مقیاس پذیری، دسترسی و امنیت بسیار خوبی را ارائه می دهد و برای پروژه های مدرن نیز مناسب است. علاوه بر این، انجمن آنلاین بزرگ و راحتی استفاده از آن، کاربران زیادی را به خود جذب می کند. گزارش دیگری نشان می دهد که سهم بازار MySQL با بیش از 179 هزار مشتری فعال، حدود 42.68٪ است.

تصویر(8)

علاوه بر این، MySQL دارای بیش از 222 هزار منبع و بیش از 7 میلیون توسعه دهنده در GitHub است.

برنده: بدون شک در بین این دو، MySQL محبوبیت بیشتری دارد.

چه زمانی باید از  MongoDB و چه زمانی از MySQL استفاده شود؟

پایگاه داده MongoDB و MySQL هر دو مزایا و معایب، نقاط قوت و ضعف خود را دارند. بنابراین، هر کدام برای کاربردهای مختلفی مفید هستند.

MongoDB

اگر می‌خواهید علاوه بر بازیابی سریع تر و خودکار داده ها، دسترسی بیشتری به آنها داشته باشید، MongoDB برای این کار بسیار مفید است. از آنجایی که مقیاس پذیری بسیار خوبی ارائه می دهد اگر در حال توسعه یک برنامه یا سایت رو به رشد هستید، می توانید MongoDB را انتخاب کنید.

برای شرکت های کوچکی که دیتابیس ندارند، بخش مدیریت، بیشترین استفاده را از MongoDB دارد. با این حال، اگر به دنبال رشد هستید، این کار نمی تواند به صورت دائمی ادامه داشته باشد. اگر می خواهید هزینه های مربوط به انتقال الگو را کاهش دهید، MongoDB می تواند گزینه مناسبی باشد.

علاوه بر این، اگر اکثر سرویس هایی که اجرا می کنید در فضای ابری هستند، MongoDB می تواند مناسب تر باشد. این دیتابیس، یک معماری بومی به همراه ویژگی‌های مقیاس‌پذیری مانند sharding را برای مقیاس‌بندی افقی و ترفندهای تجاری، ارائه می شود.

MySQL

MySQL برای یک استارت آپ که در مراحل اولیه فعالیت خود قرار داشته و تغییر حجم آن چندان ضروری نیست، انتخاب بهتری خواهد بود. علاوه بر این، اگر روی پروژه‌ای کار می‌کنید که در آینده به مقیاس‌بندی زیادی نیاز ندارد، می‌توانید MySQL را انتخاب نمایید. راه اندازی و نگهداری MYSQL نیز آسان است.

جدای از این، اگر می‌خواهید یک الگوی ثابت با داده‌های ساختاریافته داشته باشید که نیازی به تغییر در طول زمان ندارد، می‌توانید MySQL را انتخاب نمایید. همچنین، اگر بودجه شما محدود است و در مقابل به کارایی بالایی نیاز دارید، MySQL یک گزینه بسیار ایده آل می باشد.

علاوه بر این، اگر در حال ساخت یک نرم افزار مالی یا پروژه ای با نرخ تراکنش بالا هستید، MySQL گزینه خوبی است. همچنین ویژگی‌های امنیتی آن، می تواند در مقابله با دسترسی افراد غیرمجاز، سرقت اطلاعات و امنیت برنامه و داده‌های شما، مفید باشد.

برنده: از آنجایی که هر دو برای انواع مختلفی از مشاغل مفید هستند، برنده مشخصی وجود ندارد.

مزایا و معایب پایگاه داده MongoDB و MySQL

MongoDB

مزایای MongoDB عبارتند از:

• بسیار سازگار و منعطف است تا نیازها و شرایط متغیر کسب و کار را برطرف کند.
• افزایش یا کاهش حجم آن آسان نیست.
• امکان اجرای کوئری و بازگرداندن فیلدها را می دهد.
• از replication داده ها پشتیبانی می کند تا بتوانید کپی داده های خود را حفظ کنید و هرگز آنها را از دست ندهید.
• امکان ذخیره سازی انواع مختلف فایل ها با اندازه های مختلف، بدون تاثیر بر فناوری که از آن استفاده می کنید را ارائه می دهد.
• امکان ایجاد index هایی را برای بهبود عملکرد جستجو، فراهم می کند.
• روی چندین سرور اجرا شده و تکثیر داده ها و متعادل کننده بار را ارائه می دهد. بنابراین حتی در هنگام خرابی سخت افزار نیز، کار می کند.
• از مدل BASE پیروی می کند تا دسترسی پذیری بیشتری برای داده ها ایجاد کند.
• استفاده از آن آسان است.

معایب MongoDB عبارتند از:

• مدل ACID آن در مقایسه با سایر سیستم های دیتابیس، قدرتمند نیست.
• هیچ گزینه ای برای رویه ها یا Procedure های ذخیره شده ارائه نمی دهد، به این معنی که بر خلاف دیتابیس های رابطه ای، نمی توانید عملکردهای منطقی کسب و کار خود را در سطح دیتابیس پیاده سازی کنید.
• گاهی اوقات تراکنش ها می توانند پیچیده یا ناامن باشند.
• یادگیری مباحث آن، سخت و مشکل است.
• مستندات آن ساختار ضعیفی دارد.
• مصرف حافظه بالایی دارد و فاقد اتصال یا تجزیه و تحلیل داخلی است.

MySQL

MySQL مزایای زیر را ارائه می دهد:

• پشتیبانی از گزینه های replication متعدد مانند main-secondary ،main-main، مقیاس بندی، replication گروهی و غیره.
• نصب و استفاده از آن، با یک رابط کاربر پسند، آسان است. علاوه بر این، می‌توانید آن را به راحتی یاد بگیرید و با استفاده از منابع مختلف مانند کتاب‌های مفید و وبلاگ‌ها، آن را عیب‌یابی کنید.
• می توان حجم زیادی از داده ها، از ذخیره سازی گرفته تا اجرای عملیات روی آنها را مدیریت نمود.
• overhead یا بار اضافی کمتری را به موتور ذخیره سازی خود تحمیل می کند.
• امن تر است و از احراز هویت مبتنی بر دسترسی، استفاده می کند.
• امکاناتی مانند توزیع و ثبت گزارش سراسری را ارائه می دهد که برای برنامه هایی با اشکال و اندازه های مختلف مفید است.

معایب استفاده از MySQL عبارتند از:

• عدم کش procedure های ذخیره شده
• تراکنش هایی که با کاتالوگ های سیستم همراه هستند، با ACID سازگار نمی باشند.
•  trigger ها یا procedure ها در جداول MySQL، عمدتاً از قبل قفل شده اند.
• خرابی سیستم می تواند کل اطلاعات سیستم را خراب کند.
• کاملا به SQL متکی است.
• ادغام با پایتون یا جاوا را پشتیبانی نمی کند.

برنده: هیچ برنده مشخصی وجود ندارد، زیرا هر دو دارای مزایا و معایبی هستند.

مقایسه نسخه ها و قیمت گذاری پایگاه داده MongoDB و MySQL

اگرچه پایگاه داده MongoDB و MySQL متن باز و رایگان هستند اما نسخه های پولی را نیز برای امکانات و مزایای بیشتر، ارائه می دهند.

MongoDB

MongoDB، پلن های رایگان و پولی مختلفی ارائه می دهد. می‌توانید از نسخه رایگان آن برای برنامه‌های کوچک که در یک سرویس ابری مشترک مستقر شده‌اند استفاده کنید. سه پلن آن عبارتند از:

• MongoDB Community Server: رایگان است و روی ویندوز، OS X و لینوکس اجرا می شود.
• MongoDB Enterprise server: برای استفاده تجاری است.
• MongoDB Atlas: یک دیتابیس ابری کاملاً مدیریت شده و سفارشی می باشد که روی GCP، Azure و AWS اجرا می شود.

بنابراین، اگر نیازهای متنوعی دارید، می توانید یک ردیف قیمت گذاری را بر اساس انواع ابر، استانداردهای امنیتی و فضای ذخیره سازی انتخاب کنید. این  مورد  به شکل سه طرح قیمت گذاری شده است:

• اشتراکی: 0 دلار در ماه
• اختصاصی: موجود با قیمت 57 دلار در ماه
• بدون سرور: از 0.30 دلار به ازای هر یک میلیون خواندن از دیتابیس

MySQL

به جز نسخه رایگان، MySQL پلن های تجاری زیر را ارائه می دهد:

• MySQL Standard Edition: برابر با 2000 دلار در سال
• MySQL Enterprise Edition: برابر با 5000 دلار در سال
• MySQL Cluster CGE: برابر با 10000 دلار در سال

برنده: مساوی است

مقایسه شباهت ها و تفاوت های کلیدی پایگاه داده MongoDB و MySQL

 

تصویر(9)

شباهت های اصلی پایگاه داده MongoDB و MySQL به شرح زیر است:

شباهت ها

MongoDB و MySQL هر دو:

• متن باز و رایگان هستند.
• از یک زبان کوئری قدرتمند استفاده می کنند.
• پشتیبانی از جستجوی full-text با استفاده از جستجوی عبارت و اصطلاحی.
• جستجوی فهرست را با کمک جستجوی عبارت و جستجوی اصطلاحی، ارائه می دهند.
• از انجمن حمایتی قدرتمند با هزاران متخصص برخوردار می باشند.
• شامل پیشنهادات index optimization می باشند.
• ارائه replication داده ها از طریق پیکربندی main-secondary.

تفاوت

تفاوت‌های بین MongoDB و MySQL:

جدول(3)

آیا MongoDB می تواند جایگزین MySQL شود؟

پاسخ به سوال بالا این است: "شاید"

در حالی که جایگزینی MySQL با MongoDB می تواند تصمیم عاقلانه ای جهت موارد و موقعیت های خاص باشد اما برای همه کارساز نخواهد بود. به دلیل انعطاف پذیری استثنایی، مقیاس پذیری و بسیاری از ویژگی های مفید، MongoDB عملکرد سریع تری دارد.

شرکت های شناخته شده جهانی مانند eBay و Twitter، از این دیتابیس برای برآوردن نیاز به فضای ذخیره سازی و مدیریت داده های خود استفاده می کنند. بنابراین، اگر با مشکلاتی مانند نمونه های زیر مواجه شدید، می توانید ازMongoDB به جای MySQL استفاده کنید:

• داده های بزرگ؛ MySQL می تواند در حین پردازش داده های بزرگ بدون الگو مناسب، با مشکلاتی روبرو شود.
• داده های پیچیده ای که نمی توانید آنها را در یک دیتابیس بگنجانید.
• اگر می خواهید پارتیشن داده ها را ارتقا دهید.
• اگر داده های سنگین با ارزش تجاری پایین دارید، MySQL را با MongoDB جایگزین نموده و آن را در یک مدل متن باز، پیاده سازی نمایید.  

با این حال، اگر می‌خواهید یک نرم افزار امن مانند یک نرم افزار مالی یا بانکی ایجاد نمایید، بهتر است MySQL را با MongoDB جایگزین نکنید. همچنین، اگر می‌خواهید نرم افزارهایی برای بازاریابی یا تجزیه و تحلیل بسازید، MySQL انتخاب بهتری خواهد بود.

خلاصه

پایگاه داده MongoDB و MySQL دارای معماری و ویژگی های متفاوتی هستند که هر کدام برای کاربردهای مختلف، مناسب می باشند.  از این رو، هیچ خط مشی یکسانی وجود ندارد که برای همه مناسب باشد. در مقایسه پایگاه داده MongoDB و MySQL، نمی توان گفت که یکی از دیگری برتر است.

از آنجایی که انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری از ویژگی‌های بارز MongoDB می باشد، برای نرم افزارهایی با نیازهای مهم و متغیر مناسب خواهد بود. از سوی دیگر، نقاط قوت MySQL، امنیت و ثبات آن است. به همین دلیل، برای پروژه هایی که شامل تراکنش‌ها، نرم افزارهای مالی و غیره هستند و نیازی به تغییرات مکرر ندارند، مناسب‌تر می باشد. بنابراین قبل از اینکه از بین پایگاه داده MongoDB و MySQL یک مورد را انتخاب کنید، مطمئن شوید که نیازها و اولویت های خود را برای پروژه شناسایی کرده باشید، سپس دیتابیسی که با نیازهای شما مطابقت دارد را برگزینید.