Det är ett välkänt faktum att MSSQL-databaser har styrt världen av datateknik och har varit den primära källan för datalagring i över fyra decennier. I allmänhet används MSSQL-databasen huvudsakligen för att komma åt relationsdatabaser. MSSQL styrde segmentet, men när webbutvecklingsmarknaden ökade, kom det en förändring mot användningen av databaser med öppen källkod som MySQL, PostgreSQL, etc. Men MSSQL var fortfarande förstahandsvalet. Snart nog började data växa exponentiellt, och skalbarhet blev ett stort problem; vid den tiden rullade NoSQL in för att rädda dagen. NoSQL (härlett från "Inte bara SQL") är namnet på en typ av databas som kan vara värd för icke-relationell, ostrukturerad data. Det betyder att data i en NoSQL-databas inte nödvändigtvis finns i kolumner och rader med fast längd som det gör i en relationsdatabas och kan vara mycket ostrukturerad. Den här typen av databas kommer med inbyggda funktioner för hög tillgänglighet och snabb prestanda. Applikationer som använder NoSQL-databaser är mindre bekymrade över entitetsrelationer, transaktionskonsistens eller dataduplicering.
MongoDB är en NoSQL-databas som gjort en djup spridning under det senaste decenniet eller så, underblåst av den explosiva tillväxten av webben och mobilapplikationer som körs i molnet. Denna nya sort av internetanslutna applikationer kräver snabb, feltolerant och skalbar schemalös datalagring som NoSQL-databaser kan erbjuda. MongoDB använder JSON för att lagra data som dokument som kan variera i strukturerbjudanden, ett dynamiskt, flexibelt schema. MongoDB designad för hög tillgänglighet och skalbarhet med auto-sharding. MongoDB är en av de populära databaserna med öppen källkod som uppstår under NoSQL-databasen, som används för datalagring med hög volym. I MongoDB behöver raderna som kallas dokument inte ha ett schema definierat i förväg. Fälten kommer att skapas i farten. Datamodellen som är tillgänglig inom MongoDB tillåter hierarkisk relationsrepresentation, att lagra arrayer och andra mer komplexa strukturer mer effektivt.
Högnivåskillnader mellan MongoDB och MSSQL
| MongoDB (NoSQL-databas ) | MSSQL-databas |
| MongoDB-databas är en icke-relationell eller distribuerad databas. | MSSQL-databas är en relationsdatabas (RDBMS). |
| Relativt ung teknik. | En gammal och mogen teknik. |
| MongoDB-databas baserad på dokument, nyckel-värdepar, grafer eller kolumner, och de behöver inte hålla sig till standardschemadefinitioner. | MSSQL-databasen är en tabell baserad i form av rader och kolumner och måste strikt följa standardschemadefinitioner. De är ett bättre alternativ för applikationer som behöver transaktioner med flera rader. |
| MongoDB har ett dynamiskt schema för ostrukturerad data. Data kan lagras flexibelt utan att ha en fördefinierad struktur. | MSSQL har ett väldesignat fördefinierat schema för strukturerad data. |
| MongoDB-databas föredrar denormaliserat schema. | MSSQL-databaser gynnar normaliserat schema. |
| MongoDB är mycket billigare att skala jämfört med relationsdatabaser. | MSSQL är dyrt att skala. |
| MongoDB-databasen är horisontellt skalbar. Det kan skalas genom att lägga till fler servrar till infrastrukturen för att hantera en stor belastning och minska högen. | MSSQL-databasen är vertikalt skalbar. Den kan skalas genom att öka hårdvarukapaciteten (CPU, RAM, SSD, etc.) på en enda server. |
| MongoDB har vissa begränsningar för att passa för komplexa frågor eftersom det inte finns något standardgränssnitt i MongoDB för att hantera frågor. Frågorna i MongoDB är inte lika kraftfulla som SQL-frågor. Det kallas UnQL, och syntaxen för att använda det ostrukturerade frågespråket kommer att variera från syntax till syntax. | MSSQL är lämplig för komplexa frågor eftersom SQL har ett standardgränssnitt för hantering av frågor. Syntaxen för SQL-frågor är fixerad. |
| MongoDB-databas passar bäst för hierarkisk datalagring eftersom den följer nyckel-värdeparmetoden för att lagra data. | MSSQL-databas passar inte bra för hierarkisk datalagring. |
| De klassificeras baserat på hur de lagrar data som nyckel-värdelager, dokumentlager, graflager, kolumnlager och XML-lager. | Ur ett kommersiellt perspektiv är MSSQL-databasen inte öppen källkod eller stängd källkod. |
| MongoDB-databasen är kompatibel med Brewers CAP-teoremet (konsistens, tillgänglighet och partitionstolerans). | MSSQL-databasen är kompatibel med ACID-egenskaper (atomicitet, konsistens, isolering och hållbarhet). |
| Ny data kan enkelt infogas i MongoDB-databasen eftersom den inte kräver några föregående steg. | Att lägga till ny data i MSSQL-databasen kräver att vissa ändringar görs, som att återfylla data, ändra scheman. |
| Endast begränsat community-stöd är tillgängligt för MongoDB-databaser. | MSSQL-databasen har utmärkt leverantörssupport och communitysupport är tillgänglig. |
| Du kan använda MongoDB för ett tungt transaktionssyfte. För att lagra lokala datatransaktioner som inte behöver vara särskilt hållbara. | MSSQL-databasen passar bäst för höga transaktionsbaserade applikationer. |
| MongoDB är lämplig för hierarkisk datalagring och lagring av stora datamängder (t.ex. Big Data). | MSSQL är inte lämplig för hierarkisk datalagring. |
| MongoDB är en dokumentorienterad databas och JSON är den ursprungliga datatypen som lagrar dess data i JSON-filobjekt. Den skapar index på samlingsnivå och stöder index på alla fält eller underfält av dokumenten i en MongoDB-samling. | JSON-stöd i MSSQL kom i 2016 års version av produkten. Men i motsats till MongoDB-databasen innehåller SQL Server inte en inbyggd JSON-datatyp. Den stöder begränsade indexeringsmöjligheter och inga inbyggda JSON-index; bara fulltextindexering. |
| I MongoDB används 'mongoimport' och ‘mongoexport’ kommandoradsverktyg för att importera och exportera dokumenten och infoga eller uppdatera i en MongoDB-samling. | Några vanliga metoder som används för att importera och exportera JSON-data till MSSQL-databasen :-
|
Fördelar med MongoDB
Efter att ha sett de utmärkta funktionerna i MongoDB borde nu alla utvecklare kunna förstå varför det är bättre att använda en NoSQL-baserad databas för att utveckla applikationer för big datatransaktioner och för att implementera en skalbar modell. Nu är det dags att lämna schemadefinitionerna för MSSQL bakom sig och få fördelen av att använda schemalösa databaser som MongoDB. Följande är några av de viktiga fördelarna med MongoDB.
Figur 1:Fördelar med MongoDB Distribuerad dataplattform
MongoDB garanterar nya nivåer av tillgänglighet och skalbarhet, genom geografiskt distribuerade datacenter och molnregioner. Utan driftstopp och utan att ändra någon kod i en applikation, skalar MongoDB elastiskt vad gäller datavolym och genomströmning. Tekniken ger dig tillräckligt med flexibilitet över olika datacenter med rätt konsekvens.
Snabb och iterativ utveckling
Täta förändringar av affärskrav kommer inte direkt att påverka framgången för projektleveranser i något företag. En flexibel datamodell med dynamiskt schema, kommandoradsverktyg och kraftfullt GUI, hjälper utvecklarna att bygga och utveckla applikationer. Dessutom möjliggör automatiserad provisionering kontinuerlig integration och leverans för produktiva operationer, medan statiska relationsscheman och komplexa procedurer baserade RDBMS nu är något från det förflutna.
Flexibel datamodell
MongoDB kommer att lagra data i en flexibel JSON-liknande dokumentmetod, som möjliggör databeständighet och enkel kombination. Objekten i applikationskoden mappas till dokumentmodellen, vilket gör att arbetet med data blir enkelt. Schemastyrningskontrollerna, komplexa aggregering, dataåtkomst och rik indexeringsfunktion kommer inte att äventyras på något sätt. Utan någon driftstopp kan man modifiera schemat dynamiskt. Denna flexibilitet är en utmärkt fördel för en utvecklare och mindre oro för datamanipulation.
Reducerad Total Cost of Ownership (TCO)
Apputvecklare kommer att kunna göra sitt jobb bättre genom att använda MongoDB. Kostnaderna blir betydligt mycket lägre eftersom MongoDB körs på råvaruhårdvara. Den här tekniken tillåter en on-demand, pay-as-you-go-prismodell med årliga prenumerationer, som kommer med global support dygnet runt.
Integrerad funktionsuppsättning
MongoDB används i utvecklingen av en mängd olika realtidsapplikationer som händelsedrivna strömmande datapipelines, analys med datavisualisering, text och geospatial sökning, grafbearbetning, prestanda i minnet och global replikering tillförlitligt och säkert. För att något RDBMS ska kunna åstadkomma detta krävs ytterligare komplexa teknologier, tillsammans med separata integrationskrav.
Slutsats
I dagens databas vinner MongoDB stor popularitet som en NoSQL-databas och blir en riktig gamechanger inom IT-arenan. MongoDB är ett utmärkt val för företag som har snabb tillväxt eller databaser utan tydliga schemadefinitioner (dvs du har mycket ostrukturerad data). Dessutom har det många fördelar, inklusive lägre kostnad, öppen källkodstillgänglighet och enklare skalbarhet, vilket gör MongoDB till ett tilltalande val för alla som funderar på att integrera med Big Data. Även om MongoDB är en ung teknik jämfört med MSSQL, vilket gör dem något mer flyktiga.