Database adalah apa yang membuat segalanya mungkin hari ini. Baik itu mengambil lagu favorit Anda hingga melakukan transaksi online, data disimpan dan diambil jika diperlukan. Sistem Manajemen Basis Data membuat semua ini menjadi mungkin. Tutorial ini tentang MySQL vs. MongoDB akan membandingkan dua sistem manajemen Database yang banyak digunakan.
Apa itu MongoDB?
MongoDB adalah database NoSQL (Tidak hanya SQL) yang menyimpan data dalam jumlah besar dalam bentuk dokumen. MongoDB menghapus konsep "baris" model data konvensional dan relasional dengan memperkenalkan "dokumen. " Ini menawarkan fleksibilitas kepada pengembang untuk bekerja dengan model data yang berkembang.
Apa itu MySQL?
MySQL adalah sistem manajemen basis data relasional gratis, sumber terbuka, yang menyimpan data dalam bentuk tabel yang berisi baris dan kolom. Itu menggunakan RDBMS untuk memastikan integritas referensial antara baris tabel dan menginterpretasikan kueri untuk mengambil informasi dari database
MySQL vs. MongoDB. Perbandingan satu lawan satu
Sekarang setelah Anda mengetahui tujuan dari sistem manajemen basis data ini, mari kita lihat beberapa perbedaan di antara keduanya
Fitur
MySQL
MongoDB
Struktur data
Ini menyimpan setiap catatan individu sebagai sel tabel dengan baris dan kolom
Ini menyimpan data yang tidak terkait di JSON seperti dokumen
Skema
MySQL membutuhkan definisi skema untuk tabel dalam database
MongoDB tidak memerlukan skema sebelumnya
Bahasa
Mendukung Structured Query Language (SQL)
Mendukung Bahasa Permintaan JSON untuk bekerja dengan data
Kunci asing
Mendukung penggunaan kunci Asing
Tidak mendukung penggunaan kunci Asing
Replikasi
Mendukung replikasi master-slave dan replikasi master-master
Mendukung sharding dan replikasi
Skalabilitas
Database SQL dapat diskalakan secara vertikal
Basis data MongoDB dapat diskalakan baik secara vertikal maupun horizontal
Gabung Operasi
Mendukung operasi Gabung
Tidak mendukung operasi Gabung
Pertunjukan
Dioptimalkan untuk gabungan kinerja tinggi di beberapa tabel
Dioptimalkan untuk kinerja tulis
Risiko
Rentan terhadap serangan injeksi SQL
Karena tidak ada skema, risiko yang terlibat lebih kecil
Dukungan Komunitas
Saat ini (selalu meningkat) sekitar 222k repositori dan 7 Juta komit di GitHub untuk dukungan di MySQL
Saat ini (selalu meningkat) sekitar 177k repositori dan 923k komit di GitHub untuk dukungan di MongoDB
Menurut tren Google, MySQL sebagian besar telah diadopsi selama beberapa tahun terakhir.
Pengembang dan Administrator MongoDB. Kursus Gratis
Dasar-Dasar Pengembang & Administrator MongoDB GRATIS Mulai BelajarPilih yang Mana?
Aplikasi, seperti sistem akuntansi yang membutuhkan transaksi multi-baris, akan lebih cocok untuk basis data relasional. MySQL adalah pilihan yang sangat baik jika Anda memiliki data terstruktur dan membutuhkan database relasional tradisional
MongoDB sangat cocok untuk analitik real-time, manajemen konten, Internet of Things, seluler, dan jenis aplikasi lainnya. Ini adalah pilihan ideal jika Anda memiliki data tidak terstruktur dan/atau terstruktur dengan potensi pertumbuhan yang cepat
Langkah selanjutnya
Kami harap artikel tentang MySQL vs. MongoDB' telah membantu Anda lebih memahami kedua DBMS. Juga, pahami perbedaan antara SQL dan MySQL. Jika Anda ingin berkarir sebagai pengembang, maka sertifikasi akan berguna.
Kursus Pelatihan Sertifikasi MongoDB Simplilearn akan membantu Anda menguasai topik populer dan penting seperti kueri, konsumsi, sharding, pemodelan data, dan replikasi data dengan MongoDB, bersama dengan pemasangan, pembaruan, dan pemeliharaan lingkungan MongoDB. Kursus ini juga akan membantu Anda mendapatkan kemahiran tingkat tinggi dalam menangani konfigurasi MongoDB dan metode pencadangan, serta strategi pemantauan dan operasional yang diperlukan.
Punya pertanyaan untuk kami tentang MongoDB?
Selamat belajar
tentang Penulis
Chinmayee adalah Analis Riset dan penulis yang bersemangat. Menjadi penggila teknologi, pengetahuannya yang mendalam tentang subjek membantunya mengembangkan konten terstruktur dan menyampaikannya sesuai dengan itu
MongoDB memiliki API kueri tunggal dan kuat yang disebut MQL (MongoDB Query API). Ini menggunakan metode CRUD yang berbeda dengan input objek JSON untuk mendeskripsikan kueri, operasi tulis, dan agregasi
Cassandra menggunakan bahasa kueri yang disebut CQL, yang mirip dengan SQL, karena menggunakan kata kunci yang mirip seperti "SELECT", "INSERT", "UPDATE", dll. , untuk berinteraksi dengan tabel Cassandra
Mari bandingkan perintah database serupa antara Cassandra dan MongoDB
Buat baris/dokumen
Di Cassandra
Di MongoDB
db.planets.insertOne({"name" : "Earth"});_Catatan Perbandingan. Dengan kedua metode tersebut, kami mengirimkan catatan untuk disimpan di "planet" (Tabel/Koleksi)
Permintaan dokumen dengan Id
Di Cassandra
SELECT * FROM companies WHERE id = "8843faaf0b831d364278331bc3001bd8";idname"8843faaf0b831d364278331bc3001bd8""Contoh, Inc. "Di MongoDB
db.companies.findOne({"_id" : "8843faaf0b831d364278331bc3001bd8"}); { "_id" : "8843faaf0b831d364278331bc3001bd8", "name" : "Example, Inc." }Catatan Perbandingan. Pengambilan data di MongoDB dilakukan dengan parameter kueri, sedangkan di Cassandra, dilakukan melalui pernyataan SELECT
Di Cassandra
UPDATE albums SET title = "One by One", "year" = 2001 WHERE id ="6e1295ed6c29495e54cc05947f18c8af";_Di MongoDB
db.albums.updateOne({"_id" : "6e1295ed6c29495e54cc05947f18c8af"}, {$set : {title : "One by One" , "year" : 2001}});Catatan Perbandingan. Untuk mengupdate record di MongoDB, kita perlu mengeluarkan perintah updateOne dan menentukan nilai field baru di bawah operator $set di klausa update
Di Cassandra, kami menggunakan perintah UPDATE. Klausa di mana harus menyertakan seluruh kunci utama. Jika tidak, pembaruan tidak akan berfungsi
Gabungkan grup berdasarkan tag
Di Cassandra
SELECT tag, COUNT(1) as count FROM products GROUP BY tag;_Di MongoDB
db.products.aggregate([{$group : {_id : "$tag" , count: { $count:{ } } }}]);Catatan Perbandingan. Agregasi dengan MongoDB adalah API bahasa kueri yang menerima rangkaian tahapan
Cassandra dapat menggunakan klausa GROUP BY dalam pernyataan SELECT. Itu hanya menerima kolom kunci utama dalam urutan yang ditentukan sebagai argumen. Jika tidak, diperlukan metode lain (seperti fungsi kustom dan node analitik)