Apakah mongodb bisa menggantikan sql server?

Saya tahu Anda masih mengevaluasi kekuatan relatif dari Mongo dan SQL–dan saya harap artikel ini bermanfaat. Saat Anda menjelajah, pastikan untuk memeriksa halaman Analisis MongoDB kami dan halaman Analisis MySQL kami tempat Anda dapat memulai uji coba Knowi. Anda juga dapat mengatur panggilan 15 menit dengan anggota tim kami untuk melihat apakah Knowi dapat menjadi solusi BI yang baik untuk proyek Anda. Sekarang, inilah artikelnya

Database MongoDB dan SQL adalah dua sisi berlawanan dari dunia backend. Yang pertama berurusan dengan data tidak terstruktur yang kacau, sedangkan yang kedua bekerja dengan data terstruktur yang terorganisir. Kedua dunia memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri dan dimaksudkan untuk berbagai jenis kasus penggunaan. Pada artikel ini, kami akan melakukan perbandingan mendalam antara database MongoDB vs SQL, (tepatnya database MySQL) dan juga akan menyentuh topik penting tentang bagaimana kami dapat melakukan analitik MongoDB serupa dengan kemudahan analitik dilakukan pada

MongoDB vs MySQL

Seperti yang telah kita diskusikan, kita akan membandingkan MongoDB dengan MySQL yang merupakan database SQL yang terkenal dan sebagian besar audiens kita akan mengenalnya. Tapi bisa juga database SQL lain seperti Oracle, MS SQL Server, PostgreSQL, dll untuk perbandingan kami. Analitik MySQL sangat umum dan karenanya merupakan titik referensi yang baik untuk melihat melakukan analitik di Mongo

Sejarah

MongoDB milik keluarga database NoSQL yang digunakan untuk menyimpan dokumen tidak terstruktur dalam format JSON. Ini pertama kali diluncurkan pada tahun 2009 dan sejak itu menjadi salah satu database terkemuka di ruang NoSQL

kantor pusat MongoDB

MySQL adalah database relasional SQL sumber terbuka, yang digunakan untuk menyimpan data terstruktur dalam format seperti tabel. Ini pertama kali diluncurkan pada tahun 1995 dan sekarang dikelola oleh Oracle. Karena gratis, ini telah menjadi pilihan yang sangat populer dalam permintaan database SQL

Paradigma SQL vs NoSQL

Database SQL, juga dikenal sebagai database relasional, dirancang untuk menyimpan data yang memiliki skema terstruktur. Skema mewakili desain database yang harus dipatuhi oleh data. Dalam skema terstruktur, data disimpan dalam format baris-kolom yang dikenal sebagai Tabel dan dapat diambil menggunakan kueri yang diformat dalam Structured Query Language (SQL)

Database relasional SQL adalah satu-satunya solusi penyimpanan data komersial yang layak hingga tahun 2000-an ketika internet dan web 2. 0 booming mulai menghasilkan sejumlah besar data tidak terstruktur. Data tidak terstruktur seperti itu tidak dapat dipetakan ke skema seperti tabel dengan benar dan dengan demikian muncul kebutuhan akan kelas database yang berbeda untuk mendukung data tidak terstruktur tersebut.

Ini adalah saat database NoSQL mulai berdatangan. Basis data baru ini diperlukan untuk mendukung berbagai jenis data yang tidak terstruktur dan tidak cocok untuk skema; . MongoDB, misalnya, terutama mendukung Dokumen yang tidak terstruktur

Akumulasi data tidak terstruktur adalah satu langkah besar menuju era Big Data, tetapi di sisi lain, karena data yang disimpan tidak terstruktur, tidak mungkin untuk menanyakan data tersebut menggunakan SQL. SQL sampai saat ini adalah standar untuk kueri dan analitik dan dikenal baik oleh pengembang. Kami akan menyentuh poin ini nanti

Bagaimana Data disimpan

Di MySQL, data disimpan dalam tabel, di mana kolom menunjukkan atribut dan baris mewakili catatan tertentu. Tabel ini, pada gilirannya, berada di dalam database. Di MongoDB, data disimpan dalam koleksi yang mirip dengan tabel MySQL. Koleksi dapat terdiri dari banyak dokumen yang datanya disimpan dalam format JSON nilai kunci. Mungkin ada ratusan koleksi seperti itu di dalam database MongoDB

Database SQL memiliki properti relasional di mana tabel yang berbeda terkait satu sama lain dengan kunci asing, kunci primer. e. g. Kolom EmployeeID yang akan menjadi primary key tabel Employee akan ditampilkan sebagai foreign key di tabel Payments, sehingga menghubungkan kedua tabel tersebut dengan properti referensial. Hubungan ini memastikan bahwa tidak ada entri pembayaran dari karyawan yang perinciannya tidak ada di tabel Karyawan utama. Inilah sebabnya mengapa database SQL seperti MySQL juga disebut database relasional.  

Di sisi lain, di MongoDB, kami tidak dapat membuat hubungan seperti itu antara data koleksi yang tidak terstruktur. Oleh karena itu dianggap sebagai database non-relasional

Arsitektur database SQL seperti MySQL diatur oleh prinsip-prinsip properti ACID

ACID adalah singkatan dari Atomicity, Consistency, Isolation, dan Durability. Properti ini berfokus pada konsistensi dan keandalan transaksi yang dilakukan di database.  

MongoDB dibangun berdasarkan prinsip Teorema CAP yang berfokus pada Konsistensi, Ketersediaan, dan Partisi. Berbeda dengan properti ACID dari database SQL, teorema CAP berfokus pada ketersediaan data dalam kasus MongoDB

Sebagai kesimpulan, database SQL menjaga keandalan transaksi sedangkan MongoDB memastikan ketersediaan data yang tinggi

Skalabilitas

Database MySQL atau database SQL, secara umum, hanya dapat diskalakan secara vertikal dengan menambah ukuran memori, ruang disk, atau daya komputasi server. Penskalaan vertikal bisa mahal dengan biaya yang berkembang pesat untuk database besar dengan volume kueri yang tinggi

Database NoSQL seperti MongoDB mendukung penskalaan horizontal, juga dikenal sebagai sharding. Dalam hal ini, alih-alih meningkatkan konfigurasi server, server baru ditambahkan untuk tujuan skalabilitas. Pendekatan ini biasanya lebih murah karena sekumpulan perangkat keras komoditas berbiaya rendah dapat bersama-sama memenuhi persyaratan untuk mendukung volume kueri yang tinggi dengan cara yang hemat biaya.

Keandalan dan Ketersediaan

Keandalan dan ketersediaan adalah metrik kunci untuk mengukur seberapa kuat sistem basis data apa pun. Sebagian besar database SQL pada awalnya dirancang untuk server mandiri. Untuk mengurangi risiko kegagalan, arsitektur mereka beralih ke basis data terdistribusi, di mana basis data berjalan di sekelompok node, sehingga meningkatkan ketahanan. Bahkan jika satu node dalam cluster tidak aktif, database akan tetap aktif dan berjalan di node lain

Basis data NoSQL seperti MongoDB pada awalnya dirancang dengan mempertimbangkan ketahanan. Ini berjalan pada sekelompok perangkat keras komoditas dan mereplikasi data di seluruh node untuk keandalan dan ketersediaan yang tinggi. Tidak seperti database SQL, keandalan dan ketersediaan merupakan fitur integral dari arsitektur MongoDB dan bukan renungan. Oleh karena itu, failover otomatis di MongoDB lebih cepat dan tidak terlalu rumit dibandingkan dengan MySQL dan database SQL lainnya

Skema

Database MySQL, seperti database SQL lainnya, memiliki skema standar yang harus dipatuhi oleh data. Misalnya, jumlah kolom dalam tabel beserta tipe datanya harus ditentukan saat membuat tabel. Setiap data yang disimpan dalam tabel harus sesuai dengan struktur tabel, jika tidak maka akan memberikan kesalahan

Di sisi lain, di MongoDB, tidak perlu menentukan skema apa pun. Koleksi dapat menyimpan berbagai jenis dokumen tanpa masalah. Tidak ada yang perlu dikhawatirkan jika jenis dokumen baru tiba, dapat dengan mudah disimpan.  

Sifat dinamis dari skema MongoDB berguna karena sebagian besar data yang dihasilkan oleh aplikasi internet dan perangkat IoT tidak terstruktur yang tidak dapat disimpan dalam database SQL tradisional.

Selain itu, banyak perusahaan akan menyimpan data sebelum mereka tahu bagaimana data itu akan digunakan nantinya. Ini biasa terjadi pada aplikasi seluler yang menyimpan data log dan aktivitas pengguna. Saat perusahaan mendapatkan aplikasi mereka di pasar, mereka mengumpulkan data tanpa tujuan akhir. Nantinya, mereka mungkin menemukan bahwa data ini memberi mereka informasi berharga tentang fitur apa yang perlu ditambahkan. Dengan database yang tidak terstruktur, lebih mudah untuk melakukan pengumpulan data yang tidak direncanakan seperti ini karena tidak perlu mendefinisikan skema terlebih dahulu.

Kueri dan Analitik

Database MySQL dapat dilihat dengan bantuan Structured Query Language atau SQL. Faktanya, MySQL mengikuti standar ANSI SQL yang merupakan standar SQL umum yang diadopsi oleh hampir semua database relasional seperti Oracle, PostgreSQL, Sybase, dll.  

Kueri SQL ramah-pengembang dan mapan. SQL dapat digunakan untuk melakukan fungsi analitik lanjutan seperti filter, gabungan, penggabungan, dan agregasi pada data juga. Ini menjadikan SQL pilihan yang kuat untuk melakukan analitik tingkat lanjut

MongoDB tidak mendukung kueri SQL tradisional seperti halnya MySQL. MongoDB, bagaimanapun, mendukung kueri dokumen, tetapi fiturnya kurang berkembang dan terbatas – terutama dibandingkan dengan SQL. Salah satu contohnya adalah kueri MongoDB tidak mendukung penggabungan, yang merupakan operasi penting untuk memperoleh informasi dari berbagai sumber data

Jadi MongoDB berguna untuk menyimpan data yang tidak terstruktur tetapi tidak menawarkan bahasa kueri yang matang untuk melakukan analitik tingkat lanjut. Ini terdengar seperti pemecah kesepakatan untuk banyak kasus penggunaan komersial, tetapi untungnya, ada beberapa opsi.  

Saya perlu melakukan analitik pada data MongoDB. Apa pilihan saya?

Kemudahan menyimpan sejumlah besar data dokumen tidak terstruktur di MongoDB merupakan faktor penting untuk banyak kasus penggunaan. Itulah mengapa alih-alih mengabaikan MongoDB karena dukungan permintaannya yang terbatas, industri berevolusi untuk membuat beberapa solusi untuk mendukung analitik lanjutan di MongoDB. Berikut adalah beberapa opsi bagus

Pilihan 1. Impor Data MongoDB ke Gudang Data SQL

Jika kami tidak dapat melakukan analitik pada MongoDB, kami dapat memuat data ke gudang data SQL dan kemudian menjalankan kueri SQL yang sudah dikenal di sana untuk analitik. Untuk melakukan ini, kita dapat menulis proses ETL kumpulan khusus atau menggunakan alat seperti Panoply atau Xplenty

Ilustrasi solusi ETL ke Data Warehouse

Ini adalah pendekatan yang kuat yang telah bekerja dengan baik untuk banyak perusahaan, tetapi memiliki beberapa keterbatasan. Meskipun melayani tujuan, itu datang dengan biaya tambahan untuk membangun dan memelihara gudang data, belum lagi biaya yang terkait dengan proses ETL atau ELT.  

Bagaimana jika beberapa data MongoDB Anda tidak sesuai dengan skema SQL?

Pergudangan data mungkin merupakan solusi yang baik untuk perusahaan besar, tetapi Anda mungkin tidak suka berinvestasi di gudang data sebagai perusahaan kecil atau startup muda. Bahkan jika gudang data cocok untuk sebagian besar data perusahaan Anda, tetapi jika beberapa data Anda memiliki persyaratan penanganan yang lebih ketat atau tunduk pada peraturan yang ketat, mungkin perlu untuk menyimpannya dari gudang data Anda. Satu tempat lain di mana masalah dapat muncul adalah jika Anda perlu melakukan analitik eksperimental cepat dengan kumpulan data luar yang tidak dapat atau tidak ingin Anda pindahkan ke gudang data Anda

Membawa pergi. Gudang data adalah pilihan yang bagus tetapi bisa datang dengan beberapa biaya dan keterbatasan. Mereka juga dapat menghilangkan manfaat menggunakan database NoSQL dengan memaksa Anda untuk menetapkan data Anda ke dalam skema relasional.  

pilihan 2. Konektor BI MongoDB

MongoDB menyadari bahwa mereka juga harus memberikan beberapa opsi untuk analitik MongoDB. Jadi mereka datang dengan Konektor BI MongoDB yang dapat digunakan dengan alat intelijen bisnis populer seperti Tableau, Cognos, Qlik untuk beberapa nama. Konektor ini bertindak sebagai antarmuka perantara antara alat BI dan MongoDB yang mengubah kueri SQL menjadi kueri MongoDB dan mengubah hasilnya kembali dalam format SQL saat meneruskannya ke alat BI

Konektor BI MongoDB memang mempermudah pekerjaan dibandingkan dengan opsi lain pada daftar yang telah kita bahas. Menggunakan konektor BI MongoDB menghemat biaya pembangunan gudang data atau aplikasi Python khusus untuk analitik MongoDB

Kelemahan masih ada di sini, bagaimana jika Anda ingin menggabungkan antara data MongoDB dan data MySQL atau data SQL lainnya. Salah satu opsinya adalah mengimpor data MongoDB ke database MySQL dan kemudian melakukan analitik di sana. Tapi ini pada dasarnya membawa kita kembali ke opsi pergudangan data dan overhead yang sudah kita bahas di atas

Membawa pergi. Konektor BI MongoDB adalah opsi yang baik jika Anda ingin menghubungkan alat BI yang ada dengan MongoDB tetapi kekurangannya adalah Anda tidak dapat menggabungkan data dari berbagai sumber yang heterogen

Opsi 3. Virtualisasi Data dengan Knowi

Virtualisasi data adalah proses di mana aplikasi dapat mengakses data dari berbagai sumber dan menyajikannya ke pengguna ujung depan dengan mengabstraksi teknis yang mendasarinya. Ini berarti pengguna akan memiliki tampilan data yang konsisten dari berbagai sumber dan pengalaman yang mulus

Knowi dibangun di atas virtualisasi data dan melakukan hal itu. Itu dapat terhubung ke MongoDB secara asli dan memberi pengguna pengalaman yang sama dalam menjalankan kueri SQL pada data MongoDB seolah-olah mereka sedang mengerjakan database SQL

Selain itu, ia juga dapat menggabungkan data dari berbagai sumber heterogen secara mulus. Artinya, jika kita ingin menggabungkan data MongoDB dengan data MySQL, bisa dilakukan hanya dengan menyediakan dua sumber dan field join. Fitur lain yang perlu diperhatikan adalah kueri MongoDB asli juga didukung di dalam Knowi

Diagram bagaimana platform virtualisasi data dapat terhubung langsung dengan berbagai sumber data termasuk MongoDB

Membawa pergi. Dibandingkan dengan opsi lain dalam daftar, virtualisasi data adalah opsi terbaik jika Anda mencari pengalaman yang ringan dan lancar dalam melakukan analitik tingkat lanjut pada data MongoDB. Ini adalah pilihan yang sangat baik jika Anda memiliki beberapa sumber data dan perlu melakukan penggabungan lintas-database atau jika Anda hanya perlu mempertahankan infrastruktur data yang fleksibel saat Anda meningkatkan skala

Opsi 4. Pengkodean khusus dengan Python dan PyMongo

Penggemar Python Diehard akan senang mengetahui bahwa ini dapat dilakukan dengan Python

Pilihan lainnya adalah membuat aplikasi Python khusus untuk terhubung ke MongoDB, mengambil data darinya, dan melakukan analitik di dalamnya. PyMango adalah driver MongoDB untuk Python untuk mengaktifkan ini. Faktanya, dengan menggunakan PyMongo kita tidak hanya dapat mengambil data MongoDB tetapi juga menulis data kembali ke MongoDB

Ini bisa menjadi pilihan yang baik dibandingkan dengan gudang data dan akan unggul dalam analisis data eksplorasi tetapi mungkin tidak selalu cocok untuk aplikasi komersial.

Membawa pergi. Kecuali jika Anda secara khusus memerlukan solusi khusus yang ringan dan dapat digunakan dengan mudah untuk analisis data eksplorasi, Anda mungkin masih ingin melihat pergudangan data atau solusi BI.  

Opsi 5. Terjemahan

Satu opsi terakhir adalah menerjemahkan kueri SQL ke dalam kueri MongoDB. Ini sangat mirip dengan apa yang dilakukan konektor MongoDB tetapi dilakukan sebagai implementasi pihak ke-3. Tim di Dremio telah melakukan pekerjaan yang baik dengan membangun mesin terjemahan yang berupaya menyelesaikan masalah ini. Sistem terjemahan memungkinkan Anda menulis kueri SQL, menafsirkannya, dan memformat ulang menjadi kueri NoSQL. Ini adalah opsi yang bagus untuk beberapa kasus penggunaan sederhana tetapi mungkin mengalami masalah untuk aplikasi yang lebih kompleks yang memerlukan hal-hal seperti gabungan lintas-database. Ini juga memperkenalkan penundaan yang dapat menyebabkan masalah untuk analitik throughput tinggi. Namun, jika kasus penggunaan Anda cukup mudah dan Anda tidak memperkirakannya akan menjadi lebih rumit di masa mendatang, terjemahan mungkin merupakan opsi yang bagus.  

Membawa pergi. Opsi ini bagus jika Anda perlu bekerja dengan kueri analitik sederhana pada satu sumber database

Kesimpulan

Dalam posting ini kami membahas perbandingan menyeluruh antara database MongoDB vs SQL dan melihat berbagai opsi untuk melakukan analitik pada data MongoDB. Mari kita rangkum pembahasan kita di bawah ini

Bisakah saya mengganti SQL dengan MongoDB?

Mana yang lebih baik MongoDB atau SQL Server?

Mengapa menggunakan MongoDB, bukan SQL?

Bagaimana MongoDB lebih baik dari database SQL?