MongoDB vs MySQL NoSQL - Mengapa Mongo Lebih Baik

Ada begitu banyak sistem manajemen basis data (DBMS) untuk dipilih mulai dari DBMS relasional hingga non-relasional. Dalam beberapa tahun terakhir, DBMS Relasional di mana lebih dominan tetapi dengan tren struktur data terkini, DBMS non-relasional menjadi lebih populer. Pilihan untuk DBMS relasional cukup jelas:MySQL, PostgreSQL dan MS SQL. Di sisi lain, MongoDB, DBM non-relasional telah muncul pada dasarnya karena kemampuannya untuk menangani kumpulan data yang besar. Setiap pilihan memiliki pro dan kontra, tetapi pilihan Anda terutama akan ditentukan oleh kebutuhan aplikasi Anda karena keduanya melayani di ceruk yang berbeda. Namun, dalam artikel ini, kita akan membahas kelebihan menggunakan MongoDB dibandingkan MySQL.

Kelebihan Menggunakan MongoDB Melalui MySQL

1. Kecepatan dan performa
2. Ketersediaan Tinggi dan Komputasi Awan
3. Fleksibilitas Skema
4. Perlu tumbuh lebih besar
5. Fitur penyematan
6. Model Keamanan
7. Data berbasis lokasi
8. Dukungan bahasa kueri yang kaya

Kecepatan dan Performa

Ini adalah salah satu manfaat utama menggunakan MongoDB dibandingkan MySQL terutama ketika sejumlah besar data tidak terstruktur terlibat. MongoDB secara default mendorong tingkat penyisipan yang tinggi daripada keamanan transaksi. Fitur ini tidak tersedia di MySQL maka misalnya jika Anda ingin menyimpan banyak data ke DBM Anda sekaligus, dalam kasus MySQL Anda harus melakukannya satu per satu. Tetapi dalam kasus MongoDB, dengan ketersediaan fungsi insertMany() , Anda dapat dengan aman melakukan banyak penyisipan. Mengamati beberapa perilaku query dari keduanya, kita dapat meringkas permintaan operasi yang berbeda untuk 1 juta dokumen dalam ilustrasi di bawah ini.

Dalam kasus pembaruan yang merupakan operasi tulis, MongoDB membutuhkan waktu 0,002 detik untuk memperbarui semua email siswa sedangkan MySQL membutuhkan waktu 0,2491 detik untuk menjalankan tugas yang sama.

Dari ilustrasi tersebut, kita dapat menyimpulkan bahwa MongoDB membutuhkan waktu yang jauh lebih sedikit daripada MySQL untuk operasi yang sama. MongoDB sebagian besar terstruktur sedemikian rupa sehingga dokumen adalah dasar penyimpanan yang mempromosikan permintaan besar dan penyimpanan data. Ini menyiratkan bahwa kinerja tergantung pada dua nilai utama yaitu desain dan skala. Di sisi lain, MySQL memiliki data yang disimpan dalam tabel individual sehingga pada titik tertentu seseorang harus mencari di seluruh tabel sebelum melakukan operasi tulis.

Ketersediaan Tinggi dan Komputasi Awan

Untuk lingkungan yang tidak stabil, MongoDB menyediakan teknik penanganan yang lebih baik daripada MySQL. Hal ini karena dibutuhkan waktu yang sangat sedikit untuk node sekunder aktif untuk memilih node primer baru sehingga administrasi mudah pada titik kegagalan. Selain itu, karena indeks sekunder yang komprehensif dan replikasi asli, membuat cadangan untuk database MongoDB cukup mudah dibandingkan dengan MySQL karena MySQL memiliki dukungan replikasi terintegrasi.

Singkatnya, pengaturan satu set server yang dapat bertindak sebagai Master-Slave lebih mudah dan cepat di MongoDB daripada MySQL. Selain itu, pemulihan dari kegagalan cluster dapat dilakukan secara instan, otomatis, dan aman. Untuk MySQL, tidak ada solusi resmi yang jelas untuk menyediakan failover antara master dan slave jika terjadi kegagalan.

Solusi penyimpanan berbasis cloud membutuhkan data yang tersebar dengan lancar di berbagai server untuk ditingkatkan. MongoDB dapat memuat volume data yang tinggi dibandingkan dengan MySQL dan dengan built-in sharding, mudah untuk mempartisi dan menyebarkan data di beberapa server sebagai cara untuk memanfaatkan solusi hemat biaya sesuai dengan manfaat penyimpanan berbasis cloud.

Fleksibilitas Skema

MongoDB tidak memiliki skema sehingga dokumen yang berbeda dalam koleksi yang sama mungkin memiliki bidang yang sama atau berbeda satu sama lain. Ini berarti tidak ada batasan pada struktur dokumen untuk setiap penyisipan atau pembaruan sehingga perubahan pada model data tidak akan banyak berdampak. Tentu saja, ada skenario yang dapat memilih salah satu untuk menggunakan skema yang tidak ditentukan misalnya jika Anda melakukan denormalisasi skema database atau ketika database Anda berkembang tetapi skema Anda tidak stabil. Oleh karena itu MongoDB memungkinkan seseorang untuk menambahkan berbagai jenis data sesuai perubahan kebutuhan.

Di sisi lain, MySQL berorientasi pada tabel dimana setiap baris harus memiliki kolom yang sama dengan baris lainnya. Menambahkan kolom baru akan membutuhkan satu untuk menjalankan operasi ALTER yang cukup mahal dalam hal kinerja karena harus mengunci seluruh database. Ini terutama terjadi ketika tabel bertambah lebih dari 10GB, MongoDB tidak memiliki masalah ini.

Dengan skema yang fleksibel, mudah untuk mengembangkan dan memelihara kode yang lebih bersih. Selain itu, MongoDB menyediakan opsi untuk menggunakan validator JSON jika Anda ingin memastikan beberapa integritas dan konsistensi data untuk koleksi Anda sehingga Anda dapat melakukan beberapa validasi sebelum menyisipkan atau memperbarui dokumen.

Kebutuhan untuk Tumbuh Lebih Besar

Penskalaan basis data bukanlah tugas yang mudah, terutama dengan MySQL, hal ini dapat mengakibatkan penurunan kinerja ketika memori 5-10GB per tabel terlampaui. Dengan MongoDB, ini bukan masalah karena seseorang dapat mempartisi dan melakukan sharding database dengan fitur sharding bawaan. Setelah kunci shard ditentukan dan sharding diaktifkan, data dipartisi secara merata sesuai dengan kunci shard. Jika pecahan baru ditambahkan, ada penyeimbangan ulang otomatis. Sharding pada dasarnya memungkinkan penskalaan horizontal yang sulit diterapkan di MySQL. Selain itu, MongoDB memiliki replikasi bawaan di mana set replika membuat banyak salinan data. Setiap anggota himpunan ini memiliki peran baik sebagai primer atau sekunder pada setiap titik dalam proses.

Membaca dan menulis dilakukan pada primer dan kemudian direplikasi ke sekunder. Dengan penerapan ini, jika terjadi inkonsistensi data atau kegagalan instans, anggota baru dapat dipilih untuk bertindak sebagai anggota utama.

Fitur Penyematan

Tidak seperti MySQL di mana Anda tidak dapat menyematkan data ke bidang, MongoDB menawarkan teknik penyematan yang lebih baik untuk data terkait. Sebanyak yang Anda bisa lakukan GABUNG untuk tabel di MySQL, Anda mungkin akhirnya memiliki begitu banyak tabel dengan beberapa yang tidak perlu terutama jika mereka tidak melibatkan begitu banyak bidang. Dalam kasus MongoDB, Anda dapat memutuskan untuk menyematkan data ke dalam bidang untuk data terkait atau referensi dari koleksi lain jika Anda mengharapkan dokumen tumbuh di masa mendatang melebihi ukuran dokumen JSON.

Misalnya jika kita memiliki data untuk pengguna yang ingin kita tangkap alamatnya dan beberapa informasi lainnya, dalam kasus MongoDB kita dapat dengan mudah memiliki struktur sederhana seperti

{
    id:1,
    name:'George Bush',
    gender: 'Male',
    age:45,
    address:{
        City: 'New York',
        Street: 'Florida',
        Zip_code: 1342243
    }
}

Tetapi dalam kasus MySQL kita harus membuat 2 tabel dengan referensi id dalam kasus ini. Yaitu

Tabel detail pengguna

Tabel alamat pengguna

Di MySQL Anda akan memiliki begitu banyak tabel yang bisa sangat sibuk untuk ditangani terutama ketika penskalaan terlibat. Sebanyak seseorang juga dapat melakukan penggabungan tabel dalam satu kueri saat mengambil data ini di MySQL, latensinya cukup besar dibandingkan dengan MongoDB dan ini adalah salah satu alasan yang membuat kinerja MongoDB mengalahkan kinerja MySQL.

Model Keamanan

Administrasi database (DBA) cukup penting di MySQL tetapi tidak diperlukan dalam kasus MongoDB. Ini berarti Anda harus memiliki DBA untuk memodifikasi skema dalam kasus MySQL saat aplikasi berubah. Di sisi lain, seseorang dapat melakukan modifikasi skema tanpa DBA di MongoDB karena sangat bagus untuk kegigihan kelas dan kelas dapat juga diserialisasikan ke JSON dan disimpan. Namun, ini adalah praktik terbaik jika Anda tidak mengharapkan data tumbuh besar, jika tidak, Anda harus mengikuti beberapa praktik terbaik untuk menghindari jebakan.

Data Berbasis Lokasi

Untuk meningkatkan operasi throughput terutama operasi baca, MongoDB menyediakan fungsi khusus bawaan yang meningkatkan pencarian data yang relevan dari lokasi tertentu yang akurat sehingga mempercepat proses. Ini tidak mungkin dalam kasus MySQL.

Dukungan Bahasa Kueri yang Kaya

Atas minat pribadi sebagai penggemar MongoDB, saya mendapatkan ketertarikan saya dengan fleksibilitas pada fitur kueri MongoDB. Mengenai kerangka agregasi di versi yang lebih baru dan fitur MapReduce, seseorang dapat mengoptimalkan data hasil agar sesuai dengan spesifikasinya sendiri. Sebanyak MySQL juga menawarkan operasi seperti pengelompokan, pengurutan dan banyak lagi, MongoDB cukup luas terutama dengan struktur data tertanam. Lebih lanjut seperti yang disebutkan sebelumnya, kueri dikembalikan dengan latensi yang lebih rendah dalam kerangka agregasi daripada saat GABUNG harus dilakukan dalam kasus MySQL. Misalnya, MongoDB menawarkan cara mudah untuk memodifikasi skema menggunakan operasi $set dan $unset untuk skema yang disematkan. Namun, dalam kasus MySQL, seseorang harus melakukan perintah ALTER untuk satu-satunya tabel di mana bidang tersebut ada dan ini cukup mahal dalam hal kinerja.

Kesimpulan

Mengenai manfaat yang dibahas di atas, sebanyak pemilihan basis data sangat bergantung pada desain aplikasi MongoDB menawarkan banyak fleksibilitas di sepanjang jalur yang berbeda. Jika Anda mencari sesuatu yang akan memenuhi kinerja yang lebih baik, berurusan dengan data yang kompleks maka tidak perlu pembatasan pada desain skema, harapan masa depan pada pertumbuhan database dan teknik bahasa kueri yang kaya, saya akan merekomendasikan Anda untuk menggunakan MongoDB.