MongoDBとMySQLNoSQL-Mongoが優れている理由

リレーショナルDBMSから非リレーショナルDBMSまで、選択できるデータベース管理システム（DBMS）は非常にたくさんあります。過去数年間で、リレーショナルDBMSがより優勢になりましたが、最近のデータ構造の傾向により、非リレーショナルDBMSの人気が高まっています。 MySQL、PostgreSQL、MSSQLなどのリレーショナルDBMSの選択肢は非常に明白です。一方、MongoDBは、基本的に大量のデータを処理できるため、非リレーショナルDBMが登場しています。すべての選択には長所と短所がありますが、どちらも異なるニッチで機能するため、選択は主にアプリケーションのニーズによって決まります。ただし、この記事では、MySQL上でMongoDBを使用することの長所について説明します。

MySQLでMongoDBを使用するメリット

1. 速度とパフォーマンス
2. 高可用性とクラウドコンピューティング
3. スキーマの柔軟性
4. 大きくなる必要がある
5. 埋め込み機能
6. セキュリティモデル
7. ロケーションベースのデータ
8. 豊富なクエリ言語のサポート

速度とパフォーマンス

これは、特に非構造化データの大規模なセットが含まれる場合に、MySQLよりもMongoDBを使用する主な利点の1つです。 MongoDBはデフォルトで、トランザクションの安全性よりも高い挿入率を推奨しています。この機能はMySQLでは使用できないため、たとえば、一度に大量のデータをDBMに保存する場合、MySQLの場合は1つずつ実行する必要があります。ただし、MongoDBの場合、insertMany（）関数を使用すると、複数の挿入を安全に実行できます。 2つのクエリ動作のいくつかを観察すると、次の図に100万のドキュメントに対するさまざまな操作要求を要約できます。

書き込み操作である更新の場合、MongoDBはすべての学生の電子メールを更新するのに0.002秒かかりますが、MySQLは同じタスクを実行するのに0.2491秒かかります。

この図から、MongoDBは同じ操作でMySQLよりもはるかに短い時間で済むと結論付けることができます。 MongoDBは主に、ドキュメントがストレージの基盤となり、膨大なクエリとデータストレージを促進するように構成されています。これは、パフォーマンスが設計とスケールアウトの2つの重要な値に依存していることを意味します。一方、MySQLではデータが個々のテーブルに格納されているため、ある時点で、書き込み操作を実行する前にテーブル全体を検索する必要があります。

高可用性とクラウドコンピューティング

不安定な環境の場合、MongoDBはMySQLよりも優れた処理技術を提供します。これは、アクティブなセカンダリノードが新しいプライマリノードを選択するのにかかる時間が非常に短いため、障害発生時の管理が容易になるためです。さらに、包括的なセカンダリインデックスとネイティブレプリケーションにより、MongoDBデータベースのバックアップの作成はMySQLと比較して非常に簡単です。これは、MySQLにレプリケーションサポートが統合されているためです。

一言で言えば、マスタースレーブとして機能できるサーバーのセットを設定することは、MySQLよりもMongoDBで簡単かつ高速です。さらに、クラスター障害からの回復は、瞬時に、自動的に、安全に行われます。 MySQLの場合、障害が発生した場合にマスターとスレーブの間にフェイルオーバーを提供するための明確な公式ソリューションはありません。

クラウドベースのストレージソリューションでは、スケールアップするためにデータをさまざまなサーバーにスムーズに分散させる必要があります。 MongoDBは、MySQLと比較して大量のデータをロードでき、シャーディングが組み込まれているため、クラウドベースのストレージのメリットに従ってコスト削減ソリューションを利用する方法として、データを複数のサーバーに簡単に分割して分散できます。

スキーマの柔軟性

MongoDBはスキーマレスであるため、同じコレクション内の異なるドキュメントが互いに同じまたは異なるフィールドを持つ可能性があります。つまり、挿入または更新のたびにドキュメント構造に制限がないため、データモデルを変更しても大きな影響はありません。もちろん、データベーススキーマを非正規化する場合や、データベースが拡張しているがスキーマが不安定な場合など、未定義のスキーマを使用するように選択できるシナリオもあります。したがって、MongoDBでは、ニーズの変化に応じてさまざまなタイプのデータを追加できます。

一方、MySQLはテーブル指向であるため、各行には他の行と同じ列が必要です。新しい列を追加するには、ALTER操作を実行する必要がありますが、データベース全体をロックする必要があるため、パフォーマンスの点で非常にコストがかかります。これは特に、テーブルが10 GBを超える場合に当てはまりますが、MongoDBにはこの問題はありません。

柔軟なスキーマを使用すると、よりクリーンなコードを簡単に開発および保守できます。さらに、MongoDBには、コレクションのデータの整合性と一貫性を確保したい場合にJSONバリデーターを使用するオプションが用意されているため、ドキュメントの挿入または更新の前に検証を行うことができます。

大きく成長する必要性

データベースのスケーリングは、特にMySQLの場合、簡単な作業ではありません。テーブルメモリあたり5〜10 GBを超えると、パフォーマンスが低下する可能性があります。 MongoDBでは、組み込みのシャーディング機能を使用してデータベースをパーティション分割およびシャーディングできるため、これは問題になりません。シャードキーが指定され、シャーディングが有効になると、データはシャードキーに従って均等に分割されます。新しいシャードが追加されると、自動リバランスが行われます。シャーディングは基本的に、MySQLで実装するのが難しい水平スケーリングを可能にします。さらに、MongoDBにはレプリケーションが組み込まれており、レプリカセットがデータの複数のコピーを作成します。このセットの各メンバーには、プロセスの任意の時点でプライマリまたはセカンダリとしての役割があります。

読み取りと書き込みはプライマリで実行されてから、セカンダリに複製されます。このメリットがあれば、データの不整合やインスタンスの障害が発生した場合に、新しいメンバーが投票されてプライマリとして機能する可能性があります。

埋め込み機能

フィールドにデータを埋め込むことができないMySQLとは異なり、MongoDBは関連データに対してより優れた埋め込み手法を提供します。 MySQLでテーブルのJOINを実行できる限り、テーブルが非常に多くなり、特にフィールドがそれほど多くない場合は、一部が不要になる可能性があります。 MongoDBの場合、ドキュメントが将来JSONドキュメントのサイズを超えて大きくなることが予想される場合は、関連データまたは別のコレクションからの参照用のフィールドにデータを埋め込むことを決定できます。

たとえば、アドレスやその他の情報を取得したいユーザーのデータがある場合、MongoDBの場合、

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

ただし、MySQLの場合、この場合はIDを参照する2つのテーブルを作成する必要があります。つまり

ユーザー詳細表

ユーザーアドレステーブル

MySQLには非常に多くのテーブルがあり、特にスケーリングが関係している場合は、処理するのが非常に面倒になる可能性があります。 MySQLでこのデータをフェッチするときに、単一のクエリでテーブル結合を実行することもできますが、MongoDBと比較してレイテンシが非常に大きく、これがMongoDBのパフォーマンスがMySQLのパフォーマンスを上回っている理由の1つです。

セキュリティモデル

データベース管理（DBA）は、MySQLでは非常に重要ですが、MongoDBの場合は必要ありません。つまり、MySQLの場合、アプリケーションが変更されたときにスキーマを変更するには、DBAが必要です。一方、MongoDBではDBAなしでスキーマの変更を行うことができます。これは、クラスの永続化に最適であり、クラスをJSONにシリアル化して保存できるためです。ただし、データが大きくなることが予想されない場合は、これがベストプラクティスです。そうでない場合は、落とし穴を回避するためにいくつかのベストプラクティスに従う必要があります。

ロケーションベースのデータ

スループット操作、特に読み取り操作を改善するために、MongoDBには、特定の場所からの関連データの正確な検索を強化する組み込みの特殊機能が用意されているため、プロセスが固定されます。 MySQLの場合、これは不可能です。

豊富なクエリ言語のサポート

MongoDB愛好家としての個人的な興味から、MongoDBのクエリ機能に柔軟性を持たせることに魅力を感じました。それ以降のバージョンの集計フレームワークとMapReduce機能に関しては、独自の仕様に合わせて結果データを最適化できます。 MySQLはグループ化、並べ替えなどの操作も提供しますが、MongoDBは、特に埋め込みデータ構造を使用すると非常に広範囲になります。さらに、前述のように、クエリは、MySQLの場合にJOINが実行される場合よりも、集約フレームワークでより短いレイテンシで返されます。たとえば、MongoDBは、埋め込みスキーマの$setおよび$unset操作を使用してスキーマを変更する簡単な方法を提供します。ただし、MySQLの場合、フィールドが存在する唯一のテーブルに対してALTERコマンドを実行する必要があり、これはパフォーマンスの点で非常にコストがかかります。

結論

上記のメリットに関しては、データベースの選択はアプリケーションの設計に完全に依存しますが、MongoDBはさまざまなラインに沿って多くの柔軟性を提供します。パフォーマンスの向上に対応し、複雑なデータを処理するため、スキーマ設計の制限、データベースの拡張に対する将来の期待、および豊富なクエリ言語技術を必要としないものを探している場合は、MongoDBを使用することをお勧めします。