Comparaison des instructions MongoDB et SQL et comment choisir la base de données appropriée ?

Dans le monde actuel du développement logiciel, choisir la bonne base de données est crucial pour la réussite de votre projet. Lors du choix d'une base de données, les développeurs sont généralement confrontés à deux choix principaux : les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles. MongoDB et SQL sont des représentants de ces deux types de bases de données. Cet article procédera à une comparaison détaillée entre elles et fournira quelques suggestions sur la façon de choisir la base de données appropriée.

Comparaison de MongoDB et SQL

1. Modèle de données

MongoDB est une base de données de documents qui utilise le format BSON (Binary JSON) pour stocker les données. Il utilise des collections pour stocker des documents. Chaque document est constitué de paires clé-valeur ou de paires clé-tableau-valeur. Le modèle de document de MongoDB est très avantageux pour les données non structurées car il peut librement ajouter ou supprimer des champs sans nécessiter un modèle de données prédéfini comme une base de données relationnelle.

SQL est une base de données relationnelle qui utilise des tables pour stocker des enregistrements. Chaque tableau contient un ensemble de lignes, chacune avec les mêmes colonnes. En SQL, les types de colonnes de données doivent être explicitement déterminés lors de la définition de la table, et si vous souhaitez ajouter ou supprimer des colonnes, vous devez modifier la table.

2. Méthode de requête

La méthode de requête de MongoDB est très différente de la requête SQL traditionnelle. MongoDB utilise des instructions de requête au format JSON, appelées « documents de requête », utilisant un type appelé « expressions de requête » dont la syntaxe est similaire à JavaScript. La structure des documents de MongoDB étant très flexible, des requêtes complexes imbriquées et mixtes peuvent être utilisées pour récupérer des données de manière flexible.

SQL utilise le langage de requête structuré pour exécuter des requêtes en écrivant des instructions de requête SQL. SQL est particulièrement efficace pour exécuter des requêtes de connexion complexes entre des tables et prend en charge les instructions de requête avancées, notamment COUNT, GROUP BY, HAVING, etc.

Voici une comparaison simple :

Requête MongoDB :

db.users.find({ age: { $lt: 30 } })

Requête SQL :

SELECT * FROM users WHERE age < 30;

3. Cohérence des données

MongoDB est une base de données "éventuellement cohérente", ce qui signifie que pour les mises à jour de documents dans une collection ou les opérations de suppression, cela peut prendre un certain temps pour être vu par tous les nœuds. De cette façon, il y aura des incohérences dans les documents. Par exemple, certains nœuds peuvent accéder à la version avant la mise à jour et certains nœuds peuvent accéder à la version après la mise à jour.

SQL est une base de données fortement cohérente. Chaque transaction doit garantir que l'état de toutes les tables associées a été modifié, et à la fin de la transaction, l'état de la base de données est un état cohérent.

4. Évolutivité

MongoDB utilise le partitionnement pour réaliser une expansion horizontale. Dans MongoDB, les données peuvent être divisées en plusieurs blocs puis réparties horizontalement sur plusieurs machines, ce qui rend les données uniformément réparties et permet d'exécuter des requêtes en parallèle, améliorant ainsi les performances et formant une structure hautement disponible.

Les bases de données SQL atteignent généralement l'évolutivité en utilisant la réplication maître-esclave. Basé sur l'architecture Maître-Esclave, seul le nœud Maître effectue les opérations d'écriture (Insérer, Mettre à jour, Supprimer), et le nœud Esclave est principalement responsable des opérations de lecture (Sélectionner). Lorsque le nœud Maître est indisponible, la disponibilité du service est assurée par l'élection d'un nouveau nœud Maître.

Comment choisir une base de données adaptée ?

Le choix d'une base de données appropriée dépend de vos scénarios d'application et de vos besoins. Avant de choisir MongoDB ou SQL, vous devez réfléchir aux types de données, aux modèles d'accès aux données et aux exigences de performances impliqués dans votre application, puis considérer les aspects suivants :

1. Structure des données

MongoDB et SQL ont des exigences différentes. Types de données et les structures de données sont traitées différemment, tenez donc compte du type de structure de données utilisé dans votre application lors de votre sélection. Si la structure de vos catégories est relativement simple, vous pouvez choisir une base de données SQL. Si vous avez besoin d'un stockage de données flexible et non structuré, vous devez choisir MongoDB.

2. Performances de la base de données

Les considérations en matière de performances sont un facteur clé pour décider quelle base de données convient le mieux à votre application. Lors du choix d'une base de données, assurez-vous de vérifier la vitesse de lecture et d'écriture de la base de données, et faites également attention aux problèmes tels que la cohérence des données et le traitement des transactions.

3. Évolutivité

Si votre application nécessite une évolutivité plus élevée, vous devez alors choisir une base de données qui peut s'étendre horizontalement et verticalement plus facilement. MongoDB est un bon choix.

Enfin, voici une application simple avec des exemples de code implémentés respectivement sur MongoDB et SQL pour aider les lecteurs à mieux comprendre les différentes implémentations de bases de données :

Implémenté dans MongoDB :

const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const assert = require('assert');

const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'myproject';
const client = new MongoClient(url);

client.connect(function(err) {
  assert.equal(null, err);
  console.log("Connected successfully to server");

  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  
  const insertDocuments = function(callback) {
    const collection = db.collection('documents');
  
    collection.insertMany([
      {a : 1}, {a : 2}, {a : 3}
    ], function(err, result) {
      assert.equal(err, null);
      assert.equal(3, result.result.n);
      assert.equal(3, result.ops.length);
      console.log("Inserted 3 documents into the collection");
      callback(result);
    });
  }
  
  const findDocuments = function(callback) {
    const collection = db.collection('documents');
  
    collection.find({}).toArray(function(err, docs) {
      assert.equal(err, null);
      console.log("Found the following records");
      console.log(docs)
      callback(docs);
    });
  }
  
  insertDocuments(function() {
    findDocuments(function() {
      client.close();
    });
  });
});

Implémenté dans SQL :

const mysql = require('mysql');

const connection = mysql.createConnection({
  host: 'localhost',
  user: 'root',
  password: 'password',
  database: 'mydb'
});

connection.connect();

connection.query('INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (1, "foo")', function (error, results, fields) {
  if (error) throw error;
  console.log('The solution is: ', results[0].solution);
});

connection.end();

Résumé

Lors du choix d'un modèle approprié base de données, de nombreux facteurs doivent être pris en compte, tels que : le type de données, le modèle d'accès aux données, les exigences de performances et la cohérence des données. Dans cet article, nous comparons les différences entre MongoDB et SQL et fournissons quelques exemples de code simples pour vous aider à comprendre les différentes implémentations de bases de données. La base de données que vous choisirez finalement dépend des besoins et des objectifs de votre application.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!