Que son los principales competidores de MongoDB?
MongoDB es la base de datos más popular hoy en día, utilizada para manejar los grandes datos del sitio web, pero hay muchas bases de datos, utilizadas no solo para almacenar los datos de un sitio web, sino también para administrarlos. En este artículo, discutiremos los principales competidores de MongoDB comparándolos con él.
Que es una base de datos?
Se utiliza un sistema de gestión de bases de datos para almacenar y administrar los datos de un sitio web al igual que un almacén se utiliza para almacenar los datos de cualquier tienda de compras. Una base de datos es principalmente de dos tipos, ya sea la base de datos relacional o una base de datos no relacional, en la base de datos relacional, los datos se almacenan en las tablas de una manera organizada, mientras que en una base de datos no relacional, los datos se almacenan de manera jumosa, mientras que MongoDB es una de las bases de datos no relacionales sobre las cuales discutimos en detalle a continuación.
Mongodb
MongoDB es una base de datos no relacional, que sigue al modelo BSON para almacenar datos en los que los datos se almacenan en forma de documentos, estos documentos se combinan para formar las colecciones y estas colecciones finalmente se combinan para formar una base de datos.
A diferencia de las bases de datos relacionales, el MongoDB no sigue ningún esquema definido, en lugar de eso, sigue el esquema dinámico, en el que el usuario no está obligado a definir el esquema en el momento de la creación de una base de datos solamente, puede definir el esquema en cualquier etapa después de la creación de una base de datos. Esta es una gran característica, ya que no restringe los datos que se insertarán en la base de datos sobre la base de los tipos de datos.
Las características más destacadas del MongoDB son la indexación; lo que mejora el rendimiento de las operaciones de búsqueda de MongoDB, replicación; lo que permite que los datos almacenen sus copias en una amplia gama de servidores, de modo que, por alguna razón, se puede recuperar sus datos de cualquier otro servidor, y el lenguaje de consulta de MongoDB (MQL) se usa para consultas ad-hoc que se puede actualizar en cualquier instante de tiempo real.
Para comprender cómo MongoDB guarda los datos, consideremos un ejemplo de la información sobre un estudiante que incluye su nombre, edad y ciudad. Supongamos que tenemos un estudiante cuyo nombre es Paul, de 14 años que vive en Florida, su información se almacenará en MongoDB como:
Nombre: 'Paul'
Edad: '14'
Ciudad: 'Florida'
Amazon Dynamodb
Como refleja el nombre, DynamoDB es presentado por Amazon.com y se usa principalmente para AWS (Amazon Web Services). El DynamodB también es una base de datos NoSQL, lo que significa que es una base de datos no relacional, que sigue el modelo de documento y las estructuras de valor clave para almacenar los datos en la base de datos.
Amazon DynamoDB no admite ningún esquema y también admite tipos de datos limitados en lugar de una amplia gama de tipos de datos como lo hace MongoDB.
Las características destacadas de Amazon Dynamodb son:
- DynamodB es compatible con las vistas elásticas de AWS Glue que permite que los datos de origen combinen y repliquen los datos de cualquier base de datos con las otras bases de datos continuamente
- Dynamodb usó el PartiQL como su idioma de consulta para insertar, actualizar o eliminar los datos
- Dynamodb también admite la función para controlar los precios de los productos AWS
Comparación entre DynamodB y MongoDB
La comparación general entre ambas bases de datos es:
| Parámetros | Mongodb | Dinamodb |
|---|---|---|
| Modelo de datos | Admite los tipos de documentos JSON y el modelo de documento BSON. Además, puede admitir documentos de hasta 16 MB de tamaño. | Admite el tipo de documento limitado y el modelo de valor clave. Además, puede admitir documentos de hasta 400 kb de tamaño |
| Lenguaje de consulta | Admite un lenguaje de consulta rica y utiliza el lenguaje de consulta de MongoDB | Admite consultas de valores clave solamente y utiliza lenguaje de consulta Partiql |
| Indexación | Robusto, fácil de administrar, de código abierto e indexación producen los últimos resultados | Limitado, complejo para administrar y puede admitir solo 20 GSI (índices secundarios globales) y 5 LSI (índices secundarios locales) |
| Integridad de los datos | 1000 operaciones por transacción | 25 operaciones por transacción |
| Fijación de precios | Basado en RAM y almacenamiento | Basado en el número de entradas |
Entonces, si va a hacer un negocio que depende de AWS (Amazon Sitio web Services), se recomienda que vaya a Amazon Dynamodb, ya que le facilitará integrarse y mantener su negocio con los Servicios de Sitio web de Amazon y en el Otros mano, si su negocio es independiente de AWS, entonces se le recomendará que vaya a MongoDB, ya que sus características y especialmente su soporte para almacenar datos en Cloud Drive proporcionarán una gran facilidad para acceder y administrar sus datos.
Microsoft Azure Cosmos DB
Azure Cosmos DB también es una base de datos NoSQL, que se utiliza para almacenar los datos de un sitio web y es lanzado por Microsoft como su nombre lo indica.
Microsoft Azure Cosmos DB es una base de datos de esquemas de esquema, lo que significa que no hay restricción de insertar los datos dependiendo del tipo de datos particular, y tampoco es necesario definir los datos antes de la creación de la base de datos como bases de datos relacionales lo requieren.
Las características destacadas del Microsoft Azure Cosmos DB son:
- Su tiempo de respuesta a las consultas está en milisegundos
- Proporciona seguridad de grado empresarial
- El desarrollo de aplicaciones es más rápido en él
- Proporciona un almacenamiento de 25 GB gratis para sus nuevos usuarios
Comparación entre el MongoDB y Microsoft Azure Cosmos DB
Algunas diferencias básicas entre MongoDB y Microsoft Azure Cosmos DB son:
| Parámetros | Mongodb | Microsoft Azure Cosmos DB |
|---|---|---|
| Modelo de datos | Almacena datos en forma de documentos JSON | Almacena datos en forma de documentos, valores clave, dbms gráficos y almacenamiento de columna amplia |
| Solo en la nube | Sí | No |
| API y otros métodos de acceso | Documento de API DB, API GraphDB, API MongoDB y API de tabla | Protocolo patentado utilizando el modelo JSON |
| Mapa reducido | Con integración de Hadoop | Sí |
| Tamaño máximo del documento | 2 MB | 16 MB |
En ambos, la pequeña empresa prefiere MongoDB, mientras que el Microsoft Azure Cosmos DB es preferido por la gran empresa debido a la característica de la escalabilidad de alto nivel. Además, MongoDB solo contiene el modelo de almacenamiento de documentos, mientras que el Microsoft Azure Cosmos DB también contiene los motores de almacenamiento junto con los modelos de almacenamiento de documentos.
Base
Northscale es una compañía que desarrolla una tienda de valor clave para guardar los datos de un sitio web, que se conocía como Memebase y luego pasó a llamarse Couchbase Inc.
Utiliza el formato JSON semiestructurado para almacenar los datos en la base de datos, además, utiliza la API HTTP RESTful, como un lenguaje de consulta para insertar, modificar y eliminar los datos. El CouchDB sigue los dos parámetros de un teorema de CAP que son, consistencia; significa que todos los clientes asociados con él deben contener el mismo tipo de datos, y otro es la tolerancia de partición; significa que si la comunicación entre los nodos se rompe, el clúster de la base de datos seguirá funcionando.
Las características destacadas de la Couchbase son:
- El sofá admite ambos; replicación maestra-esclavo y maestro maestro
- Los servidores Couchbase realizan diferentes roles en un solo o múltiple nodos como seguridad, replicación y servicio de datos
- Couchbase obedece tres reglas; Diseño de memoria de memoria de memoria, enfoque asincrónico de todas las tareas y aislamiento de la carga de trabajo
Comparación de Couchbase y MongoDB
La comparación básica de ambos, CouchBase y MongoDB son:
| Parámetros | Mongodb | Base |
|---|---|---|
| Transacciones ácidas | Ilimitado | Limitado |
| Compatibilidad con la tecla Shred | Sí | No |
| Capacidad de manejo | No puede manejar múltiples documentos fácilmente | Puede manejar múltiples documentos fácilmente |
Ambos son muy populares, dependiendo de sus propias especificaciones, como MongoDB, se recomienda muy muy bien las aplicaciones donde la estructura no está predefinida, por otro lado, CouchBase puede proporcionar una alta disponibilidad utilizando sus características como la replicación del índice.
Postgresql
PostgreSQL es un RDMS que se utiliza para administrar datos de bases de datos relacionales, almacenados en forma de tablas. Los datos insertados dependen del esquema que está diseñado antes de la creación de la tabla, por lo que los datos insertados en la base de datos deben seguir ese esquema estrictamente.
Junto con la base de datos relacional, también admite el modelo de documento JSON, lo que significa que también responde a las consultas NoSQL. PostgreSQL se utiliza para muchas aplicaciones móviles y aplicaciones analíticas.
Las características destacadas de PostgreSQL son:
- Tiene la capacidad de las tablas heredadas
- Permite la replicación asíncrona
- Es extensible, ya que permite a los usuarios definir sus propios tipos de datos y lenguajes funcionales
Comparación de MongoDB con PostgreSQL
Los principales parámetros de comparación entre MongoDB y PostgreSQL son:
| Parámetros | Mongodb | Postgresql |
|---|---|---|
| Descripción | Es un sistema de gestión de bases de datos no relacionales | Es un sistema de gestión de bases de datos relacionales |
| Desarrollado en idiomas | C, C ++ y JavaScript | C |
| Orientación | Orientado a documentos | Orientado a objetos |
| Plurilingüe | No | Sí |
Si va a administrar cientos de documentos, será mejor usar MongoDB, ya que contiene una alta velocidad de procesamiento que PostgreSQL, porque puede usar un enfoque de escala horizontal. Por otro lado, si tiene que establecer la relación entre las tablas, será mejor usar la base de datos PostgreSQL.
Rehacer
En 2009, Salvatore Sanfilippo desarrolló el Redis que se conoce como una base de datos especialmente diseñada, lo que significa que necesita algo de memoria estática para almacenar los datos porque no tiene servidor donde sus datos se pueden almacenar. También tiene la característica de usar la estructura de datos persistente por la cual los usuarios pueden realizar tareas complejas con un excelente rendimiento.
La característica única de Redis es que admite el "Script Lua", debido a que se conoce como un caché inteligente; Entonces se puede usar para cálculos altos.
Almacena los datos en forma de valor clave en documentos que están bien estructurados. Para comprender los valores clave, considere un ejemplo de un nombre de datos = John, aquí "Nombre" es la clave, y "John" es el valor.
Ahora, si hablamos de las más características del Redis, entonces,
- Tiene estructuras de datos flexibles
- Permite la replicación
- Proporciona el mejor rendimiento al apoyar los cachés
Comparación entre MongoDB y Redis
La comparación entre Redis y MongoDB es:
| Parámetros | Mongodb | Rehacer |
|---|---|---|
| Modelo de base de datos primario | Basado en documentos | Valor clave |
| Modelo de base de datos secundaria | DBMS espacial, DBMS de serie temporal y motor de búsqueda | Almacén de documentos, dbms gráficos, dbms espaciales y motor de búsqueda |
| Mecanografía | Sí | Parcial |
| Sql | Leer solo a través de consultas SQL | No |
| API | Protocolo patentado usando JSON | Protocolo patentado |
| Scripts del lado del servidor | Javascript | Guiones de lua |
| Mapa reducido | Sí | A través de Redisgears |
| Actuación | No puede manejar un gran volumen de carga de trabajo fácilmente | Puede manejar un gran volumen de carga de trabajo |
Redis se puede utilizar en empresas donde la solución de problemas no es un factor importante, mientras que, en las empresas en las que el rendimiento se considera estrictamente, se recomendará MongoDB. Del mismo modo, MongoDB es muy fácil de usar en comparación con Redis, del mismo modo, si va a manejar muchas consultas, MongoDB será mejor que Redis debido a su simple modelo de documento JSON.
Cassandra
Cassandra fue lanzado en 2008 por Google, en 2009 se convirtió en parte de un proyecto de incubadora y más tarde, en 2010 se conocía como el proyecto de nivel superior de la base de datos. Cassandra es un sistema de gestión de bases de datos de código abierto que se utiliza para administrar los datos de las bases de datos NoSQL en forma de un modelo de clúster.
Puede administrar un gran datos, ya que sigue el modelo de clúster, en el que los datos se distribuyen entre varios nodos, cada nodo tiene datos diferentes, pero todos están interconectados con otros nodos también en caso de que cualquier nodo bloquee, el Los datos son seguros y se pueden recuperar de cualquier otro nodo.
Las características destacadas de Cassandra son:
- Replica los datos entre múltiples centros de datos para que garantice que en la falla de cualquier nodo pueda reemplazar con cualquier otro nodo
- Para garantizar la estabilidad y la fiabilidad, se ha pasado por muchas pruebas, como pruebas de inyección de fallas, pruebas de rendimiento y pruebas basadas en propiedades
- Los datos se distribuyen entre muchos nodos para que pueda recuperar de cualquier nodo
- Las bases de datos se pueden modificar en cualquier instante de tiempo sin interrumpir las aplicaciones
Comparación entre el MongoDB y Cassandra
La comparación entre el MongoDB y Cassandra son:
| Parámetros | Mongodb | Cassandra |
|---|---|---|
| Disponibilidad de datos | Si los nodos maestros falla, el nodo esclavo tiene lugar del nodo maestro, pero lleva algo de tiempo | Replica los datos entre diferentes nodos, por lo que, en el caso de la falla de un nodo, los datos aún son seguros |
| Escalabilidad | Los nodos maestros solo son capaces de modificar y aceptar los datos, donde los nodos esclavos solo pueden leer los datos | Tiene múltiples nodos maestros, por lo que puede mejorar la escalabilidad ejecutando diferentes tareas utilizando múltiples nodos maestros |
| Modelo de datos | Modelo de documento | Modelo de mesa |
| Esquema | No requiere ningún esquema | Necesita un esquema |
Sobre la base de la consulta, si depende del índice primario, se recomendará Cassandra y si es un índice secundario, se preferirá MongoDB.
Conclusión
Databases are used to store the data of websites, either in relational databases or NoSQL databases, the most popular database which is used nowadays is MongoDB, though there are different other databases too like Amazon DynamoDB, Microsoft Azure Cosmos DB, Couchbase, PostgreSQL, Redis y Cassandra que también son igualmente populares. Todas estas bases de datos tienen sus propias características sobre las cuales tienen aplicaciones únicas. En este artículo, hemos discutido MongoDB y las características de las bases de datos que pueden considerarse como su competidor. También hemos discutido una comparación precisa de MongoDB con cada uno de sus competidores.