MongoDB vs SQL server

Diferencias entre MongoDB y SQL Server

Existen básicamente dos tipos de bases de datos presentes: SQL y NoSQL. El ejemplo de la base de datos SQL es MySQL y NoSQL es MongoDB. MongoDB almacena los datos en documentos tipo JSON que pueden variar en su estructura ofreciendo un esquema dinámico y flexible. MongoDB también fue diseñado para una alta disponibilidad y escalabilidad con auto-sharding. SQL Server es un sistema de gestión y análisis de bases de datos para soluciones de comercio electrónico y almacenamiento de datos. MongoDB es una de las varias bases de datos que surgen bajo la base de datos NoSQL que se utiliza para el almacenamiento de datos de alto volumen. En lugar de utilizar tablas de filas como la base de datos relacional, MongoDB se basa en la arquitectura de colecciones y documentos. En MongoDB, las filas (o documentos como se llama en MongoDB) no necesitan tener un esquema definido de antemano. En su lugar, los campos se pueden crear sobre la marcha. El modelo de datos disponible en MongoDB permite representar relaciones jerárquicas, almacenar arrays y otras estructuras más complejas con mayor facilidad.

Historia de MongoDB

• MongoDB está desarrollado por Inc y fue liberado por GNU Affero General Public License y la Apache License.
• La organización de software 10gen comenzó a desarrollar MongoDB como un componente de un producto planificado de plataforma como servicio.
• La empresa optó por el modelo de desarrollo de código abierto en 2009 y en 2013 se ha convertido en MongoDB.Inc.

MongoDB

«MongoDB es una base de datos documental NoSQL de código abierto y multiplataforma escrita en C++ que proporciona un alto rendimiento, alta disponibilidad y alta escalabilidad.»

Discutiremos qué significa cada término en esta definición

• Alto Rendimiento-Significa que proporciona una lectura y escritura más rápida.
• Alta Disponibilidad-Muchos servidores replicados se utilizan para proporcionar una alta disponibilidad de los datos sin demora
• Escalabilidad-Automática SHARDING distribuye los datos de la colección a través de las máquinas y, finalmente, la exploración de lectura consistente puede ser distribuido a través de servidores replicados.

¿Por qué es la base de datos NoSQL?

Es un tipo de base de datos NoSQL Documento almacenado base de datos.

MongoDB evita la estructura tradicional de las bases de datos relacionales basadas en tablas en favor de documentos tipo JSON con esquemas dinámicos, lo que facilita y agiliza la integración de datos en determinados tipos de aplicaciones.

Características de MongoDB

Hay básicamente tres características importantes de MongoDB que lo hacen único

• Flexibilidad
• Escalabilidad
• Rendimiento

1. Flexibilidad- Se puede aplicar cualquier tipo de datos en MongoDB. Los datos en MongoDB tienen un esquema flexible. Las colecciones no imponen la estructura del documento. Esta flexibilidad le da opciones de modelado de datos para adaptarse a su aplicación y sus requisitos de rendimiento de forma dinámica (pdf, audio, vídeo). Por lo tanto, puede modificar dinámicamente el esquema sin tiempo de inactividad.
2. Escalabilidad- TI significa que debe ser capaz de satisfacer el consumo de crecimiento de datos. Se puede definir como la «capacidad de los sistemas para manejar una cantidad creciente de carga de trabajo de manera capaz». Como el tamaño de los datos aumenta en MongoDB, un proceso Sharding resuelve el problema haciendo Horizontal Scaling.
3. Rendimiento- MongoDB tiene un buen rendimiento. A medida que el número de consultas aumenta, SQL tarda más tiempo en ejecutar esas consultas, pero el rendimiento de MongoDB es mejor en tal escenario. Hay varios factores que son responsables del alto rendimiento de MongoDB IT proporciona la incrustación de documentos. Evita el concepto de uniones y proporciona la indexación de los datos.

¿Qué es SQL Server?

SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) de Microsoft. Sus competidores son Oracle DB y MySQL. Soporta un entorno de 32 y 64 bits. También se conoce como MSSQL y Microsoft SQL Server. Algunos detalles más sobre SQL Server se dan a continuación:

• Su primera versión fue lanzada en 1989 por Microsoft.
• Soporta soporte de tipos de datos XML, vistas de gestión dinámicas y reflejo de bases de datos.
• Soporta comercio electrónico y almacenamiento de datos.
• Tiene varias ediciones: Enterprise, Standard, Web, Business Intelligence y Express.

Diferencias cara a cara entre MongoDB y SQL Server (Infografía)

A continuación, las 20 principales diferencias entre MongoDB y SQL Server:

Diferencias principales entre MongoDB y SQL Server

Tanto el rendimiento de MongoDB como el de SQL Server son opciones populares en el mercado; vamos a discutir algunas de las principales diferencias entre MongoDB y SQL Server:

• MongoDB es más rápido y escalable en comparación con el servidor SQL.
• MongoDB no soporta JOIN y transacciones globales pero el servidor SQL lo soporta.
• MongoDB soporta una gran cantidad de datos pero el servidor MS SQL no.
• MongoDB soporta prácticas ágiles pero el servidor MS SQL no lo soporta.
• El esquema de MongoDB es dinámico pero el esquema de MS SQL server es fijo.
• Ms. SQL server proporciona soporte XML pero MongoDB no.

Tabla comparativa de MongoDB y SQL Server

A continuación se muestra la tabla comparativa entre MongoDB y SQL Server.

Conclusión

MongoDB es una base de datos NoSQL más avanzada y capaz de manejar más datos. SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos que se utiliza para gestionar el sistema de bases de datos relacionales.

Artículos recomendados

Esta ha sido una guía de la diferencia principal entre MongoDB vs SQL Server. Aquí también discutimos las diferencias clave con infografía y tabla de comparación. También puedes echar un vistazo a los siguientes artículos de MongoDB vs SQL Server para saber más –

1. MongoDB vs Hadoop – Comparaciones increíbles
2. MySQL vs SQL Server
3. Postgres vs MongoDB – Diferencias principales
4. Preguntas de entrevista sobre SQL Server: Guía
5. Diferencia entre DBMS y RDBMS
6. Go vs Erlang | Características y comparaciones de Go vs Erlang
7. Comparación de MongoDB vs Elasticsearch