Tôi có thể sử dụng SQL trong MongoDB không?
|
Tôi biết bạn vẫn đang đánh giá các điểm mạnh tương đối của Mongo và SQL – và tôi hy vọng rằng bài viết này hữu ích. Khi bạn đang khám phá, hãy nhớ xem trang Phân tích MongoDB và trang Phân tích MySQL của chúng tôi, nơi bạn có thể bắt đầu dùng thử Knowi. Bạn cũng có thể thiết lập một cuộc gọi kéo dài 15 phút với một thành viên trong nhóm của chúng tôi để xem liệu Knowi có thể là một giải pháp BI tốt cho dự án của bạn hay không. Bây giờ, đây là bài viết Show
Cơ sở dữ liệu MongoDB và SQL là hai cực đối lập của thế giới phụ trợ. Cái trước xử lý dữ liệu phi cấu trúc hỗn loạn, trong khi cái sau hoạt động với dữ liệu có cấu trúc có tổ chức. Cả hai thế giới đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng và dành cho các loại trường hợp sử dụng khác nhau. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ so sánh chuyên sâu giữa cơ sở dữ liệu MongoDB và SQL, (chính xác là cơ sở dữ liệu MySQL) và cũng sẽ đề cập đến chủ đề quan trọng về cách chúng tôi có thể thực hiện phân tích MongoDB tương tự như cách dễ dàng thực hiện phân tích trên MongoDB so với MySQLNhư chúng ta đã thảo luận, chúng ta sẽ so sánh MongoDB với MySQL, một cơ sở dữ liệu SQL nổi tiếng và hầu hết khán giả của chúng ta sẽ quen thuộc với nó. Nhưng nó có thể là bất kỳ cơ sở dữ liệu SQL nào khác như Oracle, MS SQL Server, PostgreSQL, v.v. để chúng tôi so sánh. Phân tích MySQL cực kỳ phổ biến và do đó là một điểm tham chiếu tốt để xem xét thực hiện phân tích trên Mongo Lịch sửMongoDB thuộc họ cơ sở dữ liệu NoSQL được sử dụng để lưu trữ các tài liệu phi cấu trúc ở định dạng JSON. Nó được ra mắt lần đầu tiên vào năm 2009 và kể từ đó đã trở thành một trong những cơ sở dữ liệu hàng đầu trong không gian NoSQL
MySQL là một cơ sở dữ liệu quan hệ SQL nguồn mở, được sử dụng để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc ở định dạng giống như bảng. Nó được ra mắt lần đầu tiên vào năm 1995 và hiện được quản lý bởi Oracle. Vì nó miễn phí nên nó đã trở thành một lựa chọn rất phổ biến khi có nhu cầu về cơ sở dữ liệu SQL Mô hình của SQL so với NoSQLCơ sở dữ liệu SQL, còn được gọi là cơ sở dữ liệu quan hệ, được thiết kế để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc lược đồ. Lược đồ đại diện cho thiết kế của cơ sở dữ liệu mà dữ liệu sẽ tuân theo. Trong lược đồ có cấu trúc, dữ liệu được lưu ở định dạng hàng-cột được gọi là Bảng và có thể được truy xuất bằng các truy vấn được định dạng trong Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) Cơ sở dữ liệu quan hệ SQL là giải pháp lưu trữ dữ liệu thương mại khả thi duy nhất cho đến những năm 2000 khi internet và web 2. 0 bùng nổ bắt đầu tạo ra một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc như vậy không thể được ánh xạ tới các lược đồ giống như bảng một cách chính xác và do đó nảy sinh nhu cầu về một loại cơ sở dữ liệu khác để hỗ trợ dữ liệu phi cấu trúc đó Đây là lúc cơ sở dữ liệu NoSQL bắt đầu xuất hiện. Những cơ sở dữ liệu mới này cần thiết để hỗ trợ loại dữ liệu khác không có cấu trúc và không phù hợp với các lược đồ; . MongoDB chẳng hạn, chủ yếu hỗ trợ Tài liệu phi cấu trúc. Dữ liệu được lưu trữ như thế nàoTrong MySQL, dữ liệu được lưu trữ trong các bảng, trong đó cột biểu thị thuộc tính và hàng biểu thị một bản ghi cụ thể. Đến lượt mình, các bảng này nằm bên trong cơ sở dữ liệu. Trong MongoDB, dữ liệu được lưu trữ trong các bộ sưu tập tương tự như bảng MySQL. Một bộ sưu tập có thể bao gồm nhiều tài liệu trong đó dữ liệu được lưu trữ ở định dạng JSON của khóa-giá trị. Có thể có hàng trăm bộ sưu tập như vậy bên trong cơ sở dữ liệu MongoDB Cơ sở dữ liệu SQL có thuộc tính quan hệ trong đó các bảng khác nhau có liên quan với nhau bằng khóa ngoại, khóa chính. e. g. Cột EmployeeID sẽ là khóa chính của bảng Nhân viên sẽ xuất hiện dưới dạng khóa ngoại trong bảng Thanh toán, do đó kết nối hai bảng với thuộc tính tham chiếu. Mối quan hệ này đảm bảo rằng không có mục thanh toán nào của một nhân viên không có thông tin chi tiết trong bảng Nhân viên chính. Đây là lý do tại sao cơ sở dữ liệu SQL như MySQL còn được gọi là cơ sở dữ liệu quan hệ. Mặt khác, trong MongoDB, chúng ta không thể thiết lập mối quan hệ như vậy giữa dữ liệu phi cấu trúc của các bộ sưu tập. Do đó nó được coi là một cơ sở dữ liệu phi quan hệ Kiến trúc của cơ sở dữ liệu SQL như MySQL được điều chỉnh bởi các nguyên tắc của thuộc tính ACID ACID là viết tắt của Nguyên tử, Tính nhất quán, Cách ly và Độ bền. Các thuộc tính này tập trung vào tính nhất quán và độ tin cậy của giao dịch được thực hiện trong cơ sở dữ liệu. MongoDB được xây dựng dựa trên các nguyên tắc của Định lý CAP tập trung vào Tính nhất quán, Tính khả dụng và Phân vùng. Không giống như các thuộc tính ACID của cơ sở dữ liệu SQL, định lý CAP tập trung vào tính khả dụng của dữ liệu trong trường hợp của MongoDB Tóm lại, cơ sở dữ liệu SQL bảo vệ độ tin cậy của các giao dịch trong khi MongoDB đảm bảo tính sẵn sàng cao của dữ liệu khả năng mở rộngCơ sở dữ liệu MySQL hoặc cơ sở dữ liệu SQL nói chung chỉ có thể được thu nhỏ theo chiều dọc bằng cách tăng kích thước bộ nhớ, dung lượng ổ đĩa hoặc sức mạnh tính toán của máy chủ. Chia tỷ lệ theo chiều dọc có thể tốn kém với chi phí tăng nhanh đối với cơ sở dữ liệu lớn có khối lượng truy vấn cao Cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB hỗ trợ mở rộng theo chiều ngang, còn được gọi là sharding. Trong trường hợp này, thay vì tăng cấu hình máy chủ, một máy chủ mới được thêm vào nhằm mục đích mở rộng. Cách tiếp cận này thường ít tốn kém hơn vì một cụm phần cứng hàng hóa giá rẻ có thể cùng nhau đáp ứng các yêu cầu để hỗ trợ khối lượng truy vấn cao theo cách tiết kiệm chi phí Độ tin cậy và tính sẵn sàngĐộ tin cậy và tính sẵn sàng là các số liệu chính để đo lường mức độ mạnh mẽ của bất kỳ hệ thống cơ sở dữ liệu nào. Hầu hết các cơ sở dữ liệu SQL ban đầu được thiết kế cho các máy chủ độc lập. Để giảm thiểu rủi ro thất bại, kiến trúc của họ đã chuyển sang cơ sở dữ liệu phân tán, nơi cơ sở dữ liệu chạy trên một cụm nút, do đó tăng khả năng phục hồi. Ngay cả khi một nút trong cụm bị hỏng, cơ sở dữ liệu vẫn sẽ hoạt động trên các nút khác Các cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB ban đầu được thiết kế để lưu ý đến khả năng phục hồi. Nó chạy trên một cụm phần cứng hàng hóa và sao chép dữ liệu trên các nút để có độ tin cậy và tính sẵn sàng cao. Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, độ tin cậy và tính khả dụng là một tính năng không thể thiếu của kiến trúc MongoDB chứ không phải là một tính năng phụ. Do đó, chuyển đổi dự phòng tự động trong MongoDB nhanh hơn và ít phức tạp hơn so với MySQL và các cơ sở dữ liệu SQL khác Lược đồCơ sở dữ liệu MySQL, giống như bất kỳ cơ sở dữ liệu SQL nào khác, có một lược đồ được xác định trước mà dữ liệu phải tuân theo. Ví dụ: số lượng cột trong bảng cùng với kiểu dữ liệu của nó phải được xác định khi tạo bảng. Mọi dữ liệu được lưu trong bảng phải khớp với cấu trúc bảng, nếu không, nó sẽ báo lỗi Mặt khác, trong MongoDB, không cần xác định trước bất kỳ lược đồ nào. Một bộ sưu tập có thể lưu trữ các loại tài liệu khác nhau mà không gặp vấn đề gì. Không có gì phải lo lắng nếu một loại tài liệu mới đến, nó có thể dễ dàng được lưu. Bản chất động của lược đồ MongoDB rất hữu ích vì hầu hết dữ liệu được tạo bởi các ứng dụng internet và thiết bị IoT đều không có cấu trúc nên không thể lưu trong cơ sở dữ liệu SQL truyền thống Ngoài ra, nhiều công ty sẽ lưu trữ dữ liệu trước khi họ biết nó sẽ được sử dụng như thế nào sau này. Điều này phổ biến với các ứng dụng dành cho thiết bị di động lưu trữ dữ liệu nhật ký và hoạt động của người dùng. Khi công ty đưa ứng dụng của họ ra thị trường, họ thu thập dữ liệu mà không có mục tiêu cuối cùng. Sau đó, họ có thể phát hiện ra rằng dữ liệu này cung cấp cho họ thông tin có giá trị về những tính năng cần được thêm vào. Với cơ sở dữ liệu phi cấu trúc, việc thu thập dữ liệu không theo kế hoạch này sẽ dễ dàng hơn vì không cần xác định lược đồ trước Truy vấn và Phân tíchCơ sở dữ liệu MySQL có thể được truy vấn với sự trợ giúp của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL. Trên thực tế, MySQL tuân theo các tiêu chuẩn SQL ANSI, đây là tiêu chuẩn SQL phổ biến được hầu hết các cơ sở dữ liệu quan hệ như Oracle, PostgreSQL, Sybase, v.v. Các truy vấn SQL thân thiện với nhà phát triển và được thiết lập tốt. SQL cũng có thể được sử dụng để thực hiện các chức năng phân tích nâng cao như bộ lọc, liên kết, hợp nhất và tổng hợp trên dữ liệu. Điều này làm cho SQL trở thành một tùy chọn mạnh mẽ để thực hiện phân tích nâng cao MongoDB không hỗ trợ các truy vấn SQL truyền thống theo cách của MySQL. Tuy nhiên, MongoDB có hỗ trợ truy vấn tài liệu, nhưng tính năng này kém phát triển và hạn chế, đặc biệt là so với SQL. Một ví dụ về điều này là các truy vấn MongoDB không hỗ trợ phép nối, đây là một thao tác quan trọng để lấy thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu Vì vậy, MongoDB hữu ích để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc nhưng nó không cung cấp ngôn ngữ truy vấn trưởng thành để thực hiện phân tích nâng cao. Điều này nghe có vẻ như là một công cụ giảm giá đối với nhiều trường hợp sử dụng thương mại nhưng may mắn thay, có một số tùy chọn. Tôi cần phân tích dữ liệu MongoDB. Những lựa chọn của tôi là gì?Việc dễ dàng lưu trữ một lượng lớn dữ liệu tài liệu phi cấu trúc trong MongoDB là một yếu tố quan trọng đối với nhiều trường hợp sử dụng. Đó là lý do tại sao thay vì bỏ qua MongoDB vì hỗ trợ truy vấn hạn chế, ngành đã phát triển để tạo ra nhiều giải pháp hỗ trợ phân tích nâng cao trên MongoDB. Dưới đây là một vài lựa chọn tốt lựa chọn 1. Nhập dữ liệu MongoDB vào Kho dữ liệu SQLNếu chúng tôi không thể thực hiện phân tích trên MongoDB, chúng tôi có thể tải dữ liệu vào kho dữ liệu SQL và sau đó chạy các truy vấn SQL quen thuộc ở đó để phân tích. Để làm điều này, chúng ta có thể viết một quy trình ETL hàng loạt tùy chỉnh hoặc sử dụng các công cụ như Panoply hoặc Xplenty
Đây là một cách tiếp cận mạnh mẽ đã hoạt động tốt cho nhiều công ty, nhưng nó có một số hạn chế. Mặc dù nó phục vụ mục đích, nhưng nó đi kèm với chi phí bổ sung cho việc xây dựng và duy trì kho dữ liệu, chưa kể chi phí liên quan đến các quy trình ETL hoặc ELT.
Kho dữ liệu có thể là một giải pháp tốt cho một doanh nghiệp lớn, nhưng bạn có thể không thích đầu tư vào kho dữ liệu với tư cách là một công ty nhỏ hoặc một công ty mới thành lập. Ngay cả khi kho dữ liệu phù hợp với hầu hết dữ liệu của công ty bạn nhưng nếu một số dữ liệu của bạn có yêu cầu xử lý nghiêm ngặt hơn hoặc tuân theo các quy định hạn chế thì có thể cần phải loại bỏ kho dữ liệu đó. Một nơi khác mà các vấn đề có thể phát sinh là nếu bạn cần thực hiện phân tích thử nghiệm nhanh với các bộ dữ liệu bên ngoài mà bạn không thể hoặc không muốn chuyển vào kho dữ liệu của mình Lấy đi. Kho dữ liệu là một lựa chọn tuyệt vời nhưng có thể đi kèm với một số chi phí và hạn chế. Họ cũng có thể loại bỏ lợi ích của việc sử dụng cơ sở dữ liệu NoSQL bằng cách buộc bạn gán dữ liệu của mình vào một lược đồ quan hệ. Lựa chọn 2. Trình kết nối BI MongoDBMongoDB nhận ra rằng họ cũng phải đưa ra một số tùy chọn cho phân tích MongoDB. Vì vậy, họ đã nghĩ ra MongoDB BI Connector có thể được sử dụng với các công cụ kinh doanh thông minh phổ biến như Tableau, Cognos, Qlik và một số công cụ khác. Trình kết nối này hoạt động như một giao diện trung gian giữa các công cụ BI và MongoDB để chuyển đổi truy vấn SQL thành truy vấn MongoDB và chuyển đổi kết quả trở lại định dạng SQL khi chuyển nó sang các công cụ BI Trình kết nối MongoDB BI thực sự làm cho công việc trở nên đơn giản so với các tùy chọn khác trong danh sách mà chúng ta đã thảo luận. Sử dụng trình kết nối MongoDB BI giúp tiết kiệm chi phí xây dựng kho dữ liệu hoặc ứng dụng Python tùy chỉnh cho phân tích MongoDB Một nhược điểm vẫn tồn tại ở đây, nếu bạn muốn kết hợp giữa dữ liệu MongoDB và dữ liệu MySQL hoặc bất kỳ dữ liệu SQL nào khác thì sao?. Một tùy chọn là nhập dữ liệu MongoDB vào cơ sở dữ liệu MySQL và sau đó thực hiện phân tích ở đó. Nhưng điều này về cơ bản đưa chúng ta trở lại tùy chọn kho dữ liệu và chi phí chung mà chúng ta đã thảo luận ở trên Lấy đi. Trình kết nối BI MongoDB là một tùy chọn tốt nếu bạn muốn kết nối công cụ BI hiện có của mình với MongoDB nhưng nó có nhược điểm là bạn không thể nối dữ liệu từ nhiều nguồn không đồng nhất Tùy chọn 3. Ảo hóa dữ liệu với KnowiẢo hóa dữ liệu là một quá trình trong đó ứng dụng có thể truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn và hiển thị dữ liệu đó cho người dùng cuối bằng cách trừu tượng hóa các kỹ thuật cơ bản. Điều này có nghĩa là người dùng sẽ có chế độ xem dữ liệu nhất quán từ nhiều nguồn và trải nghiệm liền mạch Knowi được xây dựng dựa trên ảo hóa dữ liệu và thực hiện chính xác điều đó. Nó có thể kết nối với MongoDB nguyên bản và cung cấp cho người dùng trải nghiệm chạy truy vấn SQL trên dữ liệu MongoDB giống như khi họ đang làm việc trên cơ sở dữ liệu SQL Hơn nữa, nó cũng có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn không đồng nhất một cách liền mạch. Điều này có nghĩa là, nếu chúng ta muốn nối dữ liệu MongoDB với dữ liệu MySQL, điều đó có thể được thực hiện chỉ bằng cách cung cấp hai nguồn và trường nối. Một tính năng đáng chú ý khác là các truy vấn MongoDB gốc cũng được hỗ trợ bên trong Knowi
Lấy đi. So với các tùy chọn khác trong danh sách, ảo hóa dữ liệu là tùy chọn tốt nhất nếu bạn đang tìm kiếm trải nghiệm nhẹ nhàng và liền mạch để thực hiện phân tích nâng cao trên dữ liệu MongoDB. Đây là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn có nhiều nguồn dữ liệu và cần thực hiện liên kết cơ sở dữ liệu chéo hoặc nếu bạn chỉ cần duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu linh hoạt khi mở rộng quy mô Tùy chọn 4. Mã hóa tùy chỉnh với Python và PyMongo
Một tùy chọn khác là xây dựng một ứng dụng Python tùy chỉnh để kết nối với MongoDB, lấy dữ liệu từ nó và thực hiện phân tích trên đó. PyMango là trình điều khiển MongoDB cho Python để kích hoạt tính năng này. Trên thực tế, sử dụng PyMongo, chúng tôi không chỉ có thể tìm nạp dữ liệu MongoDB mà còn ghi dữ liệu trở lại MongoDB Đây có thể là một lựa chọn tốt so với kho dữ liệu và sẽ vượt trội trong phân tích dữ liệu khám phá nhưng có thể không phải lúc nào cũng phù hợp với các ứng dụng thương mại Lấy đi. Trừ khi bạn đặc biệt cần một giải pháp tùy chỉnh nhẹ và có thể được sử dụng dễ dàng để phân tích dữ liệu khám phá, bạn vẫn có thể muốn xem xét kho dữ liệu hoặc giải pháp BI. Tùy chọn 5. DịchMột tùy chọn cuối cùng là dịch các truy vấn SQL thành các truy vấn MongoDB. Điều này rất giống với những gì trình kết nối MongoDB thực hiện nhưng nó được thực hiện dưới dạng triển khai của bên thứ 3. Nhóm tại Dremio đã hoàn thành tốt công việc xây dựng một công cụ dịch thuật cố gắng giải quyết vấn đề này. Các hệ thống dịch thuật cho phép bạn viết ra các truy vấn SQL, giải thích chúng và định dạng lại chúng thành các truy vấn NoSQL. Đây là một tùy chọn tốt cho một số trường hợp sử dụng đơn giản nhưng có thể gặp sự cố đối với các ứng dụng phức tạp hơn yêu cầu những thứ như tham gia cơ sở dữ liệu chéo. Nó cũng giới thiệu độ trễ có thể gây ra sự cố cho các phân tích thông lượng cao. Tuy nhiên, nếu trường hợp sử dụng của bạn khá đơn giản và bạn không lường trước được nó sẽ trở nên phức tạp hơn trong tương lai, thì dịch thuật có thể là một lựa chọn tuyệt vời. Lấy đi. Tùy chọn này phù hợp nếu bạn cần làm việc với các truy vấn phân tích đơn giản trên một nguồn cơ sở dữ liệu duy nhất Phần kết luậnTrong bài đăng này, chúng tôi đã so sánh kỹ lưỡng giữa cơ sở dữ liệu MongoDB và SQL và thấy các tùy chọn khác nhau để thực hiện phân tích trên dữ liệu MongoDB. Hãy để chúng tôi tóm tắt cuộc thảo luận của chúng tôi dưới đây Tôi có thể sử dụng cả MySQL và MongoDB không?Người ta thường sử dụng MySQL làm bộ lưu trữ chính và MongoDB làm bộ nhớ đệm/bộ nhớ trung gian để tăng tốc độ . Ví dụ, bạn có thể có dữ liệu chuyên sâu về đọc trong MongoDB. Dữ liệu để tạo báo cáo là hoàn hảo cho một hệ thống quan hệ như MySQL.
MongoDB SQL hay NoSQL?Cơ sở dữ liệu NoSQL có nhiều loại bao gồm cơ sở dữ liệu tài liệu, cơ sở dữ liệu khóa-giá trị, kho lưu trữ nhiều cột và cơ sở dữ liệu biểu đồ. MongoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất thế giới .
SQL có thể được sử dụng trong cơ sở dữ liệu NoSQL không?Cơ sở dữ liệu SQL dựa trên bảng, mặt khác, cơ sở dữ liệu NoSQL là cặp khóa-giá trị, dựa trên tài liệu, cơ sở dữ liệu biểu đồ hoặc cửa hàng cột rộng.
. Sự khác biệt giữa SQL và NoSQL |
