- オープンソース
- シャーディング（水平分割）
- ドキュメントモデル
- 認証
- データレプリケーション
- 時系列データ
- データベーストリガー
MongoDBとMySQLの比較：パフォーマンスと速度を詳しく比較
MongoDB と MySQL は似ている部分もありますが、明らかな違いもあります。おそらく一番明白なのは、MongoDB が NoSQL データベースであるのに対し、MySQL は SQL で書かれたコマンドにしか反応しない点です。
MongoDB と MySQL のパフォーマンスや速度について知っておくべきことを、以下に挙げてみましょう：
- MongoDB は、複数のクエリを様々な方法で作成できるオープンソースのデータベースであり、MySQLは、フルテキストインデックス、高速トランザクションシステム、データ損失を防ぐメモリキャッシュを提供するオープンソースの SQLデータベースである。
- MongoDB と MySQL は、どちらも大量の構造化データを扱うことができ、それによって名前、住所、クレジットカードの詳細、スプレッドシートデータなどの情報処理が可能。
- 両者のデータベースのパフォーマンスは、データの操作や保存をしやすくする ETL ツールを使って上げることができる。
- MongoDBは、スレーブレプリケーションとマスターレプリケーションの機能を備えているため、MySQL よりも高速に大量の非構造化データを受け入れることができる。
本記事でMongoDB と MySQL を『パフォーマンス』と『速度』の領域で比較検討し、自身にとってどちらに価値があるのかを判断するお手伝いができればと思います。では、それぞれのデータベースの違いや長所と短所をみていきましょう。
- はじめに
- MongoDB とは
- MySQL とは
- MongoDB の長所と短所
- MySQLの 長所と短所
- MongoDB と MySQL のパフォーマンス
- MySQL と MongoDB の速度
- MySQL か MongoDB かの選択
- MongoDB と MySQLのパフォーマンス比較でIntegrate.ioがお手伝いできること
データを統一化して革新を起こすデータチームへ
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はじめに
MongoDB と MySQL は、何年も前から存在しているにもかかわらず、２０２３年においても最もよく使われている２大オープンソースデータベースです。両者は多くの点で似ていますが、違いもいくつかあります。おそらく最も明白なのは、MongoDB が NoSQL データベースであるのに対し、MySQL はプログラミング言語 である SQL（Structured Query Language）で書かれたコマンドにのみ反応する点です。
使用を検討中の方は、MongoDB と MySQL のパフォーマンスと速度を検討したいと思うかもしれませんね。本記事を読めば、それぞれのデータベースの長所と短所だけでなく、その違いもわかるようになりますよ。
MongoDB とは
MongoDBは、複数のデータ型をサポートするドキュメント指向の NoSQL データベースであり、インデックス作成、集計、負荷分散、アドホックなデータクエリ、サーバーサイドJavaScript の実行などに使えます。
MongoDB の機能
MongoDB の機能として、以下のようなものがあります：
MySQL とは
MySQLは、SQLをベースとしたリレーショナルデータベース管理システムであり、関係モデルに従ってデータの収集や分類をするために、 Oracle によって開発されました。
MySQLの機能
MySQL の機能として、以下のようなものがあります：
- オープンソース
- トランザクション
- 文字セット
- クライアント／サーバー・アーキテクチャ
- データ辞書
- 外部キー制約
MongoDB の長所と短所
ほとんどの場合、ユーザーは MongoDB に好印象を抱いており、TrustRadius のレビュアーからは、この文書指向のデータベースに１０点中８.６点という高い評価を得ています（２０２３年２月現在）。
信頼の置ける MongoDB ユーザーがこのデータベースについて気に入っていると言っている点を、以下にいくつか挙げてみましょう：
- スケーラビリティ
- 読みやすいクエリ
- NoSQL
- チェンジストリームとグラフクエリ
- データ要素を変更するための柔軟なスキーマ
- データ構造
- 耐久性
- ダウンタイムがない
- デベロッパー向けの簡単なクエリ言語（MongoDB クエリ言語）
- 簡単な取り付け
- MongoDB がデータを保存する方法
- MongoDB による、さまざまなインデックス作成方法のサポート
MongoDB に関する多くのレビューは良いものですが、一部のユーザーからは以下のような否定的な報告もあります：
- 急な学習曲線（習得しにくい）
- 結合の欠如
- クラウド環境における、時折起こる速度の低下
- 高いメモリ消費量
- お粗末なドキュメントの構成
- 内蔵アナリティクスの欠如
MySQL の長所と短所
MySQL データベースもTrustRadiusで高い評価を得ており、MongoDBと同じ１０点中８.６（２０２３年２月現在）のスコアを獲得しています。ユーザーによる長所と短所も以下のようにたくさん挙がっています。
ユーザーがよく口にするポジティブな機能には、MySQL のものがあります：
- ポータビリティ
- 優れた機能性
- 卓越したデータセキュリティ基準
- ユーザーに優しいインターフェース
- 迅速な処理と索引作成
- 大規模なデータセットの処理機能
- 結合オペレーション
- セキュリティ機能
- アクセスコントロール機能
- MySQL による、様々なSQLデータ型のサポート
もちろん、MySQL を好んで使っている人たちでさえ、気に入らない機能を指摘しており、次のような点を挙げています：
- SQL への依存度
- アドオン 機能への依存
- Java や Python の統合や組み込みがない
- 共通テーブル式の制限
- 一部の複雑なデータ型に難あり
MongoDB と MySQL のパフォーマンス
MongoDB と MySQL のパフォーマンスを比べる場合、それぞれのデータベースがプロジェクトにどのような影響を与えるかをよく考えることが重要です。
MongoDB にはクエリの作成方法が複数あり、大量の非構造化データを扱うことができるため、パフォーマンス面でも高い評価を得ています。
MySQL は、複数のテーブルを持つオープンソースのリレーショナルデータベースとして、優れたパフォーマンスを発揮します。MySQL をどのように使うにしても、データベースのパフォーマンスは、「フルテキストインデックス」や「高速トランザクションシステム」、重要な情報や作業の損失を防ぐ「メモリキャッシュ」によって上がります。
MongoDB vs MySQLのパフォーマンスは、どちらかのデータベースを、リアルタイムでのデータの保存と操作をしやすくすることができるETLツールと統合することによって上げることができます。例えば、RDBMS のデータを抽出し、MongoDB に適した形式に変換してデータベースに格納するといいですね。
MySQL と MongoDB の速度
MySQL と MongoDB の速度論争では、通常、MongoDB が勝者となります。MongoDB は、「スレーブレプリケーション」と「マスターレプリケーション」のおかげで、MySQL や PostgreSQL などの他のデータベースよりもはるかに速く大量の非構造化データを保存でき、収集するデータの種類によっては、この機能から大きな恩恵を受けられるかもしれません。MongoDB は、膨大な数のレコードを挿入・更新する場合は MySQL より大幅に速く、大量のレコードを選択する場合は MySQL の方が速いとしています。
MongoDB はベンダーロックインを強いることがないので、パフォーマンス向上の機会に恵まれます。もしベンダーが優れた顧客サービスを提供しないのであれば、データベースをより効率的で柔軟なものにするための代替案を探すといいでしょう。
また、Integrate.io を使って、MongoDB の ETL プロセスをシンプルにするのもいいでしょう。この２つは統合しやすく、データをよりコントロールできるようになり、それによって MongoDB との間でデータを移動できるようになります。例えば、Salesforce のデータをMongoDB に持ってきて、eコマースや顧客サービスのプロセスをより詳しく知ることができます。
MySQL か MongoDB かの選択
MySQLとMongoDBのどちらを選ぶかは、おそらくデータベースをどのように使おうとしているかによって決まると思います。
MySQLは、強力なリレーショナルデータベース管理システムや、テーブル形式でデータを保存するレプリケーションの恩恵を受けるプロジェクトで最も効果的であり、データの安全性とフォールトトレランスを重視するユーザーにも最適な選択肢です。さらに、MySQLの高い可用性により、チームメンバーはシステムを習得しやすくなります。
MongoDB では、データクラスタや SQL 以外の検索言語を活用することができるので、最新のコーディング言語に詳しい人なら、誰でも MongoDB を使うための基本的なスキルが身につきます。また、高速なスケーリング、複数のチームによる連携、多様なデータ形式の保存にも優れています。
MongoDB には多くの利点がありますが、閲覧しやすいデータテーブルが使われていないため、保存されている情報を理解するのが難しい人もいます。なのでこのプラットフォームを使う場合は、スタッフのトレーニング時間を考慮に入れる必要がありますが、時間が経てば、ユーザーは MongoDB のドキュメント指向のストレージシステムに慣れ、よりシンプルに使えるようになるでしょう。
「非リレーショナルデータベースは必要か？」「データベーススキーマは？」「Javascript を統合する方法を探すか？」というような問いは、すべてどのプラットフォームがいいかという最終的な判断材料になります。MongoDB と MySQL はどちらも SSL が使われ、高品質のデータベース構造を提供し、クエリの速度から、マスター・スレーブ関係、JSONのようなドキュメントまで、多くの領域でうまく機能しており、実際、ほとんどの企業がどちらの選択も良いと感じています。
また、クラウドコンピューティング機能があり、ビッグデータとの相性が抜群なIntegrate.io に接続することで、どちらのデータベースも速度、パフォーマンス、柔軟性を上げることができます。
MongoDB と MySQLのパフォーマンス比較でIntegrate.ioがお手伝いできること
Integrate.io の ETLソリューションは、MySQL や MongoDB を含むあらゆるデータベースから情報を抽出するために速やかに動作します。そして、データを再フォーマットして変換し、地域や業界におけるデータガバナンスの法規制の遵守を保証します。
Integrate.io を前述のプラットフォームと組み合わせて使うと、データベースへのデータの出し入れがずっと簡単になになることがわかり、それによってMySQL と MongoDB のパフォーマンスは最適化されます。また、必要に応じて、同じデータを他のシステムやユーザーから利用できるようにすることも、よりシンプルにできるようになります。もし、現在のデータ転送方法に満足していないのであれば、Integrate.io のようなよりよい選択肢を検討する時期が来ているのではないでしょうか。
Integrate.io で MongoDB のデータを Amazon Redshift に ETL するユースケースを以下にご紹介します：
- Integrate.io のネイティブコネクタで MongoDB からデータを抽出し、ステージングエリアに配置する。
- その後、ノーコードのデータパイプラインプラットフォームが、Amazon Redshift のための正しいフォーマットにデータを変換する。
- Integrate.io が、この新しく変換されたデータをAmazon Redshiftに格納し、それによってBI ツールでそのデータを実行できるようになる。
Integrate.io で MySQL のデータを Snowflake に ETL するユースケースを以下にご紹介します：
- Integrate.io のネイティブコネクタで MySQL からデータを抽出し、ステージングエリアに配置する。
- ノーコードのデータプラットフォームが、MySQL のデータを Snowflake に適した形式に変換する。
- Integrate.io が、そのデータを Snowflake に格納し、それによって、意思決定のための BI を生成できるようになる。
データベースを Integrate.io に接続すると、クエリ言語を学ぶことなく必要な情報を見つけることができるため、MySQL からのデータ抽出がずっと簡単になります。
Integrate.io は、ELT、リバース ETL、CDC（変更データキャプチャ）、データ観測、データウェアハウスのインサイトも実行でき、あらゆるデータパイプラインに最適なプラットフォームとなっています。
Integrate.io には、データ統合の簡素化および MongoDB や MySQL との間のデータ移動に関連する専門用語を取り除くという理念があります。ぜひ今すぐデモを予約して、詳細をご覧ください。
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