Sql server json vs mongodb

Di kolom Mongo Matters terakhir, kami melihat antarmuka SQL baru MongoDB untuk kueri data di MongoDB Atlas. Hampir semua database "NoSQL" saat ini mendukung beberapa bentuk antarmuka SQL untuk memanfaatkan banyak alat BI berbasis SQL dan kekayaan keahlian SQL di pasar analitik data. Ini "SQL untuk NoSQL" biasanya membingungkan para pecinta SQL dan sering dilihat sebagai semacam penolakan terhadap konsep basis data dokumen.

Table of Contents Show

Apa itu Dukungan JSON?
Dukungan JSON di MySQL
Dukungan JSON di MongoDB
Dukungan JSON di SQL Server
Mana yang lebih baik MongoDB atau SQL Server?
Apakah MongoDB bagus untuk JSON?
Apakah baik menyimpan JSON dalam SQL?
Mengapa menggunakan SQL, bukan MongoDB?

Namun, kenyataannya database dokumen dan database SQL sebenarnya keduanya konvergen. Sama seperti database dokumen berorientasi JSON seperti MongoDB menambahkan dukungan untuk SQL, database SQL menambahkan dukungan yang semakin kuat untuk operasi JSON.

Mari bandingkan dukungan JSON dari dua database open source terkemuka—MongoDB dan PostgreSQL.

MongoDB, tentu saja, adalah basis data berorientasi JSON dari bawah ke atas. Tidak hanya mendukung operasi yang kaya pada dokumen JSON, tetapi Bahasa Kueri MongoDB sendiri diekspresikan dalam operasi JSON. Jadi MongoDB mengimplementasikan toko JSON dan API JSON

PostgreSQL adalah database relasional sumber terbuka terkemuka dengan akar kembali ke tahun 1980-an. Sebagai database Relasional SQL, API untuk database PostgreSQL adalah SQL, sedangkan data direpresentasikan sebagai tabel. Namun, seperti kebanyakan database SQL, PostgreSQL mendukung tipe kolom JSON—JSONB—yang memungkinkan objek JSON disimpan langsung di dalam baris tabel.

Menambahkan dokumen JSON ke tabel PostgreSQL hanya sedikit lebih rumit daripada menambahkan dokumen ke koleksi MongoDB. PostgreSQL perlu menggunakan pernyataan CREATE TABLE untuk membuat tujuan dokumen, sementara di MongoDB, koleksi akan dibuat secara otomatis jika belum ada. Namun, perbedaan ini cukup sepele

Saat menanyakan data dalam dokumen JSON, MongoDB menyediakan dua metode. temukan untuk kueri sederhana dan agregat untuk kasus yang lebih kompleks. Saat mencari dokumen yang cocok, MongoDB menyediakan beragam operator yang dapat digunakan untuk mencari nilai yang cocok di atribut tingkat atas serta di objek dan array bersarang. Operator PostgreSQL memberikan kemampuan serupa saat mencari nilai di tingkat atas dokumen, tetapi sintaksnya agak canggung saat mencari di dalam objek bersarang. Mungkin perlu untuk menyarangkan beberapa pernyataan SELECT yang melepas atau mengekstrak objek atau larik bersarang sebelum kita dapat menemukan elemen yang tepat yang kita cari

Di sisi lain, setelah Anda memiliki data yang Anda butuhkan, di PostgreSQL, Anda dapat menggunakan sintaks SQL untuk melakukan operasi penggabungan dan pengelompokan yang di MongoDB memerlukan kerangka kerja agregasi. Ada banyak pengguna MongoDB yang menyukai kerangka agregasi tetapi lebih banyak lagi yang menganggap sintaks SQL lebih intuitif dan produktif

Pengindeksan dalam objek JSONB juga bisa rumit. MongoDB memungkinkan Anda untuk membuat indeks pada atribut tertentu di dalam dokumen pada tingkat bersarang apa pun. Di PostgreSQL, Anda dapat membuat indeks "GIN" (Indeks Terbalik Umum) yang mengindeks semua atribut dalam objek JSONB, atau kita dapat menggunakan indeks "Ekspresi" yang membuat indeks pada elemen JSONB tertentu. Membuat indeks yang benar jauh lebih rumit daripada di MongoDB, dan indeks PostgreSQL mungkin kurang efisien.

Saat memodifikasi dokumen JSON, MongoDB menyediakan banyak operator yang memungkinkan Anda memperbarui elemen tertentu di dalam dokumen. Di PostgreSQL, Anda dapat menyetel atau menambahkan nilai ke elemen yang ada di dalam JSONB, tetapi untuk sesuatu yang tidak sepele, Anda mungkin perlu PILIH seluruh JSONB, memanipulasinya dalam kode aplikasi Anda, lalu MEMPERBARUI kolom JSONB dengan objek baru. Ini dapat memerlukan banyak operasi di mana di MongoDB, satu pernyataan UPDATE sudah cukup

Singkatnya, dukungan JSON di PostgreSQL cukup sederhana jika dibandingkan dengan MongoDB. Namun, perlu diakui bahwa PostgreSQL memiliki banyak fitur lanjutan yang juga tidak ada di MongoDB. Dialek SQL secara harfiah beberapa dekade di depan SQL yang didukung oleh MongoDB, dukungan transaksional secara signifikan lebih matang, dan dukungan untuk paralelisme tingkat pernyataan dan opsi pengindeksan lanjutan menarik

Sama seperti dukungan SQL MongoDB yang pasti akan meningkat, demikian juga dukungan JSON di PostgreSQL. Tumpang tindih antara dua database meningkat, dan akan menarik untuk melihat apakah versi PostgreSQL yang akan datang dapat menawarkan pengalaman yang "cukup baik" untuk pengembang MongoDB. Tapi untuk saat ini, MongoDB pasti memiliki dukungan JSON yang lebih kuat.

Beranda > Dukungan JSON di PostgreSQL, MySQL, MongoDB, dan SQL Server

Jika Anda telah mengamati evolusi teknologi database selama beberapa tahun terakhir, Anda telah melihat seberapa cepat JSON dengan cepat mengukuhkan posisinya di server database utama. Karena penggunaannya di front-end web, JSON telah mengambil alih XML dalam API, dan menyebar melalui semua lapisan dalam tumpukan satu per satu. Sebagian besar basis data utama juga mendukung XML dalam beberapa cara, tetapi penggunaan pengembang tidak universal. Namun, adopsi JSON di kalangan developer hampir bersifat universal saat ini. (Raja sudah mati, hidup raja. ) Tapi seberapa bagus dukungan JSON di database yang kita kenal dan sukai?

Apa itu Dukungan JSON?

Pertama – apa artinya basis data mendukung JSON? . Lagi pula, yang harus Anda lakukan adalah menyimpan gumpalan teks yang diformat dengan benar di database, dan aplikasi dapat menyimpan, mengambil, dan memanipulasinya seperti biasa. Tetapi tingkat dukungan JSON yang kami lihat di basis data saat ini melebihi itu. JSON didukung secara native sebagai tipe data, dengan fungsi dan operator serta semua dekorasi yang menyertainya. Untuk keperluan artikel ini, kami tidak memaksa JSON menjadi tipe data yang didukung secara native, berbeda dari tipe data lainnya. JSON cukup disimpan sebagai blob, dan dimanipulasi dengan fungsi. Namun, seperti yang akan Anda lihat, sebagian besar database melampaui ini

Dukungan JSON di MySQL

MySQL terlambat ke pesta. Untuk waktu yang lama, pengembang menyimpan JSON dalam gumpalan di MySQL, dan memanipulasinya dalam aplikasi atau menggunakan lihat fungsi yang dikompilasi atau prosedur tersimpan untuk memanipulasinya. Itu selalu kurang optimal. MySQL, dan khususnya InnoDB, tidak pandai menyimpan dan memanipulasi data blob. Itu dapat disimpan secara tidak efisien, dengan banyak overhead. Untungnya, dengan MySQL 5. 7 yang semuanya berubah. Pada MySQL 5. 7, JSON telah menjadi tipe data yang didukung secara native. Selain itu MySQL5. 7 memperkenalkan sekumpulan fungsi JSON untuk memanipulasi kolom JSON secara langsung. Ini adalah pembaruan yang lebih baru -- seperti versi sebelumnya dari posting blog ini, ketika MySQL 5. 7 pertama kali memperkenalkan JSON, awalan fungsinya ditandai dengan JSN_ , seandainya fungsi JSON pernah menjadi bagian dari standar SQL. Sebagai catatan dokumentasi MySQL saat ini, "Untuk fungsi yang menggunakan argumen JSON, kesalahan terjadi jika argumen tersebut bukan nilai JSON yang valid," dan, "Kecuali dinyatakan lain, fungsi JSON ditambahkan di MySQL 5. 7. 8. " Terakhir, di MySQL 5. 7, menjadi mungkin untuk mengindeks nilai yang terkubur di dalam dokumen JSON dengan menggunakan kolom virtual. Dalam rilis MySQL terbaru, MySQL 8. 0, beberapa pembaruan ditambahkan untuk dukungan basis data dokumen, seperti JSON_ARRAYAGG()danJSON_OBJECTAGG(), bersama dengan operator JSON ->>.MySQL 8. Catatan rilis 0.0 mendeskripsikan operator baru sebagai "mirip dengan operator, tetapi [operator] juga melakukan penghapusan tanda kutip JSON. Untuk kolom JSON mycol dan ekspresi jalur JSON mypath, tiga ekspresi berikut setara. " Di versi MySQL yang lebih lama, satu set fungsi UDF telah tersedia cukup lama bagi komunitas untuk menginstal ke database mereka dan memanipulasi JSON. Ada juga komunitas UDF di repositori MySQL UDF. JSON memiliki riwayat dukungan yang lebih panjang di PostgreSQL. Saya belum pernah menggunakannya secara pribadi, tetapi teman-teman saya telah membicarakannya setidaknya sejak tanggal 9. 2 rilis. Dalam rilis ini, JSON adalah tipe data yang didukung secara native, dan ada beberapa fungsi yang tersedia untuk membuat kueri dan memanipulasinya. Di 9. 3 rilis, dukungan sangat diperpanjang. Selain fungsi, terdapat setengah lusin operator, dan ini masih tersedia di rilis PostgreSQL terbaru, 9. 6. Secara pribadi, menurut saya operator ini sulit dibaca, dan menurut saya mereka tidak menambahkan banyak hal ke SQL. Saya pikir mereka akan lebih baik sebagai fungsi. Tapi itu hanya preferensi pribadi saya. Di versi 9. 4, tipe data JSON dilengkapi dengan tipe data JSONB, yang masih didukung di 9. 6. JSONB menyertakan setengah lusin operator lainnya, membuat SQL lebih mirip Perl. Ada juga beberapa lusin fungsi JSONB, satu untuk setiap fungsi JSON yang sesuai, dan PostgreSQL 9. 6 ditambahkan JSONB_Insert(). Mungkin salah satu keuntungan terbesar JSONB dibandingkan JSON teks biasa adalah mendukung pengindeksan. Anda dapat membuat indeks fungsional di Postgres, tentu saja, sehingga Anda masih dapat mengindeks JSON teks biasa;

Dukungan JSON di MongoDB

Mungkin agak konyol untuk memasukkan bagian ini ke dalam posting blog ini, terutama jika Anda sudah familiar dengan MongoDB. Namun, meskipun sedikit jelas, kami tidak ingin membiarkannya tidak disebutkan. Dan ada juga hal-hal yang tidak jelas. Ini sangat sederhana. di MongoDB, JSON adalah tipe data asli, dan JavaScript digunakan untuk mengaksesnya secara asli. Pada kenyataannya, ini disimpan sebagai JSONB, bukan JSON teks biasa. Namun, hingga versi MongoDB beberapa tahun lalu, data disimpan tanpa kompresi. Cara yang disarankan untuk mengurangi masalah ini adalah dengan menggunakan nama bidang pendek, yang sebenarnya bukan alternatif yang bagus. Sejak MongoDB versi 3. 0, mesin penyimpanan mulai menyertakan kompresi secara default, banyak memperbaiki situasi. Anda juga dapat menggunakan TokuMX Percona, yang menyertakan mesin penyimpanan dengan performa tinggi, transaksi, dan kompresi asli. Pengindeksan juga didukung secara alami, secara alami. Ini telah disertakan sejak rilis MongoDB pertama. Namun, pengindeksan telah meningkat pesat dari waktu ke waktu, termasuk penambahan indeks jarang (karena tidak semua dokumen akan berisi semua bidang yang Anda indeks)

Dukungan JSON di SQL Server

Dukungan JSON di server Microsoft SQL tiba pada rilis produk 2016. Namun, berbeda dengan database lain yang telah kita bahas, SQL Server tidak menyertakan tipe data JSON asli. Sebaliknya, fungsionalitasnya mirip dengan fungsionalitas XML asli yang telah ada di SQL Server sejak lama. Jika Anda terbiasa dengan SQL Server, Anda akan langsung mengenali fungsi OPENJSON(). Ini beroperasi pada nilai NVARCHAR_. Anda dapat mempelajari lebih lanjut di dokumentasi Microsoft di SQL Server 2016, yang telah diperbarui baru-baru ini. Pengindeksan juga terbatas. Tidak ada indeks JSON asli; . Anda dapat membaca detail lebih lanjut di blog MSDN

Kesimpulan

Salah satu alasan utama orang tertarik dengan dukungan JSON dalam basis data adalah mereka ingin menggunakan lebih sedikit jenis basis data. Tumpukan teknologi modern mulai memperkenalkan perluasan yang signifikan karena orang menggunakan database yang berbeda di area tertentu, memanfaatkan kekuatan mereka untuk mendapatkan efisiensi. Namun, kegigihan poliglot ini cukup meningkatkan luas permukaan teknologi sehingga menjadi sangat sulit untuk memantau, mengelola, mengembangkan, dan mengoperasikan kumpulan database yang begitu beragam. Salah satu jawaban potensial untuk masalah ini adalah terus menggunakan work horse seperti MySQL dan Postgres, mengganti basis data asli JSON khusus dengan fungsionalitas JSON yang baru. Sebagai catatan, MongoDB bukan satu-satunya basis data asli JSON. Beberapa database, termasuk RethinkDB, menangani JSON secara native. Perbedaan besar antara dukungan JSON di MySQL, Postgres, dan MongoDB adalah bahwa di MongoDB, ini juga merupakan transportasi asli lintas kabel. JSON adalah end to end asli dalam database ini, sedangkan di database lain biasanya disematkan ke penyimpanan baris dan kolom di klien dan di kabel, serta API pemrograman. Tetap saja, menjaga keragaman teknologi bisa menjadi alasan yang cukup besar untuk terus menggunakan database yang andal dan tepercaya dahulu kala

Diperbarui 2/10/2017

Mana yang lebih baik MongoDB atau SQL Server?

Mengapa MongoDB lebih baik daripada SQL? . Sementara server SQL mendukung GABUNG dan transaksi Global, MongoDB tidak. Server MS SQL tidak mengakomodasi data dalam jumlah besar, namun MongoDB melakukannya. MongoDB is faster and more scalable. While the SQL server supports JOIN and Global transactions, MongoDB does not. The MS SQL server does not accommodate large amounts of data, however MongoDB does.

Apakah MongoDB bagus untuk JSON?

Basis data terbaik untuk JSON . Anda dapat menyimpan detail seluruh objek dalam satu dokumen, membuatnya lebih mudah untuk dilihat dan dikueri. MongoDB adalah basis data JSON paling populer karena menawarkan banyak manfaat lain, seperti. Skema fleksibel. MongoDB database the best natural fit for storing JSON data. You can store details of an entire object in one document, making it easier to view and query. MongoDB is the most popular JSON database as it offers many other benefits, like: Flexible schema.

Apakah baik menyimpan JSON dalam SQL?

Kesimpulan. Fungsi Native JSON di SQL Server dan SQL Database memungkinkan Anda memproses dokumen JSON seperti di database NoSQL. Setiap basis data - relasional atau NoSQL - memiliki beberapa pro dan kontra untuk pemrosesan data JSON. Manfaat utama menyimpan dokumen JSON di SQL Server atau SQL Database adalah dukungan bahasa SQL penuh .

Mengapa menggunakan SQL, bukan MongoDB?

Database SQL digunakan untuk menyimpan data terstruktur sedangkan database NoSQL seperti MongoDB digunakan untuk menyimpan data yang tidak terstruktur. MongoDB digunakan untuk menyimpan data yang tidak terstruktur dalam format JSON. MongoDB tidak mendukung analitik lanjutan dan bergabung seperti dukungan database SQL.