Neste bate papo vamos discutir quais as vantagens de cada banco de dados no mundo real. Quando devemos utilizar o NoSQL ao invés do SQL ou vice-versa comparando os principais bancos de dados open source de cada segmento, o MongoDB e o MySQL

1. SQL e NoSQL trabalhando juntos: uma comparação para obter o
melhor de ambos

2. Agenda
● Definição de MongoDB e MySQL
● Conceitos de bancos relacionais e não relacionais
● Principais diferenças entre o MySQL e o MongoDB
● Similaridades
● Query Language;
● Comparação de performance
● Segurança;
● Melhores use cases
● Q&A

3. Sobre mim
● Adamo Tonete
○ MongoDB Support Engineer @Percona
DBA Easy Taxi
/adamotonete

4. MongoDB e MySQL

5. O que é MongoDB
● Document Oriented Database
● NoSQL
● Open source
● Banco de Dados NoSQL mais popular atualmente
● Alta performance

6. ● Relational Database Management System
● Segundo banco de dados mais popular de acordo com DBEngines
● Feito para ser utilizado com diferentes storage engines
● Suporta diferentes topologias de replicação
O que é MySQL

7. Conceitos de NoSQL e Relacional

8. Conceito de Banco de Dados
Um gerenciador de banco de dados é organizado da seguinte maneira
● Dados
● Schema
● Tabelas
● Query Language
● Relatórios
● Views
● Other elements.

9. Conceito de Banco de Dados Relacionais
● Foram escritos na época de 1970
● Linhas e atributos definem relações entre
tabelas
● Dados Normalizados
● SQL Language
● Procedures
● Triggers
● Foreign keys
● Transações - ACID

10. Conceitos de Bancos de Dados não relacionais
● Primeiros NoSQL surgiram no começo dos anos 2000s;
● Conceito de não relacional, sem tabelas ou relações entre elas;
● Não utiliza padrão T-SQL
● Criado para encaixar-se melhor com linguagens mais novas
● De fácil desenvolvimento

11. Principais diferenças entre MongoDB e MySQL

12. Diferenças entre MongoDB e MySQL
● Algumas das features que vamos comparar
○ Normalização
○ Transações
○ Linguagem de consulta
○ Forma de salvar dados no disco (storage engine)
○ Diferenças de indexes
○ Modo de escalar e distribuir o banco de dados (HA)

13. MongoDB e MySQL são diferentes?
● NoSQL e SQL não são inimigos
○ Eles são complementos um dos outros
● Enquanto o MongoDB é um banco de dados relativamente novo O MySQL já é
um banco de dados relacional consolidado no mercado.
● Para alguns use-cases MongoDB como principal Banco de dados não é a
melhor coisa a se fazer.
● No entanto, o MongoDB pode oferecer uma facilidade muito grande para
startups e metodologias ágeis.

14. MongoDB e MySQL são diferentes?
● Comparando distribuição de dados
○ MongoDB é projetado para manipular altas cargas de dados
○ MySQL pode ser shardeado utilizando alguns add-ons
○ MySQL foi a princípio desenvolvido para funcionar numa máquina apenas

15. Normalização
● MongoDB sugere boas práticas para salvar seus dados mas não o força a
fazer isso.
● MySQL por outro lado força um schema pré-definido onde na maioria dos
bancos é utilizado a 3 forma normal para evitar duplicação de dados.
Normalização

16. Normalização

17. {
"_id" : ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
"studentID" : 100,
"firstName" : "Jonathan",
"middleName" : "Eli",
"lastName" : "Tobin",
"classes" : [
{ "courseID" : "PHY101",
"grade" : "B",
"courseName" : "Physics 101",
"credits" : 3 },
{ "courseID" : "BUS101",
"grade" : "B+",
"courseName" : "Business 101",
"credits" : 3 }
]
Normalização

18. ACID
● O que é ACID
○ Atomicidade
○ Consistência
○ Isolamento
○ Durabilidade

19. ● Como o ACID é representado no MySQL.
○ Atomicidade
■ Se autocommit=ON (default), todo comando é salvo imediatamente
■ Se não, COMMIT or ROLLBACK deve ser usado explicitamente
○ Consistencia
■ Utiliza doublewrite e crash recovery
○ Isolation
■ Diferente níveis de isolamento, RC, RU
○ Durabilidade
■ Existem várias configurações, sendo as principais innodb_flush_log_at_trx_commit and
sync_binlog
ACID

20. ● Como ACID é representada no MongoDB?
○ Atomicidade
■ Documento é atômico
○ Consistência
■ primário = garantida
■ secondários = depende do write Concern
○ Isolamento
■ Não é 100% podendo forçar com $snapshot
○ Durabilidade
■ configurável w:majority and/or j:true
ACID

21. CAP theorem - MongoDB
● Teorema CAP foi proposto por Eric Allen
em 2000
● Um sistema distribuído não pode ter 3
garantias ao mesmo tempo. Uma deve
ser sacrificado

22. CAP theorem - MongoDB
A
PC
● Consistência
● Disponibilidade
● Tolerancia a Particionamento
Todos receberão a mesma resposta
independente do nó.

23. ● Consistência
● Disponibilidade
● Tolerancia a Particionamento
O sistema sempre responde os requests
CAP theorem - MongoDB
A
PC

24. CAP theorem - MongoDB
A
PC
● Consistência
● Disponibilidade
● Tolerância a Particionamento
Sistema pode se recuperar de um erro
de rede ou máquina

25. CAP theorem - MongoDB
A
PC
Relacional
MySQL
Postgres
Cassandra
Riaki
MongoDB
Redis

26. ● MySql contem tabelas pré definidas.
● Cada coluna pode ter um e somente um tipo de dados pre definido.
● Limites de tamanos de linhas/colunas
○ Colunas máximas numa tabela: 4096
● SQL é uma linguagem declarativa
● Diversos conectores
○ https://www.mysql.com/products/connector/
Salvando e consultando dados

27. Salvando e consultando dados
● Diferentemente do MySQL o MongoDB não tem um schema pre-definido.
● Os documentos podem ter diferentes valores para as mesmas colunas
{x : 1, y : ['test']}
e
{x : 'percona', y : ISODate('2018-01-01')}
São validos.

28. ● MongoDB não utiliza-se de normalização, ao contrario de boas praticas do
MySQL
● Todos os documentos devem conter o máximo de informação possível pois
não há joins.
● Tamanho máximo de um documento é de 16MB
Salvando e consultando dados

29. ● Replica-sets
● Cluster e shards
● Master Slave
Comparando Topologias

30. ● O que é escalabilidade?
○ "Habilidade de adicionar mais recursos"
● Scale up (a.k.a.: verticalmente)
○ Melhorar hardware (máquina maior)
● Scale out (a.k.a.: horizontalmente)
○ Add mais instâncias
Escalabilidade

31. ● MongoDB:
○ Utiliza sharding para escalar escritas
○ Utiliza secundários para escalar leituras
● MySQL:
○ Pode utilizar particionamento e "sharding" para escalar escritas (mas não tão fácil quanto o
mongodb)
○ Utiliza escravos (secundários) para escalar leituras
Scalability

32. Similaridades entre MongoDB e MySQL

33. ● Mas esses bancos de dados não são completamente diferentes
● Eles compartilham
○ Segurança
○ Indexes
○ Multi usuário/multi threaded
○ Concorrência
Similaridades

34. ● Database terms and concept mapping
Similaridades
MySQL MongoDB
Database Database
Table Collection
Row Document
Column Key

35. Security:
● Diferentes níveis de segurança
● Roles
Diferentes storage engines
● Ambos MongoDB e MySQL compartilham a ideia de storage plugável
● Os storages para MongoDB são: WiredTiger, MMAPv1, InMemory, RocksDB
● MySQL são: InnoDB, MyISAM, MyRocks, Memory, and many more
Similaridades

36. Query Language

37. ● Vamos comparar brevemente os padrões de linguagem entre o MongoDB e o
SQL,
○ Criar banco de dados
○ Criar tabela
○ Fazer um insert
○ Fazer um select
○ Como executar update ou delete
○ Joins (SQL) / $lookup mongodb
Query Language

38. Query Language - MySQL

39. Query Language - MySQL

40. Query Language - MongoDB

41. ● NoSQL
● CQL
● Graph
● Javascript
"NoSQL" Query Language

42. Segurança

43. ● Ambos os bancos de dados contém controle de usuário e de roles e
bibliotecas para integração com LDAP, certificados.
● Percona Server for MongoDB e Percona Server for MySQL oferecem
melhorias como auditoria em sua versão free.
Segurança

44. ● MongoDB contém controle por roles desde a versão 2.4
● Atualmente não é possível limitar acesso a campos de forma fácil.
● Plugin de auditoria (enterprise)
Segurança - MongoDB

45. ● MySQL contém roles a partir da versão 8.0
● Pode-se setar permissões a nível de banco de dados e colunas
● Podemos controlar actions em tabelas por meio de grants de:
○ CREATE
○ SELECT
○ INSERT
○ UPDATE
○ ...
● MySQL enterprise contém
○ LDAP authentication
○ Encryption
○ Audit
Segurança - MySQL

46. Comparando Performance

47. Não existe como comparar a performance de ambos diretamente.
Cada banco de dados tem sua particularidade
Documentos são mais fáceis de trafegar, não existe o custo de um join. Lookups
demoram uma eternidade em MongoDB.
MySQL por outro lado faz joins com maestria e anos de experiência.
Estamos comparando prego e parafuso aqui
Performance

48. Conceitos genéricos para uma boa performance.
● Manter índices corretamente;
● Particionar ou excluir dados antigos para manter o banco de dados pequeno;
● Leia somente o necessário;
● Utilize discos rápidos quando nem todo o banco de dados cabe na RAM;
● Mais núcleos favorece queries em paralelo
Performance

49. Qual é melhor?

50. ● Não existe uma resposta correta, apesar do MongoDB ser mais difundido em
startups e empresas que utilizam metodologia ágeis MySQL - E relacionais -
são muito fortes quando transações são requeridas
https://www.percona.com/about-percona/customers
https://www.percona.com/about-percona/case-studies
Então qual é melhor?

51. Q&A

52. Q&A