MongoDB vs. SQL: Prós e contras

Ao compararmos o MongoDB com a clássica abordagem SQL para gerenciamento e armazenamento de dados, encontraremos mais diferenças do que semelhanças. O MongoDB impressiona por sua incomparável flexibilidade, mas o SQL continua sendo uma opção consistente, íntegra, e incansavelmente testada e aprovada.

SQL: A abordagem padrão

Antes de apresentarmos nossa comparação MongoDB vs. SQL, achamos interessante que você conheça o histórico e o desenvolvimento de cada solução separadamente. SQL (Structured Query Language) é a linguagem de programação padrão usada no gerenciamento de bancos de dados relacionais. Ela possibilita tanto inserções, alterações e exclusões de dados quanto consultas e solicitações a esses mesmos dados armazenados. Já bastante estabelecida no mercado, ela deriva da linguagem de consulta SEQUEL, desenvolvida na década de 1970. Entre os sistemas relacionais mais populares que utilizam essa linguagem de programação estão MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL e Sybase.

MongoDB: A alternativa ao SQL

O MongoDB surgiu décadas depois do SQL. Desenvolvido em 2009 pela empresa 10gen (atual MongoDB, Inc.), ele teve o nome inspirado no termo em inglês “huMONGOus” (gigantesco), que descreve sua incrível capacidade de gerenciar grandes quantidades e tipos de dados. Apesar de bem mais novo que o sistema SQL, o MongoDB, de abordagem NoSQL e código aberto, já é um dos bancos de dados mais populares e usados do mundo. Duas características desse sistema de gerenciamento de banco de dados que contribuem para o sucesso dele são sua enorme flexibilidade e sua alta escalabilidade. O MongoDB cresce junto com o aumento das demandas, podendo ser horizontalmente dimensionado de forma infinita.

MongoDB vs. SQL: Funcionamento

Ambos os sistemas, MongoDB e SQL, são usados para armazenar dados — essa é praticamente a única semelhança entre eles. A abordagem que cada um adota define o tipo de armazenamento, que os diferencia por completo. Por isso, somente depois de analisar essas diferenças você saberá, com certeza, qual deverá utilizar para alcançar os seus objetivos.

O SQL é um sistema de gerenciamento de dados relacional. Isso quer dizer que ele armazena todos os dados em tabelas. Essas, por sua vez, consistem em linhas e colunas carregadas de informações. Diferentes bancos de dados podem ser armazenados em um sistema de gerenciamento SQL padrão, o que possibilita que eles se comuniquem entre si. Consultas aos dados armazenados ocorrem por meio do servidor, em processo de algumas etapas:

1. O analisador verifica a conformidade de uma instrução, checando se ela possui as regras e autorizações necessárias.
2. O processador de consultas agenda as recuperações, gravações ou atualizações.
3. O mecanismo de armazenamento executa a consulta, lê os dados e envia o resultado ao cliente.

O MongoDB, por sua vez, é um sistema não relacional: seus dados não são armazenados em tabelas, e sim como documentos. Esses documentos, todos no formato JSON binário (BSON), são agrupados em coleções. Entre seus elementos também estão pares de chaves-valor, nos quais chaves correspondem a cadeias de caracteres e valores a arquivos, booleanos e documentos. O MongoDB, assim como outros sistemas NoSQL similares, tem a capacidade de armazenar e gerenciar tipos de dados completamente diferentes, que podem ser estruturados, semiestruturados e não estruturados. A linguagem de consulta adotada é própria e se chama MongoDB Query Language (MQL).

MongoDB vs. SQL: Dimensionamento e disponibilidade

Ambos os sistemas desta comparação podem ser dimensionados, contudo soluções NoSQL fazem isso com muito mais facilidade e eficácia. O MongoDB, por exemplo, lança mão de uma técnica chamada sharding para dimensionar seus bancos de dados horizontalmente. Ele armazena dados em diferentes nós, de modo a distribuir cargas. Além de ser mais barato, o processo aumenta a velocidade de consulta e a segurança dos dados armazenados, principalmente quando em grande volume ou de diferentes tipos. Funciona assim: réplicas possibilitam reações imediatas a possíveis falhas no servidor, enquanto o failover automático transforma um novo nó em nó principal.

Bancos de dados de abordagem SQL, por outro lado, só podem ser verticalmente escalados. Isso quer dizer que eles requerem mais espaço de armazenamento e maior capacidade de computação à medida em que o volume de dados aumenta. Crescentes demandas incorrem em enormes custos, razão pela qual bancos de dados SQL só são recomendados a projetos que lidam com volumes de dados constantes ou crescimentos marginais. Em se tratando de disponibilidade, contudo, o SQL concorre de igual para igual com o MongoDB. Ele também faz uso de vários nós para reagir imediatamente a falhas e disponibilizar dados em caso de interrupção.

MongoDB vs. SQL: Linguagem de consulta

A linguagem de consulta mais interessante de se aprender dependerá do gosto pessoal e do conhecimento prévio de cada usuário. O SQL tem um padrão conhecido há décadas, além de ser simples de entender e parcialmente baseado no idioma inglês. Depois de se familiarizar com a linguagem padrão do SQL, você se adaptará a linguagens semelhantes e a variações com facilidade. Entre suas vantagens está a numerosa documentação e sua ampla utilização. Ela tem, contudo, a desvantagem de não ser muito dinâmica, dependendo de esquemas fixos, como de formulários de tabelas. Ainda, apesar de conter muitos dialetos, a base do SQL não muda.

A linguagem de consulta do MongoDB é bem mais dinâmica e flexível do que a linguagem SQL, principalmente para dar conta dos requisitos de diferentes tipos de dados e consultas. A MQL foi projetada para lidar com documentos BSON e possibilitar ações como alterar, excluir e adicionar campos. Sua grande desvantagem é que ela só é adotada pelo MongoDB. Outros sistemas NoSQL e todos os sistemas SQL fazem uso de linguagens parcialmente ou completamente diferentes.

MongoDB vs. SQL: ACID e CAP

Enquanto o armazenamento do SQL é baseado em tabelas relacionais, o MongoDB, de estrutura não relacional, reúne documentos em coleções. Em outras palavras, o SQL respeita as propriedades ACID clássicas (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) para que transações possam ser executadas completamente ou não executadas, permanecendo consistentes e protegidas de influências internas e externas. É que o foco do SQL está na segurança dos dados e na confiabilidade das transferências.

O MongoDB, todavia, é baseado no teorema CAP (Consistência, Availability (disponibilidade) e Partição), que afirma que é impossível que um sistema de dados distribuídos garanta, simultaneamente, essas três propriedades. Assim, o MongoDB é um sistema armazenamento de dados que garante a consistência e a partição tolerante, comprometendo, consequentemente, a disponibilidade. Para tanto, a solução depende de um nó primário, por meio do qual todas as consultas são executadas. Nós secundários só são usados se o primário falhar.

MongoDB vs. SQL: Finalidade

As exigências impostas ao MongoDB e ao SQL são bastante diferentes, justamente por isso você deve optar pela solução que mais se adequa aos seus tipos de dados. O SQL é um ótimo sistema para dados estruturados, que podem ser modelados em forma de tabela. Se o seu foco é na constância, essa abordagem clássica é recomendada. O SQL, considerado seguro e consistente, é bastante adotado por aplicações de comércio eletrônico, por outros sistemas de transação, pela contabilidade de pequenas empresas e por processos que exigem dados rigorosamente íntegros.

A grande vantagem do MongoDB está na sua flexibilidade. Ele suporta não somente diferentes tipos de dados, mas também dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Seu sistema também é flexível quanto ao dimensionamento. Por expandir-se horizontalmente, esse banco de dados NoSQL é infinitamente escalável, podendo crescer de acordo com as necessidades do projeto. A velocidade do MongoDB também é um fator de convencimento, por isso, além de ser igualmente utilizado por aplicações de comércio eletrônico, ele é comum em sistemas de gerenciamento de conteúdo (CMS), em soluções de cloud computing e em projetos que demandam recursos de análise em tempo real.

Empresas que utilizam o MongoDB ou o SQL

Importantes e influentes empresas confiam nas abordagens dessa comparação para armazenar e gerenciar seus dados. Entre as que adotam o MongoDB estão:

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Foursquare
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

Soluções SQL, por outro lado, são a base dos bancos de dados destas empresas:

• Adobe
• Apple
• Dell
• IMDB
• LinkedIn
• Microsoft
• Reddit
• Seagate
• Skype
• Spotify
• Twitch

MongoDB vs. SQL: Combinar as duas soluções

Você pode perceber, ao analisar a lista acima, que algumas empresas adotam os dois sistemas de bancos de dados: tanto o MongoDB quanto o SQL. É possível combinar soluções SQL e NoSQL na arquitetura de uma aplicação, para aproveitar as vantagens de ambas as abordagens. Apesar dessa combinação não ser interessante para todos os usuários, ela pode levar a melhores resultados, a depender das circunstâncias.