MySQL vs MongoDB: Escolhendo o banco de dados certo para seu projeto

A escolha da tecnologia de banco de dados correta é uma decisão essencial para qualquer projeto de desenvolvimento. O MySQL e o MongoDB são duas das principais opções. O MySQL oferece um modelo relacional estruturado com garantias ACID, enquanto o MongoDB oferece uma arquitetura flexível e orientada a documentos. 

Neste guia, compararemos e contrastaremos essas metodologias e forneceremos exemplos reais de modelagem de dados para cada plataforma. Ao avaliar os pontos fortes e as desvantagens, você estará preparado para selecionar o banco de dados que melhor se alinha aos requisitos de dados, aos objetivos de desempenho e às metas de escalabilidade do seu aplicativo.

Se você deseja começar a usar qualquer uma das ferramentas, não deixe de conferir nossos cursos de Introdução ao NoSQL ou Introdução ao MongoDB em Python. 

MySQL vs MongoDB: Modelos de dados e design de esquemas

Os dados vêm em diferentes formas. Os dados estruturados se encaixam perfeitamente em categorias predefinidas com relações claras, enquanto os dados não estruturados são mais livres. Os bancos de dados relacionais armazenam dados estruturados em tabelas com esquemas fixos, que impõem regras sobre como os dados podem ser adicionados ou modificados. Os bancos de dados orientados a documentos salvam cada registro como seu próprio "documento", cujos campos não precisam corresponder exatamente aos de outros documentos.

Tabelas estruturadas versus documentos flexíveis

Vamos explicar como cada banco de dados organiza as informações, comparando os esquemas rígidos baseados em tabelas do MySQL com os documentos sem esquema do MongoDB e por que essa distinção é importante para os aplicativos do mundo real.

Dados estruturados com o MySQL

A linguagem padrão para consultar e gerenciar bancos de dados é a Structured Query Language (SQL). O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) que oferece suporte completo a banco de dados: autenticação de usuário e controles de acesso, procedimentos armazenados e integridade de dados por meio de restrições. Como muitos outros RDBMSs, ele usa SQL para consultar seus dados. Para comparações do MySQL com outros sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais, confira estes links:

• PostgreSQL vs. MySQL: Escolhendo o banco de dados certo para seu projeto
• SQL Server, PostgreSQL, MySQL: Qual é a diferença?

O MySQL mantém os dados em tabelas, semelhantes a planilhas eletrônicas. Cada tabela define colunas nomeadas para campos com tipos de dados específicos (números, palavras ou datas) e usa linhas para representar registros individuais. Cada linha tem um ID exclusivo, chamado de chave primária, para que você possa fazer uma pesquisa rápida. Uma coluna pode ser uma chave estrangeira que aponta para uma chave primária em outra tabela para vincular dados relacionados, como o registro de um aluno às suas notas.

Antes de usar uma tabela, você deve primeiro definir sua estrutura e regras usando comandos como CREATE TABLE. Por exemplo, você pode especificar que "esta coluna não pode estar vazia" ou "os valores devem ser exclusivos". Para recuperar ou modificar dados, você usa instruções SQL como SELECT e INSERT. O mecanismo de consulta do MySQL determina o plano de execução mais rápido. 

O design de banco de dados é uma ciência e uma arte importantes por si só.

Dados não estruturados com o MongoDB

O MongoDB é um exemplo de banco de dados NoSQL que não depende do modelo relacional tradicional baseado em tabelas. O MongoDB armazena informações em "documentos" em vez de tabelas. Um documento é um objeto do tipo JSON que pode incluir qualquer combinação de campos. Documentos semelhantes são agrupados em uma "coleção". 

Os documentos são flexíveis e não têm esquemas. Isso significa que os campos em diferentes documentos de uma coleção não precisam corresponder exatamente. Por exemplo, um documento pode ter um campo maidenName e outro não.

Essa abordagem sem esquema permite que os desenvolvedores adicionem ou removam campos rapidamente, sem redesenhar o banco de dados. Por baixo do capô, o MongoDB ainda indexa e pesquisa esses documentos com eficiência. Ele também permite que os desenvolvedores alterem seu modelo de dados à medida que o aplicativo cresce.

Para obter mais informações sobre o MongoDB, dê uma olhada nestes recursos do DataCamp. 

• Um tutorial abrangente de NoSQL usando o MongoDB
• As 25 principais perguntas e respostas da entrevista com o MongoDB para 2025

Bancos de dados relacionais versus bancos de dados orientados a documentos

Os bancos de dados relacionais são excelentes quando seus dados se encaixam em tabelas com colunas fixas e relacionamentos claros. Por exemplo, uma escola poderia gerenciar perfis e notas de alunos em tabelas vinculadas, e os bancos poderiam vincular contas, transações e detalhes de clientes. Como as tabelas são definidas com antecedência, as regras são aplicadas para evitar erros e manter os dados confiáveis.

Os bancos de dados orientados a documentos são apropriados quando os dados são variados ou estão em evolução. Por exemplo, uma plataforma de blog pode ter recursos diferentes para cada publicação. Cada documento pode ter alguma combinação de autores, tags, comentários ou até mesmo vídeos ou enquetes. Não há necessidade de redesenhar o esquema quando você adiciona recursos.

Complexidades da migração de esquemas

No MySQL, as alterações de esquema exigem que você escreva e execute scripts de migração SQL (ALTER TABLE, CREATE TABLE). São necessários planejamento e testes cuidadosos para evitar bloqueios de tabelas ou tempo de inatividade e para lidar com reversões se algo der errado. 

O modelo sem esquema do MongoDB significa que não há uma estrutura fixa a ser alterada. Em vez disso, as migrações envolvem a criação de scripts que examinam cada documento e aplicam atualizações (usando operadores como $set, $rename ou $unset). Como os documentos podem ser diferentes, as migrações devem ser testadas minuciosamente para evitar perda ou corrupção de dados.

Linguagens de consulta e recursos operacionais no MongoDB vs. MySQL

Nesta seção, comparamos as linguagens de consulta do MySQL e do MongoDB. Ilustramos cada uma delas com exemplos práticos e abordamos considerações sobre o desempenho de leituras e gravações.

MySQL vs MQL: Abordagens divergentes para a recuperação de dados

O MySQL trabalha com tabelas e relacionamentos fixos. Ele fornece um conjunto rico de comandos de consulta para que você combine, filtre e resuma usando essas tabelas e relacionamentos. 

As tabelas são vinculadas com JOIN, filtradas com WHERE e classificadas com ORDER BY. Os dados podem ser agregados entre grupos com GROUP BY para definir o grupo, e comandos como AVG() ou COUNT() agregam dentro desses grupos. 

As funções de janela são usadas para atribuir classificações por linha sem colapsar o conjunto de resultados. Por exemplo, atribua classificações por linha em RANK() OVER (ORDER BY score) DESC)).

A linguagem de consulta do MongoDB(MQL) funciona em documentos do tipo JSON em coleções, em vez de tabelas rígidas. Você recupera registros com find(), filtra-os com operadores de comparação ($gt, $and, $or), projeta somente os campos de que precisa e ordena e pagina usando .sort(), .limit() e .skip(). 

Junte-se às coleções usando $lookup e use os estágios do pipeline de agregação ($match, $group, $sort, $lookup) para transformar e combinar documentos em fluxos de trabalho de várias etapas. 

Vamos ilustrar as diferenças com exemplos. Primeiro, vamos supor que você tenha uma tabela com alunos e suas notas. Vamos listar as melhores notas, da mais alta para a mais baixa.

No MySQL, essa operação pode ter a seguinte aparência:

SELECT name, grade
FROM students
WHERE grade > 90
ORDER BY grade DESC;

Em MQL, você escreveria uma consulta semelhante a esta.

db.students.find({ grade: { $gt: 90 } },
                                        { name: 1, grade: 1 })  # only project name and grade
                   .sort({ grade: -1 })

Cada abordagem aproveita seu modelo subjacente - tabelas para SQL e documentos para MQL - para que você obtenha uma poderosa recuperação de dados.

Referências de desempenho

Normalmente, o MongoDB oferece um desempenho de gravação mais rápido do que o MySQL porque grava documentos inteiros sem verificar um esquema rígido. Mesmo quando o MongoDB usa validação de esquema ou índices exclusivos, ele geralmente é mais rápido em inserções simples porque grava o documento inteiro de uma vez. 

O desempenho da leitura varia de acordo com o caso de uso. Devido ao seu modelo centrado em documentos, o MongoDB é excelente para recuperar documentos individuais ou pequenos lotes por ID. O My SQL é excelente para uniões complexas de várias tabelas ou grandes agregações devido ao seu otimizador baseado em custos e estratégias de indexação maduras.

Estratégias de escalabilidade do MySQL vs. MongoDB

Há duas estratégias opostas para o dimensionamento: vertical e horizontal. O dimensionamento vertical envolve o aprimoramento de uma única máquina com a adição de mais CPU, RAM ou unidades mais rápidas para gerenciar o aumento da carga. 

Essa abordagem é simples, pois não precisa de clusters ou balanceadores de carga. No entanto, ele é limitado com base no hardware e pode ser caro. Há um único ponto de falha: Se o servidor falhar, tudo ficará inoperante.

Por outro lado, o dimensionamento horizontal significa adicionar mais máquinas para compartilhar a carga de trabalho. Ele ajuda você a crescer de forma acessível (não há necessidade de um servidor enorme e caro) e garante que as operações continuem se uma máquina falhar. No entanto, como ele exige mais coordenação, como balanceamento de carga e sincronização de dados, pode gerar mais sobrecarga de rede.

Limitações de escala vertical do MySQL

O dimensionamento vertical do MySQL envolve duas etapas: primeiro, você deve atualizar o hardware e, em seguida, ajustar as definições de configuração para usar esses novos recursos de forma eficiente. No lado do hardware, você pode adicionar mais núcleos de CPU, expandir a RAM e usar componentes de rede e armazenamento mais rápidos. Quando a máquina tiver potência suficiente, use essas definições de configuração:

• innodb_buffer_pool_size. Aumente a memória para corresponder à sua RAM.
• innodb_log_file_size, innodb_log_buffer_size: aumente esses valores para que você possa realizar mais operações de gravação em lote.
• max_connections, table_open_cache, thread_cache_size. Aumente essas tabelas para manter mais clientes e tabelas quentes" na memória.

No entanto, o dimensionamento vertical tem limites práticos. Em algum momento, uma única máquina atingirá seu limite de núcleos de CPU ou de memória. Há um ponto de retorno decrescente no investimento em hardware; dobrar o preço que você paga pelos núcleos da CPU, por exemplo, não dobra a potência da CPU. 

As cargas de trabalho que exigem muita gravação podem ter problemas com linhas ou índices bloqueados. Uma falha no servidor pode deixar todo o banco de dados off-line.

O MySQL pode usar e usa técnicas horizontais, mas isso exige uma configuração extra quando comparado ao modelo de fragmentação integrado do MongoDB.

Dimensionamento horizontal do MongoDB por meio de sharding

O MongoDB usa uma estratégia de dimensionamento horizontal, chamada "sharding", que divide uma grande coleção em partes menores com base em uma "chave de shard" (por exemplo, intervalos de IDs de documentos). Cada bloco é armazenado em um servidor diferente.

Um grupo de servidores de configuração mantém um mapa de quais shards contêm quais blocos. Os roteadores de consulta usam esse diretório para enviar solicitações de clientes para os fragmentos apropriados. Um balanceador automático redistribui os blocos à medida que os dados e os padrões de tráfego mudam, garantindo que nenhum fragmento fique sobrecarregado. Aumente a capacidade adicionando mais servidores de fragmentos.

Essa abordagem é ideal para aplicativos com cargas imprevisíveis ou maciças, como mídia social, streaming de vídeo e comércio eletrônico durante as principais vendas. Como as cargas de armazenamento e consulta são distribuídas entre várias máquinas, o sistema permanece responsivo e resiliente quando há picos de tráfego.

Considerações sobre segurança e conformidade

Garantir que os dados permaneçam seguros e em conformidade com as normas do setor é fundamental para qualquer implementação de banco de dados. Vamos comparar o MySQL e o MongoDB em termos de autenticação, criptografia e suporte a padrões como HIPAA e GDPR.

Autenticação e criptografia

MySQL 

O MySQL protege os dados por meio de uma combinação de autenticação de usuário, conexões criptografadas e criptografia em nível de disco. Cada usuário deve fazer login com uma conta e senha exclusivas e receber apenas os privilégios necessários, individualmente ou com base na função. Todos os dados em trânsito podem ser protegidos com TLS/SSL, aplicados como somente SSL e validados com certificados de servidor. Os dados em repouso são criptografados pelo mecanismo InnoDB. As chaves de criptografia podem ser trocadas sem problemas e sem tempo de inatividade.

MongoDB

O MongoDB protege os dados com autenticação, criptografia e auditoria. Cada usuário faz login com um nome de usuário e uma senha exclusivos (por meio de SCRAM, certificados x.509, Kerberos ou LDAP) e recebe permissões por meio de funções, incorporadas ou personalizadas. O tráfego em trânsito é protegido com TLS/SSL, e os dados em repouso são protegidos com o mecanismo de armazenamento WiredTiger. Logs de auditoria detalhados registram tentativas de login e alterações de dados para dar suporte a análises de segurança e conformidade.

Conformidade

A HIPAA, a lei americana que protege os registros médicos, exige controles de acesso rigorosos, criptografia em trânsito e em repouso e auditoria abrangente. O MySQL atende a esses requisitos com contas de usuário baseadas em funções, TLS/SSL para dados em trânsito, criptografia de dados transparente InnoDB para dados em repouso e plug-ins de auditoria que registram cada acesso. 

O MongoDB atende aos mesmos padrões usando autenticação SCRAM ou x.509, TLS/SSL, criptografia de armazenamento WiredTiger, registro de auditoria empresarial e criptografia opcional no nível de campo do lado do cliente.

O GDPR concede aos residentes da UE o direito de acessar, corrigir e apagar seus dados pessoais, exigindo controles de acesso rigorosos, criptografia e capacidade de auditoria. 

O MySQL oferece suporte a esses requisitos por meio de privilégios baseados em funções, TLS/SSL para conexões seguras, criptografia de dados transparente InnoDB, plug-ins de auditoria para rastrear alterações e cascatas de chaves estrangeiras para impor exclusões. 

O MongoDB atende aos padrões do GDPR com autenticação SCRAM/x.509, TLS/SSL, criptografia em repouso WiredTiger, registro de auditoria empresarial, atualizações e exclusões flexíveis no nível do documento e opções de implantação específicas da região para residência de dados.

Tabela de comparação entre os prós e contras do MySQL e do MongoDB 

Análise de caso de uso: Escolhendo a ferramenta certa

A seleção do banco de dados correto depende da carga de trabalho, do modelo de dados e dos padrões de crescimento do seu aplicativo. Vamos comparar os cenários em que o MySQL e o MongoDB oferecem o maior valor.

Cenários ideais para o MySQL

O MySQL é excelente para aplicativos em que é necessário um processamento de transações confiável e de alto volume e dados bem estruturados.

As instituições financeiras usam o MySQL para registrar transferências de contas e atualizações de saldos, e as plataformas de comércio eletrônico o utilizam para gerenciar pedidos, estoque e informações de clientes. Os sistemas de saúde armazenam registros de pacientes e dados de consultas, e as grandes empresas executam sistemas ERP ou CRM que conectam vendas, faturamento e suporte. 

O rico conjunto de recursos do MySQL (GROUP BY, JOINs, funções de janela e pesquisas indexadas) facilita a criação de relatórios estruturados, como totais de vendas mensais ou tempos médios de resposta, e a conexão fácil com ferramentas de BI.

Os pontos fortes do MongoDB em aplicativos modernos

O design sem esquema e o dimensionamento horizontal do MongoDB o tornam ideal para aplicativos que precisam evoluir rapidamente ou lidar com conjuntos de dados maciços. Novos recursos podem ser adicionados sem migrações dispendiosas de esquemas. 

Os serviços globais fragmentam os dados entre as regiões para manter as leituras e gravações rápidas e resilientes. Sua capacidade de lidar com fluxos de eventos de alto volume em tempo real o torna apropriado para casos de uso que processam milhões de impressões por segundo, como plataformas de tecnologia de anúncios.

O modelo de documento flexível do MongodDB funciona bem com o gerenciamento de conteúdo, permitindo que artigos e comentários de usuários, com suas combinações exclusivas de metadados, convivam sem tabelas rígidas. Os sistemas de marketing podem usar essa flexibilidade para armazenar parâmetros de teste A/B, tags de rastreamento e regras de personalização. 

A arquitetura horizontal do MongoDB garante que cargas de trabalho maciças e imprevisíveis, como as encontradas em back-ends de IoT ou de jogos, sejam distribuídas entre vários servidores para manter o sistema responsivo e tolerante a falhas.

Estratégias e ferramentas de migração

O MySQL usa um modelo relacional, enquanto o MongoDB usa um modelo baseado em documentos. Portanto, a transição do MySQL para o MongoDB envolve um planejamento cuidadoso para repensar as estruturas de dados e a lógica do aplicativo.

Transição do MySQL para o MongoDB

Para migrar do MySQL para o MongoDB, siga as etapas a seguir.

1. Analisar o esquema do MySQL. Faça um inventário das tabelas MySQL, incluindo colunas, tipos de dados e relacionamentos de chave estrangeira para identificar as entidades lógicas e as conexões que você precisará modelar no MongoDB.
2. Projete o modelo de documento. Selecione coleções de nível superior e decida quais dados relacionados devem ser incorporados ou referenciados. Determine os índices e, se você for fragmentar, escolha uma chave de fragmentação apropriada.
3. Extraia os dados. Exportar tabelas do MySQL como JSON ou CSV (usando mysqldump ou scripts ETL), dividindo tabelas grandes em lotes gerenciáveis, quando necessário.
4. Transforme e limpe os dados. Remodelar cada linha para se ajustar à estrutura do documento de destino. Mesclar linhas pai e filho para documentos incorporados, mantendo IDs para referências. Gerencie NULLs e conversões de tipos.
5. Carregue os dados no MongoDB. Use o site mongoimport ou scripts personalizados para inserir documentos. Em seguida, crie os índices necessários.
6. Refatorar o código do aplicativo. Substitua as consultas SQL por chamadas do MongoDB (como find(), insertOne() e pipelines de agregação). Atualize a lógica da transação conforme necessário.
7. Teste e valide. Verifique se todas as operações de criação, leitura, atualização e exclusão se comportam de forma idêntica. Execute testes de integração e carga para confirmar o desempenho e a integridade dos dados.
8. Implante. Implemente sua versão do Mongo-DB junto com o MySQL em um ambiente de teste, monitore o desempenho e, em seguida, mude o tráfego de produção para o MongoDB e desative o MySQL quando você estiver confiante no sucesso da migração.

Conclusão

A escolha entre MySQL e MongoDB depende de como seu aplicativo lida com os dados. O esquema fixo e baseado em tabelas do MySQL, a conformidade com ACID, a consulta SQL madura e o dimensionamento vertical o tornam ideal para cenários de relatórios estruturados e com muitas transações, como bancos ou comércio eletrônico. 

O modelo de documento sem esquema do MongoDB, os pipelines de agregação flexíveis e a fragmentação horizontal integrada são excelentes em casos de uso em rápida evolução, de alto volume ou geograficamente distribuídos, como análise em tempo real, telemetria de IoT e gerenciamento de conteúdo. Ao ponderar fatores como confiabilidade da transação, flexibilidade do esquema, complexidade da consulta e estratégia de dimensionamento, as equipes podem selecionar o banco de dados que melhor se alinha às suas necessidades de desempenho e crescimento.

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