Na batalha entre MySQL e MongoDB, não há um vencedor universal. Cada um é como um herói com poderes únicos, prontos para salvar o dia dependendo do contexto. Neste artigo, vamos explorar as diferenças, exemplos práticos de aplicações, e responder as perguntas mais importantes para ajudá-lo a escolher a melhor ferramenta.
Para que serve cada um?
- MySQL: É um banco de dados relacional que utiliza tabelas com linhas e colunas. Ele é ideal para armazenar dados altamente estruturados, como cadastros, transações financeiras ou sistemas ERP.
- MongoDB: É um banco de dados NoSQL baseado em documentos. Ele é ideal para armazenar dados não estruturados ou semiestruturados, como logs, catálogos de produtos ou conteúdo de redes sociais.
Exemplos:
- Use MySQL quando precisar de relações rígidas e integridade referencial (ex.: e-commerce com histórico de pedidos e estoques).
- Use MongoDB quando precisar de flexibilidade para alterar o esquema dinamicamente (ex.: aplicativos que armazenam dados heterogêneos, como perfis de usuários com campos personalizados).
O que armazenar?
| Tipo de Dado | MySQL | MongoDB |
| Dados tabulares estruturados | Sim | Não recomendado |
| Dados flexíveis e variados | Difícil de adaptar | Sim |
| Dados relacionais com dependências | Sim | Não ideal |
| Dados sem estrutura fixa | Não recomendado | Sim |
Exemplos de Aplicações
- MySQL:
- Sistemas financeiros.
- CRMs com tabelas rígidas.
- Aplicativos que exigem integridade transacional (ACID).
- MongoDB:
- Aplicativos de IoT armazenando dados de sensores.
- Redes sociais que lidam com postagens de formatos variados.
- Aplicativos de análise de logs.
- Usando Ambos:
- Um e-commerce pode usar MySQL para gerenciar transações e MongoDB para armazenar comentários dos usuários, que têm estrutura menos rígida.
Escalabilidade
- MongoDB: Mais escalável horizontalmente, utilizando sharding para distribuir os dados.
- MySQL: Escalabilidade vertical limitada, embora réplicas e partições ajudem.
Vencedor: MongoDB.
Segurança
- MySQL: Oferece mecanismos robustos de autenticação e controle de acesso, além de criptografia.
- MongoDB: Também possui segurança forte, mas historicamente sofreu com problemas de configurações padrão inseguras.
Vencedor: Empate técnico, mas MySQL leva vantagem por histórico.
Curva de Aprendizado
- MySQL: Mais fácil para quem já conhece SQL e trabalha com bancos relacionais.
- MongoDB: Exige aprender a lidar com JSON-like e conceitos de bancos NoSQL.
Vencedor: MySQL.
Disponibilidade de Mão de Obra
MySQL tem uma base maior de profissionais treinados, mas o mercado de MongoDB está crescendo rapidamente.
Vencedor: MySQL (por enquanto).
Gerenciabilidade
- MySQL: Ferramentas maduras como MySQL Workbench.
- MongoDB: MongoDB Compass e Atlas, excelentes, mas relativamente novos.
Vencedor: MySQL.
Debug e Resolução de Problemas
MySQL: Logs detalhados de erros e ferramentas de depuração ajudam a resolver problemas mais rapidamente.
MongoDB: Flexível, mas pode ser mais difícil de rastrear erros em estruturas dinâmicas.
Vencedor: MySQL.
SLA Médio e MTBF
- MySQL: SLA médio acima de 99.9999% com instâncias bem configuradas. MTBF (tempo médio entre falhas) alto, devido à maturidade.
- MongoDB: Também pode atingir SLA de 99.99%, mas é mais suscetível a problemas se mal configurado.
Consultas Práticas – Vamos para o código que é o que você quer ver, certo ?
Modelo de Dados
- Produtos:
- ID, Nome, Categoria, Preço, Estoque.
No MySQL
— Criar a tabela
CREATE TABLE produtos (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
nome VARCHAR(100),
categoria VARCHAR(50),
preco DECIMAL(10, 2),
estoque INT
);
— Inserir dados
INSERT INTO produtos (nome, categoria, preco, estoque)
VALUES (‘Camiseta’, ‘Roupas’, 29.90, 100);
— Consultas
— 1. Produtos em estoque
SELECT * FROM produtos WHERE estoque > 0;
— 2. Produtos por categoria e preço
SELECT * FROM produtos WHERE categoria = ‘Roupas’ AND preco < 50;
No MongoDB
// Inserir dados
db.produtos.insertOne({
nome: “Camiseta”,
categoria: “Roupas”,
preco: 29.90,
estoque: 100
});
// Consultas
// 1. Produtos em estoque
db.produtos.find({ estoque: { $gt: 0 } });
// 2. Produtos por categoria e preço
db.produtos.find({ categoria: “Roupas”, preco: { $lt: 50 } });
Consultas Complexas
Cenário: Sistema de Vendas
Vamos usar as tabelas clientes, pedidos e produtos para exemplificar. Queremos responder à seguinte pergunta:
“Quais clientes realizaram pedidos com valor total acima de R$1.000,00 nos últimos 6 meses, listando também os produtos comprados?”
Estrutura das Tabelas:
- clientes: id_cliente, nome.
- pedidos: id_pedido, id_cliente, data_pedido.
- produtos: id_produto, nome_produto, preco.
- pedido_produto (relação): id_pedido, id_produto, quantidade.
Consulta SQL:
SELECT
c.nome AS nome_cliente,
SUM(ped_prod.quantidade * prod.preco) AS valor_total,
GROUP_CONCAT(prod.nome_produto) AS produtos_comprados
FROM
clientes c
LEFT JOIN
pedidos p ON c.id_cliente = p.id_cliente
INNER JOIN
pedido_produto ped_prod ON p.id_pedido = ped_prod.id_pedido
INNER JOIN
produtos prod ON ped_prod.id_produto = prod.id_produto
WHERE
p.data_pedido >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH)
GROUP BY
c.id_cliente
HAVING
valor_total > 1000
ORDER BY
valor_total DESC;
Resultado esperado:
| Nome Cliente | Valor Total | Produtos Comprados |
| João da Silva | 1.500,00 | Notebook, Mouse, Teclado |
| Maria Oliveira | 1.200,00 | Smartphone, Fone Bluetooth |
Explicação:
- LEFT JOIN entre clientes e pedidos: Garante que clientes sem pedidos ainda apareçam (se necessário).
- INNER JOIN com pedido_produto e produtos: Conecta pedidos aos produtos comprados.
- WHERE: Filtra pedidos realizados nos últimos 6 meses.
- GROUP BY: Agrupa os dados por cliente.
- HAVING: Mostra apenas clientes com valor total de pedidos acima de R$ 1.000,00.
- GROUP_CONCAT: Combina os nomes dos produtos comprados em um campo único.
No MongoDB
// Clientes:
{
“_id”: ObjectId(“1”),
“nome”: “João da Silva”
}
// Pedidos:
{
“_id”: ObjectId(“101”),
“id_cliente”: ObjectId(“1”),
“data_pedido”: ISODate(“2024-06-15”),
“itens”: [
{ “id_produto”: ObjectId(“1001”), “quantidade”: 1 },
{ “id_produto”: ObjectId(“1002”), “quantidade”: 2 }
]
}
// Produtos:
{
“_id”: ObjectId(“1001”),
“nome_produto”: “Notebook”,
“preco”: 1500.00
}
Consulta MongoDB:
db.pedidos.aggregate([
{
$match: {
data_pedido: { $gte: new Date(new Date().setMonth(new Date().getMonth() – 6)) }
}
},
{
$lookup: {
from: “clientes”,
localField: “id_cliente”,
foreignField: “_id”,
as: “cliente”
}
},
{
$unwind: “$cliente”
},
{
$lookup: {
from: “produtos”,
localField: “itens.id_produto”,
foreignField: “_id”,
as: “produtos”
}
},
{
$addFields: {
valor_total: {
$sum: {
$map: {
input: “$itens”,
as: “item”,
in: {
$multiply: [
“$$item.quantidade”,
{ $arrayElemAt: [“$produtos.preco”, { $indexOfArray: [“$produtos._id”, “$$item.id_produto”] }] }
]
}
}
}
}
}
},
{
$match: {
valor_total: { $gt: 1000 }
}
},
{
$project: {
nome_cliente: “$cliente.nome”,
produtos_comprados: “$produtos.nome_produto”,
valor_total: 1
}
}
]);
Explicação:
- $match: Filtra pedidos realizados nos últimos 6 meses.
- $lookup: Faz o “join” entre pedidos e clientes, e depois entre pedidos e produtos.
- $unwind: Separa os arrays resultantes para lidar com cada cliente/produto individualmente.
- $addFields: Calcula o valor total do pedido multiplicando a quantidade pelo preço do produto.
- $project: Seleciona apenas os campos desejados no resultado.
Resultado esperado:
[
{
“nome_cliente”: “João da Silva”,
“valor_total”: 1500,
“produtos_comprados”: [“Notebook”, “Mouse”, “Teclado”]
},
{
“nome_cliente”: “Maria Oliveira”,
“valor_total”: 1200,
“produtos_comprados”: [“Smartphone”, “Fone Bluetooth”]
}
]
Qual o melhor para Consultas Complexas?
- MySQL: Mais intuitivo para quem já conhece SQL, mas pode se tornar lento em conjuntos massivos.
- MongoDB: Flexível, porém exige mais trabalho para lidar com relacionamentos complexos.
Escolha com base no tipo de aplicação e equipe disponível. Com ambos, você pode construir soluções poderosas e eficientes!
Qual escolher para construir uma nova aplicação?
- Use MySQL se precisa de consistência e estrutura, aprendizado rápido, e boa disponibilidade de mão de obra
- Use MongoDB se precisa de flexibilidade e escalabilidade horizontal.
- Use ambos quando o problema for híbrido.
Seja como Jedi ou Vingador, a escolha do banco de dados certo pode transformar seu sistema em uma verdadeira obra-prima.