Redis vs MongoDB : lequel choisir ?

Lors du développement de votre application, la base de données que vous choisissez peut affecter la vitesse de récupération des données, l'évolutivité et les performances globales. MongoDB et Redis sont des choix populaires dans la gestion de base de données moderne.

Ce sont toutes deux des bases de données NoSQL open source évolutives qui offrent des résultats hautement comparables en termes de facilité et de rapidité. Chacun a des atouts uniques qui répondent aux différents besoins des développeurs.

Cet article explorera les similitudes et les différences entre MongoDB et Redis pour vous aider à déterminer ce qui convient le mieux à votre projet. Prendre la bonne décision maintenant peut éviter d'énormes maux de tête à l'avenir.

MongoDB vs Redis : un stockage différent pour des besoins différents

Différentes applications exigent différentes architectures de base de données, ce qui signifie que MongoDB et Redis peuvent mieux s'adapter à des scénarios uniques. La différence la plus importante entre les deux réside dans leurs modèles de stockage respectifs, qui peuvent affecter leur vitesse de récupération des données, leur volume de stockage et le risque de perte de données et de pannes.

MongoDB stocke les données sur disque sous forme de collections de documents Binary JSON (BSON) par défaut. Ce stockage sur disque offre un plus grand volume de stockage et moins de risque de plantage du système. Le stockage des données sous forme de documents BSON permet à MongoDB de prendre en charge les nombreux types de données que le JSON normal ne peut pas analyser. De plus, il peut stocker des données en mémoire ou sur le cloud.

De plus, MongoDB n'a pas de schéma ou de structure de données fixe et ne nécessite pas la création de structures de documents. Cela le rend plus accessible aux débutants et plus rapide pour traiter de grandes quantités de données au fil du temps.

MongoDB offre également une évolutivité supérieure, avec une gamme exceptionnelle d'options horizontales, verticales et élastiques. Ces points rendent la base de données facilement adaptable aux changements ultérieurs, ce qui la rend plus adaptée aux startups et aux entreprises qui doivent tenir compte des développements et de la croissance potentiels.

Cependant, si votre projet implique des données qui changent rapidement, Redis est la meilleure option. La polyvalence de Redis provient du stockage des données dans des formats clé/valeur qui prennent en charge un large éventail de types de données. Il peut également fonctionner comme courtier de messages et cache.

Contrairement à MongoDB, Redis utilise le stockage en mémoire avec persistance sur disque, ce qui lui permet de traiter les données entrantes plus rapidement sur la RAM que MongoDB. De plus, son stockage en mémoire le rend mieux adapté aux analyses en temps réel, telles que le ciblage publicitaire, l'analyse des médias sociaux, Apache Kafka et d'autres solutions de streaming.

Architecture de base de données

L'architecture de la base de données dicte les règles de collecte, de stockage, de récupération, d'amélioration et d'intégration des données dans un système de gestion de base de données spécifique. Une solide compréhension de l'architecture de la base de données est essentielle car elle a un impact sur les performances et l'évolutivité de la base de données.

MongoDB utilise une architecture orientée document et un langage de requête non structuré, ce qui signifie qu'il n'a pas besoin de stocker les données dans des lignes et des colonnes. Les documents ont un schéma et une structure flexibles qui permettent d'insérer ou de supprimer des champs au fil du temps. Il prend parfaitement en charge les données hiérarchiques et imbriquées.

MongoDB utilise également BSON, ce qui signifie que le stockage de données peut prendre en charge de nombreux types de fichiers généralement non pris en charge par les bases de données SQL. Mais il nécessite beaucoup d'espace de stockage en raison du taux élevé de réplication des données. Il manque également des clés étrangères et des jointures.

Cependant, Redis s'appuie fortement sur des magasins clé/valeur qui contiennent des données dans une collection distincte contenant deux éléments : une clé et la valeur qui lui est attribuée. Il utilise un identifiant unique (une clé) pour stocker et récupérer des données spécifiques. Ces clés sont stockées dans un dictionnaire et nécessitent un analyseur pour leur permettre de traiter plusieurs valeurs (car chaque clé ne peut contenir qu'une seule valeur par défaut).

Redis prend également en charge plusieurs structures et valeurs de données, telles que les hachages, les chaînes, les ensembles, les listes, les ensembles, les ensembles triés, les flux, les index géospatiaux et les bitmaps. Mais leur stockage est limité par l'espace de stockage disponible sur la RAM, et les données stockées ne sont pas aussi évolutives ou facilement accessibles dans le temps.

MongoDB vs Redis : principales différences

Le tableau ci-dessous montre les principales différences et similitudes entre MongoDB et Redis :

MongoDB	Redis
Vitesse	La structure sans schéma permet une vitesse élevée lorsque de gros volumes de données sont stockés sur disque.	Beaucoup plus rapide que MongoDB, sauf lorsque de grandes quantités de données se trouvent dans son stockage en mémoire.
Évolutivité	Le partitionnement intégré permet une mise à l'échelle sur plusieurs régions géographiques et nœuds. Le partitionnement haché, le partitionnement de plage, le partitionnement de zone et les opérations inter-fragments sont activés. Des sauvegardes multi-cloud cohérentes sont facilement accessibles avec MongoDB Atlas. La fonctionnalité multilingue est prise en charge par tous les pilotes communautaires et officiels.	Le cluster Redis permet l'évolutivité. Partage haché seul. Les partitions sont gérées manuellement. Aucune cohérence dans la sauvegarde de partition. La prise en charge des pilotes est limitée.
Intégrité des données transactionnelles	Prise en charge des transactions ACID multi-documents avec une syntaxe multi-instructions.	Prise en charge des transactions multi-commandes et multi-enregistrements. Aucune prise en charge des restaurations par défaut.
Utilisation de la mémoire	Stockage sur disque. Consomme une mémoire élevée d'environ 1 Go pour 100 000 actifs.	Stockage en mémoire. Nécessite environ 4 Go de RAM. Utilisation de la mémoire plus élevée que MongoDB.
Index	La création d'index est facile et diversifiée. Performance Advisor de MongoDB Atlas peut recommander de nouveaux index aux utilisateurs. Les index secondaires peuvent facilement être utilisés pour créer des applications permettant de traiter les données de différentes manières.	Les index secondaires ne sont pas faciles à construire et sont maintenus manuellement.
La haute disponibilité	Haute disponibilité grâce à la réplication.	Haute disponibilité grâce à la réplication primaire-secondaire sur plusieurs nœuds et centres de service.
Langage de requête	L'API MongoDB Query interroge les documents avec des recherches de texte, des plages et des clés simples ou multiples. Il crée des vues matérialisées des données récupérées (à la demande) et effectue des requêtes géospatiales et des parcours de graphes.	Requêtes clé-valeur seules. Fonctionnalité de requête inférieure qui peut être améliorée avec des modules Redis externes.
Stockage persistant	La fonctionnalité de volume persistant dans Kubernetes assure la persistance des données/du stockage.	La persistance des données Append-Only File et Snapshot facilitent le stockage persistant.
Agrégation de données	L'objectif unique, la fonction de réduction de carte et le pipeline d'agrégation permettent l'agrégation des données. MongoDB Atlas utilise le générateur de pipeline d'agrégation pour créer et traiter des pipelines d'agrégation.	La fonction de réduction de carte et les pipelines d'agrégation sont utilisés.

MongoDB vs Redis : utilisations idéales

Bien qu'il soit essentiel de comparer les spécifications lors du choix entre deux technologies, le meilleur système de base de données pour vous dépend le plus fortement du type d'application que vous développez.

Si une vitesse élevée et une faible latence sont les facteurs décisifs, alors Redis est le meilleur candidat pour des performances optimales. Il peut gérer la charge de travail d'applications telles que la détection des fraudes et le développement de jeux modernes qui doivent traiter rapidement et efficacement de grandes quantités de données en temps réel en constante évolution.

Pendant ce temps, MongoDB est meilleur en termes d'évolutivité et de fiabilité, ce qui le rend idéal pour les applications qui stockent de gros volumes de données sur une longue période. Les exemples incluent les sites Web de commerce électronique, les applications de partage de photos et les programmes d'avantages sociaux des employés.

Redis avec Kinsta

Le module complémentaire Redis de Kinsta est un cache d'objets persistant utilisé pour améliorer la fonction de mise en cache des pages des sites Web hautement dynamiques, tels que les forums de discussion, les sites d'adhésion, les sites de commerce électronique, les forums et les blogs très actifs.

Il peut également aider vos projets WordPress en permettant le stockage persistant des valeurs générées par le cache d'objets natif de WordPress. Le stockage persistant permettra à votre projet de réutiliser les objets mis en cache au lieu d'interroger la base de données MySQL deux fois (ou plus) pour le même objet. En fin de compte, cela réduit le temps de réponse d'un site Web et la charge sur sa base de données MySQL tout en améliorant la capacité de traitement du trafic.

Résumé

MongoDB et Redis sont tous deux d'excellentes options de gestion de base de données. Leurs différences de stockage, de modèle, d'architecture et de fonctionnalités signifient que le bon choix pour vous dépend des besoins spécifiques de votre projet.

MongoDB est stable, fiable et mieux adapté aux projets à usage général. Cependant, son modèle de stockage sur disque le rend relativement plus lent dans le traitement des données en temps réel.

D'autre part, le stockage en mémoire de Redis le rend beaucoup plus efficace pour gérer d'énormes volumes de données en temps réel. Cependant, il ne s'adapte pas aussi bien et présente une barrière d'entrée plus élevée pour les nouveaux développeurs.

Le module complémentaire Redis de Kinsta vous permet d'intégrer confortablement Redis dans votre projet sans vous soucier des complexités de sa gestion. Cela augmente également votre productivité en vous concentrant sur d'autres problèmes commerciaux.

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