Qual é a diferença entre o Redis e o MongoDB?
O Remote Dictionary Server (Redis) e MongoDB são dois bancos de dados NoSQL que armazenam dados em um formato não estruturado. Os bancos de dados NoSQL armazenam dados de maneira diferente dos bancos de dados relacionais, que usam tabelas, linhas e colunas. O Redis é um banco de dados na memória de código aberto que armazena dados como pares chave-valor. Ele armazena dados na RAM para alta performance, mas oferece armazenamento persistente em disco como um recurso adicional. O MongoDB é um banco de dados de documentos disponível na origem que armazena dados no formato JSON serializado. Ele armazena dados na memória externa, mas inclui um mecanismo de armazenamento na memória na Enterprise Edition.
Modelo de dados: Redis vs. MongoDB
O Redis e o MongoDB usam modelos de dados distintos e armazenam arquitetonicamente dados de forma diferente.
Redis
O Redis armazena dados na RAM para que você possa acessá-los diretamente da memória. Embora isso forneça respostas de baixa latência, também limita o volume de dados que é possível armazenar. O Redis salva o conjunto de dados em disco por meio da geração de snapshots e do registro em log do Append-Only File (AOF), que fornece durabilidade de dados.
O Redis armazena dados como pares chave-valor, em que cada entrada de dados possui uma chave exclusiva. Ele é compatível com diversos tipos de dados, como conjuntos classificados, hashes, conjuntos, listas e strings. As chaves podem ter qualquer tamanho até um total de 512 MB.
A imagem a seguir mostra o modelo de dados do Redis.
MongoDB
O MongoDB segue um modelo de dados de documento para armazenar dados principalmente no armazenamento de memória externa. Ele armazena dados como documentos serializados Binary JSON (BSON). O tamanho máximo do documento é 16 MB.
A arquitetura do MongoDB é útil para realizar a escalabilidade de grandes volumes de dados, pois pode aumentar a capacidade com base no espaço em disco. Os usuários empresariais também podem usar um mecanismo de armazenamento na memória para obter uma abordagem híbrida. É possível usar o armazenamento em cache na memória para dados acessados com frequência, enquanto ainda depende principalmente do armazenamento em disco para persistência.
A imagem a seguir mostra o modelo de dados do MongoDB.
Semelhanças entre o Redis e o MongoDB
Tanto o Redis quanto o MongoDB são bancos de dados NoSQL que oferecem projeto de esquema flexível, escalabilidade horizontal e alta disponibilidade. É possível usá-los para armazenar dados não estruturados, como documentos e imagens, com mais flexibilidade. Ao contrário dos bancos de dados relacionais, eles permitem modelos de dados dinâmicos que não usam esquemas.
Existem diversas semelhanças entre esses dois bancos de dados não relacionais.
Indexação secundária
O Redis e o MongoDB oferecem indexação secundária. Com essa função, é possível criar índices adicionais em campos de chave não primária. Após a criação desses índices adicionais, é possível consultar e recuperar dados com mais rapidez ao pesquisar critérios diferentes. A indexação secundária aumenta a flexibilidade e a performance da consulta em ambos os bancos de dados NoSQL.
Replicação
Para fornecer alta disponibilidade e durabilidade, o MongoDB e o Redis usam replicação. Você cria conjuntos de réplicas (ou clusters), nos quais os bancos de dados NoSQL replicam dados em diversos nós para fornecer redundância. Em ambos os bancos de dados, há uma instância primária que aceita operações de gravação e uma ou mais instâncias secundárias que replicam os dados da instância primária. Se a instância primária falhar, uma secundária poderá substituí-la.
Performance
Tanto o Redis quanto o MongoDB fornecem respostas de baixa latência e podem lidar com workloads de alto throughput. O Redis é um banco de dados na memória, o que significa que ele armazena dados na memória. Esse sistema de armazenamento permite que o Redis entregue operações de leitura e gravação em alta velocidade. O MongoDB combina o armazenamento na memória com o armazenamento baseado em disco, o que fornece velocidade e durabilidade de dados.
Principais diferenças: Redis vs. MongoDB
O Redis e o MongoDB também têm diferenças em suas funções e capacidades. Confira alguns outros pontos importantes de diferença entre os dois.
Escalabilidade
A escalabilidade horizontal possibilita que o MongoDB lide com grandes volumes de dados de forma eficiente. Ele usa fragmentação para distribuir dados em diversas regiões e nós. Com operações de fragmentação cruzada, é possível realizar consultas e atualizações em vários fragmentos.
O Redis não oferece o mesmo grau de escalabilidade que o MongoDB. Por padrão, o Redis usa somente um único fragmento para operações primárias. Você deve manter manualmente a fragmentação com base em hash, o que torna o gerenciamento mais complicado. O Redis também carece da funcionalidade de fragmentação cruzada.
Disponibilidade
Tanto o MongoDB quanto o Redis oferecem suporte à disponibilidade por meio da replicação. No entanto, o MongoDB é compatível com um maior grau de disponibilidade usando conjuntos de réplicas. O MongoDB pode criar até 50 cópias de seus dados, distribuídos em diversos nós, datacenters e até mesmo regiões geográficas. Ele é compatível com mecanismos automáticos de failover, ou seja, se um nó primário ficar off-line, ele escolherá um novo nó primário das réplicas.
Em contrapartida, o Redis não fornece um failover automático por padrão. Os usuários administradores iniciarão um failover manual, especialmente se a réplica estiver em outro datacenter. Você precisa definir e configurar um componente separado, chamado Redis Sentinel, caso deseje obter um failover automático.
Integridade
O MongoDB é compatível com transações atômicas, consistentes, isoladas e duráveis (ACID) para diversos documentos. Assim, é possível manter os dados consistentes em várias operações. Ao usar transações para diversos documentos, é possível executar várias operações como uma unidade. Em uma sessão, o MongoDB confirma todas as alterações ou as reverte, o que ajuda a garantir a conformidade com ACID.
Em contrapartida, o Redis não fornece suporte integrado para ACID. No entanto, é possível usar o comando MULTI para agrupar vários comandos em uma única operação atômica. Porém, isso por si só não é uma solução. Você também precisa implementar a funcionalidade de reversão no código da aplicação, pois o Redis não oferece suporte nativo para isso nas transações.
Linguagem de consulta
O MongoDB fornece um alto nível de flexibilidade em suas consultas, realizando até mesmo cálculos espaciais complexos e funções de análise de dados. O MongoDB usa a MongoDB Query Language (MQL), que oferece suporte à sintaxe semelhante a JSON para simplificar consultas avançadas. Com a MQL, é possível realizar consultas avançadas em chaves únicas ou múltiplas, pesquisas de texto e intervalos.
Em contrapartida, o Redis é otimizado para operações rápidas de acesso de chave-valor, em vez de recursos complexos de consulta e pesquisa. Você usa o Redis principalmente ao fornecer chaves e recuperar os dados correspondentes. O Redis não possui uma linguagem de consulta como a MQL. Em vez disso, ele oferece uma ampla variedade de comandos para interagir com os dados. Por exemplo, você pode usar o comando GET para recuperar valores ao fornecer as chaves correspondentes.
Quando usar o Redis vs. MongoDB
Para armazenamento de dados temporário com consulta rápida, use o Redis. Para armazenamento persistente de longo prazo de dados complexos com consultas avançadas, use o MongoDB.
O Redis fornece acesso rápido a dados acessados com frequência, o que o torna adequado para armazenamento em cache e sessão. É possível usá-lo em aplicações em tempo real ou em arquiteturas orientadas por eventos devido ao suporte integrado para padrões de mensagens de publicação e assinatura (pub/sub). Ele também oferece estruturas de dados avançadas, como conjuntos e listas classificados, que podem ser usadas para implementar sistemas de limitação de taxa, filas de tarefas e programação de trabalhos. Além disso, ele é eficiente para contar e agregar dados, o que o torna adequado para rastrear dados de tabelas de classificação ou outras estatísticas.
Por outro lado, é possível usar o MongoDB para armazenar dados de aplicações complexas em grande escala. Ele oferece estruturas de banco de dados e armazenamento mais tradicionais que não usam um esquema para que os desenvolvedores possam adotar uma abordagem mais flexível. Ele lida com gravações e leituras de alto volume com eficiência e pode lidar com grandes conjuntos de dados. É possível usá-lo para gerenciamento de conteúdo ou para gerenciar perfis de usuário em grande escala. O MongoDB também possui índices geoespaciais integrados e oferece suporte a consultas espaciais, o que o torna adequado para aplicações baseadas em localização ou dados com componentes geoespaciais.
É possível usar o Redis e o MongoDB em conjunto?
Usar o Redis e o MongoDB em conjunto é uma estratégia comum em muitas aplicações. A velocidade do Redis complementa naturalmente os recursos de armazenamento de longo prazo do MongoDB. É possível usar o Redis e o MongoDB para otimizar a performance do banco de dados, aumentar a escalabilidade e fornecer um sistema flexível para suas aplicações.
Por exemplo, você pode usar o Redis para realizar o processamento de dados em tempo real. O Redis é ideal para registrar e processar dados de transmissões ao vivo, pois lida com cenários de processamento de dados em tempo real. Em seguida, é possível armazenar os dados ou resultados que você processa com o Redis no MongoDB para arquivamento e análises integradas mais complexas.
Outro exemplo é um modelo de dados híbrido entre o Redis e o MongoDB. Você pode usar o armazenamento de chave-valor do Redis e o modelo orientado por documentos do MongoDB ao mesmo tempo. O Redis fornece um sistema simples para acessar os metadados que você acessa com frequência, enquanto é possível usar o MongoDB para estruturas de dados mais complexas.
Resumo das diferenças: Redis vs. MongoDB
| Redis |
MongoDB |
|
| Modelo de dados |
Chave-valor com base no armazenamento de dados de memória. |
Banco de dados de documentos persistente. |
| Escalabilidade |
O Redis não oferece tanta escalabilidade. |
Um banco de dados MongoDB é altamente escalável por meio de escalabilidade horizontal, fragmentação e particionamento de dados. |
| Disponibilidade |
É necessário um componente separado, chamado Redis Sentinel, para o monitoramento de clusters para um failover automático. |
Por padrão, tem um failover automático. |
| Integridade |
O Redis oferece comandos para criar operações atômicas únicas. A reversão deve ser gerenciada no código da aplicação. |
O MongoDB tem suporte integrado para reversão e transações ACID de vários documentos. |
| Linguagem de consulta |
O Redis usa comandos para realizar consultas. |
O MongoDB usa a MongoDB Query Language (MQL) para realizar consultas e manipular dados. |
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de Redis e MongoDB?
A Amazon Web Services (AWS) tem muitas ofertas para oferecer suporte ao trabalho com Redis e MongoDB.
O Amazon MemoryDB para Redis é um serviço de banco de dados na memória durável e compatível com o Redis que oferece performance ultrarrápida. Ele foi desenvolvido especificamente para aplicações modernas criadas com arquiteturas de microsserviços. O MemoryDB armazena dados de forma durável em diversas zonas de disponibilidade (AZs) usando um log transacional multi-AZ para permitir failover rápido, recuperação de banco de dados e reinicializações de nós. Você pode obter latência de leitura de microssegundos e latência de gravação inferior a dez milissegundos em conjunto com alto throughput.
O Amazon ElastiCache para Redis é um serviço de armazenamento em cache totalmente gerenciado que facilita a configuração, operação e escalabilidade de um cache na nuvem. Com o ElastiCache for Redis, você pode acelerar a velocidade da aplicação e revelar a latência de leitura e gravação em microssegundos, armazenando dados em cache de bancos de dados primários e datastores.
O Amazon DocumentDB (compatível com o MongoDB) é um banco de dados de documentos JSON nativo e totalmente gerenciado que escala workloads empresariais com facilidade. Com a capacidade de armazenar, consultar, indexar e agregar dados em um formato JSON flexível, é possível desenvolver e melhorar aplicações mais rápido do que nunca. Um banco de dados gerenciado elimina a necessidade de executar tarefas manuais de gerenciamento de banco de dados, o que aumenta a produtividade e simplifica o desenvolvimento.
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