NoSQL-Datenbanken sind schneller als SQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind oft schneller als SQL-Datenbanken , da sie für die Arbeit mit größeren Datensätzen ausgelegt sind. NoSQL-Datenbanken können horizontal skaliert werden, was bedeutet, dass sie dem System weitere Server hinzufügen können, um mehr Datenverkehr zu bewältigen. SQL-Datenbanken können vertikal skaliert werden, was bedeutet, dass sie dem System mehr Prozessoren und Speicher hinzufügen können, aber sie können nicht mehr Server hinzufügen.

In diesem Beitrag gehe ich auf die Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken ein und gebe Ihnen einen Überblick über ihre Leistung. Zusammenfassend werde ich eine Liste von Anwendungsfällen bereitstellen, in denen eine Methode der anderen überlegen ist. Es gibt viele verschiedene Abfragesprachen und -ansätze, die in jeder Datenbank verfügbar sind, aber alle haben ihre eigenen unterschiedlichen Abfragewerkzeuge. NoSQL-Datenbanken haben eine höhere Schreibrate pro Sekunde als SQL-Datenbanken. Da die Daten unstrukturiert und ungeprüft sind, bevor sie in die Datenbank eingegeben werden, kann die Erstellung fehlerhafter oder falscher Daten erfolgen. Eine NoSQL-Datenbank erfordert kein festes Schema, um Daten einzugeben und abzurufen, was als schemalose Datenbank bezeichnet wird. Wenn Sie viele Daten in kurzer Zeit lesen müssen, ist die Verwendung einer SQL-Datenbank der richtige Weg.

Dies ist besonders nützlich, wenn Protokollierungsdienste große Mengen an Protokolldaten speichern müssen. Eine NoSQL-Datenbank ist ein neues Phänomen, und ihre Indizes sind möglicherweise weniger robust und weniger effizient als die, die sie antreiben. In der Branche gibt es zahlreiche Vor- und Nachteile von NoSQL und SQL-Datenbanken. Sie müssen die Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens berücksichtigen, um einen erfolgreichen Übergang zu vollziehen. Eine traditionelle Datenbank ist die beste Wahl, wenn Sie kampferprobte Technologie mit viel Branchenwissen wünschen. Wenn Sie große Mengen unstrukturierter Daten so schnell wie möglich speichern müssen, ist NoSQL der richtige Weg.

Zu diesem Zweck sind SQL-Datenbanken beim Zusammenführen, Abfragen und Aktualisieren von Daten effizienter als NoSQL-Datenbanken. Dokumentorientiert, spaltenorientiert, graphenbasiert usw. sind alles Eigenschaften von NoSQL-Datenbanken.

Da SQL-Datenbanken vertikal skalierbar sind, können Sie die Serverlast durch Hinzufügen von RAM, SSD oder CPU erhöhen. Eine NoSQL-Datenbank hingegen ist horizontal skalierbar, was bedeutet, dass sie mehr Datenverkehr verarbeiten kann, wenn weitere Server hinzugefügt werden.

Datenbank NoSQL-Datenbanken verfügen über flexible Schemata und wurden speziell entwickelt, um bestimmte Datenmodelle zu unterstützen, sodass moderne Anwendungen darauf aufgebaut werden können. Im Allgemeinen werden NoSQL-Datenbanken verwendet, weil sie einfach zu entwickeln, einfach zu verwenden und in großem Maßstab leistungsfähig sind.

ParallelitätNachteileNachteileNachteileGroße BenutzergemeinschaftDatenKleinere BenutzergemeinschaftKein Code erforderlichStarrheitIneffizienz bei komplexen AbfragenACID-ComplianceRessourcenintensive SkalierungInkonsistenz beim Datenabruf1 weitere ZeileOpen Data

Ist SQL besser als Nosql?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. SQL-Datenbanken eignen sich in der Regel besser für Anwendungen, die komplexe Abfragen oder Transaktionen erfordern, während NoSQL-Datenbanken besser für Anwendungen geeignet sind, die eine hohe Skalierbarkeit oder einfache Schlüsselwertsuchen erfordern.

Database NoSQL ist eine ausgezeichnete Wahl für große Datenmengen, die keine Integration mit anderen Teilen Ihrer Anwendung erfordern. Sie können auch für Daten nützlich sein, die in einer relationalen Datenbank gespeichert sind, die nicht sehr häufig abgefragt werden muss oder die groß und sperrig ist.

Ist Mongodb schneller als SQL?

MongoDB ist im Vergleich zu SQL-Servern schneller und skalierbarer. Transaktionstypen wie JOIN- und globale Transaktionen werden vom SQL-Server unterstützt, aber nicht vom MongoDB-Server. Obwohl der MS SQL-Server nicht in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten, ist MongoDB in der Lage.

Dieser Artikel vergleicht die Leistung und Geschwindigkeit von MongoDB und MySQL. Es gibt einige Ähnlichkeiten zwischen MongoDB und MySQL, aber es gibt auch einige Unterschiede. Die MongoDB NoSQL-Datenbank verwendet SQL-Befehle, während MySQL nur NoSQL-Befehle verwendet. Der folgende Artikel geht auf die Unterschiede zwischen Datenbanken sowie deren Vor- und Nachteile ein. Sie können Ihre MongoDB-Performance verbessern, ohne eine Herstellerbindung eingehen zu müssen. Wenn ein Anbieter keinen hervorragenden Kundenservice bietet, liegt es in Ihrer Verantwortung, nach einer Alternative zu suchen. Integrate.io kann auch verwendet werden, um den MongoDB Enterprise Data Lake-Prozess zu rationalisieren.

Die SSL-Technologie wird sowohl in MongoDB- als auch in MySQL-Datenbanken verwendet, um ein hohes Maß an Sicherheit zu gewährleisten. Integrate.io ist ein Tool, das das Einbinden und Entfernen von Daten aus Datenbanken erleichtert. Die Low-Code- und No-Code-Umgebung hat es auch für Benutzer attraktiv gemacht. Wenn Sie mit der Übertragung Ihrer Daten nicht zufrieden sind, sollten Sie Alternativen in Betracht ziehen.

Wenn Sie strukturierte Daten haben, ist MySQL eine gute Wahl. MySQL ist meiner Meinung nach eine traditionelle relationale Datenbank , die sich zum Speichern strukturierter Daten eignet. Darüber hinaus kann MySQL lokal auf Ihre Daten zugreifen, sodass Sie Ihre Anwendungen auch dann ausführen können, wenn Ihr Netzwerk deaktiviert ist. Atlas Device Sync speichert Ihre MongoDB-Atlas-Daten und Ihre Geräte synchron und verhindert so Datenverlust. Es ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie Echtzeitanalysen, Inhaltsverwaltung, das Internet der Dinge, mobile oder andere Arten von Anwendungen benötigen. MongoDB eignet sich gut für Anwendungen, die von Echtzeitanalysen und Content-Management bis hin zum Internet der Dinge, mobilen und anderen Arten von Anwendungen reichen. Ihre Apps laufen schneller und laufen auch dann weiter, wenn Sie vom Netzwerk getrennt sind, wenn Sie lokalen Zugriff auf Ihre Daten und die vollständige MongoDB-Abfragesprache haben. Es ist einfach und kostenlos, Ihre MongoDB-Atlas-Daten mit jedem Gerät zu synchronisieren.

Warum ist Nosql im Vergleich zu Rdbms schnell?

Nosql-Datenbanken sind im Allgemeinen schneller als rdbms-Datenbanken , da sie skalierbarer sind und große Datenmengen verarbeiten können. Sie sind auch oft effizienter in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsleistung.

Auf dem Markt sind zahlreiche Datenbankoptionen verfügbar. RDBMS, NoSQL, Big Data, Database Appliance usw. machen es Entwicklern schwer, zwischen ihnen zu unterscheiden. Alternative Datenbanken werden bereits von einer Reihe großer Organisationen verwendet, die Geld sparen. NoSQL-Datenbanken erfordern keine festen Tabellensachems und können horizontal skaliert werden. Es ist nicht möglich, ein festes Datenmodell oder ein Schema zu verwenden. In einer NoSQL-Datenbank können Daten ohne vordefiniertes Schema in eine No.-Ssql-Datenbank eingefügt werden.

Infolgedessen ist SQL zu einem sehr komplexen Bereich geworden, in dem das Format oder Datenmodell im Laufe der Zeit geändert werden muss, was zu Anwendungsunterbrechungen und Kopfschmerzen beim Änderungsmanagement führt. Der Serverpreis ist niedriger und der Open-Source-Code ist offener. Eine NoSQL-Datenbank ist sowohl kostengünstig als auch Open Source.

Dokumentorientierte, Schlüsselwert-, Spalten- und Diagrammdatenbanken sind nur einige der verfügbaren NoSQL-Datenbanken. In einer Schlüsselwertdatenbank werden Daten als Schlüsselwertpaar gespeichert. In einer spaltenorientierten Datenbank werden Daten in Spalten gespeichert, was das Lesen erleichtert. Graphdatenbanken können nicht nur Daten verknüpfen, sondern auch dazu verwendet werden, Beziehungen herzustellen. NoSQL-Datenbanken gewinnen zum Teil an Popularität, weil sie mehr Flexibilität bei der Datenverwaltung ermöglichen. Die Anwendung muss nicht mit einem Schema konfiguriert werden, um zu arbeiten. Darüber hinaus haben Sie keine Einschränkungen hinsichtlich der Datentypen, die Sie in der NoSQL-Datenbank speichern können. Mit dieser Funktion können Sie Ihre Optionen nach Bedarf erweitern. Zu den Vorteilen der NoSQL-Implementierung gehören niedrige Speicherkosten und die Fähigkeit, große Sammlungen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten zu verarbeiten.

Nosql ist das neue SQL

NoSQL ist im Gegensatz zu RDBMS die beste Wahl für Big Data und Echtzeit-Workloads.

SQL vs. Nosql

Eine SQL-Datenbank kann horizontal skaliert werden, während eine NoSQL-Datenbank vertikal skaliert werden kann. SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide- Column-Datenbanken sind. SQL-Datenbanken eignen sich besser für mehrzeilige Transaktionen als NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, die eher für unstrukturierte Daten wie Dokumente und JSON geeignet sind.

Die Daten sind die Grundlage für alle Teilbereiche der Datenwissenschaft. Die meiste Zeit müssen Sie Ihre Daten in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) speichern. Es ist notwendig, die Sprache des DBMS zu verwenden, um mit ihm zu kommunizieren und zu interagieren. SQL (Structured Request Language) ist eine Programmiersprache, die bei der Interaktion von DBMS mit anderen Sprachen verwendet wird. Im Bereich der Datenbanken ist ein neuer Begriff aufgetaucht: NoSQL-Datenbanken. Nichtrelationale Datenbanken speichern Daten nicht in Tabellen oder Datensätzen; Stattdessen verlassen sie sich nicht auf Algorithmen. Als Ergebnis wird die Datenspeicherstruktur entworfen und optimiert, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Die vier häufigsten Typen sind Diagrammdatenbanken, dokumentorientierte Diagramme, Schlüssel-Wert-Paare und spaltenorientierte Diagramme. Dokumentorientierte Datenbanken wie MongoDB sind in Python beliebt. Standardmäßig können Sie mit NoSQL-Datenbanken Datenstrukturen einfacher erstellen. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Die beste Option für Anfänger ist, mit SQL zu beginnen und dann zu NoSQL überzugehen. Jeder hat seine eigenen Vor- und Nachteile, daher sollten Sie Ihre Daten, ihre Anwendung und das, was es einfacher macht, etwas zu erstellen, verwenden, um die richtige Entscheidung zu treffen. Letztendlich sind SQL und NoSQL möglicherweise nicht die besten Programmiersprachen. Hören Sie auf Ihre Daten und treffen Sie die beste Entscheidung für Sie.

Eine langfristige Datenbanklösung wie MySQL ist keine schlechte Wahl für Unternehmen, die sie implementieren möchten. Trotzdem ist es teurer als NoSQL. Darüber hinaus wird NoSQL immer beliebter, da es die gleichen Vorteile wie MySQL bietet. Da Daten in NoSQL-Datenbanken nicht zentralisiert sind, wird die Abfragegeschwindigkeit erhöht. Daten können auch aktuell gehalten werden, indem sie immer konsistent sind. Darüber hinaus ist es aufgrund seines hohen Durchsatzes eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten müssen. MongoDB und Cassandra, zwei beliebte NoSQL-Datenbanken , gehören zu den jüngsten Neuzugängen. Da sich diese Datenbanken in gewisser Weise unterscheiden, ist es wichtig, diejenige auszuwählen, die für Ihr spezifisches Unternehmen am besten geeignet ist. Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken eine gute Wahl für Unternehmen, die eine schnellere und zuverlässigere Lösung als MySQL benötigen. Obwohl sie immer noch nicht so beliebt sind wie MySQL, sind sie möglicherweise nicht für alle Unternehmen geeignet.

Ist Amazon ein Nosql oder SQL?

SQL wird verwendet, um eine breite Palette von Tools für die Entwicklung datenbankgesteuerter Anwendungen zu erstellen, wobei relationale Datenbanken eine große Auswahl an Tools bieten. Sie können mit DynamoDB arbeiten und Ad-hoc-Aufgaben mit der AWS Management Console, der AWS CLI oder der NoSQL WorkBench ausführen.

Twitters Cloud Bigtable ist keine Nosql-Datenbank

Die Manhattan-Datenbank von Twitter ist eine mandantenfähige, skalierbare, verteilte Datenbank in Echtzeit, die seit ihrer Einführung Millionen von Abfragen pro Sekunde verarbeitet hat. Basierend auf Cloud Bigtable ist dieser NoSQL-Datenbankdienst mit einer Verfügbarkeit von bis zu 99,999 % verfügbar. Da Cloud Bigtable keine nosql-Datenbank enthält, hat es einige der gleichen Funktionen wie nosql-Datenbanken.

Nachteile von Nosql

Was sind die Nachteile von NoSQL-Datenbanken? Einer der am häufigsten genannten Nachteile von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie keine ACID-Transaktionen (atomar, konsistent, isoliert, haltbar) über mehrere Dokumente hinweg unterstützen. Die Verwendung von Single-Record-Atomicity in einer Vielzahl von Anwendungen ist unter Verwendung des geeigneten Schemadesigns akzeptabel.

Viele Jahre lang war die rationale Datenbank die am häufigsten verwendete Datenbankverwaltungstechnik. Allerdings werden Cloud-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken als kostengünstigste Datenbankverwaltungslösung immer beliebter. Obwohl NoSQL-Datenbanken einige offensichtliche Vorteile bieten, gibt es ein paar Dinge zu beachten, bevor Sie sich auf sie festlegen. Mit der NoSQL-Datenbank können Sie Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern und abrufen, die sowohl voreingestellt als auch frei von Schemaanforderungen sind. Diese Technologien sind ideal für Echtzeit-Datenanalysen, IoT (Internet of Things) und andere datenintensive Anwendungen. Der für NoSQL-Datenbanken erforderliche Umfang der Datenbankwartung ist geringer als der für herkömmliche relationale Datenbanken erforderliche. Aufgrund der gestiegenen Anzahl an NoSQL-Datenbanken kann es schwieriger werden, Lösungen für Probleme zu finden.

NoSQL ist nicht dazu gedacht, eigenständig skaliert zu werden. Wenn Sie Daten sicher speichern müssen, ohne dass Codeänderungen erforderlich sind, kann NoSQL die Lösung sein. Herkömmliche SQL-Systeme sollten eine bessere Leistung bieten als neuere Toolsets.

Nosql-Datenbanken: Warum Mongodb immer noch beliebt ist

Trotz dieser Nachteile ist MongoDB immer noch eine beliebte NoSQL-Datenbank . MongoDB wird aufgrund seiner Stabilität und Skalierbarkeit in verschiedenen Anwendungen eingesetzt.