SQL Server: Ein relationales Datenbankverwaltungssystem

SQL Server ist ein von Microsoft entwickeltes Verwaltungssystem für relationale Datenbanken (RDBMS). Es ist ein Produkt der Microsoft Server-Produktlinie, die auch das Windows Server-Betriebssystem umfasst. SQL Server wird zum Speichern und Abrufen von Daten verwendet, die von anderen Softwareanwendungen angefordert werden, die auf demselben Computer oder auf einem anderen Computer über ein Netzwerk (einschließlich Internet) ausgeführt werden können.

NoSQL-Datenbanken wurden in den späten 2000er Jahren entwickelt, um Probleme wie Skalierung, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit anzugehen. NoSQL-Datenbanken sind für Entwickler einfach zu handhaben, da sie über eine breite Palette von Datenmodellen verfügen und horizontal skalieren. SQL-Datenbanken (Structured Query Language), auf die über relationale Datenbanken zugegriffen wird, enthalten in der Regel starre, komplexe und tabellarische Schemata mit teuren vertikalen Skalierungsanforderungen. MongoDB 4.0 fügt Unterstützung für ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten hinzu und 4.2 fügt Unterstützung für Sharding-Cluster hinzu, die in MongoDB 4.0 verfügbar sind. In Nr. 3 gibt es keine Datenmodelle. Da NoSQL-Datenbanken für die Abfragesprache optimiert sind, sollen sie die Datenduplizierung nicht reduzieren.

Die Komprimierung ist auch eine Option für einige No. NoSQL-Datenbanken, um den Speicherplatzbedarf zu reduzieren. Graph-Datenbanken eignen sich zum Beispiel hervorragend für die Analyse von Beziehungen, aber sie sind möglicherweise nicht die beste Methode, um tägliche Daten abzurufen. Anhand des Whitepapers Verwendung von MongoDB können Sie bestimmen, ob MongoDB oder eine andere Datenbank für Ihre Zwecke geeignet ist. Die Verwendung von MongoDB Atlas ist der einfachste Weg, um mit NoSQL-Datenbanken zu beginnen. Der Online-Schulungskurs der MongoDB University ist völlig kostenlos und führt Sie durch die Schritte zum Erlernen von MongoDB.

Was sind die verschiedenen Arten von NoSQL-Datenbanken? Microsoft SQL Server ist ein proprietäres Datenbankverwaltungssystem für Microsoft.

Bei einer SQL-Migration zu NoSQL wird der Primärschlüssel in der relationalen Tabelle in den Primärschlüssel in der NoSQL-Tabelle konvertiert. Wenn zusätzliche Tabellen zum Abrufen des Geschäftsobjekts erforderlich sind, sollte die RDBMS-Tabelle mit diesen eng verwandten Tabellen verknüpft werden.

Wenn es um Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz geht, ist SQL bei komplexen Abfragen zweifellos sicherer als NoSQL, da es sich an ACID-Eigenschaften hält.

Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken fehlen NoSQL-Datenbanken viele der gleichen Sicherheitsfunktionen wie SQL-Datenbanken. Sie haben keinerlei Vertraulichkeit oder Integrität. Da sie außerdem kein wohldefiniertes Schema und keine festen Berechtigungen haben, können Berechtigungen nicht partitioniert werden.

Was ist der Unterschied zwischen SQL und Nosql?

Die Datenbankverwaltung in SQL basiert auf einer Programmiersprache. Eine Beziehungsdatenbank oder relationale Datenbank ist ein Datenmodell, das logische Verbindungen zwischen Zeilen und Tabellen verwendet. Datenbankverwaltungssysteme (DBMs) wie NoSQL benötigen kein SQL, um zu funktionieren.

Die Structured Query Language (SQL) ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, die bei der Verwaltung einer relationalen Datenbank verwendet wird. Im Gegensatz zu tabellarischen Daten, die in einer Vielzahl von Formaten gespeichert und abgerufen werden, bietet NoSQL einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten. Die Vor- und Nachteile von beiden werden ausführlicher besprochen, mit einem gründlichen Verständnis von jedem. SQL ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache für RDBMS, und NoSQL ist die am häufigsten verwendete Software zum Speichern strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten. Abhängig von Ihren Anforderungen und dem Projekt, an dem Sie arbeiten, können Sie das eine oder andere bevorzugen. Ersteres hingegen konzentriert sich auf komplexe Abfragen mit ACID-Eigenschaften, während letzteres objektbasiert und für eine Vielzahl von Datentypen geeignet ist.

SQL-Datenbanken eignen sich neben unstrukturierten Daten wie Dokumenten oder JSON besser für Transaktionen mit mehreren Zeilen als NoSQL-Datenbanken. SQL-Datenbanken werden neben SQL-Datenbanken häufig als Legacy-Systeme verwendet, die auf der relationalen Datenbankstruktur aufbauen. Wenn es um Geschwindigkeit geht, sind NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen schneller als SQL, insbesondere für die Speicherung von Schlüsselwerten. NoSQL-Datenbanken unterstützen ACID-Transaktionen jedoch möglicherweise nicht vollständig, was zu Dateninkonsistenzen führen kann.

Die Vorteile von Nosql

Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken sind zahlreich. Sie können horizontal skalierbar sein, sodass sie wachsen können, ohne zusätzlichen Speicherplatz zu beanspruchen, und sie verarbeiten mehr Daten als herkömmliche Datenbanken . Sie eignen sich auch besser für die Transaktionsverarbeitung, da sie mehrere Datenzeilen gleichzeitig verarbeiten können. Datenbankadministratoren müssen mit NoSQL-Datenbanken arbeiten, die schwieriger zu verwalten sind als SQL-Datenbanken, aber sie bieten eine größere Flexibilität und sind oft schneller.

Welche Art von Datenbank ist SQL?

Was ist eine SQL-Datenbank ? SQL, auch bekannt als relationale Datenbank, ist eine Programmiersprache, die in Structured Data Primitives (SQL) geschrieben ist. Daten können auf diese Weise starrer und strukturierter gespeichert werden.

Eine relationale Datenbank besteht aus SQL-Komponenten (Structured Query Language), die Daten erstellen, speichern, aktualisieren und abrufen. Es ist die zugrunde liegende Programmiersprache für alle Arten von relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS), einschließlich Oracle, Sybase und anderen. Es spielt eine wichtige Rolle in einer Vielzahl von betrieblichen Funktionen wie Transaktionsverarbeitung, Analytik und Business Intelligence. In den meisten Organisationen werden relationale Datenbanken für alles verwendet, von traditionellen Desktop-Systemen bis hin zu Cloud-basierten Plattformen. Die gebräuchlichste Art von System ist ein Open-Source- oder Closed-Source-System. Unstrukturierte Daten wie Fotos, Videos und Artikel können in einer NoSQL-Datenbank in einem einzigen Dokument gespeichert werden.

SQL Server gibt es seit mehr als 25 Jahren und ist einer der am weitesten verbreiteten Datenbankserver auf dem Markt. Seitdem hat sie sich zu einer der funktionsreichsten und leistungsstärksten Datenbanken auf dem Markt entwickelt.
SQL Server ist eine leistungsstarke Datenverwaltungs- und Data Warehouse-Plattform für Unternehmen. Es enthält eine Reihe von Funktionen, mit denen Sie eine Vielzahl von Datensätzen verwalten können, sowie Unterstützung für große Transaktionen und große Datensätze.
Eine SQL Server-Datenbank eignet sich auch gut für BI- und Analyseanwendungen. Das Produkt umfasst eine breite Palette von Funktionen, darunter Datenvisualisierung, Berichterstellung und Data Mining.
SQL Server ist ein leistungsstarker Datenbankserver, der sich ideal zum Speichern und Abrufen von Unternehmensdaten eignet. SQL Server ist auch eine ausgezeichnete Wahl für Business Intelligence (BI) und analytische Anwendungen.

Warum Sql und nicht Nosql verwenden?

SQL-Datenbanken eignen sich im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken besser für den Umgang mit komplexen Abfragen und das Zusammenführen von Daten über Tabellen hinweg, wodurch sie beim Umgang mit strukturierten Daten wie Ad-hoc-Anforderungen einfacher zu verwenden sind. Der Einsatz von NoSQL-Datenbanken ist aufgrund der fehlenden produktübergreifenden Konsistenz und des zusätzlichen Aufwands für die Datenabfrage, insbesondere bei großen Datenmengen, eingeschränkt.

Bei der Auswahl einer Cloud-Datenbank müssen Sie das Layout, die Abfragemethode und die Skalierungsanforderungen Ihrer Daten berücksichtigen. SQL (Structured Query Language) und NoSQL (nicht nur SQL) Datenbanken sind die beiden wichtigsten Datenbanken zur Auswahl. In diesem dritten Artikel unserer Reihe „Big Data in the Cloud“ sehen wir uns die Vorteile der Nutzung von Cloud Computing an. Daten, die unstrukturiert sind und in einer NoSQL-Datenbank gespeichert werden können, wie Artikel, Social-Media-Beiträge und andere Datenquellen, sind viel einfacher zugänglich. Bei einem Datenspeicher kann es sich um Daten handeln, die in einer Spalte oder als Dokument gespeichert sind, sowie um diagrammbasierte Daten oder Wertepaare. Wir haben NoSQL-Datenbanken basierend auf Flexibilität und Skalierbarkeit erstellt. Wenn Ihr Unternehmen wächst, wächst auch die Anzahl der Benutzer in Ihrer Datenbank.

Da sich NoSQL- und NoSQL-Datenbanken im Umfang unterscheiden, müssen Sie darüber nachdenken, wie Ihr Datensatz wachsen wird. Es ist eine Bewegung im Gange, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu kombinieren. Es stehen zahlreiche Datenbankoptionen zur Verfügung, unabhängig davon, ob Sie eine Cloud-Datenbank oder eine lokale Datenbank erstellen. Eine der wichtigsten Entscheidungen ist, ob Sie Ihre Daten in einer NoSQL-Datenbank oder nur in einer NoSQL-Datenbank speichern möchten. In den folgenden Beiträgen werden wir uns weitere Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes ansehen.

Entwickler können Daten in einfachen Datenstrukturen speichern, die mit Spaltendatenbanken wie Cassandra, HBase und Hypertable leicht verständlich sind. In Datenspeichern gespeicherte Daten ermöglichen es Entwicklern, die Struktur der Daten zu ändern, was beim Umgang mit bestimmten Formaten nützlich sein kann.

Die Vor- und Nachteile von SQL vs. Nosql-Datenbanken

In Bezug auf Datenspeicherung und -zugriff bieten NoSQL-Datenbanken mehr Flexibilität und Agilität. Sie sind besonders nützlich, um Daten zu speichern, die nicht gut strukturiert gelesen werden können oder die einen unvorhersehbaren Zugriff erfordern. SQL-Datenbanken hingegen eignen sich besser für Daten, die gut strukturiert sind und häufigen Zugriff erfordern. Sie können unter Umständen als Ersatz für NoSQL-Datenbanken verwendet werden.

Ist Nosql und Mysql gleich?

MongoDB, CouchDB und andere NoSQL-Datenbanken fallen alle unter die Kategorie der designbasierten Datenbanken. MySQL ist ein relationaler Datenbanktyp . Wenn es um die Anwendungsvalidierung geht, verfügt MySQL über eine Reihe von Reporting-Tools, während NoSQL-Datenbanken diese nicht haben.

Mystery ist eine Komponente des relationalen Datenbankverwaltungssystems von Microsoft. Die NoSQL-Implementierung ermöglicht die Integration und den Betrieb von unformatierten und nicht verwandten Daten auf eine Weise, die sowohl bequem als auch konsistent mit den Bedürfnissen eines Benutzers ist. Wir werden gleich auf einige der Unterschiede zwischen den beiden eingehen. Sowohl MyAdmin als auch NoSQL sollten von IT-Führungskräften in Betracht gezogen werden, wenn sie entscheiden, was verwendet werden soll. Einige Leute glauben, dass NoSQL der Weg in die Zukunft ist, während andere glauben, dass seine mangelnde Standardisierung seine Einführung verhindert. Letztendlich wird die Entscheidung von den Anforderungen der Organisation und dem Datenvolumen bestimmt, das sie verbraucht.

Wenn Sie komplexere Anwendungen erstellen müssen, ist SQL möglicherweise nicht das beste Tool für diese Aufgabe. Es ist möglich, Tabellen mit der AWS Management Console zu erstellen, zu ändern und zu löschen, aber es ist nicht möglich, die Daten damit abzufragen. Außerdem können Sie die Konsole nicht verwenden, um Berichte zu generieren oder erweiterte Ansichten zu erstellen. Mit Google Cloud Datastore ist es einfacher, mit Daten zu arbeiten, da es über eine breitere Palette von Tools verfügt. Es ist möglich, die Daten mit der Cloud Datastore Datastore Query Language (CQL) abzufragen. Daten können zusätzlich zu Cloud Datastore Tools for SQL (Cloud SQL) bearbeitet werden. Der Cloud Datastore macht es einfach, anspruchsvolle Anwendungen zu erstellen, die die riesige Menge an verfügbaren Daten nutzen. Die Cloud Datastore Tools for SQL können beispielsweise verwendet werden, um Berichte zu generieren und erweiterte Ansichten von Daten zu erstellen. Zusätzlich zur Cloud Datastore-Abfragesprache können Sie die Daten mit der Datastore-Abfrage abfragen. Google Cloud Datastore ist eine hochgradig skalierbare NoSQL-Datenbank mit geringer Latenz , die sowohl Skalierbarkeit als auch die Funktionen einer relationalen Datenbank bietet. Sie können Cloud Datastore verwenden, um anspruchsvolle Anwendungen zu erstellen, die Daten innerhalb weniger Minuten verwenden.

MySQL 8.0 bietet Nosql-Fähigkeiten

MySQL 8.0 enthält eine neue NoSQL-Option. Diese Funktion ist über den Dokumentenspeicher von MySQL verfügbar: Ultimative Flexibilität – Ihr Entwicklungsteam muss nicht länger die schwierige Entscheidung zwischen der Verwendung einer schemalosen oder einer relationalen Datenbank treffen; und die Option, Dokumentenbilder in Ihrer MySQL-Datenbank zu speichern. Was ist dasselbe wie MySQL und MongoDB? Im Gegensatz dazu handelt es sich um Datenbankmanagementsysteme (DBMS), mit denen Sie Daten aus Websites extrahieren und die resultierenden Berichte anwenden können. MongoDB basiert eher auf Dokumenten als auf Datenbanken mit Tabellenstruktur, während MySQL ein Legacy- Datenbanksystem mit Tabellenstruktur ist. SQL- oder NoSQL-Datenbanken wie MongoDB sind für die Ausführung in einer NoSQL-Umgebung konzipiert. Dadurch kann eine vordefinierte Struktur für eingehende Daten definiert und eingehalten werden, und in einigen Fällen können verschiedene Dokumente innerhalb einer Sammlung je nach Bedarf unterschiedliche Strukturen haben. Das Schema hat einen dynamischen Charakter.

SQL vs. Nosql-Datenbank

SQL-Datenbanken sind relational, dh sie speichern Daten in Tabellen und Beziehungen zwischen ihnen. NoSQL-Datenbanken sind nicht relational, d. h. sie speichern Daten als Dokumente.

Es stehen zahlreiche Datenbanken zur Auswahl, und jede bietet Organisationen einen deutlichen Vorteil. Es gibt zwei Arten von Datenbanken: relationale und nicht relationale. Der Hauptunterschied zwischen NoSQL und SQL besteht darin, dass NoSQL einen „richtigen Werkzeug für den Job“-Ansatz für Daten verwendet. Infolgedessen wird NoSQL schnell zur De-facto-Alternative der Datenbankkategorie zu herkömmlichen RDBMS . Es handelt sich um einen neuen Datenbanktyp, der Schemata und Datenmodelle basierend auf einem flexiblen Satz von Datenstrukturen erstellen soll. Da NoSQL-Datenbanken viel größere Datensätze verarbeiten als die meisten anderen Datenbanken, können sie zum Speichern großer Datenmengen verwendet werden. Bestimmen Sie die Bedeutung von Eigenschaften, Datenstrukturleistung und Community, wenn Sie beide Optionen bewerten.

Nosql-Datenbanken: Die bessere Wahl

Da sie eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber SQL-Datenbanken bieten, werden NoSQL-Datenbanken häufig SQL-Datenbanken vorgezogen. NoSQL-Datenbanken verfügen nicht nur über flexible Datenmodelle und horizontale Skalierung, sondern sind auch extrem schnell, einfach zu handhaben und verfügen über äußerst flexible Datenstrukturen. NoSQL-Datenbanken verfügen über eine Vielzahl von Schemaoptionen.

Nosql-Datenbankbeispiel

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die im Allgemeinen skalierbarer und performanter sind als relationale Datenbanken. Sie werden häufig in Big-Data-Anwendungen eingesetzt, bei denen große Datenmengen schnell verarbeitet werden müssen. Einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Hadoop.

Die Verwendung einer NoSQL-Datenbank erfordert nicht die Verwendung eines Schemas als Datenverwaltungssystem. Die Hauptfunktion einer NoSQL-Datenbank besteht darin, große Datenmengen in einer verteilten Datenbank mit hohem Speicherbedarf zu speichern. Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google verwenden NoSQL, um Big Data und Echtzeit-Webanwendungen zu erstellen. Daten können als Schlüsselwertpaar gespeichert und abgerufen werden, indem eine Schlüsselwertdatenbank erstellt wird. Die NoSQL-Datenbank, die für diese Art von Sammlung, Wörterbuch, assoziatives Array usw. verwendet wird. Dokumenttypen werden häufig in CMS-Systemen, Blogging-Plattformen, Echtzeitanalysen und E-Commerce verwendet. Graphbasierte Datenbanken werden häufig für soziale Netzwerke, Logistik und räumliche Daten verwendet.

MapsReduce, als eine Komponente von CouchDB, ermöglicht es Ihnen, Ansichten zu definieren. Laut dieser Studie können verteilte Datenspeicher nicht mehr als zwei von drei Garantien bieten. Die Daten sollten auch nach Abschluss einer bestimmten Operation konsistent bleiben. Die Partitionstoleranz des Systems sollte nicht beeinträchtigt werden, selbst wenn die Kommunikation zwischen Servern unterbrochen wird.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, z. B. Schlüsselwerte, Dokumente, Spalten und Diagramme. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und einfacher zu verwalten als relationale Datenbanken.

Dokumentdatenbanken speichern im Gegensatz zu relationalen Datenbanken Daten in Dokumenten. Diese Lösungen können flexibel, skalierbar und sehr reaktionsschnell auf die Anforderungen des heutigen Geschäftsdatenmanagements sein. Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Global-2000-Organisationen setzen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Fünf Trends sind dafür verantwortlich und stellen technische Herausforderungen dar, die in den meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu handhaben sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells ist eine relationale Datenbank ein großes Hindernis für die agile Entwicklung. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell in NoSQL.

Die Daten müssen in nosql modelliert werden, da nosql kein statisches Modell der Daten bereitstellt. Dokumentorientierte Datenbanken verwenden JSON als De-facto-Datenspeicherformat. ORM-Frameworks haben keinen Overhead, was die Entwicklung von Anwendungen erleichtert. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine SQL-zu-JSON-Abfragesprache, wurde in Couchbase Server 4.0 eingeführt. Darüber hinaus unterstützt es SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und viele andere Funktionen. Die Vorteile der Verwendung einer verteilten NoSQL-Datenbank, die mit einer Scale-out-Architektur konzipiert ist und keinen Single Point of Failure aufweist, sind zahlreich. Aufgrund der zunehmenden Nutzung mobiler Apps und der Ausweitung der Online-Kundenbindung ist es entscheidend, eine stabile Lieferkette aufrechtzuerhalten.

Eine NoSQL-Datenbank kann installiert, konfiguriert und skaliert werden. Sie wurden entwickelt, um an einem Ort gelesen, geschrieben und gespeichert zu werden. Sie können auch in einer Vielzahl von Größenordnungen verwendet werden, einschließlich der Verwaltung und Überwachung von Clustern unterschiedlicher Größe. In einer verteilten NoSQL-Datenbank muss keine separate Software installiert werden, um Daten zwischen Rechenzentren zu replizieren. Darüber hinaus ermöglicht es Anwendungen, ihre eigene Notfallwiederherstellung durch die Verwendung von Hardware-Routern durchzuführen – eine Anwendung muss nicht darauf warten, dass eine Datenbank ein Problem entdeckt und ihre eigene Wiederherstellung durchführt. Anwendungen, die auf NoSQL-Technologie basieren, wie das Internet der Dinge (IoT) und das Web, werden immer beliebter.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Viele Leute halten NoSQL-Datenbanken für effizienter zum Speichern von Daten, schneller für Abfragevorgänge und flexibler in Bezug auf die Datenmodellierung. Sie eignen sich gut für Daten, die sich nur schwer in einer relationalen Datenbank speichern lassen, z. B. Big Data, unstrukturierte Daten und Daten, die überhaupt keinen Bezug zu einer Datenbank haben.
Wenn Sie nach einer Datenbank suchen, die mehr Daten verarbeiten und besser skalieren kann, sollten Sie NoSQL-Datenbanken in Betracht ziehen.