SQL Vs NoSQL-Datenbanken: Die Vor- und Nachteile

SQL-Datenbanken sind seit Jahrzehnten der Standard für die Speicherung von Daten. Es gibt jedoch eine Reihe von Gründen, warum NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden. Ein Grund dafür ist, dass NoSQL-Datenbanken besser skalierbar sind als SQL-Datenbanken. Das bedeutet, dass sie mehr Daten und mehr Benutzer ohne Leistungseinbußen verarbeiten können. Ein weiterer Grund ist, dass NoSQL-Datenbanken flexibler sind als SQL-Datenbanken. Dies bedeutet, dass sie leicht an die spezifischen Anforderungen einer Anwendung angepasst werden können. Schließlich sind NoSQL-Datenbanken oft einfacher zu verwenden als SQL-Datenbanken. Das bedeutet, dass Entwickler schnell loslegen können, ohne viel komplexe SQL-Syntax lernen zu müssen.

Bei der Auswahl einer Cloud-Datenbank sollten Sie die Dimensionen Ihrer Daten berücksichtigen, wie Sie sie abfragen und wie Sie sie skalieren. Das wichtigste Kriterium bei der Entscheidung für eine Datenbank ist, welchen Datenbanktyp Sie verwenden möchten – SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (nicht nur SQL). Dieser Artikel ist der dritte in unserer Reihe über Big Data in der Cloud. Eine NoSQL-Datenbank wäre besser geeignet, um unstrukturierte Daten wie Artikel, Social-Media-Beiträge usw. zu speichern. Daten können entweder als Spaltenspeicher oder als dokumentorientiertes, graphbasiertes Schlüsselpaar gespeichert werden. Sowohl die Flexibilität als auch die Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken waren eine Überlegung. Ihre Datenbank wird auch wachsen, wenn Ihr Unternehmen wächst.

Da sich NoSQL- und NoSQL-Datenbanken im Umfang unterscheiden, müssen Sie berücksichtigen, wie Ihr Datensatz in Zukunft wachsen wird. Einige Leute glauben, dass die Kombination der besten Funktionen beider Arten von Datenbanken es ihnen ermöglicht, eine größere Effizienz zu erreichen. Es stehen zahlreiche Datenbankoptionen zur Auswahl, egal ob Sie sich vor Ort oder in der Cloud befinden. Die Wahl zwischen einer NoSQL- und einer NoSQL-Datenbank als primärer Datenspeicher ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen müssen. Im folgenden Beitrag werden wir uns weitere Cloud-Speicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes ansehen.

Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken fehlen NoSQL-Datenbanken einige der Sicherheitsfunktionen, die SQL-Datenbanken bieten. Sie verfügen nicht über die erforderliche Vertraulichkeit oder Integrität. Da ihnen außerdem ein wohldefiniertes Schema fehlt, ist es nicht möglich, ihnen Berechtigungen zuzuweisen.

Warum wird Nosql gegenüber SQL bevorzugt?

In NoSQL gibt es keine Beziehung zwischen Datentypen. Eine NoSQL-Abfrage kann ausgeführt werden, ist jedoch viel langsamer als eine vorhandene Abfrage. Ihre Anwendung weist ein hohes Maß an Transaktionsaktivität auf. SQL-Datenbanken sind aufgrund ihrer höheren Stabilität und Datenintegrität ideal für schwere oder komplexe Transaktionen.

Daten sind die Grundlage aller datenwissenschaftlichen Teilbereiche. Daten werden in der Regel in einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) als primäre Methode zum Speichern gespeichert. DBMS-Sprachen müssen verwendet werden, um miteinander zu interagieren und zu kommunizieren. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache für die Interaktion mit Datenbanken. Ein weiterer Begriff, der in den letzten Jahren aufgetaucht ist, sind NoSQL-Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank, z. B. eine nicht relationale Datenbank, speichert keine Daten in Tabellen oder Datensätzen. Die Datenspeicherstruktur ist auf einen bestimmten Satz von Anforderungen zugeschnitten.

Typischerweise werden drei Arten von Datenbanken verwendet: spaltenorientierte, dokumentorientierte und Schlüssel-Wert-Paare. MongoDB ist ein Beispiel für eine dokumentenorientierte Datenbank in Python. Es ist so, dass Sie mit NoSQL-Datenbanken eine Datenstruktur freier erstellen können. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Wenn Sie ein Anfänger sind, ist das Erlernen von SQL und der anschließende Übergang zu NoSQL möglicherweise ein guter Anfang. Jedes hat seine eigenen Vor- und Nachteile, und Sie sollten eines basierend auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und der Benutzerfreundlichkeit auswählen. Der Hauptunterschied zwischen SQL und NoSQL besteht darin, dass SQL in Bezug auf die Leistung nicht allein steht. Hören Sie auf Ihre Daten und treffen Sie die bestmögliche Entscheidung.

So verwenden Sie Mongodb

Sie können MongoDB problemlos verwenden, da es extrem einfach zu bedienen ist. Entwickler schätzen seine Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Fähigkeit, große Datenmengen aufgrund seiner hohen Geschwindigkeit und Flexibilität zu verarbeiten.

Warum sind Nosql-Datenbanken besser?

Nosql-Datenbanken sind besser, weil sie mehr Flexibilität bei der Speicherung von Daten ermöglichen. Dies kann nützlich sein, wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, die anders als in einer herkömmlichen relationalen Datenbank organisiert werden müssen. Nosql-Datenbanken können auch einfacher skaliert werden, da sie auf mehrere Server verteilt werden können.

Eine NoSQL-Datenbank wurde erstmals in den späten 2000er Jahren mit dem Ziel entwickelt, den Zeitaufwand für die Skalierung, schnelle Abfragen und das Schreiben von Programmen zu reduzieren. Eine NoSQL-Datenbank hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen Datenbanken, einschließlich der Fähigkeit, horizontal zu skalieren und eine Vielzahl von Datentypen bereitzustellen. SQL-Datenbanken (Structured Query Language) mit starren, komplexen, tabellarischen Schemata erfordern eine große vertikale Skalierung und werden normalerweise über relationale Datenbanken aufgerufen. In MongoDB 4.0 wurden die ACID-Transaktionen für mehrere Dokumente eingeführt, und MongoDB 4.2 fügte Unterstützung für überspannbare Cluster in MongoDB hinzu. In der ersten gibt es keine Datenmodelle. Bei der Verwendung von NoSQL-Datenbanken ist es normalerweise eher für Abfragen als für Datenduplizierung optimiert. Viele Nr.

NoSQL-Datenbanken beinhalten auch eine Komprimierung, um den Speicherbedarf zu reduzieren. Graphdatenbanken können beispielsweise für die Analyse von Beziehungen nützlich sein, reichen aber möglicherweise nicht aus, um Ihre alltäglichen Suchanforderungen zu erfüllen. Das Whitepaper Where to Use MongoDB hilft Ihnen bei der Bestimmung, ob MongoDB oder eine andere Datenbank für Ihre Anforderungen geeignet ist. Eine der einfachsten Möglichkeiten für den Einstieg in NoSQL-Datenbanken ist die Verwendung von MongoDB Atlas. Sie können MongoDB online kostenlos bei der MongoDB University lernen, die umfassende Schulungen zu diesem Thema anbietet.

Nachteile von Nosql gegenüber Sql

Was sind die Nachteile und Vorteile von NoSQL-Datenbanken? Einer der Hauptnachteile von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie ACID-Transaktionen (atomar, konsistent, isoliert, haltbar) in einer Vielzahl von Dokumenten nicht unterstützen. Aufgrund des geeigneten Schemaentwurfs können viele Anwendungen eine Einzeldatensatz-Atomizität verwenden.

Es ist erwähnenswert, dass sich jede moderne Organisation stark auf Daten verlässt, um erfolgreich zu sein. SQL- und NoSQL-Datenbanken sind die am häufigsten verwendeten Datenbanken in Unternehmen. Jede ist auf ihre Weise einzigartig und jede hat einige Schwächen. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf jeden werfen, um zu sehen, ob einer von ihnen die richtige Wahl für Sie ist. Wenn die Datenmenge wächst, ist die Skalierung Ihrer Datenbank wie ein endloses Tag-Spiel, in dem Sie immer wissen, dass das perfekte Setup nie verfügbar sein wird. Durch die horizontale Skalierung lassen sich NoSQL-Datenbanken einfacher und kostengünstiger einrichten. Sie können aufgrund ihrer großen und schnell wachsenden Datensätze als Cloud-Computing-Tool verwendet werden.

Da NoSQL auf einem verteilten Server und einer verteilten Region basiert, gibt es keinen Single Point of Failure. Dadurch haben NoSQL-Datenbanken ein höheres Maß an Stabilität und Belastbarkeit sowie kontinuierliche Verfügbarkeit und keine Ausfallzeiten. Datenbanktypen wie NoSQL können so konfiguriert werden, dass sie den Anforderungen bestimmter Benutzer entsprechen, sodass Entwickler die ideale Mischung für ihr Projekt finden können. Viele Organisationen entscheiden sich für NoSQL-Datenbanken, die Open Source sind. Es eignet sich gut für Cloud Computing, da es eine große Anzahl von Datensätzen schnell und effektiv verarbeitet. NoSQL-Abfragen können nicht in einer Standardsprache ausgeführt werden. Infolgedessen werden teurere Mitarbeiter wie Entwickler und Data Scientists benötigt, um die Abfragen durchzuführen.

Astra von DataStax ist eine Multi-Cloud-Datenbank als Service (DBaaS), die auf Apache Cassandra und Kubernetes läuft und eine Microservices-Architektur verwendet. Astra verwendet eine Daten-API-Schicht namens Stargate, eine Quelle, die auf Open-Source-Weise erstellt wurde. Sie können Ihren Cloud-Service sofort starten, indem Sie Azure, Google Cloud Platform oder AWS aus der Liste unten auswählen.

Mongodb vs. SQL

Die Schlussfolgerung ist, dass wir zu dem Schluss gekommen sind. MongoDB ist als Datenbank weitaus fortschrittlicher und in der Lage, große Datensätze in Bezug auf Schemafunktionen zu verarbeiten. Die SQL Server-Datenbank ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das das Datenbanksystem verwaltet und End-to-End-Geschäftsdatenlösungen bereitstellt. Bei unstrukturierten Daten ist MongoDB eine ausgezeichnete Wahl.

Die Welten der MongoDB- und SQL-Datenbanken sind polare Gegensätze. Chaos ist bei unstrukturierten Daten der Fall, während strukturierte Daten bei organisierten Daten der Fall sind. Die Welten sollen auf unterschiedliche Weise für unterschiedliche Zwecke verwendet werden und haben ihre eigenen Vor- und Nachteile. Das Ziel dieses Artikels ist es, MongoDB- und SQL-Datenbanken ausführlich zu vergleichen. Bis in die 2000er Jahre waren SQL-Datenbanken die am häufigsten verwendeten Datenbanken für Abfragen und Analysen. Der Internet- und Web 2.0-Boom hat eine riesige Menge an unstrukturierten Daten geschaffen. Diese Art von Daten konnte nicht auf die effektivste Weise tabellenartigen Schemas zugeordnet werden.

In dieser Zeit tauchten erstmals NoSQL-Datenbanken auf. Das CAP-Theorem, das sich auf Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionierung konzentriert, ist das Herzstück von MongoDB. CAP-Theoreme beschreiben die Datenverfügbarkeit in MongoDB als zusätzliches Feature im Gegensatz zu den ACID-Eigenschaften von SQL-Datenbanken. Das System wird von einem Cluster handelsüblicher Hardware betrieben und ermöglicht die Replikation von Daten über mehrere Knoten für hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit. Die meisten Daten, die von mit dem Internet verbundenen Geräten und Internetanwendungen generiert werden, sind nicht strukturiert, was herkömmliche Datenbanken nutzlos macht. Es bietet zwar Unterstützung für Dokumentabfragen, ist jedoch schlecht konzipiert und liefert nicht viele Informationen. Wenn MongoDB keine Analysen durchführen kann, können wir stattdessen die üblichen Abfragen auf einer relationalen Datenbank ausführen.

MongoDB BI Connector ist mit einer Reihe beliebter Business-Intelligence-Tools kompatibel, darunter Tableau, Cognos und andere. Data Warehouses sind eine fantastische Option, die viel Geld kosten kann, aber auch Einschränkungen hat. Indem sie Sie dazu zwingen, Ihre Daten einem relationalen Schema zuzuordnen, können sie außerdem den Wert von NoSQL-Datenbanken untergraben. Wenn Sie ein vorhandenes Business-Intelligence-Tool haben, das Sie mit MongoDB verbinden möchten, ist der MongoDB-Konnektor eine ausgezeichnete Wahl. Einer seiner Nachteile ist, dass es nicht in der Lage ist, Daten aus mehreren heterogenen Quellen zu verbinden. Eine andere Möglichkeit wäre, eine Python-Anwendung zu erstellen, die eine Verbindung zu MongoDB herstellt und Daten abruft sowie Analysen dazu durchführt. Mit PyMongo können wir MongoDB-Daten abrufen und die Daten in MongoDB zurückschreiben. Es kann im Vergleich zur explorativen Datenanalyse eine gute Wahl gegenüber einem Data Warehouse sein, aber es ist möglicherweise nicht immer die beste Wahl für gewerbliche Kunden.

Nosql vs. SQL: Was ist besser für die Webentwicklung?

Da MongoDB in jeder Sprache geschrieben ist, die Daten speichern kann, ist es nicht erforderlich, SQL zu lernen, um es zu verwenden. Wenn Sie beabsichtigen, MongoDB in einer Webanwendung zu verwenden, müssen Sie mit der Abfragesprache vertraut sein.