SQL vs. NoSQL: Welche Datenbank eignet sich am besten für Schreibvorgänge?

SQL- und NoSQL-Datenbanken haben beide ihre eigenen Vor- und Nachteile, die sie für Schreibvorgänge besser oder schlechter machen. SQL-Datenbanken eignen sich in der Regel besser für Schreibvorgänge, die ein hohes Maß an Konsistenz erfordern, z. B. Finanztransaktionen. NoSQL-Datenbanken eignen sich in der Regel besser für Schreibvorgänge, bei denen es weniger auf Konsistenz ankommt, z. B. Protokollierung.

Bei der Entscheidung für eine Datenbank ist es am wichtigsten, eine relationale Datenbank (SQL) oder eine nicht-relationale Datenbank (NoSQL) auszuwählen. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen den beiden zu verstehen, um eine fundierte Entscheidung über den für ein Projekt erforderlichen Datenbanktyp zu treffen. Wenn es um Big Data geht, sind NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Flexibilität und ihres dynamischen Schemadesigns ideal. Je nach Anforderung können Schlüssel-Wert-Paare, dokumentenbasierte, graphische Datenbanken oder Wide-Column-Stores verwendet werden. Dadurch können Dokumente ohne festgelegte Struktur erstellt werden, wodurch jedes Dokument seine eigene einzigartige Struktur haben kann. Im Zusammenhang mit Big Data und Data Analytics hat NoSQL viele Fragen. NoSQL-Datenbanken werden in der Regel von Drittanbietern erstellt und verwaltet, während andere von der Community unterstützt werden müssen.

In den meisten Fällen ist NoSQL nicht schneller als SQL; Vielmehr ähnelt es SQL zum Ausführen von Lese- und Schreibvorgängen für eine einzelne Datenentität. Google, Yahoo, Amazon und andere gehören zu den Unternehmen, die NoSQL-Datenbanken für große Datenmengen entwickelt haben. Da vorhandene relationale Datenbanken die erforderliche zusätzliche Datenverarbeitung nicht bewältigen konnten, wurde eine neue Datenbank benötigt. Eine NoSQL-Datenbank kann je nach Bedarf horizontal skaliert werden, um zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden. Diese Technologie ist besonders nützlich für Anwendungen, die keine spezifischen Schemadefinitionen haben, wie z. B. Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen und Echtzeitanalysen.

NoSQL ermöglicht auch einen hohen Schreibdurchsatz (durch Implementieren von Speicher-Cache und Nur-Anhängen-Speichersemantik), niedrige Leselatenzen (durch Caching und intelligente Speicherdatenmodelle ) und Flexibilität (mit schemalosem Design und Denormalisierung).

In diesem Fall wird eine Datenentität in einem separaten Gehäuse untergebracht und nicht partitioniert. Mit anderen Worten, eine NoSQL-Datenbank ist leistungsfähiger als eine SQL-Datenbank, wenn sie Lese- und Schreibvorgänge für eine einzelne Datenentität ausführt.

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Die Tatsache, dass SQL sich an die ACID-Eigenschaft der Daten hält, macht es für komplexe Abfragen in Bezug auf Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz sicherer als NoSQL.

Soll ich Sql oder Nosql verwenden?

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die beste Datenbanktechnologie von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts abhängt. Im Allgemeinen eignen sich SQL-Datenbanken jedoch besser für Projekte, die ein hohes Maß an Datenkonsistenz und Unterstützung komplexer Abfragen erfordern, während NoSQL-Datenbanken besser für Projekte geeignet sind, die eine hohe Skalierbarkeit und Leistung erfordern.

NoSQL-Datenbanken können unter anderem strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten modellieren. Ihre Verwendung bietet mehrere Vorteile, darunter flexible Datenmodelle, horizontale Skalierung, blitzschnelle Abfragen und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. Dokumentdatenbanken, Key-Value-Datenbanken, Large-Column Stores und Graph-Datenbanken sind nur einige der verfügbaren NoSQL-Datenbanken. Aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Sie können große Datenmengen verarbeiten und im Vergleich zu einem herkömmlichen Datenbankmodell horizontal skalieren, da sie Daten speichern können, die nicht sauber in eine herkömmliche Datenbank passen. Sie werden häufig von Entwicklern angefordert, weil sie einfach zu verwenden sind und in einer Vielzahl von Varianten erhältlich sind, die sie zu einem idealen Werkzeug für jede Anwendung machen. Derzeit stehen NoSQL-Datenbanken zur Verfügung, deren Beliebtheit in Zukunft weiter zunehmen wird.

Wofür ist Nosql nicht gut?

Nosql-Datenbanken eignen sich nicht gut für Anwendungen, die komplexe Abfragen oder Transaktionen erfordern. Sie neigen auch dazu, weniger leistungsfähig zu sein als ihre relationalen Gegenstücke.

Viele Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken , wie z. B. weniger Overhead bei der Datenbankverwaltung, finden sich in MongoDB und anderen NoSQL-Datenbanken wieder. MongoDB eignet sich gut für Anwendungen, die einen hohen Durchsatz und eine geringe Latenz erfordern, wie z. B. Webanwendungen, mobile Anwendungen und Echtzeitanwendungen. Das NoSQL-Reservierungsmanagementsystem von Marriott wird von Hotels und Resorts auf der ganzen Welt eingesetzt. Eine der auflagenstärksten Zeitungen in den Vereinigten Staaten ist The Times, und sie verwendet ein proprietäres Content-Management-System namens Presto, das von MongoDB betrieben wird. Durch den Einsatz von Presto kann ein Unternehmen wie Gannett seine Inhalte effizienter und effektiver verwalten, sodass sich das Unternehmen auf seine Kernaufgabe konzentrieren kann. Eine NoSQL-Datenbank wird bei großen Anwendungen wie dem Reservierungssystem von Marriott und Presto von Gannett immer beliebter. Herkömmliche relationale Datenbanken bieten dagegen viele Vorteile gegenüber diesen Datenbanken, wie z. B. geringeren Verwaltungsaufwand und Skalierbarkeit. Diese Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die einen hohen Durchsatz und eine geringe Latenz erfordern, wie z. B. Webanwendungen, mobile Apps und Echtzeitanwendungen.

Ist Nosql besser als SQL?

SQL-Datenbanken verarbeiten mehrzeilige Transaktionen effektiver als NoSQL-Datenbanken, die unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON effektiver verarbeiten. SQL-Datenbanken werden auch in Legacy-Systemen verwendet, die auf dem relationalen Modell aufgebaut wurden.

Die Informationen, die wir sammeln, bilden das Herzstück der Teilbereiche der Datenwissenschaft. Daten in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) sind normalerweise das, was Sie benötigen. Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, müssen Sie dessen Sprache verwenden. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache zur Kommunikation mit Datenbanken. NoSQL-Datenbanken, auch bekannt als MongoDB-Datenbanken, haben in den letzten Jahren an Popularität gewonnen. Nicht relationale Datenbanken (NGBs), auch bekannt als NoSQL-Datenbanken, speichern keine Daten in Tabellen oder Datensätzen. Anstatt einfach nur Daten zu speichern, wird eine Datenspeicherstruktur entworfen und optimiert, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Graphdatenbanken sind der am häufigsten verwendete Datentyp, zusammen mit Spalten, dokumentorientierten Daten, Schlüssel-Wert-Paaren und Schlüssel-Wert-Paaren. MongoDB, eine dokumentenorientierte Datenbank, ist ein Python-Beispiel. Beim Entwerfen einer Datenstruktur in einer NoSQL-Datenbank haben Sie mehr Kontrolle darüber, welche Daten gespeichert werden. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer aufgebaut und lassen keine große Vielfalt an Datentypen zu. Es ist eine gute Idee für Anfänger, mit SQL zu beginnen und dann zu NoSQL überzugehen. Jedes hat zahlreiche Vor- und Nachteile, und Sie sollten diese Faktoren berücksichtigen, wenn Sie Ihre Entscheidung auf der Grundlage Ihrer Daten, der Anwendung dieser Anwendung und der Leichtigkeit treffen, mit der der Entwicklungsprozess rationalisiert werden kann. Letztendlich ist SQL nicht ohne Fehler, aber auch nicht ohne Vorteile gegenüber NoSQL. Sie werden die beste Entscheidung basierend auf dem treffen, was Sie hören.

Trotz aller Vor- und Nachteile scheint SQL die dominierende Datenbanksprache in der Welt der Datenbanken zu sein. Allerdings holen NoSQL-Datenbanken SQL als bevorzugtes Speichermedium schnell auf und könnten es bald überflügeln. Derzeit besteht eine der größten Herausforderungen für NoSQL-Datenbanken darin, sicherzustellen, dass die Daten sofort konsistent sind und die Abfragegeschwindigkeit konstant bleibt. Wenn NoSQL diese Hürden überwinden kann, könnte es bald zum Standard für Datenbanken werden.

Nosql-Datenbanken: Die Vorteile überwiegen die Nachteile

Da nosql effizienter ist, kann es anfangs schwieriger sein, es zu lernen.
Die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken überwiegen bei weitem die Nachteile von SQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken sind flexibler und benutzerfreundlicher, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Anwendungen macht, die mehr Flexibilität in ihren Datenmodellen erfordern.

Wann sollte Nosql verwendet werden?

Nosql-Datenbanken werden verwendet, wenn Daten für eine relationale Datenbank nicht gut geeignet sind. Beispielsweise werden nosql-Datenbanken häufig verwendet, wenn Daten unstrukturiert sind, wenn große Datenmengen vorhanden sind oder wenn auf Daten schnell zugegriffen werden muss.

Die zunehmende Akzeptanz der NoSQL-Datenbanktechnologie durch Unternehmen aller Größen hat zu einer Verlagerung hin zur NoSQL-Technologie geführt. Dieser Artikel versucht zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann NoSQL eine gute Wahl für die Erstellung von Anwendungen ist. Die frühen Internetpioniere waren frustriert über ihre Unfähigkeit, traditionelle Datenbanktechnologie zu verwenden; NoSQL wurde als Ergebnis ihrer Frustration geboren. Die zunehmende Popularität von NoSQL-Datenbanken hat zur Erstellung eines Leitfadens dazu geführt, wann es sinnvoll ist, sie zu verwenden. NoSQL deckt ein breites Spektrum an Datenbankstrukturen und Datenmodellen ab. Es gibt keinen Unterschied zwischen NoSQL und den beiden anderen Programmierarten, und die Hauptgründe, warum Menschen sich für NoSQL entscheiden, sind dieselben. NoSQL-Datenbanken wurden während der Cloud-Ära erstellt und haben sich schnell an die Cloud-basierte Automatisierung angepasst. Es ist üblich, dass NoSQL-Datenbanken in Echtzeit-Streaming-Technologien integriert werden. Wenn Sie mit der beliebtesten NoSQL-Datenbank, MongoDB, beginnen möchten, ist es am einfachsten, MongoDB Atlas auszuprobieren.

Eine NoSQL-Datenbank ist in der Regel schneller als eine herkömmliche relationale Datenbank , da sie so einfach wie möglich zu verwenden ist. Eine NoSQL-Datenbank kann verwendet werden, um ihre Ressourcen effektiver den Aufgaben zuzuweisen, die für die Anwendung am wichtigsten sind, indem die traditionellen Funktionen einer Datenbank ignoriert werden. Das Ergebnis ist, dass sowohl die Leistung als auch die Gesamtkomplexität reduziert werden.