SQL vs. NoSQL: Welche Datenbankabfragesprache ist die richtige für Sie?

SQL ist eine Standard-Datenbankabfragesprache , die es Benutzern ermöglicht, Daten in einer Datenbank einfach zu manipulieren und abzufragen. Während NoSQL-Datenbanken in der Regel skalierbarer sind und eine bessere Leistung bieten, können sie schwieriger zu verwenden sein und ihnen fehlt die Flexibilität von SQL.

Sie sollten darüber nachdenken, wie Ihre Daten aussehen, wie Sie sie abfragen und wie Sie Ihre Datenbank skalieren, wenn Sie eine Cloud-Datenbank auswählen. Dabei wählen Sie in erster Linie zwischen SQL (Structured Query Language) und NoSQL (Non-SQL) Datenbanken. In diesem dritten Artikel unserer Reihe „Big Data in the Cloud“ sehen wir uns an, wie Sie Cloud Computing nutzen können. Die NoSQL-Datenbank eignet sich besser zum Speichern von Daten wie Artikeln, Social-Media-Beiträgen und anderen Arten von unstrukturierten Daten. Die Daten können in Spalten, in Dokumenten, in Diagrammen oder in Schlüssel-Wert-Paaren gespeichert werden. NoSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie flexibel und skalierbar sind und verschiedene Workloads bewältigen können. Ihre Datenbank wird sich zweifellos erweitern, wenn Ihr Unternehmen wächst.

In Zukunft müssen Sie darüber nachdenken, wie Ihre Datensätze aufgrund der Unterschiede zwischen NoSQL- und Nicht-NoSQL-Datenbanken wachsen werden. Es gab eine Bewegung, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu kombinieren. Ob Sie sich für eine lokale Datenbank oder eine Cloud-Datenbank entscheiden, es stehen zahlreiche Optionen zur Auswahl. Ob Sie eine NoSQL- oder NoSQL-Datenbank als primären Datenspeicher verwenden, ist eine der wichtigsten Überlegungen, die Sie haben werden. Wir werden uns in den kommenden Wochen mit weiteren Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes befassen.

SQL eignet sich aufgrund seiner Konsistenz, Datenintegrität und Redundanz sowie der Kompatibilität mit ACID-Eigenschaften besser für komplexe Abfragen.

An diesem Punkt gibt es keine Möglichkeit, sich gegenseitig zu ersetzen, und es scheint, dass dies auch weiterhin der Fall sein wird. Als Ersatz für SQL-Datenbanken werden NoSQL-Datenbanken nur dann eingesetzt, wenn sie die gleiche Leistung beibehalten können und gleichzeitig sicherstellen, dass die Daten immer konsistent sind und die Abfragegeschwindigkeit erhalten bleibt.

Es gibt keinen Unterschied zwischen NoSQL-Datenbanken und SQL-Datenbanken; SQL ist einfach eine Abfragesprache. NoSQL und SQL können beide koexistieren. SQL wird in einigen NoSQL-Datenbanken verwendet, um nach Daten zu suchen.

Wann würden Sie Sql über Nosql verwenden?

SQL-Datenbanken werden verwendet, wenn Daten am besten in einem tabellarischen Format mit einem festen Schema organisiert sind. NoSQL-Datenbanken werden verwendet, wenn Daten am besten als Dokument, Schlüssel-Wert-Paar oder Diagramm organisiert sind.

SQL-Datenbanken sind ideal für mehrzeilige Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente geeignet sind. SQL-Datenbanken werden auch häufig für Legacy-Systeme verwendet, die auf relationalen Datenbanken basieren. Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken schneller als SQL, insbesondere wenn es um die Speicherung von Schlüsselwerten geht. NoSQL-Datenbanken unterstützen ACID-Transaktionen jedoch möglicherweise nicht vollständig, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. Die spezifischen Anforderungen der Anwendung bestimmen, wie sie erstellt werden sollte.

Können wir SQL-Abfragen in Mongodb schreiben?

Ja, wir können SQL-Abfragen in MongoDB schreiben. Neben der leistungsstarken Abfragesprache von Mongo, mit der wir Daten nach Belieben abfragen und manipulieren können, können wir auch SQL verwenden, um MongoDB abzufragen. Dadurch erhalten wir das Beste aus beiden Welten: die Flexibilität der Abfragesprache von Mongo und die Leistungsfähigkeit von SQL.

Ein MongoDB-Skript in JavaScript erstellt ein Python-Skript, das die Mongo-Shell mit der MongoDB-Datenbank verbindet. Mit DataGrip können Sie SQL-Abfragen in JavaScript übersetzen. Um das JS-Skript anzuzeigen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine Abfrage und wählen Sie JS-Skript anzeigen aus. Durch Klicken auf Copy JS Script to Clipboard können Sie den Code in die Zwischenablage kopieren. Die JS-Skriptvorschau kann verwendet werden, um das Skript zu ändern und auszuführen. Daher können Sie Funktionen wie AVG, SUM, MIN und MAX als nicht aggregierte Funktionen verwenden. Beispielsweise funktioniert SELECT MAX(1,2,3) nicht.

Wenn Sie den LIKE-Operator verwenden, können Sie Platzhalter verwenden, um reguläre Ausdrücke zu erstellen, die in MongoDB gültig sind. Aliase können auch in Spalten vorhanden sein. Punkte dürfen in einem Aliasa nicht vorhanden sein. Mehrfache gemeinsame Klauseln werden unterstützt. Zeichenfolgenliterale sind in WHERE LIKE und NOT LIKE erforderlich. Wenn eine Spalte in GROUP BY eingefügt wird, können die eingebetteten Felder in der SELECT-Klausel verwendet werden. Anstatt nach Nummern zu sortieren, können Sie SORT BY oder OFFSET verwenden.

Die MongoDB-Datenbank basiert auf einer alternativen Sprache für die Abfragesprache, die SQL-frei ist. MongoDB verwendet ein dokumentenorientiertes Programmiermodell im Gegensatz zu gängigen, relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMSs) wie Oracle, MySQL und SQL Server , die normalerweise Skripting verwenden. Obwohl MongoDB seine eigenen Stärken hat, kann es für bestimmte Anwendungen SQL vorzuziehen sein. MongoDB hat mehrere Vorteile, einer davon ist seine einfache, dokumentenorientierte Syntax. Daher ist es eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die keine großen SQL-Kenntnisse erfordern. Darüber hinaus unterstützt MongoDB erweiterte Analyse- und Verknüpfungsfunktionen, was es zu einem hervorragenden Tool für Data Mining und Analyse macht. MongoDB wird SQL auf lange Sicht mit ziemlicher Sicherheit nicht ersetzen. Trotz der Tatsache, dass MongoDB eine starke Community hat und immer beliebter wird, bleibt SQL die am häufigsten verwendete Datenbanksprache der Welt. Es macht keinen Unterschied, wie ausgefeilt und flexibel SQL für die meisten Anwendungen ist, da MongoDB eine gute Wahl für diejenigen ist, die eine solche Ausgereiftheit nicht benötigen.

Warum Sql und nicht Nosql verwenden?

SQL-Datenbanken können komplexe Abfragen verarbeiten und Daten tabellenübergreifend effizienter kombinieren, wodurch sie beim Umgang mit strukturierten Daten, wie z. B. Ad-hoc-Abfragen, einfacher zu handhaben sind. NoSQL-Datenbanken werden nicht konsequent produktübergreifend verwendet, und sie müssen häufig Daten über längere Zeiträume abfragen, insbesondere wenn die Abfragekomplexität zunimmt.

Die Wahl zwischen NoSQL und relevantem NoSQL basiert auf der Art der Informationen, die Sie speichern, und dem besten Weg, dies zu tun. Die Art und Weise, wie Daten gespeichert werden, unterscheidet sich zwischen den beiden Typen. Es gibt Zeiten, in denen es am besten ist, einen über den anderen zu wählen, aber viele Teams ziehen es vor, beide zu verwenden. Sie bestehen aus Algorithmen, die horizontal skalieren und Cloud Computing verwenden, um ihren Betrieb zu unterstützen. Es ist effektiver, wenn Sie die Cloud verwenden, da sie horizontal skaliert werden kann. In einer schnelllebigen agilen Entwicklungsumgebung funktioniert NoSQL gut. Es ist wahrscheinlicher, dass schwierige Probleme in NoSQL auftreten, wenn es keine dokumentierten Lösungen gibt.

NoSQL wäre ein ineffizientes Werkzeug für den Umgang mit großen Datenmengen oder einer Vielzahl von Datentypen. Wenn Ihnen Datenkonsistenz und 100 %ige Datenintegrität nichts ausmachen, ist NoSQL möglicherweise die beste Wahl. Wenn sich die Datenanforderungen ändern, bietet das NoSQL-Framework mehr Flexibilität und Kontrolle. Es ist nicht immer so, dass das eine besser oder das andere besser ist, sondern wann und wo beide in derselben Anwendung verwendet werden. Mehrere Ingenieure bei Integrant führten eine leidenschaftliche Debatte über JavaScript und Java als Lösung für ein Middleware-Projekt. In diesem Artikel stellt Integrant eine Liste der wichtigsten Empfehlungen für die Zuweisung von Ressourcen zu Softwareentwicklungsprojekten bereit.

Auf NoSQL basierende Datenbankdatenbanken haben nicht die gleichen ACID-Eigenschaften wie SQL-Datenbanken. Es fehlt an Zuverlässigkeit in Bezug auf die Datenintegrität und die korrekte Ausführung von Transaktionen. Dies kann bei Anwendungen wie Finanztransaktionen ein Problem darstellen, da es wichtig ist, konsistente Daten zu verwalten. Es ist keine gute Idee, eine NoSQL-Datenbank zu verwenden, wenn Sie Daten zur Laufzeit ändern können müssen. Diese Datenbanken sind weniger flexibel als SQL-Datenbanken, daher müssen Sie möglicherweise Ihre Anwendungen neu schreiben, um ein traditionelleres Datenbanksystem zu verwenden.

Sql oder Nosql: Welche Datenbank eignet sich am besten für Ihr Projekt?

Es kann schwierig sein zu entscheiden, welche Datenverwaltungsoption für Sie am besten geeignet ist. SQL- und NoSQL-Datenbanken sind zwei hervorragende Optionen zum Speichern von Daten. SQL-Datenbanken eignen sich am besten für die Verarbeitung von Daten, die konsistent und genau sein müssen. Eine NoSQL-Datenbank hingegen ist bequemer für Daten, die nicht so viel strukturierte Struktur und nicht so viel Genauigkeit erfordern. Bevor Sie Entscheidungen treffen, müssen Sie zunächst entscheiden, was für Ihr individuelles Projekt das Beste ist.