SQL Vs NoSQL: Welches ist die richtige Datenbanktechnologie für Ihre Webanwendung?

Mit dem Aufkommen von Big Data wurde die Frage, ob SQL oder NoSQL die richtige Datenbanktechnologie ist, heiß diskutiert. Wie sich herausstellt, lautet die Antwort, dass sowohl SQL als auch NoSQL in Webanwendungen koexistieren können. Der Schlüssel liegt darin, die Stärken und Schwächen jedes Datenbanktyps zu verstehen und das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe zu verwenden. SQL-Datenbanken eignen sich gut zum Speichern von Daten, die stark strukturiert sind und mit SQL abgefragt werden können. NoSQL-Datenbanken hingegen eignen sich besser zum Speichern von Daten, die weniger strukturiert sind und mit flexibleren Methoden abgefragt werden können. Wenn Sie also beispielsweise eine Webanwendung erstellen, die Daten über Benutzer, Bestellungen und Produkte speichern muss, würden Sie wahrscheinlich eine SQL-Datenbank verwenden. Wenn Sie jedoch eine Webanwendung erstellen, die Daten über Social-Media-Beiträge speichern muss, würden Sie wahrscheinlich eine NoSQL-Datenbank verwenden. Unter dem Strich haben sowohl SQL als auch NoSQL ihren Platz in der Welt der Webanwendungen. Es ist wichtig, die Stärken und Schwächen jedes Datenbanktyps zu verstehen und das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe zu verwenden.

Obwohl sich die NoSQL-Technologie als unwirksam erwiesen hat, gelten relationale Datenbanken als überlegen. Die Idee, dass NoSQL beschleunigt wird, basiert auf seiner eigenen Dynamik, und SQL ist der Weg, ihm sowohl Vertrautheit als auch Leistungsfähigkeit zu verleihen. Laut Gartner werden nicht-relationale DBMS im Jahr 2020 das am schnellsten wachsende Segment des DBMS-Marktes sein. NoSQL hat sich seitdem durchgesetzt, und auch Microservices (ein verteilter Skalierungsansatz für horizontal skalierende Anwendungen) haben sich durchgesetzt. Der Microservice kann seine eigene Datenbank verwenden; In vielen Fällen bedeutet dies, dass ein vollständiges System möglicherweise nicht dieselbe Datenbank verwenden kann. Dies wird als Datenbank-Wildwuchs bezeichnet. Eine Multimodel-Datenbank ist eine Datenbank, die auf einer einzigen Datenspeichertechnologie basiert, aber den Zugriff auf dieselben Daten und das Lesen derselben Daten unabhängig von ihrem Standort ermöglicht. Laut Matthew Groves, einem Datenwissenschaftler und Entwickler bei Couchbase, „beobachten wir eine Veränderung in der Art und Weise, wie relationales und NoSQL kombiniert werden.“

Wenn Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden, ist SQL keine Voraussetzung; Fragen Sie einfach die Datenbank mit SQL ab. Darüber hinaus können SQL und NoSQL komplementäre Ansätze sein. SQL ist ein beliebtes Suchprotokoll in einigen NoSQL-Datenbanken.

Daten in einer Abrufdatenbank werden als Datensätze in Zeilen und Tabellen mit logischen Verbindungen zwischen ihnen modelliert. Nicht-relationale NoSQLDBMs sind üblich, weil ihnen SQL-Funktionen fehlen.

Es scheint, dass beide Datenbanken auf absehbare Zeit in Betrieb bleiben werden, da sie zum jetzigen Zeitpunkt nicht ersetzt werden können. Bei NoSQL-Datenbanken besteht die einzige Möglichkeit, SQL-Datenbanken zu ersetzen, darin, dass NoSQL einen Weg findet, Daten konsistent zu halten und unbegrenzt mit der gleichen Geschwindigkeit abzufragen.

SQL-Datenbanken sind typischerweise in den meisten Fällen vertikal skalierbar. Ein einzelner Server kann durch Hinzufügen von mehr CPU-, RAM- oder SSD-Speicherkapazität erweitert werden. Eine NoSQL-Datenbank ist eine Datenbank, die horizontal skaliert werden kann. Wenn Sie Sharding verwenden, um Datenverkehr mit hohem Datenverkehr zu bewältigen, wird Ihre NoSQL-Datenbank mit mehr Servern gefüllt.

Können Sie Nosql und SQL zusammen verwenden?

Auf diese Frage gibt es keine definitive Antwort, da sie von der Anwendung und den Daten abhängt, um die es geht. Grundsätzlich ist es jedoch möglich, sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken gemeinsam in einer Anwendung zu nutzen. Dies kann beispielsweise nützlich sein, wenn Sie Daten haben, die am besten für eine relationale Datenbank geeignet sind, aber auch Daten speichern müssen, die flexibler oder einfacher mit einer NoSQL-Datenbank abzufragen sind.

Daten, die in NoSQL, SQL und ORM gespeichert sind, sollten für die Anwendungsentwicklung verwendet werden. Da Objekte in jeder Anwendung in relationale Daten übersetzt werden, ist dies nicht sehr attraktiv. Dieses Problem wurde durch Tools für ORM behoben. Wenn Sie das ORM-Tool entfernen möchten, sind die Kosten unerschwinglich hoch. Wenn ORM verwendet wird, um seine Einfachheit zu umgehen, gewinnt die Leistung erheblich an Bedeutung. Wenn Sie gespeicherte Prozeduren in einer Datenbank für schnellere Ergebnisse entwickeln und viel zusätzlichen Code hinzufügen, damit es funktioniert, dienen ORM-Untergrabungstools in erster Linie demselben Zweck wie ein Untergrabungstool. Das Beste aus beiden Welten ist die Kombination von NoSQL im Frontend und relationalen Datenbanken im Backend.

Die Entscheidung, zu NoSQL-Datenbanken zu migrieren, sollte nicht leichtfertig getroffen werden. Sie können basierend auf Ihrem Verständnis der grundlegenden Architektur der Datenbank und der Vorteile der Verwendung einer NoSQL-Datenbank eine fundierte Entscheidung treffen. Die relationale Datenbank ist seit mehr als zwei Jahrzehnten der Goldstandard für die Speicherung von Daten. Da das Datenvolumen und die Komplexität von Webanwendungen jedoch weiter wachsen, sind neue Ansätze dringend erforderlich. Datenbankanbieter wie MongoDB und Cassandra wurden bei ihrer Erstveröffentlichung unter diesem Gesichtspunkt entwickelt. Sie sind für die Verwendung mit großen Datensätzen konzipiert und erfordern keine zusätzliche Technik, wenn sie auf eine größere Größe skaliert werden. Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken kann den erforderlichen Datenspeicher sowie den Zeit- und Arbeitsaufwand zum Erstellen und Ausführen einer Anwendung reduzieren. Eine Entscheidung zur NoSQL-Datenbankmigration muss auf der Grundlage einer Reihe von Faktoren getroffen werden.

SQL- und Nosql-Datenbanken: Das perfekte Pai

Tabellenbasierte SQL-Datenbanken haben im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken keine relationalen Datenstrukturen. Eine SQL-Datenbank besteht aus strukturierten Daten und kann mit einem relationalen Modell analysiert werden. unstrukturierte Daten, was bedeutet, dass vordefinierte Modelle nicht zur Analyse von NoSQL-Datenbanken verwendet werden können. SQL-Anweisungen ermöglichen die einfache Konvertierung Ihrer relationalen Datenbankanwendung in eine NoSQL-Datenbank wie NosDB. Mit einer erweiterten SQL-Anweisung können Sie auf verschiedene Arten nach allen JSON-Dokumenten in NosDB suchen. SQL Server und MongoDB können jetzt problemlos koexistieren und Daten zwischen ihnen austauschen, da SQL Server jetzt JSON verstehen und schreddern kann. SQL wird sowohl für NoSQL als auch für SQL verwendet.

Können wir Sql und Mongodb zusammen verwenden?

Aufgrund der kohärenten Struktur von Tabellen und der ausgeklügelten Transformation von Daten, die Data Virtuality automatisch durchführt, kann auf MongoDB mit nur regulären SQL-Anweisungen zugegriffen und abgefragt werden, und der Inhalt kann auch mit anderen Datenquellen wie relationalen Datenbanken kombiniert werden.

Werden Mongo und SQL Server jemals wieder zusammenarbeiten können? Ideal wäre es, wenn Mongo alle 15 Minuten aktualisiert würde. Während ich diesen Artikel lese, möchte ich einen Blick auf Greg Youngs Muster zur Trennung von Verantwortlichkeiten in der Befehlszeile werfen, das als cqrs bekannt ist. NCqrs kann mithilfe einer Open-Source-Implementierung implementiert werden. Bei diesem Ansatz werden zwei Datenbanken erstellt: Lesen und Schreiben.

Die Verwendung des Befehlszeilen-MySQL-Clients ist für MongoDB einfach und benutzerfreundlich. Dieser Client ist in den meisten Distributionspaketen für Linux, macOS und Windows enthalten.
Um über die Befehlszeile eine Verbindung zu MongoDB herzustellen, müssen Sie zuerst den MongoDB Connector für BI installieren. Aufgrund seines Konnektors kann MongoDB als Befehlszeilenschnittstelle verwendet werden.