Die Vor- und Nachteile von MySQL- und NoSQL-Datenbanken

Relationale Datenbanken wie MySQL sind seit Jahren die erste Wahl für Webanwendungen. Da jedoch immer mehr Unternehmen ihre Daten und Anwendungen skalieren möchten, wenden sie sich NoSQL-Datenbanken zu. NoSQL-Datenbanken sind skalierbarer und bieten eine bessere Verfügbarkeit als relationale Datenbanken. Aber sie sind nicht ohne ihre eigenen Herausforderungen. In diesem Artikel vergleichen wir die beiden Datenbanktypen und diskutieren die Vor- und Nachteile der beiden.

Bei der Auswahl einer Cloud-Datenbank sollten Sie berücksichtigen, wie Ihre Daten aussehen, wie Sie sie abfragen und wie Ihre Skalierbarkeit sein soll. Je nachdem, welche Art von Datenbank Sie verwenden werden, sind SQL (Structured Query Language) oder NoSQL (Not only SQL) die besten Optionen. Dies ist der dritte einer Reihe von Artikeln über Big Data in der Cloud. Wenn es darum geht, unstrukturierte Daten wie Artikelinhalte, Social-Media-Beiträge und andere Arten von Daten zu speichern, hat die NoSQL-Datenbank weitaus mehr Vorteile als die relationale Datenbank. Ein Datenspeicher kann aus Spalten, Dokumenten, Diagrammen oder Schlüssel-Wert-Paaren bestehen. NoSQL-Datenbanken wurden im Hinblick auf Skalierbarkeit und Flexibilität entwickelt. Das Wachstum Ihrer Datenbank wird durch das Wachstum Ihres Unternehmens bestimmt.

In Zukunft müssen Sie berücksichtigen, wie Ihr Datensatz im Vergleich zu NoSQL-Datenbanken wachsen wird, da sich NoSQL-Datenbanken in der Größe unterscheiden. Mit dem Ziel, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu nutzen, ist eine Bewegung entstanden. Es stehen mehrere Datenbanktypen zur Verfügung, unabhängig davon, ob Sie sich für eine lokale Datenbank oder eine Cloud-Datenbank entscheiden. Eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen müssen, ist, ob Sie eine NoSQL-Datenbank als primären Datenspeicher oder eine NoSQL-Datenbank als sekundären Datenspeicher verwenden sollten. Anschließend betrachten wir weitere Cloud-Datenspeicherkomponenten wie Data Warehouses und Data Lakes.

Wenn Sie hohe transaktionsbasierte Ergebnisse benötigen, ist nosql die bessere Option. NoSQL ist ein hervorragendes Tool für umfangreiche Transaktionszwecke. Trotzdem ist dies nicht die beste Lösung. Ich glaube nicht, dass eine hierarchische Datenspeicherung für die Speicherung geeignet ist. Diese Speicherkarte eignet sich für hierarchische Datenspeicherung und große Datensätze (z. B. Big Data) mit 14 Zeilen für jede Spalte.

Ist Nosql Hochverfügbarkeit?

Wie erfahre ich mehr über hochverfügbare NoSQL-Datenbanken? Bei hochverfügbaren NoSQL-Datenbanken wird das Betriebssystem nicht durch Dienstunterbrechungen unterbrochen. Für viele webbasierte Unternehmen ist der unterbrechungsfreie Zugriff auf Datendienste von entscheidender Bedeutung.

In einem verteilten Cluster werden mehrere Kopien Ihrer Datenbank gepflegt und kontinuierlich aktualisiert, sodass Sie Daten zwischen Knoten austauschen können. Ein Cluster-Knoten, der noch nicht in der Lage ist, auf eine andere Datenbank zu replizieren, kann als Backup-Knoten für diese Datenbank verwendet werden. Mit mehreren Knoten, die Anfragen gleichzeitig lesen und schreiben können, ist RavenDB eine ideale Plattform für die Edge-Bereitstellung.

So halten Sie Ihre Daten sicher

Wenn ein primärer Knoten ausfällt, wechseln die Slave-Knoten, die die Daten und Aktualisierungen spiegeln, zur neuesten Kopie der Daten, die auch als primärer Knoten bezeichnet wird.

Warum wird Nosql Sql vorgezogen?

Da SQL-Datenbanken darauf ausgelegt sind, nur auf einem Server ausgeführt zu werden, ist die Skalierung von SQL-Datenbanken schwierig. Eine NoSQL-Datenbank kann horizontal skaliert werden, sodass Sie weitere Server hinzufügen können, um Ihr Wachstum zu unterstützen. Dies ist einer der Hauptvorteile von NoSQL gegenüber SQL.

Der Unterschied zwischen NoSQL und Mongo wird durch die Arten von Daten bestimmt, die Sie speichern müssen, und die beste Methode dafür. Daten werden in beiden Speicherarten einfach auf unterschiedliche Weise aufbewahrt. Da manchmal eine Entscheidung getroffen werden muss, ziehen es viele Teams vor, beides zu verwenden. Das Ziel von NoSQL-Engines ist die Verwendung von Cloud Computing zum Aufskalieren. Durch die horizontale Skalierung bietet Cloud Computing erhebliche Skalierbarkeitsvorteile. NoSQL eignet sich gut für das Entwicklungsteam, das sehr agil ist. NoSQL stößt eher auf schwierige Probleme, wenn es um komplexe Datenstrukturen geht.

Wenn Sie es mit einer großen Datenmenge oder einer Vielzahl von Datentypen zu tun haben, wäre NoSQL übertrieben. Wenn es Ihnen nichts ausmacht, Datenkonsistenz oder 100 % Datenintegrität zu haben, sollten Sie sich vielleicht für NoSQL entscheiden. Durch die Verwendung von NoSQL gewinnen Sie mehr Flexibilität und behalten Ihre Kosten unter Kontrolle, wenn sich Ihre Daten ändern. Ob sie gemeinsam oder getrennt eingesetzt werden, hängt häufig von der Anwendung und den Bedürfnissen der Benutzer ab. Ingenieure bei Integrant diskutierten leidenschaftlich über Java und JavaScript als Lösung für ein Middleware-Projekt. In diesem kurzen Überblick gibt Integrant eine Reihe von Empfehlungen für die Zuweisung von Ressourcen in Softwareentwicklungsprojekten.

NoSQL-Datenbanken sind ideal für eine Vielzahl moderner Anwendungen, die flexible, skalierbare, leistungsstarke und hochfunktionale Datenbanken erfordern. NoSQL-Datenbanken haben im Gegensatz zu relationalen Datenbanken kein standardisiertes oder allgemein akzeptiertes Modell. Sie basieren auf einem anderen mathematischen und theoretischen Modell als relationale Datenbanken. Da die NoSQL-Datenbanken auf ein einfaches Datenmodell ohne Notwendigkeit von Transaktionen ausgelegt sind, gibt es zahlreiche Unterschiede in ihrem Design.
Auf NoSQL basierende Datenbankmodelle unterscheiden sich nicht wesentlich von solchen, die auf relationalen Datenbanken basieren. Dadurch sind sie anpassungsfähiger und können schneller auf Veränderungen in der Technologiebranche reagieren. Zudem sind NoSQL-Datenbanken häufig schneller und effizienter als relationale Datenbanken. Aus diesem Grund sind sie eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen mit hohen Leistungsanforderungen.
Aufgrund ihrer Flexibilität und Leistungsfähigkeit werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Sie sind ideal für eine Vielzahl moderner Anwendungen, die hohe Leistung und Funktionalität erfordern.

Mongodb ist eine großartige Option für Datenbanken

MongoDB funktioniert auch gut als Server, da es sehr gut skaliert. Die Anwendung wurde entwickelt, um zig Millionen Dokumente problemlos zu verarbeiten. Die Leichtigkeit, mit der es erlernt werden kann, ist einer der Vorteile von MongoDB. Es kann von jedem mit minimalen Programmierkenntnissen verwendet werden.

Was ist besser als Nosql oder SQL?

Beziehungen zwischen Datentypen werden von NoSQL nicht unterstützt. Es ist möglich, NoSQL-Abfragen auszuführen, aber sie sind viel langsamer. Ihre Anwendung wird für eine große Anzahl von Transaktionen verwendet. SQL-Datenbanken sind ideal für schwere oder komplexe Transaktionen, da sie stabiler sind und die Datenintegrität gewährleisten.

Bei der Auswahl einer Datenbank wird in der Regel eine relationale Datenbank (SQL) oder eine nicht-relationale Datenbank (NoSQL) bevorzugt. Das Verständnis der Unterschiede zwischen einer Datenbank und einer Skriptsprache ist entscheidend, um eine fundierte Entscheidung darüber treffen zu können, welche Datenbank verwendet werden soll. Big Data eignet sich aufgrund ihres dynamischen Schemadesigns besser für NoSQL-Datenbanken, was für die Flexibilität unerlässlich ist. Je nach Anforderung können dies entweder Schlüssel-Wert-Paare, dokumentenbasierte, graphische Datenbanken oder Wide-Column-Stores sein. Die Dokumentenerstellung erfordert nicht die Verwendung einer definierten Struktur; stattdessen kann jedes Dokument aus seiner eigenen Struktur bestehen. Es ist wichtig zu verstehen, dass NoSQL aus verschiedenen Gründen im Rampenlicht steht, insbesondere im Kontext von Big Data und Datenanalyse. Es gibt NoSQL-Datenbanken, bei denen die Community die primäre Wissensquelle ist, während andere die Unterstützung eines Experten erfordern.

NoSQL ist beim Durchführen von Lese- und Schreibvorgängen an einer einzelnen Datenentität nicht wesentlich schneller als SQL, unabhängig von ihrer Geschwindigkeit. Google, Yahoo und Amazon gehörten zu den Unternehmen, die NoSQL-Datenbanken für Big Data entwickelt haben. Da vorhandene relationale Datenbanken die für die Datenverarbeitung erforderliche Datenmenge nicht bewältigen konnten, wurde eine neue Datenbank benötigt. Die NoSQL-Datenbank ist horizontal skalierbar und kann schließlich größer und leistungsfähiger werden. Diese eignen sich für Anwendungen, die keine spezifischen Schemadefinitionen erfordern, wie z. B. Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen , Echtzeitanalysen usw.

Ist Nosql die richtige Wahl für Ihre Datenbank?

NoSQL hingegen speichert Daten in Arrays von Dokumenten. Ein Dokument kann mit einem Namen und einer ID gekennzeichnet sein, aber auch zusätzliche Daten wie eine Adresse, eine Produktliste oder einen Zeitstempel enthalten. Infolgedessen können NoSQL-Datenbanken als riesige Sammlung von Dokumenten betrachtet werden. SQL-Datenbanken hingegen eignen sich besser für mehrzeilige Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente geeignet sind. SQL-Datenbanken werden auch verwendet, um Legacy-Systeme zu unterstützen, die auf dem relationalen Modell aufgebaut wurden. Eine NoSQL-Datenbank scheint nicht immer produktübergreifend konsistent zu sein, und aufgrund der hohen Abfragekomplexität übersteigt der Aufwand für die Abfrage von Daten in einer NoSQL-Datenbank häufig die Zeit, die für Produkte aufgewendet wird. Während NoSQL eine bessere Option für unstrukturierte Daten sein kann, eignet es sich möglicherweise nicht für Fälle, in denen Tabellen nicht ordentlich organisiert sind.

SQL vs. Nosql

SQL (Structured Query Language) ist eine Datenbankabfragesprache, die zum Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten verwendet wird, die in einer relationalen Datenbank gespeichert sind. NoSQL (nicht nur SQL) ist eine nicht relationale Datenbankabfragesprache, die das Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten ermöglicht, die nicht in einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert sind.

SQL-Datenbanken sind einfacher zu verteilen als Nosql-Datenbanken

SQL-Datenbanken sind aus mehreren Gründen einfacher zu verteilen als NoSQL-Datenbanken. Erstens ist die SQL-Sprache portabler als die verschiedenen Abfragesprachen, die von NoSQL-Datenbanken verwendet werden. Zweitens sind SQL-Datenbanken tendenziell standardisierter, was es einfacher macht, eine konsistente Replikationsstrategie zu erstellen. Schließlich verfügen viele SQL-Datenbanken über integrierte Replikationsfunktionen, die die Einrichtung eines verteilten Systems vereinfachen.

Wann sollte Nosql verwendet werden?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Im Allgemeinen eignen sich NoSQL-Datenbanken jedoch am besten für Anwendungen, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern und bei denen die Daten nicht gut für ein relationales Modell geeignet sind. Sie werden auch häufig für Anwendungen verwendet, die ein flexibles Schema erfordern oder bei denen sich die Daten ständig ändern.

NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da Unternehmen jeder Größe auf sie umsteigen. Der Zweck dieses Artikels ist es zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann NoSQL eine gute Wahl für die Erstellung von Anwendungen ist. Die frühen Internetpioniere entwickelten NoSQL, nachdem sie erkannt hatten, dass sie sich nicht an die traditionelle Datenbanktechnologie anpassen konnten. Die zunehmende Popularität von NoSQL-Datenbanken erfordert eine größere Transparenz darüber, wann deren Einsatz sinnvoll ist. Es gibt mehrere verschiedene Datenbankstrukturen und Datenmodelle, die von NoSQL abgedeckt werden. Menschen verwenden NoSQL aus einer Vielzahl von Gründen, und diese Diskussion identifiziert die häufigsten Gründe. Während der Cloud-Ära wurden NoSQL-Datenbanken erstellt und haben sich sehr schnell an die Cloud-Automatisierung angepasst. NoSQL-Datenbanken lassen sich häufig besser in Echtzeit-Streaming-Technologien integrieren. Um mit MongoDB als kostenlose NoSQL-Datenbank zu beginnen, probieren Sie die MongoDB Atlas-Bibliothek aus.

Rdbms gegen Nosql

Daten in RDBMS werden in tabellarischer Form gespeichert. Die Tabellenköpfe enthalten die Spaltennamen der Tabelle und Zeilen, die ihre entsprechenden Werte enthalten. NoSQL bietet Datenspeicherung in Form von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Daten werden nicht im Standard-DBMS nach einem ACID-Verfahren gespeichert.

Viele Leute verwechseln NoSQL mit SQL, obwohl NoSQL eine nicht-relationale Datenbank ist. Eine relationale Datenbank ist eine Sammlung von Tabellen mit einem vordefinierten Schema. Einer NoSQL-Datenbank fehlt ein Schema, sie unterstützt kein Daten-Clustering und wird nur repliziert, nachdem der Benutzer sie autorisiert hat. Geschwindigkeit und Flexibilität stehen bei der Datenspeicherung ganz oben auf der Prioritätenliste. Eine NoSQL-Datenbank wird zum Speichern großer Datenmengen verwendet, da sie für verteilte Datenspeicher mit extrem hohen Anforderungen an die Speicherung vorgesehen ist. Sie werden in Anwendungen verwendet, die täglich Terabytes an Daten sammeln und eine hochgradig interaktive Benutzererfahrung erfordern. Diese Datenbanken, die von Apps verwendet werden, die Daten sammeln, können Daten schnell und zuverlässig aufnehmen und bereitstellen.

Datenbankverwaltungssysteme werden in zwei Typen eingeteilt: relationale und nicht relationale Systeme. RDBMS, auch bekannt als relationale Datenbanken, basieren auf dem von EF Codd entwickelten relationalen Modell. NoSQL-Datenbanken wurden erstellt, um die Nachfrage nach großen Datensammlungen zu erfüllen.

Warum Nosql eine gute Wahl für Big Data und Echtzeitanwendungen ist

Datenverarbeitung in Echtzeit und Big-Data-Analysen können mit NoSQL durchgeführt werden. Das Datenmodell von Cassandra ist robust und sehr schnell.