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

SQL- und NoSQL-Datenbanken sind beide in der Softwareentwicklungsbranche weit verbreitet. Jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, die sie für bestimmte Anwendungsfälle besser geeignet machen. SQL-Datenbanken eignen sich in der Regel besser für Anwendungen, die komplexe Abfragen oder Transaktionen erfordern. Sie sind im Allgemeinen auch stabiler und einfacher zu skalieren als NoSQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken eignen sich normalerweise besser für Anwendungen, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern. Sie sind im Allgemeinen auch einfacher zu entwickeln und bereitzustellen als SQL-Datenbanken.

Laut Befürwortern der Nosql-Technologie besteht das Hauptproblem darin, dass sie für die relationale Datenbanktechnologie kontraproduktiv zu sein scheint. Der eigentliche Zweck von NoSQL besteht darin, ihm Schwung zu verleihen, indem es die Vertrautheit und Leistungsfähigkeit von SQL bereitstellt, und das tut es auch. Laut Gartner wird der Markt für nicht relationale DBMS im Jahr 2020 voraussichtlich am schnellsten wachsen. Die Skalierung von Anwendungen mit NoSQL ist einfacher geworden, da Microservices (ein Ansatz zur Skalierung verteilter Anwendungen) immer beliebter werden. Microservices können ihre eigenen Datenbanken verwenden, und es kann erforderlich sein, eine Vielzahl von Datenbanken für ein vollständiges System zu verwenden. Es wird auch als Datenbank-Wildwuchs bezeichnet. Multimodel-Datenbanken sind Datenbanken, die auf einer einzigen Speichertechnologie basieren und auf die auf verschiedene Weise zugegriffen und gelesen werden kann. „Wir sehen eine Verschmelzung der besten relationalen und NoSQL-Lösungen“, sagt Matthew Groves, ein Entwickler und Datenbank-Enthusiast bei Couchbase.

MySQL ist ein Akronym für SQL und NoSQL. Ein Entwickler kann eine einzelne Datenbank erstellen, die sowohl relationale Daten als auch JSON-Dokumente enthält, und gleichzeitig dieselbe Anwendung darauf ausführen. Beide Datenmodelle können in derselben Anwendung abgefragt werden, was bedeutet, dass die Ergebnisse in einer Vielzahl von Formaten vorliegen können, einschließlich Tabellen, Tabellen und JSON.

Obwohl beide Datenbanken zum jetzigen Zeitpunkt nicht ersetzt werden können, wird dies wahrscheinlich auf absehbare Zeit so bleiben. NoSQL-Datenbanken sind nur dann als Ersatz für SQL-Datenbanken geeignet, wenn sie die gleiche Abfragegeschwindigkeit und sofortige Konsistenz garantieren können.

In Bezug auf Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz ist SQL NoSQL für komplexe Abfragen weit überlegen, da SQL sich an ACID-Eigenschaften hält.

Wie arbeiten SQL und Nosql zusammen?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von der konkreten Anwendung und dem Anwendungsfall abhängt. Im Allgemeinen können SQL und NoSQL jedoch zusammen verwendet werden, um die Stärken des anderen zu ergänzen. Beispielsweise kann SQL für stark strukturierte Daten und NoSQL für unstrukturiertere Daten verwendet werden. Darüber hinaus können sie zum Partitionieren von Daten verwendet werden, sodass jeder Datenbanktyp nur für die Daten verwendet wird, für die er am besten geeignet ist.

Sie konkurrieren nicht, aber NoSQL und NoSQL ergänzen sich. Sie können NoSQL und SQL kombinieren, wenn Sie verstehen, was Sie tun. Wir sollten auf diese Zukunft blicken, und sie wird wahrscheinlich zu einer Explosion von Innovationen führen. Eine NoSQL-Datenbank basiert, wie der Name schon sagt, nicht auf einem traditionellen relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS). MongoDB, Cassandra, HBase und Hadoop sind die beliebtesten NoSQL-Datenbanken, die heute verwendet werden. Eine NoSQL-Datenbank wird häufig als einfacher, schneller und kostengünstiger als eine herkömmliche RDBMS -Datenbank vermarktet. In den letzten Jahren ist ein NoSQL-Framework entstanden, ein neuer Open-Source-Ansatz für die Datenverwaltung.

NoSQL-Datenbanken, maschinelle Lernalgorithmen und künstliche Intelligenz (KI) gehören zu den neuesten Trends in der Geschäftstechnologie. Standards, die sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken unterstützen können, werden aufgrund der wachsenden Nachfrage immer wichtiger. NoSQL ist die Bezeichnung für eine Vielzahl neuer Datenbanktechnologien. Viele Unternehmen, die NoSQL-Datenbanken verwenden, glauben, dass sie besser sind als herkömmliche Datenbanken. Da NoSQL mehr und mehr verwendet wird, wird ein einheitlicher Satz von Standards erforderlich sein. Zusätzlich zu NoSQL-Datenbanken haben traditionelle relationale Datenbanken eine Reihe von Funktionen, die NoSQL-Datenbanken nicht haben. Viele Unternehmen verwenden NoSQL-Datenbanken als Teil ihrer geschäftskritischen Infrastruktur.

Die Vor- und Nachteile der einzelnen Produkte werden vorgestellt, so dass Sie je nach Ihren Bedürfnissen dasjenige bevorzugen können, das Sie bevorzugen. Da viele Webanwendungen große Mengen an Datenspeicherung und -abruf erfordern, können NoSQL-Datenbanken verwendet werden, um diese Probleme zu lösen. Die Art und Weise, wie Daten in NoSQL-Datenbanken gespeichert und abgefragt werden, ist sehr flexibel. Im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken sind diese neuen Datenbanktechnologien in der Regel leistungsstärker, benötigen weniger Speicherplatz und erfordern weniger Verwaltung.

NoSQL-Datenbanken werden teilweise aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken immer beliebter. Dokumentdatenbanken eignen sich ideal zum Speichern von Daten, da sie eher Daten als Tabellen speichern, wodurch sie flexibler mit ihrem Datenmodell umgehen können. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken in Bezug auf die Speicherung von Schlüsselwerten in der Regel schneller als SQL-Datenbanken. Beachten Sie jedoch, dass NoSQL-Datenbanken möglicherweise keine ACID-Transaktionen unterstützen, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. Obwohl NoSQL-Datenbanken einige Nachteile haben, bieten sie im Allgemeinen eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken.

Die Vorteile von SQL und Nosql

SQL eignet sich für große Mengen strukturierter Daten, die die Verarbeitung mehrerer Zeilen erfordern.
Für Daten, die keine strukturierte Struktur haben und eher unstrukturiert verarbeitet werden müssen, ist eine NoSQL-Implementierung vorzuziehen.

Können wir Sql und Mongodb zusammen verwenden?

MongoDB ist dank der kohärenten Tabellenstruktur und der ausgeklügelten Transformation von Data Virtuality einfach mit nur SQL-Anweisungen zugänglich und abzufragen, und der Inhalt kann mit anderen Datenquellen wie relationalen Datenbanken kombiniert werden.

Können Mongo und SQL Server zusammen verwendet werden? Mein Ziel ist es, es mir zur Gewohnheit zu machen, Mongo alle 15 Minuten zu aktualisieren. Ich schlage vor, dass Sie sich cqrs (Command Responsibility Segregation) als Ausgangspunkt ansehen, um mehr über die Methode zu erfahren, die von Greg Young eingeführt wurde. NCqrs ist eine Open-Source-Implementierung, die von GitHub unterstützt wird. Folglich gibt es zwei Datenbanken: eine zum Lesen und eine zum Schreiben.

Folgendes sollten Sie bedenken, wenn Sie MongoDB für die Berichterstellung verwenden.
Der erste Punkt ist, dass MongoDB keine relationale Datenbank ist. Ein Bericht kann nicht durch Kombinieren zweier Tabellen erstellt werden. Wenn Sie etwas tun müssen, was MongoDB nicht kann, können Sie diese Einschränkung überwinden, indem Sie ein Berichtstool verwenden, aber denken Sie daran, dass dies eine erhebliche Erhöhung der Latenz erfordern würde.
Darüber hinaus ist MongoDB keine schnelle Speicheroption für leseintensive Daten. Wenn Ihre Daten leseintensiv sind, ist es möglicherweise besser, MySQL als primären Speicher statt MongoDB als Caching- oder Zwischenspeicherlösung zu verwenden. Auf diese Weise beschleunigen Sie Ihre Berichte.
Letztendlich ist MongoDB keine ideale Plattform für Data Warehousing. Wenn Sie beabsichtigen, ein Data Warehouse mit MongoDB aufzubauen, sollten Sie sich am besten nach anderen Plattformen umsehen.

Ist es besser, Mongodb oder SQL zu lernen?

Wenn Sie eine herkömmliche relationale Datenbank benötigen, aber strukturierte Daten haben, ist MySQL eine ausgezeichnete Wahl. Echtzeitanalysen, Inhaltsverwaltung, das Internet der Dinge, mobile und andere Arten von Anwendungen sind mit MongoDB möglich.

Können Sie Nosql mit SQL abfragen?

NoSQL-Datenbanken basieren nicht auf dem relationalen Modell und können daher nicht mit SQL abgefragt werden. SQL ist eine Abfragesprache für relationale Datenbanken und nicht mit NoSQL-Datenbanken kompatibel.

NoSQL verwendet kein SQL (oder eine andere Programmiersprache für diese Angelegenheit). Zusätzlich zu SQL für Abfragen kann auch SQL zum Abfragen verwendet werden. NoSQL-Datenbanken sind normalerweise nicht relationaler Natur. Es sind zahlreiche NoSQL-Schemata verfügbar, darunter Schlüsselwertspeicher, Dokumentenspeicher und so weiter. NoSQL-Systeme können neben Single-Model-Schemata auch Multi-Model-Schemas unterstützen. Es handelt sich um eine nicht relationale Datenbank, die von Unternehmen verwendet werden kann, die eine Vielzahl von Datenquellen benötigen. Eine NoSQL-Datenbank kann ihre eigene eindeutige Schnittstelle haben oder eine gemeinsame Abfragemethode verwenden.

Bis 2024 wird der Markt für NoSQL um 207,2 % auf insgesamt 3,4 Milliarden US-Dollar gewachsen sein. Die CQL-Abfragesprache von Cassandra ist für die Verwendung in einem Cluster aus horizontal verteilten Servern vorgesehen. Obwohl CQL und SQL viele Gemeinsamkeiten aufweisen, besteht der wichtigste Unterschied darin, dass CQL keine Verknüpfungen mit Tabellen wie SQL durchführen kann. In einer normalisierten Datenbank sind keine sich wiederholenden Felder oder Spalten vorhanden. Eine denormalisierte Datenbank nimmt neben dem Schlüssel aus der nicht normalisierten Datenbanktabelle auch Wiederholungsfelder in neue Datenbanktabellen auf. Denormalisierte Daten werden von Anwendungen bevorzugt, die Mehrfach-JOIN-Abfragen für große Tabellen ausführen. In einigen Situationen kann es zu einer Denormalisierung kommen.

Gemäß dem CAP-Theorem können verteilte Datenbanken nicht sicherstellen, dass sie konsistent und verfügbar sind, wenn Netzwerkpartitionen vorhanden sind. Dadurch kann Konsistenz bei gleichzeitiger Erhöhung der Skalierbarkeit erreicht werden. Während Cloud-native Anwendungen die Sicherheit der Verfügbarkeit und Partitionstoleranz über die Konsistenz ihrer Anwendung stellen, tun sie dies häufig nicht. Datenbankdesignmodelle wie ACID und BASE unterscheiden sich. Transaktionen sind konsistent mit ACID, was darauf hinweist, dass die Daten während des gesamten Prozesses konsistent sind. Da Basisbenutzer die Skalierbarkeit über alles schätzen, ist es für sie wichtiger, das System langfristig nutzen zu können. Eine NoSQL-Datenbank besteht normalerweise aus B-Trees und Log-Structured Merge Trees.

Die Sequenz ist für NoSQL-Datenbanken nützlicher, da sie mehr Wert für die Analyse als für Geschwindigkeit bietet. Dichte Daten sind ein Datenbanktyp, der das Hinzufügen fast aller Felder zu einer Datenbank erfordert. Die Sequestrierung von Informationen ermöglicht die Identifizierung großer Informationscluster inmitten leerer Zellen. ScyllaDB ist eine NoSQL-Datenbank mit einer spaltenorientierten Architektur, die ein dynamisches Schema für unstrukturierte Daten bereitstellt. Es verwendet die Cassandra-Abfragesprache (CQL) und die Log-Structured Merge Tree (LSM)-Speicher-Engine. Anstelle des herkömmlichen RDBMS ermöglicht CQL eine Reihe verschiedener Operationen, einschließlich gemeinsamer Operationen zwischen Tabellen.

Nosql vs. SQL: Welche Datenbank ist die richtige für Ihre Anwendung?

Eine NoSQL-Datenbank sollte sowohl schnell und flexibel als auch skalierbar ausgelegt sein. Es ist möglich, dass sie eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen sind, die große Datenmengen erfordern, aber es ist auch möglich, dass sie eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen sind, die komplexe Abfragen erfordern. Eine SQL-Datenbank ist möglicherweise vorzuziehen, wenn Ihre Anwendung häufige Transaktionen mit hohem Volumen erfordert.