Die richtige Datenbanklösung für Ihr Projekt

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die beste Datenbanklösung für ein bestimmtes Projekt von einer Reihe von Faktoren abhängt. Im Allgemeinen sind SQL-Datenbanken jedoch besser für strukturierte Daten geeignet, die einfach abgefragt werden können, und nosql-Datenbanken sind besser für unstrukturierte Daten, die einfach zu skalieren sind.

Das Rückgrat jedes Teilgebiets der Datenwissenschaft sind Daten. Daten werden normalerweise in einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) gespeichert, wenn Sie sie benötigen. Die DBMS-Sprache ist für die Interaktion und Kommunikation mit dem DBMS erforderlich. SQL ist die Programmiersprache, die verwendet wird, um mit DBMSs zu interagieren (strukturierte NoSQL-Datenbanken sind ein anderer Name für einen Datenbanktyp, der im Bereich der Datenbanken immer beliebter wird. Daten werden nicht in Tabellen oder Datensätzen in NoSQL-Datenbanken gespeichert, die nicht Relationale Datenbanken, die Datenspeicherstruktur hingegen wurde auf spezifische Anforderungen zugeschnitten: Es gibt vier Haupttypen von Datenbankmodellen: spaltenorientierte, dokumentenorientierte, Schlüssel-Wert-Paare und Graph-Datenbanken.

Die dokumentenorientierte Datenbank MongoDB ist ein gutes Beispiel dafür, was Python damit machen kann. Mit NoSQL-Datenbanken haben Sie mehr Entscheidungsfreiheit bei der Entwicklung Ihrer Datenstruktur. Die SQL-Datenbank hingegen hat eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Für SQL-Neulinge ist der Umstieg auf NoSQL möglicherweise die beste Option. Sie sollten eine Sprache auswählen, die speziell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist, basierend auf ihren Vor- und Nachteilen sowie ihrer Anwendung und Zugänglichkeit. Es gibt keine klaren Unterscheidungen, und SQL ist NoSQL oder der Art und Weise, wie es geschrieben ist, nicht von Natur aus überlegen. Hören Sie auf Ihre Daten und treffen Sie die richtige Entscheidung.

Vergleich von SQL vs. NoSQL

SQL-Datenbanken sind aufgrund ihrer langen Nutzungsgeschichte weiter entwickelt als NoSQL-Datenbanken. Daher sollten Anfänger mit SQL beginnen und zu NoSQL wechseln, wenn sie mehr über das Programmieren lernen möchten.

Eine NoSQL-Datenbank ist häufig effizienter beim Organisieren, Modellieren und Speichern strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten als eine herkömmliche Datenbank .

Viele der gleichen Vorteile finden sich in NoSQL-Datenbanken wie in relationalen Datenbanken. Datenbanksysteme für NoSQL verwenden eine Vielzahl flexibler Datenmodelle, sind horizontal skalierbar, haben extrem schnelle Abfragen und sind einfach zu implementieren. In einer NoSQL-Datenbank sind Schemata normalerweise sehr flexibel.

Soll ich Nosql oder SQL verwenden?

Es ist möglich, NoSQL-Abfragen auszuführen, aber sie sind viel langsamer. Ihre Anwendung weist eine hohe Transaktionsaktivität auf. SQL-Datenbanken sind eine bessere Wahl für High-Level-Transaktionen oder umfangreiche Datenspeicherung, da sie stabiler sind und die Datenintegrität gewährleisten. ACID ist ein Muss, wenn es funktionieren soll.

Einige Projekte eignen sich besser für SQL-Datenbanken, während andere gut mit NoSQL-Datenbanken funktionieren. Die Datenbanktechnologie kann auf viele verschiedene Arten konfiguriert werden, aber es ist wichtig zu überlegen, welche Lösung für Sie die richtige ist. Es ist üblich, dass Unternehmen sowohl nicht relationale als auch relationale Datenbanken für eine Vielzahl von Geschäftszwecken verwenden. Um wirksam zu sein, müssen Ihre Daten organisiert aufbewahrt werden. NoSQL-Datenbanken sind aufgrund ihrer hohen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit beliebt geworden. Wenn Sie an Big Data-Integration interessiert sind, bietet NoSQL eine Reihe von Vorteilen, darunter niedrigere Kosten, einfachere Skalierbarkeit und eine Open-Source-Umgebung. In gewisser Weise ist NoSQL der Weg der Zukunft, aber andere sind besorgt, dass es sich nicht an die ACID-Standards hält und keine wirkliche NoSQL-Technologie ist.

NoSQL-Datenbanken erbringen in der Regel eine bessere Leistung bei der Speicherung von Schlüsselwerten als SQL-Datenbanken. Der einzige Vorbehalt ist, dass sie ACID-Transaktionen möglicherweise nicht unterstützen, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. MongoDB ist schneller und skalierbarer als SQL und viel größer als SQL.

Ist Sql oder Nosql besser für Big Data?

Die Antwort auf diese Frage hängt davon ab, was Sie unter „Big Data“ verstehen. Wenn Sie einfach eine große Datenmenge meinen, kann entweder SQL oder NoSQL verwendet werden. Wenn Sie jedoch schnell große Datenmengen verarbeiten und analysieren müssen, ist SQL die bessere Option.

Im Hinblick auf die Optimierung von Fertigungsprozessen sind Big Data und Analytics ein vielversprechender technologischer Fortschritt. Es besteht aus verschiedenen Arten von Informationen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten. Fertigungsdaten können aus Sensordaten gesammelt werden, zu denen die Bewegung von Versandbehältern, Kameras in der Produktionshalle und Verbrauchergeräten gehören. Im Fertigungssektor wären NoSQL-Architekturen vorzuziehen, da die meisten Daten unstrukturiert sind, während SQL-Architekturen ineffizient wären. NoSQL-Datenbanken benötigen keine Schemas, da die Daten in derselben Tabelle wie alle anderen Elemente gespeichert werden. Die Art der Daten, die jedes Unternehmen für die Trennung verwendet, wird durch die Trennungslinie bestimmt. Damit eine Transaktion in einer relationalen Datenbank richtig funktioniert, müssen vier Grundprinzipien befolgt werden.

Die Verwendung von Cloud-Computing-Frameworks für die Arbeit mit NoSQL-Systemen ist vorteilhaft, da sie sich recht gut in Cloud-Systeme integrieren lassen. NoSQL kann verwendet werden, um den Fertigungsprozess in Echtzeit zu optimieren, indem es mit den Manufacturing Execution Systems (MES) integriert wird. Diese Methode wurde durch den Einsatz von Big-Data-Analysen erreicht, die eine schnellere Reaktion auf sich ändernde Bedingungen ermöglichten. Die NoSQL-Datenbank ist daher einfach einzurichten und kann für Analysen verwendet werden. Die Verwendung schneller reagierender Datenbanken wie NoSQL ermöglicht es dem Management, bessere Simulationen durchzuführen und bessere Entscheidungen darüber zu treffen, was verkauft werden soll. Da NoSQL-Datenbanken anfällig für Cross-Site-Angriffe, Injektionsangriffe und Brute-Force-Angriffe sind, sollten sie in Betracht gezogen werden. Ein Injektionsangriff ist eine Methode zum Laden von Daten in NoSQL-Abfragebefehle und Speicheranweisungen.

Bedenken hinsichtlich der NoSQL-Architektur wurden insbesondere aus der Fertigungsindustrie geäußert. Die Spezifikationen eines Produktionssystems können geändert werden, wenn ein Angreifer das System erfolgreich angegriffen und einen Denial-of-Service- oder Injection-Angriff ausgeführt hat. In einem hart umkämpften Markt kann dies Wettbewerbern einen Vorteil verschaffen.

NoSQL-Datenbanken können horizontal skaliert werden.

Welche Datenbank eignet sich am besten für große Datenmengen?

Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 usw. sind nur einige der Tools, die zum Erstellen einer Website verwendet werden können.

Ist SQL gut für Big Data?

SQL-on-Hadoop-Engines können riesige Datenbanken handhaben, indem sie die APIs von Hadoop verwenden. Daher gibt es derzeit keine Beweise dafür, dass der Mythos „Big Data ist zu groß für SQL-Systeme“ wahr ist. Es gibt keinen Mythos. SQL ist eine bekannte Programmiersprache, die im Bereich Big Data weit verbreitet ist.

Welche Datenbank eignet sich am besten zum Speichern von Daten?

Auf diese Frage gibt es keine einheitliche Antwort, da sie von einer Reihe von Faktoren abhängt, darunter die Art der zu speichernden Daten, die zu erwartende Arbeitslast, die erforderliche Verfügbarkeit und Leistung sowie das Budget. Einige der beliebtesten Datenbankverwaltungssysteme sind MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database und PostgreSQL.

Mehrere Benutzer können gleichzeitig sicher und effizient auf gespeicherte Informationen in einer Datenbank zugreifen und diese pflegen, aktualisieren und bearbeiten. Eine moderne Datenbank kann anhand ihrer Vor- und Nachteile in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Wir werden uns die Unterschiede zwischen einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) und einem nicht relationalen Datenbankverwaltungssystem (NoSQL) ansehen. Anstatt Daten in relationalen Datenbanken zu speichern, können Sie sie auf zwanglosere Weise organisieren. Darüber hinaus unterstützen sie NoSQL-Formate wie JSON, das für webbasierte Anwendungen unerlässlich ist. Dokumentspeicher sind Datenbanken mit Schemas, die auf verschiedene Weise geändert werden können und die am besten für halbstrukturierte Daten geeignet sind. Obwohl Graph Stores möglicherweise nicht die skalierbarsten sind, können sie effizient zur Betrugsprävention und anderen Geschäftsfällen eingesetzt werden.

Die vertikale Skalierungsoption ist besser für Server geeignet, da sie die Rechenleistung erhöht, anstatt dem System weitere Server hinzuzufügen. Dank NoSQL-Datenbanken können Unternehmen durch horizontale Skalierung elastischer werden. Die Geschwindigkeit einer Datenbank, z. B. eines Dokuments, ist wichtiger als die ACID-Konformität, daher ist es am besten, eine nicht relationale Datenbank zu wählen. Myso ist ein kostenloses RDBMS, das Oracle besitzt und verwaltet. Die Open-Source-Datenbank-Engine PostgreSQL bietet unbegrenzte Skalierungsoptionen und kann kostenlos verwendet werden. Es führt sowohl Vor-Ort- als auch On-Demand-Datenbanken aus und eignet sich daher sowohl für Cloud-basierte als auch für Vor-Ort-Umgebungen. Microsoft fügte im Rahmen seines Updates 2016 zu seinem Azure-Speicherdienst auch Abfragefunktionen für zeitliche Daten hinzu.

Die Open-Source-Datenbank-Engine MongoDB wurde speziell für Anwendungen entwickelt, die unstrukturierte Daten speichern. Es kann auf fast jedem Betriebssystem verwendet werden, da es sich gut in eine Vielzahl von Datenbanken sowie Linux integrieren lässt. Da Postgres völlig kostenlos und frei von Skalierbarkeit ist, ist es eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen jeder Größe. Wenn Sie ein Data Warehouse zum Analysieren von Daten erstellen, sollten Sie möglicherweise eine andere Plattform verwenden. Mit Integrate.io können Sie alle Ihre Datenquellen in eine benutzerfreundliche Plattform integrieren. Big Data ermöglicht das Verschieben von Daten von einem Ort zum anderen, ohne dass Code oder Low Code erforderlich sind. Eine Datenbank kann ohne Programmierkenntnisse oder Code analysiert werden.

Ist Nosql sicherer als SQL?

Welche Vorteile hat SQL gegenüber NoSQL und warum? Da SQL-Datenbanken ACID-Eigenschaften einhalten, die zuverlässige Datentransaktionen garantieren, sind sie in diesem Zusammenhang sicherer als NoSQL-Datenbanken. SQL-Datenbanken verwenden diese zusätzlich zur rollenbasierten Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene.

Strukturierte Abfragesprache (SQL) und Managementsysteme für relationale Datenbanken (RDBMS) sind entscheidende Komponenten für einen erfolgreichen Datenbankbetrieb. In einer NoSQL-Datenbank ist weniger Tabellenplatz vorhanden, wodurch eine Vielzahl von Datentypen verarbeitet werden können. Es ist möglich, das Upgrade zu vermeiden, indem Sie das „Scale-out“-Modell verwenden. Durch das Hinzufügen neuer Server zum Cluster werden keine neuen Geräte mehr benötigt. Alle Daten werden in einem einzigen Datensatz gespeichert, wenn NoSQL in einem denormalisierten Datenmodell verwendet wird. Infolgedessen kann das System effizienter laufen, da es weniger belastet wird. Das Grundprinzip von NoSQL ist das Basic Available, Soft State, and Consistent (BASE)-Prinzip.

Eine NoSQL-Tabelle kann nicht mit Genehmigung partitioniert werden. Benutzer können auf andere Schnappschüsse stoßen, wenn sie sie in der Vergangenheit gesehen haben und kürzlich auf die „Race-Bedingung“ gestoßen sind, die die Möglichkeit von Fehlern erhöht. Darüber hinaus mangelt es diesem Dienst an Integrität, Vertraulichkeit und Sicherheit, was es schwierig macht, schnell an sensible Daten zu gelangen. SQL hat aufgrund seiner Unternehmenslösungen und traditionellen Ansätze zur Datenbankverwaltung einen erheblichen Vorteil gegenüber NoSQL.

Es ist wichtig zu beachten, dass NoSQL kein Allheilmittel für alle Probleme ist. SQL ersetzt diese Funktion nicht; vielmehr hilft es ihm bei seiner Entwicklung. Sie sind fehlerhaft, haben einige Einschränkungen und funktionieren nicht immer wie erwartet. Insgesamt bieten sie jedoch viele Vorteile, einschließlich größerer Flexibilität, schnellerem Datenzugriff und verbesserter Speicherkapazität.
SQL-Datenbanken gehören zu den beliebtesten Arten von Datenbanken, da es sie schon seit langem gibt. Diese Produkte werden für Unternehmen empfohlen, die Daten strukturiert speichern und komplexe Abfragen für die Suche erstellen müssen.
Die neueren NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer Vorteile gegenüber SQL-Datenbanken immer beliebter. Der erste Unterschied zwischen NoSQL-Datenbanken und SQL-Datenbanken ist die Geschwindigkeit. Sie müssen nicht den gleichen Regeln folgen wie relationale Datenbanken, die die Suche nach Daten erschweren.
SQL-Datenbanken hingegen sind starrer als NoSQL-Datenbanken. Folglich können sie verwendet werden, um Daten zu speichern, die nicht unbedingt strukturiert sein müssen, einschließlich Daten, die überhaupt nicht strukturiert werden müssen.
Für Unternehmen, die mehr Flexibilität als SQL-Datenbanken benötigen, sind NoSQL-Datenbanken eine gute Wahl, aber sie möchten nicht auf Abfragegeschwindigkeit verzichten.

Wann sollte man Sql vs. Nosql verwenden?

Die Fähigkeit von SQL-Datenbanken, Daten tabellenübergreifend zu verarbeiten und zusammenzuführen, erleichtert die Durchführung komplexer Abfragen für strukturierte Daten, wie z. B. Ad-hoc-Anforderungen. Aufgrund der mangelnden Konsistenz zwischen den Produkten müssen NoSQL-Datenbanken in der Regel Daten in größerer Zahl abfragen, was zu mehr Arbeit beim Abrufen von Daten führt.

Sie müssen das Erscheinungsbild der Daten berücksichtigen, die Sie in einer Cloud-Datenbank speichern möchten, wie Sie sie abfragen und skalieren und die Anforderungen an die Skalierbarkeit. Je nach verwendetem Datenbanktyp müssen Sie zwischen SQL (Structured Query Language) und NoSQL (nicht nur SQL) wählen. Im dritten Teil unserer Big Data in the Cloud-Reihe gehen wir auf einige Tipps ein. Eine NoSQL-Datenbank wäre besser geeignet, um unstrukturierte Daten wie Artikelinhalte, Beiträge in sozialen Medien und andere Arten von Informationen zu speichern. Datentypen können von Column Stores bis hin zu graphbasierten Schlüssel-Wert-Paaren reichen und können aus Dokumenten abgeleitet werden. NoSQL-Datenbanken sind auf Skalierbarkeit und Flexibilität ausgelegt. Ihre Datenbank wächst mit Ihrem Unternehmen, wenn es wächst.

Sie müssen darüber nachdenken, wie Ihr Datensatz wachsen wird, wenn Sie von NoSQL- zu NoSQL-Datenbanken wechseln. In den letzten Jahren ist es üblicher geworden, die besten Eigenschaften beider Arten von Datenbanken zu kombinieren. Ob Sie eine lokale Datenbank oder eine Cloud-Datenbank verwenden, Sie haben eine Vielzahl von Optionen zur Auswahl. Eine der wichtigsten Entscheidungen ist, ob Sie eine NoSQL- oder eine NoSQL-Datenbank als primäre Datenspeicheroption verwenden möchten. In unserem nächsten Beitrag betrachten wir Data Warehouses und Data Lakes als zusätzliche Cloud-Speicherkomponenten.

Nosql vs. SQL: Was ist besser für Sie?

Was ist besser für einen DBA: nosql oder sql?
Wenn Sie eine genauere und vollständigere Datenbasis benötigen, sollten Sie eine nach den konkreten Umständen auswählen. Obwohl MySQL häufig beliebter ist, eignet es sich auch besser für hochtransaktionale Anwendungen. Der andere große Vorteil von NoSQL besteht darin, dass es für die hierarchische Datenspeicherung verwendet werden kann und riesige Datenmengen in großen Mengen speichern kann.