Database SQL Vs NoSQL: i pro ei contro

I database SQL sono stati lo standard per l'archiviazione dei dati per decenni. Tuttavia, ci sono una serie di motivi per cui i database NoSQL stanno diventando sempre più popolari. Uno dei motivi è che i database NoSQL sono più scalabili dei database SQL. Ciò significa che possono gestire più dati e più utenti senza degrado delle prestazioni. Un altro motivo è che i database NoSQL sono più flessibili dei database SQL. Ciò significa che possono essere facilmente personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche di un'applicazione. Infine, i database NoSQL sono spesso più facili da usare rispetto ai database SQL. Ciò significa che gli sviluppatori possono essere subito operativi senza dover imparare molta sintassi SQL complessa.

Nella selezione di un database cloud, dovresti considerare le dimensioni dei tuoi dati, come li interrogherai e come li ridimensionerai. Il fattore più importante nella decisione su un database è quale tipo di database si desidera utilizzare: SQL (linguaggio di query strutturato) o NoSQL (non solo SQL). Questo articolo è il terzo della nostra serie sui Big Data nel cloud. Un database NoSQL sarebbe più appropriato per archiviare dati non strutturati come articoli, post sui social media e così via. I dati possono essere archiviati come un archivio di colonne o come una coppia di chiavi basata su grafico orientata ai documenti. La flessibilità e la scalabilità dei database NoSQL sono state entrambe prese in considerazione. Anche il tuo database crescerà con la crescita della tua azienda.

Poiché i database NoSQL e NoSQL differiscono in termini di scala, è necessario considerare come crescerà il set di dati in futuro. Alcune persone credono che la combinazione delle migliori caratteristiche di entrambi i tipi di database consentirà loro di ottenere una maggiore efficienza. Ci sono numerose opzioni di database tra cui scegliere se sei in locale o nel cloud. Scegliere tra un database NoSQL e uno NoSQL come archivio dati primario è una delle decisioni più importanti che dovrai prendere. Nel post seguente, esamineremo più componenti di cloud storage, come data warehouse e data lake.

A differenza dei database SQL, i database NoSQL mancano di alcune delle funzionalità di sicurezza dei database SQL. Non hanno la necessaria riservatezza o integrità. Inoltre, poiché mancano di uno schema ben definito, non è possibile assegnare loro dei permessi.

Perché Nosql è preferito a Sql?

In NoSQL, non esiste alcuna relazione tra i tipi di dati. È possibile eseguire una query NoSQL, ma è molto più lenta di una query esistente. La tua applicazione ha un alto livello di attività di transazione. I database SQL sono ideali per transazioni pesanti o complesse grazie al loro livello più elevato di stabilità e integrità dei dati.

I dati sono il fondamento di tutti i sottocampi della scienza dei dati. I dati vengono in genere archiviati in un sistema di gestione del database (DBMS) come metodo principale per archiviarli. I linguaggi DBMS devono essere utilizzati per interagire e comunicare tra loro. SQL (Structured query Language) è un linguaggio di programmazione utilizzato per interagire con i database. Un altro termine emerso negli ultimi anni è database NoSQL. Un database NoSQL, come un database non relazionale, non memorizza i dati in tabelle o record. La struttura di archiviazione dei dati è adattata a una serie specifica di requisiti.

In genere vengono utilizzati tre tipi di database: orientato alla colonna, orientato al documento e coppie chiave-valore. MongoDB è un esempio di database orientato ai documenti in Python. È vero che i database NoSQL consentono di creare una struttura dati più liberamente. I database SQL, invece, hanno una struttura più rigida e un tipo di dati meno flessibile. Se sei un principiante, imparare SQL e poi passare a NoSQL potrebbe essere un buon punto di partenza. Ognuno ha il proprio insieme di vantaggi e svantaggi e dovresti sceglierne uno in base ai tuoi dati, all'applicazione e alla facilità d'uso. La principale distinzione tra SQL e NoSQL è che SQL non è autonomo in termini di prestazioni. Ascolta i tuoi dati e prendi la migliore decisione possibile.

Come usare MongoDB

Puoi usare facilmente MongoDB perché è estremamente semplice da usare. Gli sviluppatori ne apprezzano la velocità, la scalabilità e la capacità di gestire grandi quantità di dati grazie alla sua elevata velocità e flessibilità.

Perché i database Nosql sono migliori?

I database Nosql sono migliori perché consentono una maggiore flessibilità nel modo in cui i dati vengono archiviati. Ciò può essere utile quando si lavora con grandi quantità di dati che devono essere organizzati in modo diverso da un database relazionale tradizionale . I database Nosql possono anche essere più facili da scalare, poiché possono essere distribuiti su più server.

Un database NoSQL è stato sviluppato per la prima volta alla fine degli anni 2000 con l'obiettivo di ridurre la quantità di tempo necessaria per ridimensionare, eseguire query veloci e scrivere programmi. Un database NoSQL ha una serie di vantaggi rispetto ai database tradizionali, inclusa la capacità di scalare orizzontalmente e di fornire una varietà di tipi di dati. I database SQL (Structured Query Language) con schemi tabulari rigidi, complessi richiedono un'ampia scalabilità verticale e sono in genere accessibili tramite database relazionali . In MongoDB 4.0 sono state introdotte le transazioni ACID multi-documento e MongoDB 4.2 ha aggiunto il supporto per i cluster espandibili in MongoDB. Non ci sono modelli di dati nel primo. Quando si utilizzano database NoSQL, di solito è ottimizzato per le query piuttosto che per la duplicazione dei dati. Molti no.

I database NoSQL includono anche la compressione per ridurre i footprint di archiviazione. I database a grafo , ad esempio, possono essere utili per analizzare le relazioni ma potrebbero non essere sufficienti per soddisfare le esigenze di ricerca quotidiane. Il white paper Dove usare MongoDB ti aiuterà a determinare se MongoDB o un altro database è appropriato per le tue esigenze. Per iniziare con i database NoSQL, uno dei modi più semplici è utilizzare MongoDB Atlas. Puoi imparare MongoDB online gratuitamente con la MongoDB University, che offre una formazione completa sull'argomento.

Svantaggi di Nosql rispetto a Sql

Quali sono gli svantaggi e i vantaggi dei database NoSQL? Uno dei principali svantaggi dei database NoSQL è che non supportano le transazioni ACID (atomiche, coerenti, di isolamento, di durabilità) in una varietà di documenti. A causa della progettazione dello schema appropriato, molte applicazioni possono utilizzare un'atomicità di un singolo record.

Ogni organizzazione moderna, vale la pena notare, fa molto affidamento sui dati per raggiungere il successo. I database SQL e NoSQL sono i database più comunemente utilizzati dalle aziende. Ognuno è unico a modo suo e ognuno ha alcuni punti deboli. Diamo un'occhiata più da vicino a ciascuno di essi per vedere se uno di loro è la scelta giusta per te. Quando i dati crescono, ridimensionare il database è come giocare a un gioco senza fine di tag, sapendo sempre che la configurazione perfetta non sarà mai disponibile. Come risultato della scalabilità orizzontale, i database NoSQL sono più facili e meno costosi da configurare. Possono essere utilizzati come strumento di cloud computing grazie ai loro set di dati ampi e in rapida crescita.

Poiché NoSQL si basa su un server e una regione distribuiti, non esiste un singolo punto di errore. Di conseguenza, i database NoSQL hanno un livello più elevato di stabilità e resilienza, nonché una disponibilità continua e nessun tempo di inattività. I tipi di database , come NoSQL, possono essere configurati per soddisfare le esigenze di utenti specifici, consentendo agli sviluppatori di trovare il mix ideale per il loro progetto. Molte organizzazioni scelgono di utilizzare database NoSQL open source. È adatto per il cloud computing perché gestisce un gran numero di set di dati in modo rapido ed efficace. Le query NoSQL non possono essere eseguite in un linguaggio standard. Di conseguenza, per eseguire le query sarà necessario personale più costoso, come sviluppatori e data scientist.

Astra di DataStax è un database multi-cloud come servizio (DBaaS) che gira su Apache Cassandra e Kubernetes e utilizza un'architettura di microservizi. Astra utilizza un livello API di dati chiamato Stargate, una fonte creata in modo open source. Puoi avviare subito il tuo servizio cloud selezionando Azure, Google Cloud Platform o AWS dall'elenco seguente.

MongoDB Vs Sql

La conclusione è che siamo giunti alla conclusione. MongoDB, come database, è molto più avanzato e in grado di gestire grandi set di dati in termini di funzionalità dello schema. Il database SQL Server è un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) che gestisce il sistema di database e fornisce soluzioni di dati aziendali end-to-end. Nel caso di dati non strutturati, MongoDB è una scelta eccellente.

I mondi dei database MongoDB e SQL sono opposti polari. Il caos è il caso dei dati non strutturati, mentre i dati strutturati sono il caso dei dati organizzati. I mondi sono pensati per essere utilizzati in modi diversi per scopi diversi e hanno una serie di vantaggi e svantaggi. L'obiettivo di questo articolo è confrontare in modo approfondito i database MongoDB e SQL. Fino agli anni 2000, i database SQL erano i database più utilizzati per query e analisi. Il boom di Internet e del web 2.0 ha creato un'enorme quantità di dati non strutturati. Questo tipo di dati non può essere mappato a schemi simili a tabelle nel modo più efficace.

I database NoSQL sono apparsi per la prima volta durante questo periodo. Il teorema CAP, che si concentra su coerenza, disponibilità e partizione, è al centro di MongoDB. I teoremi CAP descrivono la disponibilità dei dati in MongoDB come una funzionalità aggiuntiva rispetto alle proprietà ACID dei database SQL. Il sistema è alimentato da un cluster di hardware di base e consente la replica dei dati su più nodi per un'elevata disponibilità e affidabilità. La maggior parte dei dati generati dai dispositivi connessi a Internet e dalle applicazioni Internet non è strutturata, rendendo inutili i database tradizionali. Fornisce, tuttavia, il supporto per le query dei documenti, ma è mal progettato e non fornisce molte informazioni. Se MongoDB non è in grado di gestire l'analisi, possiamo invece eseguire le solite query su un database relazionale.

MongoDB BI Connector è compatibile con una serie di popolari strumenti di business intelligence, tra cui Tableau, Cognos e altri. I data warehouse sono un'opzione fantastica che può costare un sacco di soldi, ma hanno anche dei limiti. Inoltre, costringendoti ad assegnare i tuoi dati a uno schema relazionale, possono anche minare il valore dei database NoSQL. Se disponi di uno strumento di business intelligence esistente che desideri connettere a MongoDB, il connettore MongoDB è una scelta eccellente. Uno dei suoi svantaggi è che non è in grado di connettere dati da più fonti eterogenee. Un'altra opzione sarebbe quella di creare un'applicazione Python che si connetta a MongoDB e recuperi i dati, oltre a eseguire analisi su di essa. Con PyMongo possiamo recuperare i dati MongoDB e riscriverli su MongoDB. Può essere una buona scelta rispetto a un data warehouse rispetto all'analisi esplorativa dei dati, ma potrebbe non essere sempre la scelta migliore per i clienti commerciali.

Nosql vs. Sql: quale è meglio per lo sviluppo Web?

Poiché MongoDB è scritto in qualsiasi linguaggio in grado di archiviare dati, non è necessario imparare SQL per utilizzarlo. Se intendi utilizzare MongoDB in un'applicazione Web, devi avere familiarità con il linguaggio di query.