Database SQL vs NoSQL

I database SQL e NoSQL sono due dei sistemi di gestione dei database più diffusi oggi in uso. Sebbene condividano alcune somiglianze, hanno anche alcune differenze importanti. In questo articolo, esamineremo più da vicino entrambi i tipi di database e come implementarli. I database SQL vengono in genere utilizzati per archiviare dati strutturati, mentre i database NoSQL sono più adatti per l'archiviazione di dati non strutturati. I database SQL utilizzano un modello relazionale, il che significa che i dati sono organizzati in tabelle con righe e colonne. I database NoSQL utilizzano una varietà di modelli diversi, come coppie chiave-valore, orientati ai documenti e basati su grafici. Per implementare un database SQL, dovrai utilizzare un sistema di gestione del database (DBMS) come MySQL, Oracle o Microsoft SQL Server. Per implementare un database NoSQL, puoi utilizzare una varietà di tecnologie diverse, come MongoDB, Apache Cassandra o Apache HBase. Quando si sceglie un database, è importante considerare le proprie esigenze specifiche. Se hai bisogno di archiviare molti dati e hai bisogno della possibilità di interrogarli rapidamente e facilmente, un database SQL è una buona scelta. Se hai bisogno di archiviare dati che cambiano costantemente o hai bisogno di maggiore flessibilità nel modo in cui esegui query, un database NoSQL è una scelta migliore.

Robert Sheldon spiega la differenza tra NoSQL e database relazionali in questo articolo. Entrambi offrono vantaggi e svantaggi, ma differiscono nel modo in cui sono progettati e nel modo in cui memorizzano i dati. Comprendere queste differenze ti consentirà di prendere una decisione informata su quale tipo di macchina sarà più efficace per il tuo carico di lavoro. Il vantaggio dei database relazionali è che sono in grado di gestire dati strutturati, mentre i dati semi-strutturati e non strutturati non lo sono. Quando parliamo di database NoSQL, in genere non intendiamo SQL o nemmeno SQL. Ciascuno dei quattro modelli NoSQL include un prodotto in ciascuno. La flessibilità dei database NoSQL rende più facile per gli sviluppatori creare progetti perché non hanno strutture di dati rigide. Poiché i database NoSQL non sono maturi come i database relazionali, non possono garantire lo stesso livello di integrità dei dati. Per i carichi di lavoro che intendi supportare, SQL e NoSQL sono le due opzioni principali.

SQL viene utilizzato per il linguaggio di query; non viene utilizzato per i database NoSQL. Esistono somiglianze linguistiche tra NoSQL e SQL. SQL è un motore di ricerca comune per i database NoSQL.

Un database SQL è basato su tabelle, mentre un database NoSQL è un database archivio di documenti, valori-chiave, grafici o colonne larghe. MySQL, Oracle, PostgreSQL e Microsoft SQL Server sono esempi di database SQL. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j e CouchDB sono solo alcuni esempi di database NoSQL.

Un database SQL è una scelta eccellente per una struttura dati estremamente strutturata e che richiede la conformità ACID. Se, d'altra parte, i requisiti dei tuoi dati non sono chiari o se i tuoi dati non sono strutturati, NoSQL potrebbe essere la soluzione migliore. Lo schema utilizzato in un database NoSQL non deve essere predefinito come lo schema utilizzato in un database SQL.

Per migrare da SQL a NoSQL, la chiave primaria nella tabella relazionale diventa la chiave primaria nella tabella NoSQL. La tabella RDBMS deve essere unita ad altre tabelle per recuperare l'oggetto di business e tali tabelle strettamente correlate devono essere combinate in un'unica tabella NoSQL.

Come funzionano i database Sql e Nosql?

I database SQL sono database relazionali che memorizzano i dati in tabelle con righe e colonne e utilizzano il linguaggio di query strutturato (SQL) per l'accesso al database. I database NoSQL non sono relazionali e in genere memorizzano i dati come documenti. Usano vari linguaggi di query, come JavaScript o XML.

SQL è un linguaggio di query strutturato che esiste dagli anni '70. I database NoSQL non contengono gerarchie, consentendo lo sviluppo di strutture uniche a cui gli utenti possono accedere a differenza dei database SQL. In generale, i database NoSQL possono essere ridimensionati verticalmente, il che significa che è possibile aumentare il carico sul server. Un database NoSQL può essere utilizzato per manipolare dati da varie fonti. Poiché i database NoSQL non richiedono database relazionali, non memorizzano i dati in righe e tabelle come fanno nei database relazionali. Riducono la necessità di pianificazione e organizzazione di dati non strutturati perché consentono uno schema dinamico. I database SQL e relazionali consentono un facile accesso a grandi quantità di dati, scalabilità e consentono di ridimensionare una varietà di tipi di dati.

Va bene con le versioni precedenti del software che facevano apparire l'immagine diversa perché ogni informazione è memorizzata nella stessa posizione. È anche una buona scelta se è necessario elaborare grandi quantità di dati (o in continua evoluzione). Grandi aziende come Facebook, Google e altre utilizzano i sistemi NoSQL perché richiedono una grande quantità di dati per funzionare. Cassandra è uno dei database NoSQL che gestisce enormi quantità di dati distribuiti su più server. Se devi accedere a un archivio chiave-valore senza solide garanzie di integrità, Redis potrebbe essere l'opzione migliore. Elastic Search è una scelta eccellente quando hai bisogno di una ricerca complessa o flessibile.

I database NoSQL orientati ai documenti includono MongoDB, MySQL, DocumentDB e OrientDB. Il libro è un'opera di finzione L'archiviazione a colonne viene utilizzata in archivi di grandi colonne come Cassandra e DynamoDB per archiviare i dati. I dati vengono archiviati in un database a grafo, come Neo4j o OrientDB, utilizzando una struttura di dati a grafo diretto. La crescente popolarità dei database NoSQL è principalmente dovuta alla loro capacità di gestire grandi quantità di dati senza la necessità dei tradizionali database SQL. Database orientati ai documenti, database di valori-chiave, archivi a colonne larghe e database a grafo sono tutti esempi di database NoSQL. MongoDB, il database NoSQL più famoso al mondo, viene utilizzato in una varietà di applicazioni come Cassandra, HBase e Hypertable. MongoDB è un database orientato ai documenti che memorizza i dati nel formato chiave-valore. Redis e Sqoop sono due popolari database NoSQL basati su colonne e utilizzano Cassandra come database principale. Il database NoSQL basato su colonne di HBase viene utilizzato in una varietà di applicazioni, tra cui Bigtable e Cassandra. Hypertable, un negozio a colonne larghe, viene utilizzato in Neo4j e OrientDB, due applicazioni popolari. I database basati su colonne come Cassandra e MongoDB sono ideali per le applicazioni che devono archiviare grandi quantità di dati senza la necessità di un database SQL tradizionale. Database orientati ai documenti come MySQL e MongoDB, oltre ad essere semplici da usare, possono essere utilizzati da applicazioni che richiedono l'archiviazione di documenti e una bassa latenza. Redis e Sqoop sono esempi di archivi di valore-chiave, che memorizzano i dati in un formato di valore-chiave, rendendoli adatti per applicazioni che memorizzano piccole quantità di dati. Gli archivi a colonne larghe come Cassandra e DynamoDB memorizzano i dati nello storage a colonne, rendendolo adatto per le applicazioni che devono conservare grandi quantità di dati. I database a grafo come Neo4j e OrientDB, così come molti altri, supportano strutture di dati a grafo diretto per l'archiviazione dei dati, rendendoli adatti per applicazioni che memorizzano dati a grafo.

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I DBMS sono costituiti da molti diversi punti di forza e di debolezza. La selezione di quale DBMS utilizzare dipende interamente dai requisiti e dalle esigenze del cliente.

Come faccio a scegliere tra Nosql e Sql?

L'esecuzione di query NoSQL può essere eseguita, ma è molto più lenta rispetto all'esecuzione di quelle tradizionali. La tua applicazione ad alta transazione deve essere eseguita. L'amministrazione del database nei database SQL è più adatta alle transazioni che comportano carichi pesanti e strutture di dati complesse perché sono più stabili e garantiscono l'integrità dei dati. ACID deve essere adeguatamente monitorato.

I dati sono il fondamento di tutti i sottocampi della scienza dei dati. Nella maggior parte dei casi, i dati richiesti sono archiviati in un sistema di gestione del database (DBMS). Per poter interagire e comunicare con il DBMS, il linguaggio utilizzato deve essere preciso. SQL (linguaggio di query strutturato) è il nome dato al linguaggio di programmazione utilizzato nelle interazioni DBMS. Negli ultimi anni è emerso un nuovo termine nel campo dei database: database NoSQL. Un database NoSQL non memorizza i dati in tabelle o record e viene quindi definito database non relazionale. Piuttosto che una struttura di archiviazione dei dati, è costituita da requisiti specifici.

I quattro tipi più diffusi sono i database a grafo, i database orientati alle colonne, i database orientati ai documenti e le coppie chiave-valore. MongoDB è un database di documenti basato su Python basato su documenti. Un database NoSQL è progettato in modo da offrire una maggiore flessibilità nella progettazione della struttura dei dati. A differenza dei database SQL, ha una struttura più rigida e una minore varietà di tipi di dati. Per la prima volta, SQL e NoSQL potrebbero essere più adatti ai principianti. Ognuno ha il proprio insieme di vantaggi e svantaggi, quindi dovresti decidere quale è giusto per te in base ai tuoi dati, alla sua applicazione e a cosa lo rende più facile da sviluppare. È vero che SQL è meno costoso e più efficiente di NoSQL, ma questo non vuol dire che sia superiore. Sceglierai la soluzione migliore se ascolti i tuoi dati.

I database SQL sono più popolari dei database NoSQL in parte a causa dei loro vantaggi. I database NoSQL, ad esempio, non richiedono i servizi di un amministratore di database, il che può essere vantaggioso. Inoltre, i database NoSQL sono più facili da usare e gestiscono grandi quantità di dati.
Vale, tuttavia, la pena notare che i database NoSQL hanno i loro difetti. Il livello di accesso e manipolazione dei dati nei database SQL è significativamente inferiore rispetto ai database NoSQL. Di conseguenza, se stai facendo cose come unire tabelle o utilizzare funzioni SQL avanzate, dovrai utilizzare un database diverso.
Sta a te scegliere il database che meglio soddisfa le tue esigenze. Se sei un nuovo arrivato nei database SQL, impara come usarli prima di passare ai database NoSQL se devi eseguire attività più complesse. Un database NoSQL dovrebbe essere sempre utilizzato al posto di qualcos'altro.

Esempi di database Nosql

MongoDB, CouchDB e Cassandra sono tutti esempi di database NoSQL. Questi database sono progettati per essere altamente scalabili e fornire prestazioni elevate. Sono spesso utilizzati in situazioni in cui i database relazionali tradizionali non sono in grado di gestire il volume o il tipo di dati.

Database NoSQL è un tipo di database che non memorizza i dati nello stesso formato di un database relazionale. Con NoSQL, non devi preoccuparti di uno schema fisso, non devi unirti e non devi ridimensionare. Gli archivi dati con requisiti di archiviazione elevati possono essere compilati con un database NoSQL. Twitter, Facebook, Google e altre società, ad esempio, raccolgono ogni giorno terabyte di dati degli utenti. L'architettura dei database NoSQL distribuiti implica che il database non abbia una singola unità di controllo o memoria. Di conseguenza, viene eliminata la necessità di distribuire e gestire più database per gli stessi dati. Poiché i dati vengono sempre distribuiti in modo continuo, un database distribuito offre la possibilità di accedervi a tempo indeterminato.

Negli archivi chiave-valore, tutti i dati sono considerati una chiave e un valore. I dati vengono archiviati ed elaborati in colonne di varie dimensioni da un gran numero di macchine che eseguono Column Family Stores. I database dei documenti sono essenzialmente versioni di documenti creati in precedenza che contengono altre raccolte di valori-chiave. Un documento semi-strutturato può essere archiviato in un formato come JSON. Gli amministratori di database non hanno la capacità di generare risultati di query dichiarativi di alto livello rispetto a SQL. Invece di recuperare i dati da questi database, vengono utilizzati modelli di query. Le interfacce RESTful sono caratteristiche comuni delle piattaforme NoSQL.

A differenza di un database relazionale, che memorizza le informazioni in modo approssimativo, un database a grafo è multirelazionale. Un database grafico ha lo scopo di supportare un'ampia gamma di modelli di dati con un unico back-end integrato. I database multi-modello sono un nuovo concetto in NoSQL e ci sarà più interesse in questa categoria con il passare del tempo. Una classifica dei primi dieci database più popolari è disponibile su http://db-engines.com/en/ranking.html.

RavenDB, in quanto database orientato ai documenti, offre tutti i vantaggi dei database NoSQL oltre alla comodità di un database relazionale. Inoltre, può essere combinato con database SQL esistenti per beneficiare di entrambi i tipi di integrità dei dati, consentendo di ottenere il massimo da entrambi i tipi di dati. Il database NoSQL di RavenDB può essere utilizzato sia per applicazioni reali che per database NoSQL.

Struttura del database Nosql

Un database NoSQL archivia i dati in documenti anziché in tabelle. Ciò si traduce in una varietà di modelli di dati flessibili suddivisi in cluster "non solo SQL". Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono esempi di database NoSQL.

I database di documenti, al contrario dei database relazionali, memorizzano i dati nei documenti. Queste soluzioni sono adattabili, scalabili e possono rispondere alle moderne esigenze aziendali in pochi minuti. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono solo alcuni dei database NoSQL. Le aziende Global 2000 stanno adottando rapidamente i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Cinque tendenze contribuiscono a questo e la maggior parte dei database non è in grado di gestirle. A causa del loro modello di dati fisso, i database relazionali rappresentano un ostacolo importante per lo sviluppo agile a causa delle loro scarse prestazioni. Il modello di applicazione definisce il modello di dati in NoSQL.

Non è possibile definire come i dati devono essere modellati semplicemente da NoSQL. Come formato de facto per l'archiviazione dei dati in un database orientato ai documenti, viene utilizzato JSON. Elimina la necessità di framework ORM, risultando in un processo di sviluppo delle applicazioni più rapido. N1QL (pronunciato nickel), un potente linguaggio di query SQL, è stato aggiunto alla versione Couchbase Server 4.0. L'array array di questa applicazione supporta non solo le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, ma supporta anche l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e così via. Un database distribuito NoSQL, che utilizza un'architettura scalabile e non ha un singolo punto di errore, ha una serie interessante di vantaggi operativi. La disponibilità sta diventando una preoccupazione sempre più importante man mano che i clienti effettuano transazioni online e mobili.

L'uso dei database NoSQL ne semplifica l'impostazione, la configurazione e il ridimensionamento. Sono stati progettati per facilitare la lettura, la scrittura e l'archiviazione delle informazioni. Inoltre, possono gestire cluster di varie dimensioni a qualsiasi dimensione, inclusa la gestione e il monitoraggio di cluster di varie dimensioni. Un database NoSQL include la replica integrata tra più data center, eliminando la necessità di software separato. Inoltre, consente alle applicazioni di eseguire il proprio fail-overrun utilizzando router hardware; le applicazioni non devono attendere che il database rilevi un problema ed esegua il proprio failover. La maggior parte delle odierne applicazioni Web, mobili e IoT viene eseguita su database NoSQL.

I database Nosql sono più scalabili dei database relazionali

Nosql è capace di molto spazio di archiviazione?
Quando sono richieste grandi quantità di dati, i database NoSQL sono molto flessibili. I database NoSQL, al contrario dei database relazionali, che sono strutturati per archiviare i dati, non hanno alcuna struttura. Riduce la quantità di dati che devono essere strutturati, aumentando così l'archiviazione dei dati. Inoltre, poiché i database NoSQL non si basano sugli indici per velocizzare il recupero dei dati, possono essere scalati molto più facilmente.

Esempi Sql Vs Nosql

I database SQL sono relazionali, nel senso che memorizzano i dati in tabelle collegate da relazioni definite. Questo approccio è potente per i dati strutturati che possono essere facilmente definiti e ricercati. I database NoSQL sono non relazionali, nel senso che memorizzano i dati in un formato flessibile e basato su coppie chiave-valore. Questo approccio è il migliore per i dati non strutturati che non si adattano bene a un formato di tabella tradizionale.

Quando decidi tra NoSQL e MongoDB, dovresti considerare il tipo di informazioni che desideri archiviare e il metodo migliore per archiviarle. I dati vengono archiviati in modi diversi per ciascun tipo di dati. Ci sono momenti in cui è vantaggioso sceglierne uno piuttosto che l'altro, ma la maggior parte dei team preferisce usarli entrambi. L'obiettivo principale dei motori NoSQL è consentire l'uso del cloud computing. Grazie alla sua capacità di ridimensionamento, il cloud computing offre una maggiore scalabilità. In un ambiente agile e frenetico, NoSQL funziona bene con gli sviluppatori. Fondamentalmente, le soluzioni NoSQL hanno maggiori probabilità di fallire a causa della difficoltà di risolvere problemi difficili.

Se stai lavorando con una grande quantità di dati o una varietà di tipi di dati, dovresti evitare NoSQL. Invece di concentrarti sulla coerenza dei dati o garantire l'integrità dei dati al 100%, utilizza NoSQL per garantire l'integrità dei dati. Oltre ad essere più adattabile e in grado di adattarsi alle mutevoli esigenze dei dati, NoSQL ti offre la possibilità di controllare i costi. Spesso prendiamo la decisione non su quale utilizzare, ma su quando e dove utilizzare entrambi all'interno della stessa applicazione. Per risolvere un progetto che coinvolge il middleware, gli ingegneri di Integrant hanno discusso appassionatamente di JavaScript e Java. Questo breve riassunto delle principali raccomandazioni di Integrant per l'allocazione delle risorse ai progetti di sviluppo software è l'ideale per chiunque sia interessato a come allocare le risorse in modo efficace.

È fondamentale selezionare il database NoSQL giusto per l'attività da svolgere man mano che la loro popolarità cresce. Poiché i database SQL elaborano le query in modo più efficiente, sono più convenienti per query complesse su dati strutturati e uniscono i dati tra tabelle per ridurre il tempo di elaborazione delle query. I database NoSQL non hanno coerenza tra i prodotti e, con l'aumentare della complessità delle query, richiedono più lavoro per eseguire query sui dati.
I database NoSQL funzionano bene se usati per query ad hoc o quando non ci sono molti dati da interrogare. Oltre a selezionare un database NoSQL in base all'attività da svolgere, gli sviluppatori dovrebbero tenere traccia di eventuali domande o problemi riscontrati. Nel complesso, i database NoSQL stanno guadagnando popolarità, ma devono essere scelti con attenzione per non creare problemi.

Qual è un esempio di un Nosql?

MongoDB è utilizzato in una varietà di settori per soddisfare le esigenze di una vasta gamma di utenti. Il tipo di database NoSQL utilizzato determina la natura dello scopo. I sistemi di database come MongoDB, ad esempio, sono classificati come di uso generale. Oltre a grandi volumi di dati, le query di ricerca nei database di valori-chiave sono semplici.

Netflix usa Sql o Nosql?

L'accesso allo storage strutturato è necessario per la nostra infrastruttura basata su cloud per un'ampia gamma di casi d'uso diversi. Netflix è progettato per utilizzare gli strumenti più efficaci per il lavoro. Abbiamo scelto SimpleDB, Hadoop/HBase e Cassandra in questo post perché ritenevamo che soddisfacessero tutti i nostri requisiti per NoSQL.