La differenza tra database SQL e NoSQL

I database SQL sono relazionali, nel senso che memorizzano i dati nelle tabelle ed è facile trovare relazioni tra diversi pezzi di dati. I database NoSQL non sono relazionali, nel senso che memorizzano i dati in documenti simili a JSON. È più difficile trovare relazioni tra diversi pezzi di dati, ma non è impossibile.

Lo Structured Query Language (SQL) è il linguaggio di programmazione più diffuso e utilizzato per la gestione di un database relazionale. A differenza dei dati tabulari, NoSQL memorizza e recupera i dati modellati in modo diverso. Abbiamo compilato un elenco dei pro e dei contro di entrambi, nonché un'analisi dettagliata dei vantaggi e degli svantaggi di ciascuno. SQL, un linguaggio di programmazione per RDBMS, è molto richiesto, mentre NoSQL, un software per l'archiviazione di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati, è anch'esso molto richiesto. È meglio sceglierne uno se ne hai bisogno e stai lavorando a un progetto. A differenza del primo, che si concentra su query complesse con elevate proprietà ACID e consistenza dei dati, il secondo è più orientato agli oggetti e può gestire una grande quantità di tipi di dati.

Database I database NoSQL, oltre ad essere più efficienti, sono più versatili e più facili da manipolare rispetto ai database relazionali . Un database NoSQL ha un modello di dati flessibile, scala orizzontalmente ed è estremamente semplice da utilizzare, il che lo rende una risorsa preziosa per uno sviluppatore. I database NoSQL in genere dispongono di un'ampia gamma di schemi personalizzati per il database.

Quando si tratta di lavorare con dati strutturati, i database SQL sono più efficaci dei database NoSQL, che possono gestire un'ampia gamma di tipi di dati (anche dati semi-strutturati). I database NoSQL non sono particolarmente bravi a eseguire query complesse, ma i database SQL lo sono.

I dati vengono archiviati in database NoSQL (noti anche come SQL) anziché in database relazionali perché sono database non tabulari. Il modello di dati utilizzato dai database NoSQL può essere utilizzato per creare un'ampia gamma di database. I tipi di documento, valore-chiave, colonna larga e grafico sono i più comuni.

MySQL è un sistema di gestione di database che consente di organizzare e archiviare i dati in modo organizzato, mentre SQL viene utilizzato principalmente per query e operazioni. SQL non viene utilizzato nei database NoSQL perché sono database non relazionali.

Quali sono le differenze tra database Sql e Nosql?

I database SQL sono scalabili verticalmente, mentre i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente. I database SQL sono basati su tabelle e utilizzano una semantica SQL, mentre i database NoSQL sono costituiti da documenti, valori chiave, grafici o archivi a colonne larghe. I database SQL sono di gran lunga superiori ai database NoSQL in termini di transazioni su più righe, mentre i database NoSQL sono di gran lunga superiori in termini di dati non strutturati, come documenti o JSON.

Una delle decisioni più importanti che un'organizzazione deve prendere quando seleziona un database è se utilizzare un database relazionale o un database non relazionale. I vantaggi e gli svantaggi di ciascuno devono essere compresi per trarne vantaggio. SQL e NoSQL differiscono in diversi modi, come discusso in questo articolo. Quando selezioni un sistema di gestione dei dati per la tua organizzazione, dovresti comprendere le differenze tra SQL e NoSQL, nonché ciò che rende ciascuno un tipo distinto di gestione dei dati. Il primo passo in SQL sarebbe che l'utente lo creasse. È necessario uno schema prima che i dati possano essere aggiunti. La lunghezza variabile dei caratteri è la variabile predefinita varchar.

Sarebbe preferibile utilizzare l'API del database per creare un database No. NoSQL. Inserisci quanto segue: Puoi usarlo se lo desideri. La sintassi SQL di facile comprensione può essere utilizzata per ottenere la stessa cosa in no. 2. C'è un tempo e un luogo nei database NoSQL in cui questo vincolo è svanito. Gli anni '70 furono un periodo di alti costi di archiviazione e lo spazio di archiviazione della memoria e lo spazio su disco erano entrambi costosi.

Potrebbe essere necessario del tempo per organizzare un record archiviato in una varietà di tabelle. I database NoSQL sono ampiamente utilizzati, ma sono utilizzati principalmente come sistemi di nicchia piuttosto che come sistemi aziendali. Poiché non è necessario creare file JAR o server middleware come Oracle Weblogic, puoi utilizzare Node.js per eseguire operazioni MongoDB o DynamoDB. Per soddisfare i requisiti di licenza, puoi utilizzare un database diverso, ad esempio Apache Cassandra, e pagare a Oracle una tariffa di licenza. Le architetture di database basate su sistemi NoSQL stanno rapidamente diventando parte del panorama. A causa della loro giovane natura, le tecnologie NoSQL possono essere volatili. I database SQL, d'altra parte, esistono da più di 40 anni e utilizzano gli standard del settore. Richiederà alcuni dati comparativi e contrastanti per determinare quale database è più adatto alle tue esigenze specifiche.

Secondo un recente rapporto di ricerca 451, MongoDB e Redis sono i database NoSQL più popolari in uso oggi. Non sono solo popolari, ma stanno anche crescendo in popolarità. Non sorprende che MongoDB e Redis siano così popolari perché offrono una serie di vantaggi rispetto ai database SQL. Quando si tratta di operazioni di lettura e scrittura, MongoDB e Redis hanno un vantaggio rispetto ad altre piattaforme. Poiché non sono basati su un modello relazionale, i dati non possono essere partizionati e vengono archiviati in cluster anziché in BLOB. Il risultato è che ora i database NoSQL possono essere configurati più facilmente per garantire che i dati siano sempre presenti. Sia MongoDB che Redis hanno un vantaggio rispetto ai loro concorrenti in quanto sono più facili da scalare. A differenza di un database centralizzato, in questo caso non fanno affidamento su di esso. Possono essere ridimensionati o aumentati di dimensioni senza problemi. Nonostante questi vantaggi, i database SQL continuano a essere la scelta più popolare per molte aziende. A causa di questi vantaggi, è probabile che i database NoSQL funzionino meglio di loro. I database SQL sono molto più affidabili e offrono prestazioni migliori quando si tratta di query di dati. I database SQL potrebbero affrontare una sfida in futuro, poiché MongoDB e Redis offrono una serie di vantaggi. È importante ricordare che i database SQL non sostituiscono questi database.

Database Nosql: velocità e flessibilità

Le astrazioni del database come NoSQL possono essere più veloci di quelle trovate in un database relazionale perché non richiedono la conformità ACID. Inoltre, sono più flessibili in termini di organizzazione dei dati perché non richiedono le stesse garanzie di schema o data locking di un database relazionale.

Qual è la differenza tra Nosql e Sql e Mysql?

I database SQL sono relazionali, nel senso che memorizzano i dati in tabelle correlate tra loro. I database NoSQL non sono relazionali, nel senso che memorizzano i dati in documenti simili a JSON che possono essere nidificati. MySQL è un database relazionale che utilizza il linguaggio SQL.

Se lavori con i database, devi avere familiarità con SQL, MySQL e NoSQL. Sapere come differiscono è fondamentale per consentirti di utilizzare al meglio ciascuno di essi. Di seguito sono riportate alcune delle principali distinzioni tra i tre principali tipi di database. Alla fine, sta a te decidere se utilizzare un database NoSQL o un database tradizionale . Determina quale è il migliore per te soppesando i suoi pro e contro e determinando quale è giusto per te. L'uso di un analizzatore delle prestazioni del database consente di controllare su più piattaforme DBMS contemporaneamente.

Se stai cercando coerenza, integrità e ridondanza dei dati, SQL è una scelta migliore di NoSQL per query complesse. SQL garantisce che i dati siano sempre coerenti, accurati e disponibili aderendo alle proprietà ACID. Inoltre, SQL è un linguaggio ben definito e standardizzato che può rendere molto più semplice lo sviluppo con i dati.
I database SQL sono ancora il modo migliore per archiviare i dati, ma i database NoSQL sono uno strumento potente. SQL è un linguaggio di query versatile e affidabile, che lo rende un eccellente complemento a NoSQL.

Quando utilizzare Nosql Vs Sql Esempio?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda, in quanto dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione. Tuttavia, in generale, i database SQL sono più adatti per applicazioni che richiedono query o transazioni complesse, mentre i database NoSQL sono più adatti per applicazioni che richiedono prestazioni e scalabilità elevate.

Il tipo di informazioni che stai memorizzando e il metodo migliore per archiviarle determineranno quale utilizzare per primo, NoSQL o Mongo. Esistono due tipi di archiviazione dei dati: uno che memorizza i dati in un formato e un altro che memorizza i dati in un altro. Sebbene sia comune per i team utilizzare entrambi, alcuni preferiscono l'uno all'altro. L'obiettivo principale dei motori NoSQL è scalare e utilizzare il cloud computing per farlo. Il cloud computing ha il potenziale per scalare, rendendolo una soluzione ideale per far crescere la tua azienda. Quando si tratta di NoSQL, i team di sviluppo agili lavorano bene con esso. Le soluzioni NoSQL, d'altra parte, possono portare a problemi complessi che non richiedono soluzioni documentate.

Se stai lavorando con una grande quantità di dati o una varietà di tipi di dati, NoSQL non è un'opzione. Se non ti dispiace la coerenza dei dati o l'integrità dei dati, prendi in considerazione l'utilizzo di NoSQL. Un database NoSQL può essere utilizzato per archiviare e gestire dati complessi, consentendo di gestire i costi secondo necessità. Il problema non è tanto quale usare, ma quando e dove usarlo. Durante un intenso dibattito, gli ingegneri di Integrant hanno discusso con passione i meriti di JavaScript rispetto a Java per un progetto middleware. In questa rapida panoramica, Integrant fornisce alcuni dei suoi migliori consigli per l'allocazione delle risorse nei progetti di sviluppo software.

SQL è costruito sulla base di questa relazionalità. I dati possono essere analizzati in modo semplice ed efficiente in questo modo. L'uso di un database relazionale potrebbe non essere la soluzione migliore quando si tratta di big data.
Un database NoSQL, d'altra parte, viene creato per archiviare i dati indipendentemente da dove sono archiviati. Di conseguenza, i file e i set di dati di grandi dimensioni possono essere gestiti in modo più efficiente. I database NoSQL hanno una maggiore flessibilità anche in termini di archiviazione dei dati. Di conseguenza, possono essere utilizzati in una varietà di applicazioni, inclusa l'analisi dei big data.
Di conseguenza, se stai cercando un modo più efficiente per archiviare i dati, un database NoSQL potrebbe essere un'opzione. SQL, d'altra parte, potrebbe essere la scelta migliore se hai appena iniziato e hai bisogno di utilizzare un database familiare.

Quando utilizzare un database Nosql

Come posso iniziare a utilizzare il database NoSQL? Ci sono alcuni motivi per cui i database NoSQL sarebbero preferibili, oltre al fatto che se i tuoi dati sono molto strutturati e la conformità ACID è una priorità assoluta, SQL è una scelta eccellente. Fondamentalmente, se i tuoi requisiti di dati non sono chiari o se non sono strutturati, potresti trarre vantaggio da NoSQL. I dati archiviati nei database NoSQL non richiedono uno schema predefinito come i dati archiviati nei database SQL. Quali sono alcuni esempi di database NoSQL? Questo database MongoDB NoSQL è ideale per archiviare grandi quantità di dati perché è basato su documenti e può eseguire semplici query di ricerca.

Dovrei usare Sql o Nosql?

È una buona opzione se i tuoi dati sono molto strutturati ed è richiesta la conformità ACID. Il ridimensionamento dei dati utilizzando NoSQL è una buona idea se i tuoi requisiti non sono chiari o se i tuoi dati non sono strutturati. I dati archiviati in un database NoSQL non richiedono schemi predefiniti come fanno i database SQL.

Mentre alcuni progetti sono più adatti all'utilizzo di database SQL, altri funzionano bene con database NoSQL. Quando si tratta di tecnologia di database , non devi pensarci in un modo o nell'altro. Molte aziende utilizzano database non relazionali e relazionali per una varietà di attività. I dati archiviati in un database relazionale devono essere organizzati in modo tale da essere efficaci. In generale, i database NoSQL hanno guadagnato popolarità grazie alla loro elevata velocità e scalabilità. A causa del suo basso costo e della facilità di scalabilità, NoSQL è un'opzione allettante per le aziende che desiderano integrare i Big Data. C'è un dibattito sul fatto che NoSQL sia la via del futuro, con alcuni che sostengono che sarà un punto di svolta, mentre altri sostengono che sia inefficiente per la conformità e la standardizzazione ACID.

MongoDB è una scelta eccellente per le applicazioni web che richiedono una grande quantità di dati. Con MongoDB, puoi archiviare qualsiasi tipo di dati e aumentare la capacità di archiviazione dei dati secondo necessità.

3 scelte di database Nosql per la tua azienda

Parliamo prima di SimpleDB. Nonostante il fatto che SimpleDB manchi di molte delle funzionalità presenti negli strumenti NoSQL più popolari, è una scelta eccellente per le nostre esigenze. Possiamo avere il controllo completo sul nostro computer e possiamo assicurarci che funzioni come previsto senza dover affrontare alcun problema.
Il prossimo passo sarà imparare Hadoop/HBase. Sebbene HBase non sia lo strumento NoSQL più popolare, è l'ideale per le nostre esigenze. Possiamo gestire facilmente enormi quantità di dati utilizzando HBase, che è estremamente scalabile. Inoltre, fornisce la conformità ACID, il che significa che i nostri dati sono sempre al sicuro.
Infine, c'è Cassandra. Cassandra è un'ottima scelta per i dati che devono essere costantemente aggiornati o interrogati. I nostri utenti hanno accesso alle informazioni più aggiornate non appena sono disponibili grazie alle sue elevate prestazioni. Possiamo sempre fare affidamento sul supporto dell'evoluzione dello schema di Cassandra per mantenere i nostri dati coerenti.

Quando usare Sql Vs Nosql

I database SQL sono efficienti nell'elaborazione delle query e nell'unione dei dati tra le tabelle, semplificando l'esecuzione di query complesse su dati strutturati, come le richieste ad hoc. È comune trovare database NoSQL privi di coerenza tra i prodotti e spesso richiedono più lavoro per eseguire query sui dati, in particolare quando la complessità delle query aumenta.

La scelta di un database cloud dovrebbe basarsi sull'aspetto dei dati e su come verranno interrogati, nonché sulla velocità con cui li ridimensionerai. Come regola generale, i database SQL (structured query language) e NoSQL (non solo SQL) sono i tipi di database più comuni . Continueremo la nostra serie Big Data in the Cloud con questo articolo. L'utilizzo di un database NoSQL è molto più efficiente rispetto all'utilizzo di un database SQL per archiviare dati, come post e articoli sui social media. Un archivio dati può funzionare come un archivio di colonne, un archivio di documenti, un archivio di grafi o una coppia chiave-valore. I database NoSQL sono costruiti pensando alla flessibilità e alla scalabilità. Il tuo database crescerà insieme alla tua attività.

Poiché i database NoSQL differiscono nella loro scala, dovrai pensare a come il tuo set di dati si evolverà nel tempo. È stato proposto che in futuro entrambi i tipi di database debbano essere combinati per ottenere i migliori risultati. Sia che tu scelga servizi di database cloud o on-premise, c'è un database adatto alle tue esigenze. Scegliere tra un database NoSQL o NoSQL come archivio dati principale è una delle decisioni più critiche che prenderai. Nel post seguente, esamineremo ulteriori componenti di archiviazione dei dati nel cloud come data warehouse e data lake.

Sql Vs Nosql: quale database è il migliore per te?

I database NoSQL sono emersi come un modo più efficiente di archiviare i dati grazie alla loro semplicità. Nonostante ciò, i database SQL continuano a essere una valida alternativa e offrono una serie di vantaggi rispetto ai database NoSQL. Se hai bisogno di un database in grado di gestire grandi quantità di dati, i database SQL sono una buona scelta.

Cos'è Nosql

NoSQL è un database che fornisce un meccanismo per l'archiviazione e il recupero dei dati modellato in mezzi diversi dalle relazioni tabulari utilizzate nei database relazionali. I database NoSQL si trovano spesso nelle applicazioni di big data.

I database NoSQL sono database non relazionali, in cui i dati sono scritti in un formato diverso rispetto ai database relazionali. Recupera i dati dai database NoSQL utilizzando le API in linguaggio idiomatico, linguaggi di query strutturati dichiarativi e linguaggi di query per esempio. Offrono un paradigma di sviluppo agile grazie ai requisiti in rapida evoluzione. In passato, i database relazionali erano il modello di database più diffuso. I database NoSQL vengono forniti con una varietà di modelli di dati e tipi di schemi. Sono ideali per lo sviluppo di applicazioni che richiedono grandi quantità di dati e un alto livello di latenza. Se non vuoi utilizzare un database NoSQL, ecco alcuni suggerimenti.

Le applicazioni che usano meno tabelle (o contenitori) e non usano dati di riferimento hanno meno tabelle (o contenitori). I database SQL sono stati progettati per gestire grandi quantità di dati pur essendo semplici da usare. I database semplificano anche la programmazione per gli sviluppatori. Il processo di scalabilità orizzontale di un database NoSQL viene definito ridimensionamento. La loro capacità di elaborare enormi quantità di dati è un grande vantaggio.

Il database NoSQL sta diventando sempre più popolare man mano che il mondo si espande. I database tradizionali presentano degli svantaggi, ma sono anche vantaggi rispetto a questi. I database NoSQL sono progettati per essere più efficienti e veloci nella lettura dei dati. In secondo luogo, i database NoSQL sono più flessibili e possono archiviare più dati se vi si accede più rapidamente. Inoltre, i database NoSQL sono più facili da apprendere e utilizzare, rendendoli la piattaforma ideale per applicazioni a uso intensivo di dati. Diversi vantaggi dei database NoSQL li hanno resi popolari negli ultimi anni, inclusa la facilità d'uso e una maggiore flessibilità. Puoi scegliere un database NoSQL se stai cercando un database più veloce, più efficiente, più flessibile e più facile da usare.

I database Nosql alimentano il noi moderno

L'uso dei database NoSQL è diffuso nelle applicazioni Web, nelle app mobili, nei big data e nelle applicazioni industriali. Un database relazionale, come i dati dei clienti, dei prodotti o dei flussi di dati, può essere utilizzato per archiviare dati a cui è difficile o impossibile accedere in un database NoSQL. I database NoSQL, oltre ad essere adatti alla scalabilità, sono anche popolari per gestire un grande volume di dati.

Rdbms Vs Nosql

I dati possono essere archiviati in un RDBMS utilizzando una struttura tabulare. Le intestazioni di tabella sono quelle che contengono i nomi delle colonne e le righe con i valori corrispondenti. È un tipo di archiviazione dei dati che consente di essere strutturato, semi-strutturato e non strutturato. L'ACID non viene utilizzato quando si utilizza un normale DBMS, il che significa che i dati non vengono archiviati.

Sul mercato sono disponibili numerose opzioni di database. La maggior parte delle piattaforme RDBMS, NoSQL, Big Data e Database Appliance sono difficili da comprendere per gli sviluppatori. Molte grandi aziende hanno già iniziato a utilizzare database alternativi per risparmiare denaro. Un database NoSQL non ha bisogno di una tabella fissa e può essere ridimensionato orizzontalmente. I modelli di dati che non utilizzano uno schema o una struttura dati fissa non sono supportati. A causa del minor numero di database, i dati possono essere inseriti in un database No. Sql senza dover utilizzare schemi predefiniti.

Un database SQL può modificare il formato o il modello di dati in qualsiasi momento, il che significa che l'interruzione dell'applicazione e la gestione delle modifiche sono entrambi aspetti difficili. Il costo di un server è inferiore e l'open source è più conveniente. I sistemi di database NoSQL sono poco costosi da configurare e possono essere facilmente modificati.

Perché i database Nosql stanno prendendo il sopravvento

In generale, i database NoSQL sono preferiti ai sistemi RDBMS perché gestiscono una gamma più ampia di tipi di dati. I dati orientati agli oggetti sono generalmente gestiti da RDBMS, mentre i dati non relazionali sono gestiti da NoSQL. La sintassi SQL viene tipicamente utilizzata nei sistemi RDBMS, mentre i sistemi NoSQL sono costituiti da vari costrutti linguistici.

Database Nosql

Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza il tradizionale modello basato su tabelle utilizzato dai database relazionali. I database NoSQL vengono spesso utilizzati per archiviare grandi quantità di dati che non sono adatti per i database relazionali.

Invece di archiviare i dati in tabelle relazionali, i database NoSQL memorizzano i dati nei documenti. Sono progettati per soddisfare le esigenze delle aziende moderne con la loro flessibilità, scalabilità e capacità di rispondere rapidamente ai requisiti di gestione dei dati. Il termine "nosql" si riferisce a una varietà di database, inclusi quelli contenenti solo documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo. Un numero crescente di aziende Global 2000 sta passando ai database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Sono emerse cinque tendenze che sono troppo difficili per la maggior parte dei database relazionali a causa della loro complessità. A causa del suo modello di dati fisso, i database relazionali rappresentano un grave ostacolo allo sviluppo agile perché mancano della flessibilità richiesta dall'agile. Il modello di applicazione viene utilizzato per definire un modello di dati NoSQL.

Il modello di dati in NoSQL non è statico. Il formato JSON è lo standard de facto in un database orientato ai documenti per l'archiviazione dei dati. Oltre a eliminare i framework ORM, ciò rende più efficace lo sviluppo delle applicazioni. N1QL (pronunciato nickel) è un potente linguaggio di query che ti consente di connettere SQL a JSON in Couchbase Server 4.0. Non solo supporta le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, ma supporta anche l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e una varietà di altre funzionalità. I vantaggi operativi di un database distribuito NoSQL sono numerosi oltre alla sua architettura scale-out e nessun singolo punto di errore. A causa della crescente disponibilità di app mobili e web, sempre più interazioni con i clienti vengono condotte online.

L'installazione, la configurazione e la scalabilità dei database NoSQL è semplice. I dispositivi sono stati progettati per fornire informazioni leggibili, scrivibili e di archiviazione. Possono essere utilizzati su una varietà di scale, inclusa la gestione e il monitoraggio di cluster di varie dimensioni. MongoDB è un database NoSQL distribuito che include la replica integrata tra i data center, il che rappresenta un grande vantaggio rispetto ad altri database che non includono questa funzionalità. Con questa tecnologia, le applicazioni non devono attendere che un database fallisca per eseguire il proprio failover: possono eseguire il failover da sole. Oggi, NoSQL sta diventando una tecnologia fondamentale nella progettazione di applicazioni Web, mobili e IoT.

LinkedIn, che è stato a lungo popolare tra gli utenti professionali, si è evoluto in un popolare sito di social networking. Di conseguenza, molte persone scoprono nuovi modi per entrare in contatto con amici e colleghi, trovare lavoro e conoscere nuovi percorsi di carriera. I database grafici alimentano le relazioni tra i vari sistemi del sito.
I database NoSQL sono stati creati con l'obiettivo di analizzare ed elaborare rapidamente grandi quantità di dati diversi e non strutturati. I database tradizionali, come i database relazionali, sono stati progettati per archiviare i dati in un formato specifico predefinito; non hanno lo scopo di memorizzare i dati in un formato predefinito.
Sono ideali per le applicazioni che gestiscono enormi quantità di dati perché sono flessibili e possono utilizzare una varietà di modelli di schema. Il fatto che siano più veloci ed efficienti dei database relazionali li rende una scelta eccellente per le aziende che devono elaborare e analizzare rapidamente enormi quantità di dati.

Perché i database Nosql sono Popula

MongoDB è un database NoSQL estremamente popolare. Un database MongoDB è costituito da una serie di tabelle che possono essere cercate utilizzando l'indice B-tree. La natura priva di schemi di MongoDB consente inoltre un rapido sviluppo e sperimentazione.
Cassandra, un altro database NoSQL, è disponibile. Questo database è basato su colonne e utilizza un indice B-tree per velocizzare i risultati della ricerca. Inoltre, Cassandra supporta lo sviluppo e la sperimentazione senza schemi, consentendo una rapida prototipazione.
Redis, HBase ed ElasticSearch sono alcuni dei database NoSQL più popolari. Un algoritmo di rimozione LRU può essere utilizzato insieme a Redis per migliorare l'archiviazione dei dati. HBase è un database orientato alle colonne che è ricercabile utilizzando un indice B-tree. ElasticSearch è un motore di ricerca basato su indice invertito che consente di eseguire ricerche più veloci.

MongoDB Vs Sql

La conclusione del pezzo. MongoDB è un database più avanzato e in grado di gestire grandi quantità di dati grazie alle sue caratteristiche di schema dinamico. SQL Server è un RDBMS utilizzato per gestire il sistema di database relazionale e per fornire soluzioni di dati aziendali end-to-end. Nel caso di dati non strutturati, MongoDB è una buona scelta.

I mondi dei database MongoDB e SQL sono opposti polari. Il primo si occupa di dati non strutturati, mentre il secondo si occupa di dati strutturati organizzati. Sono entrambi progettati per tipi specifici di applicazioni e presentano vantaggi e svantaggi. Esamineremo in dettaglio le differenze tra i database MongoDB e SQL in questo articolo. Fino agli anni 2000, i database SQL erano lo standard per query e analisi. Quando si è verificato il boom di Internet e del web 2.0, è stata generata una quantità significativa di dati non strutturati. Non è stato possibile eseguire il mapping di dati di questo tipo a tabelle con strutture simili.

I database NoSQL sono stati introdotti in questo lasso di tempo. MongoDB si basa sul teorema CAP, che si occupa di coerenza, disponibilità e partizione. I teoremi CAP differiscono dai database SQL in quanto cercano di quantificare la disponibilità dei dati, mentre i database SQL cercano di misurare le proprietà ACID. Il sistema utilizza hardware di base per replicare i dati su più nodi al fine di mantenere un'elevata disponibilità e affidabilità. In un'applicazione Internet o in un dispositivo IoT, c'è poco bisogno di un database tradizionale perché la maggior parte dei dati generati non è strutturata. Nonostante il fatto che MongoDB supporti la query dei documenti, è sottosviluppato e limitato nelle sue capacità. Possiamo eseguire query analitiche in un database relazionale se non siamo in grado di eseguire analisi su MongoDB.

I connettori MongoDB BI possono essere utilizzati insieme ad alcuni degli strumenti di business intelligence più diffusi, tra cui Tableau, Cognos e altri. I data warehouse sono una soluzione eccellente, ma possono essere costosi e presentare una serie di inconvenienti. Possono anche costringerti a utilizzare uno schema relazionale se non vuoi che i tuoi dati siano NoSQL. Se desideri connettere il tuo strumento di business intelligence esistente a MongoDB, dovrai assicurarti che sia conforme a MongoDB. C'è uno svantaggio nell'usarlo: non è in grado di connettere dati da più fonti eterogenee contemporaneamente. È possibile creare un'applicazione Python personalizzata che si connette a MongoDB, recupera i dati da esso e li analizza. PyMongo ci consente di recuperare i dati MongoDB e quindi riscriverli in MongoDB. Rispetto a un data warehouse, questa può essere un'opzione migliore, ma l'analisi esplorativa dei dati potrebbe non essere l'opzione migliore per i clienti commerciali.

MongoDB sta sostituendo Sql?

MongoDB sostituirà MySQL in futuro? I database SQL tradizionali possono ancora essere utilizzati per lo sviluppo e l'archiviazione delle applicazioni. Nonostante sia improbabile che MongoDB sostituisca completamente MySQL, è possibile che nello stesso ambiente vengano utilizzati sia database strutturati che non strutturati.

È necessario imparare Sql prima di MongoDB?

MongoDB è un database NoSQL e non utilizza SQL come linguaggio di query. MongoDB, d'altra parte, si affida a una serie di driver per consentire al suo motore di comunicare con un'ampia gamma di lingue. I dati vengono archiviati in oggetti di database noti come raccolte in un database No-SQL.