I pro ei contro dei database SQL e NoSQL

I database SQL e NoSQL sono entrambi ampiamente utilizzati nel settore dello sviluppo software. Ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi che lo rendono più adatto a determinati casi d'uso. I database SQL sono in genere migliori per le applicazioni che richiedono query o transazioni complesse. Sono anche generalmente più stabili e più facili da scalare rispetto ai database NoSQL. I database NoSQL sono in genere migliori per le applicazioni che richiedono elevate prestazioni e scalabilità. Sono anche generalmente più facili da sviluppare e distribuire rispetto ai database SQL.

Secondo i sostenitori della tecnologia Nosql, il problema principale è che sembra essere controproducente rispetto alla tecnologia dei database relazionali. Il vero scopo di NoSQL è dare slancio ad esso fornendo la familiarità e la potenza di SQL, e lo sta facendo anche. Secondo Gartner, il mercato dei DBMS non relazionali dovrebbe crescere al ritmo più veloce nel 2020. Il ridimensionamento delle applicazioni con NoSQL è diventato più semplice man mano che i microservizi (un approccio di ridimensionamento delle applicazioni distribuito) sono cresciuti in popolarità. I microservizi possono utilizzare i propri database e potrebbe essere necessario utilizzare una varietà di database per un sistema completo. È anche noto come espansione incontrollata del database. I database multimodello sono database basati su un'unica tecnologia di archiviazione e sono accessibili e leggibili in vari modi. "Stiamo assistendo a una fusione del meglio del relazionale e di NoSQL", afferma Matthew Groves, sviluppatore e appassionato di database presso Couchbase.

MySQL è l'acronimo di sql e NoSQL. Uno sviluppatore può creare un singolo database contenente sia dati relazionali che documenti JSON mentre esegue anche la stessa applicazione su di esso. Entrambi i modelli di dati possono essere interrogati nella stessa applicazione, il che significa che i risultati possono essere in una varietà di formati, tra cui tabelle, tabulari e JSON.

Sebbene entrambi i database non possano essere sostituiti in questo momento, è probabile che rimarranno tali per il prossimo futuro. I database NoSQL sono fattibili in sostituzione dei database SQL solo se è possibile garantire che mantengano la stessa velocità di query e forniscano coerenza immediata.

In termini di coerenza dei dati, integrità dei dati e ridondanza dei dati, SQL è di gran lunga superiore a NoSQL per query complesse grazie all'adesione di SQL alle proprietà ACID.

Come funzionano insieme Sql e Nosql?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende dall'applicazione specifica e dal caso d'uso. Tuttavia, in generale, SQL e NoSQL possono essere utilizzati insieme per completare i reciproci punti di forza. Ad esempio, SQL può essere utilizzato per dati altamente strutturati e NoSQL può essere utilizzato per dati più non strutturati. Inoltre, possono essere utilizzati per partizionare i dati in modo che ogni tipo di database venga utilizzato solo per i dati per i quali è più adatto.

Non competono, ma NoSQL e NoSQL si completano a vicenda. Puoi combinare NoSQL e SQL se capisci cosa stai facendo. Dovremmo guardare a questo futuro, ed è probabile che si traduca in un'esplosione di innovazione. Un database NoSQL, come suggerisce il nome, non è basato su un tradizionale sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). MongoDB, Cassandra, HBase e Hadoop sono i database NoSQL più popolari attualmente in uso. Un database NoSQL è spesso commercializzato come più semplice, veloce e meno costoso di un database RDBMS tradizionale . Negli ultimi anni è emerso un framework NoSQL, che è un nuovo approccio open source alla gestione dei dati.

I database NoSQL, gli algoritmi di apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI) sono tra le ultime tendenze della tecnologia aziendale. Gli standard in grado di supportare database SQL e NoSQL diventeranno sempre più importanti a causa della crescente domanda. NoSQL è il nome dato a una vasta gamma di nuove tecnologie di database. Molte aziende che utilizzano database NoSQL ritengono di essere migliori dei database tradizionali. Poiché NoSQL viene utilizzato sempre di più, sarà necessario un insieme unificato di standard. Oltre ai database NoSQL, i database relazionali tradizionali hanno una serie di funzionalità che i database NoSQL non hanno. Molte organizzazioni utilizzano i database NoSQL come parte della loro infrastruttura mission-critical.

Vengono presentati i vantaggi e gli svantaggi di ciascun prodotto, quindi a seconda delle tue esigenze, potresti preferire quello che preferisci. Poiché molte applicazioni Web richiedono grandi quantità di archiviazione e recupero dei dati, i database NoSQL possono essere utilizzati per risolvere questi problemi. Il modo in cui i dati vengono archiviati e interrogati nei database NoSQL ha una grande flessibilità. Rispetto ai tradizionali database relazionali, queste nuove tecnologie di database sono in genere più performanti, richiedono meno spazio di archiviazione e richiedono meno gestione.

I database NoSQL stanno guadagnando popolarità in parte a causa dei loro numerosi vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. I database di documenti sono ideali per l'archiviazione dei dati perché memorizzano i dati piuttosto che le tabelle, consentendo loro di essere più flessibili con il loro modello di dati. Inoltre, i database NoSQL sono in genere più veloci dei database SQL in termini di memorizzazione dei valori-chiave. È importante ricordare, tuttavia, che i database NoSQL potrebbero non supportare le transazioni ACID, il che potrebbe causare incoerenza dei dati. Sebbene i database NoSQL presentino alcuni inconvenienti, in genere offrono una serie di vantaggi rispetto ai database relazionali tradizionali.

I vantaggi di Sql e Nosql

SQL è adatto per grandi quantità di dati strutturati che richiedono l'elaborazione di più righe.
Un'implementazione NoSQL è preferibile per i dati che non hanno una struttura strutturata e devono essere elaborati in modo più non strutturato.

Possiamo usare Sql e MongoDB insieme?

MongoDB è semplice da accedere e interrogare con solo istruzioni SQL grazie alla struttura coerente delle tabelle di Data Virtuality e alla sofisticata trasformazione, e il contenuto può essere combinato con altre fonti di dati come i database relazionali.

Mongo e SQL Server possono essere usati insieme? Il mio obiettivo è prendere l'abitudine di aggiornare Mongo ogni 15 minuti. Ti suggerisco di esaminare cqrs (Command Responsibility Segregation) come punto di partenza per conoscere il metodo introdotto da Greg Young. NCqrs è un'implementazione open source supportata da GitHub. Di conseguenza, ci sono due database: uno da leggere e uno da scrivere.

Dovresti pensare a quanto segue quando usi MongoDB per i report.
Il primo punto da sottolineare è che MongoDB non è un database relazionale. Non è possibile generare un report combinando due tabelle. Se devi fare qualcosa che MongoDB non è in grado di fare, puoi superare questa limitazione utilizzando uno strumento di reporting, ma tieni presente che ciò richiederebbe un aumento significativo della latenza.
Inoltre, MongoDB non è un'opzione di archiviazione veloce per dati ad alta intensità di lettura. Se i tuoi dati sono ad alta intensità di lettura, potrebbe essere meglio utilizzare MySQL come archiviazione principale piuttosto che MongoDB come soluzione di memorizzazione nella cache o archiviazione intermedia. In questo modo, accelererai i tuoi rapporti.
Alla fine, MongoDB non è una piattaforma ideale per il data warehousing. Se intendi creare un data warehouse utilizzando MongoDB, è meglio esaminare altre piattaforme.

È meglio imparare MongoDB o Sql?

Se hai bisogno di un database relazionale tradizionale ma disponi di dati strutturati, MySQL è una scelta eccellente. L'analisi in tempo reale, la gestione dei contenuti, l'Internet of Things, i dispositivi mobili e altri tipi di applicazioni sono tutti possibili utilizzando MongoDB.

Puoi interrogare Nosql con Sql?

I database NoSQL non sono basati sul modello relazionale e pertanto non possono essere interrogati utilizzando SQL. SQL è un linguaggio di query per database relazionali e non è compatibile con i database NoSQL.

NoSQL non utilizza alcun SQL (o qualsiasi altro linguaggio di programmazione per quella materia). SQL può anche essere utilizzato per eseguire query oltre a SQL per le query. I database NoSQL in genere non sono di natura relazionale. Sono disponibili numerosi schemi NoSQL , inclusi archivi di valori-chiave, archivi di documenti e così via. I sistemi NoSQL possono anche supportare schemi multi-modello oltre a schemi a modello singolo. È un database non relazionale che può essere utilizzato da aziende che necessitano di una varietà di fonti di dati. Un database NoSQL può avere la propria interfaccia univoca o può condividere un metodo di query comune.

Entro il 2024, il mercato di NoSQL crescerà del 207,2% per raggiungere un totale di 3,4 miliardi di dollari. Il linguaggio di query CQL di Cassandra è destinato all'uso in un cluster di server distribuiti orizzontalmente. Sebbene CQL e SQL condividano molte somiglianze, la distinzione più significativa è che CQL non può eseguire join su tabelle come SQL. In un database normalizzato non sono presenti campi o colonne ripetuti. Un database denormalizzato include campi ripetuti oltre alla chiave della tabella di database non normalizzata nelle nuove tabelle di database. I dati denormalizzati sono preferiti dalle applicazioni che eseguono query JOIN multiple su tabelle di grandi dimensioni. È possibile che si verifichi la denormalizzazione in alcune situazioni.

Secondo il teorema CAP, i database distribuiti non possono garantire che siano coerenti e disponibili in presenza di partizioni di rete. Di conseguenza, è possibile ottenere coerenza aumentando al contempo la scalabilità. Sebbene le applicazioni native del cloud apprezzino la sicurezza della disponibilità e la tolleranza delle partizioni rispetto alla coerenza della loro applicazione, spesso non riescono a farlo. I modelli di progettazione del database, come ACID e BASE, differiscono. Le transazioni sono coerenti con ACID, a indicare che i dati sono coerenti durante tutto il processo. Poiché gli utenti di base apprezzano la scalabilità sopra ogni altra cosa, è più importante che siano in grado di utilizzare il sistema nel tempo. Un database NoSQL è solitamente costituito da B-Tree e Merge Tree strutturati in log.

La sequenza è più utile per i database NoSQL perché fornisce più valore per l'analisi che per la velocità. I dati densi sono un tipo di database che richiede l'aggiunta di quasi tutti i campi a un database. Il sequestro delle informazioni consente l'identificazione di grandi gruppi di informazioni in mezzo a celle vuote. ScyllaDB è un database NoSQL con un'architettura orientata alle colonne che fornisce uno schema dinamico per i dati non strutturati. Utilizza il linguaggio di query Cassandra (CQL) e il motore di archiviazione LSM (log-structured merge tree). Invece del tradizionale RDBMS, CQL consente una serie di operazioni diverse, comprese le operazioni congiunte tra tabelle.

Nosql Vs Sql: quale database è adatto alla tua applicazione?

Un database NoSQL dovrebbe essere progettato per essere veloce e flessibile, oltre che per essere in grado di scalare. È possibile che rappresentino un'ottima scelta per le applicazioni che richiedono grandi quantità di dati, ma è anche possibile che rappresentino un'ottima scelta per le applicazioni che richiedono query complesse. Un database SQL può essere preferibile se l'applicazione richiede transazioni frequenti e ad alto volume.