Bazy danych SQL vs NoSQL: zalety i wady

Bazy danych SQL od dziesięcioleci są standardem przechowywania danych. Istnieje jednak wiele powodów, dla których bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne. Jednym z powodów jest to, że bazy danych NoSQL są bardziej skalowalne niż bazy danych SQL. Oznacza to, że mogą obsłużyć więcej danych i więcej użytkowników bez pogorszenia wydajności. Innym powodem jest to, że bazy danych NoSQL są bardziej elastyczne niż bazy danych SQL. Oznacza to, że można je łatwo dostosować do konkretnych potrzeb aplikacji. Wreszcie, bazy danych NoSQL są często łatwiejsze w użyciu niż bazy danych SQL. Oznacza to, że programiści mogą szybko rozpocząć pracę bez konieczności uczenia się wielu skomplikowanych składni SQL.

Wybierając bazę danych w chmurze, powinieneś wziąć pod uwagę wymiary swoich danych, sposób, w jaki będziesz je wyszukiwać i jak je skalować. Najważniejszym czynnikiem przy podejmowaniu decyzji o bazie danych jest to, jakiego typu bazy danych chcesz użyć – SQL (strukturalny język zapytań) lub NoSQL (nie tylko SQL). Ten artykuł jest trzecim z naszej serii poświęconej Big Data w chmurze. Baza danych NoSQL byłaby bardziej odpowiednia do przechowywania nieustrukturyzowanych danych, takich jak artykuły, posty w mediach społecznościowych i tak dalej. Dane mogą być przechowywane jako magazyn kolumnowy lub zorientowana na dokumenty para kluczy oparta na wykresie. Wzięto pod uwagę zarówno elastyczność, jak i skalowalność baz danych NoSQL. Twoja baza danych będzie rosła wraz z rozwojem Twojej firmy.

Ponieważ bazy danych NoSQL i NoSQL różnią się skalą, musisz wziąć pod uwagę, jak Twój zestaw danych będzie rósł w przyszłości. Niektórzy uważają, że połączenie najlepszych cech obu typów baz danych pozwoli osiągnąć większą wydajność. Istnieje wiele opcji bazy danych do wyboru, niezależnie od tego, czy pracujesz lokalnie, czy w chmurze. Wybór między bazą danych NoSQL i NoSQL jako podstawowego magazynu danych jest jedną z najważniejszych decyzji, które musisz podjąć. W następnym poście przyjrzymy się większej liczbie komponentów przechowywania w chmurze, takich jak hurtownie danych i jeziora danych.

W przeciwieństwie do baz danych SQL, bazom danych NoSQL brakuje kilku funkcji bezpieczeństwa, które zapewniają bazy danych SQL. Nie zapewniają one niezbędnej poufności ani integralności. Ponadto, ponieważ brakuje im dobrze zdefiniowanego schematu, nie ma możliwości przypisania im uprawnień.

Dlaczego Nosql jest preferowany niż Sql?

W NoSQL nie ma relacji między typami danych. Zapytanie NoSQL można uruchomić, ale jest ono znacznie wolniejsze niż istniejące zapytanie. Twoja aplikacja ma wysoki poziom aktywności transakcyjnej. Bazy danych SQL są idealne do ciężkich lub złożonych transakcji ze względu na wyższy poziom stabilności i integralności danych.

Dane są podstawą wszystkich podpól nauki o danych. Dane są zwykle przechowywane w systemie zarządzania bazą danych (DBMS) jako podstawowa metoda ich przechowywania. Języki DBMS muszą być używane do interakcji i komunikacji między sobą. SQL (Structured Query Language) to język programowania używany do interakcji z bazami danych. Kolejnym terminem, który pojawił się w ostatnich latach, są bazy danych NoSQL. Baza danych NoSQL, taka jak nierelacyjna baza danych, nie przechowuje danych w tabelach ani rekordach. Struktura przechowywania danych jest dostosowana do określonego zestawu wymagań.

Zwykle używane są trzy typy baz danych: zorientowane na kolumny, zorientowane na dokumenty i pary klucz-wartość. MongoDB to przykład zorientowanej na dokumenty bazy danych w Pythonie. Tak jest w przypadku baz NoSQL, które pozwalają na swobodniejsze tworzenie struktury danych. Z drugiej strony bazy danych SQL mają bardziej sztywną strukturę i mniej elastyczny typ danych. Jeśli jesteś początkującym, dobrym początkiem może być nauka języka SQL, a następnie przejście na NoSQL. Każdy ma swój własny zestaw zalet i wad, i powinieneś wybrać jeden na podstawie swoich danych, aplikacji i łatwości użytkowania. Główną różnicą między SQL i NoSQL jest to, że SQL nie jest sam w sobie pod względem wydajności. Słuchaj swoich danych i podejmij najlepszą możliwą decyzję.

Jak korzystać z Mongodb

Możesz łatwo używać MongoDB, ponieważ jest niezwykle prosty w użyciu. Deweloperzy doceniają jego szybkość, skalowalność i zdolność do obsługi dużych ilości danych ze względu na dużą szybkość i elastyczność.

Dlaczego bazy danych Nosql są lepsze?

Bazy danych Nosql są lepsze, ponieważ pozwalają na większą elastyczność w sposobie przechowywania danych. Może to być przydatne podczas pracy z dużymi ilościami danych, które muszą być zorganizowane w sposób inny niż w przypadku tradycyjnej relacyjnej bazy danych . Bazy danych Nosql mogą być również łatwiejsze do skalowania, ponieważ mogą być rozproszone na wielu serwerach.

Baza danych NoSQL została po raz pierwszy opracowana pod koniec 2000 roku w celu skrócenia czasu potrzebnego do skalowania, przeprowadzania szybkich zapytań i pisania programów. Baza danych NoSQL ma wiele zalet w porównaniu z tradycyjnymi bazami danych, w tym możliwość skalowania w poziomie i udostępniania różnych typów danych. Bazy danych SQL (Structured Query Language) ze sztywnymi, złożonymi, tabelarycznymi schematami wymagają dużego skalowania pionowego i są zwykle dostępne za pośrednictwem relacyjnych baz danych . W MongoDB 4.0 wprowadzono wielodokumentowe transakcje ACID, a MongoDB 4.2 dodał obsługę klastrów, które można rozpinać w MongoDB. W pierwszym nie ma modeli danych. W przypadku korzystania z baz danych NoSQL jest ona zwykle optymalizowana pod kątem zapytań, a nie powielania danych. Wiele Nie.

Bazy danych NoSQL obejmują również kompresję w celu zmniejszenia rozmiaru pamięci masowej. Na przykład bazy danych wykresów mogą być przydatne do analizowania relacji, ale mogą nie wystarczyć do zaspokojenia codziennych potrzeb związanych z wyszukiwaniem. Biała księga Gdzie używać MongoDB pomoże Ci określić, czy MongoDB lub inna baza danych jest odpowiednia dla Twoich potrzeb. Aby rozpocząć pracę z bazami danych NoSQL, jednym z najprostszych sposobów jest użycie Atlasu MongoDB. Możesz uczyć się MongoDB online za darmo na Uniwersytecie MongoDB, który zapewnia kompleksowe szkolenia na ten temat.

Wady Nosql nad Sql

Jakie są wady i zalety baz danych NoSQL? Jedną z podstawowych wad baz danych NoSQL jest to, że nie obsługują one transakcji ACID (atomowych, spójności, izolacji, trwałości) w różnych dokumentach. Dzięki odpowiedniemu projektowi schematu wiele aplikacji może korzystać z atomowości pojedynczego rekordu.

Warto zauważyć, że każda nowoczesna organizacja w dużym stopniu opiera się na danych, aby osiągnąć sukces. Bazy danych SQL i NoSQL są najczęściej używanymi bazami danych wśród firm. Każdy jest wyjątkowy na swój sposób i każdy ma jakieś słabości. Przyjrzyjmy się bliżej każdemu z nich, aby zobaczyć, czy któryś z nich jest właściwym wyborem dla Ciebie. Kiedy ilość danych rośnie, skalowanie bazy danych przypomina niekończącą się grę w tagi, zawsze wiedząc, że idealna konfiguracja nigdy nie będzie dostępna. W wyniku skalowania w poziomie bazy danych NoSQL są łatwiejsze i tańsze w konfiguracji. Mogą być używane jako narzędzie do przetwarzania w chmurze ze względu na duże i szybko rosnące zbiory danych.

Ponieważ NoSQL opiera się na rozproszonym serwerze i regionie, nie ma pojedynczego punktu awarii. Dzięki temu bazy danych NoSQL charakteryzują się wyższym poziomem stabilności i odporności, a także ciągłą dostępnością i brakiem przestojów. Typy baz danych , takie jak NoSQL, można skonfigurować tak, aby spełniały potrzeby określonych użytkowników, umożliwiając programistom znalezienie idealnej kombinacji dla ich projektu. Wiele organizacji decyduje się na korzystanie z baz danych NoSQL, które są typu open source. Dobrze nadaje się do przetwarzania w chmurze, ponieważ szybko i skutecznie obsługuje dużą liczbę zestawów danych. Zapytań NoSQL nie można wykonywać w standardowym języku. W rezultacie do wykonywania zapytań będzie potrzebny bardziej kosztowny personel, taki jak programiści i naukowcy zajmujący się danymi.

DataStax Astra to wielochmurowa baza danych jako usługa (DBaaS), która działa na Apache Cassandra i Kubernetes i wykorzystuje architekturę mikrousług. Astra wykorzystuje warstwę API danych o nazwie Stargate, źródło, które zostało zbudowane w sposób open source. Możesz od razu uruchomić swoją usługę w chmurze, wybierając Azure, Google Cloud Platform lub AWS z poniższej listy.

Mongodb kontra Sql

Wniosek jest taki, że doszliśmy do wniosku. MongoDB jako baza danych jest znacznie bardziej zaawansowana i zdolna do obsługi dużych zbiorów danych pod względem funkcji schematu. Baza danych SQL Server to system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), który zarządza systemem baz danych i zapewnia kompleksowe rozwiązania w zakresie danych biznesowych. W przypadku danych nieustrukturyzowanych MongoDB jest doskonałym wyborem.

Światy baz danych MongoDB i SQL to biegunowe przeciwieństwa. Chaos występuje w przypadku danych nieustrukturyzowanych, podczas gdy dane ustrukturyzowane mają miejsce w przypadku danych zorganizowanych. Światy mają być używane na różne sposoby do różnych celów i mają swój własny zestaw zalet i wad. Celem tego artykułu jest dogłębne porównanie baz danych MongoDB i SQL. Do 2000 roku bazy danych SQL były najczęściej używanymi bazami danych do zapytań i analiz. Boom na Internet i Web 2.0 spowodował powstanie ogromnej ilości nieustrukturyzowanych danych. Tego typu danych nie można było odwzorować na schematy przypominające tabele w najbardziej efektywny sposób.

W tym czasie po raz pierwszy pojawiły się bazy danych NoSQL. Twierdzenie CAP, które koncentruje się na spójności, dostępności i partycjonowaniu, leży u podstaw MongoDB. Twierdzenia CAP opisują dostępność danych w MongoDB jako dodatkową funkcję w przeciwieństwie do właściwości ACID baz danych SQL. System jest zasilany przez klaster standardowego sprzętu i umożliwia replikację danych w wielu węzłach w celu zapewnienia wysokiej dostępności i niezawodności. Większość danych generowanych przez urządzenia i aplikacje internetowe połączone z Internetem nie ma struktury, co sprawia, że ​​tradycyjne bazy danych są bezużyteczne. Zapewnia jednak obsługę zapytań o dokumenty, ale jest źle zaprojektowany i nie dostarcza wielu informacji. Jeśli MongoDB nie jest w stanie obsłużyć analiz, możemy zamiast tego uruchomić zwykłe zapytania w relacyjnej bazie danych.

MongoDB BI Connector jest kompatybilny z wieloma popularnymi narzędziami Business Intelligence, w tym Tableau, Cognos i innymi. Hurtownie danych to fantastyczna opcja, która może kosztować dużo pieniędzy, ale ma też ograniczenia. Ponadto, zmuszając Cię do przypisania danych do schematu relacyjnego, mogą również podważyć wartość baz danych NoSQL. Jeśli masz istniejące narzędzie Business Intelligence, które chcesz połączyć z MongoDB, złącze MongoDB jest doskonałym wyborem. Jedną z jego wad jest to, że nie jest w stanie połączyć danych z wielu heterogenicznych źródeł. Inną opcją byłoby stworzenie aplikacji w Pythonie, która łączy się z MongoDB i pobiera dane, a także przeprowadza na nich analizy. Dzięki PyMongo możemy pobierać dane MongoDB i zapisywać je z powrotem do MongoDB. Może to być dobry wybór zamiast hurtowni danych w porównaniu z eksploracyjną analizą danych, ale nie zawsze może być najlepszym wyborem dla klientów komercyjnych.

Nosql vs. Sql: co jest lepsze do tworzenia stron internetowych?

Ponieważ MongoDB jest napisany w dowolnym języku, który może przechowywać dane, nie ma potrzeby uczenia się SQL, aby z niego korzystać. Jeśli zamierzasz używać MongoDB w aplikacji internetowej, musisz znać język zapytań.