Bazy danych SQL kontra NoSQL

Bazy danych SQL i NoSQL to dwa z najpopularniejszych obecnie używanych systemów zarządzania bazami danych. Chociaż mają pewne podobieństwa, mają też kilka istotnych różnic. W tym artykule przyjrzymy się bliżej obu typom baz danych i sposobom ich implementacji. Bazy danych SQL są zwykle używane do przechowywania danych strukturalnych, podczas gdy bazy danych NoSQL lepiej nadają się do przechowywania danych nieustrukturyzowanych. Bazy danych SQL wykorzystują model relacyjny, co oznacza, że ​​dane są zorganizowane w tabele z wierszami i kolumnami. Bazy danych NoSQL używają różnych modeli, takich jak pary klucz-wartość, zorientowane na dokumenty i oparte na wykresach. Aby zaimplementować bazę danych SQL, musisz użyć systemu zarządzania bazą danych (DBMS), takiego jak MySQL, Oracle lub Microsoft SQL Server. Aby zaimplementować bazę danych NoSQL, możesz użyć różnych technologii, takich jak MongoDB, Apache Cassandra lub Apache HBase. Wybierając bazę danych, należy wziąć pod uwagę swoje specyficzne potrzeby. Jeśli potrzebujesz przechowywać dużo danych i potrzebujesz możliwości szybkiego i łatwego wysyłania zapytań, dobrym wyborem jest baza danych SQL. Jeśli potrzebujesz przechowywać dane, które ciągle się zmieniają, lub potrzebujesz większej elastyczności w sposobie wykonywania zapytań, lepszym wyborem jest baza danych NoSQL.

W tym artykule Robert Sheldon wyjaśnia różnicę między NoSQL a relacyjnymi bazami danych . Oba mają zalety i wady, ale różnią się budową i sposobem przechowywania danych. Zrozumienie tych różnic pozwoli Ci podjąć świadomą decyzję o tym, który typ maszyny będzie najskuteczniejszy dla Twojego obciążenia pracą. Zaletą relacyjnych baz danych jest to, że są w stanie obsługiwać dane strukturalne, podczas gdy dane częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane nie. Kiedy mówimy o bazach danych NoSQL, zwykle nie mamy na myśli SQL, a nawet SQL w ogóle. Każdy z czterech modeli NoSQL zawiera produkt w każdym. Elastyczność baz danych NoSQL ułatwia programistom tworzenie projektów, ponieważ nie mają one sztywnych struktur danych. Ponieważ bazy danych NoSQL nie są tak dojrzałe jak relacyjne bazy danych, nie mogą zagwarantować tego samego poziomu integralności danych. W przypadku obciążeń, które zamierzasz obsługiwać, SQL i NoSQL to dwie podstawowe opcje.

SQL jest używany jako język zapytań; nie jest używany w przypadku baz danych NoSQL. Istnieją podobieństwa językowe między NoSQL i SQL. SQL to popularna wyszukiwarka baz danych NoSQL.

Baza danych SQL jest oparta na tabelach, podczas gdy baza danych NoSQL to dokument, klucz-wartość, wykres lub baza danych magazynu z szerokimi kolumnami. MySQL, Oracle, PostgreSQL i Microsoft SQL Server to przykłady baz danych SQL. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j i CouchDB to tylko kilka przykładowych baz danych NoSQL.

Baza danych SQL to doskonały wybór dla struktury danych, która jest niezwykle ustrukturyzowana i wymaga zgodności z ACID. Jeśli z drugiej strony Twoje wymagania dotyczące danych są niejasne lub jeśli Twoje dane są nieustrukturyzowane, NoSQL może być najlepszym wyborem. Schemat używany w bazie danych NoSQL nie musi być predefiniowany, tak jak schemat używany w bazie danych SQL.

Aby przeprowadzić migrację z SQL do NoSQL, klucz podstawowy w tabeli relacyjnej staje się kluczem podstawowym w tabeli NoSQL. Aby pobrać obiekt biznesowy, tabela RDBMS musi zostać połączona z innymi tabelami, a te blisko powiązane tabele muszą zostać połączone w pojedynczą tabelę NoSQL.

Jak działają bazy danych Sql i Nosql?

Bazy danych SQL to relacyjne bazy danych, w których dane są przechowywane w tabelach z wierszami i kolumnami, a dostęp do bazy danych odbywa się za pomocą ustrukturyzowanego języka zapytań (SQL). Bazy danych NoSQL nie są relacyjne i zwykle przechowują dane jako dokumenty. Używają różnych języków zapytań, takich jak JavaScript czy XML.

SQL to strukturalny język zapytań, który istnieje od lat 70. Bazy danych NoSQL nie zawierają hierarchii, co pozwala na tworzenie unikalnych struktur, do których użytkownicy mają dostęp w przeciwieństwie do baz SQL. Ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL można skalować w pionie, co oznacza, że ​​można zwiększyć obciążenie serwera. Baza danych NoSQL może służyć do manipulowania danymi z różnych źródeł. Ponieważ bazy danych NoSQL nie wymagają relacyjnych baz danych, nie przechowują danych w wierszach i tabelach, tak jak ma to miejsce w relacyjnych bazach danych. Zmniejszają potrzebę planowania i organizacji nieustrukturyzowanych danych, ponieważ umożliwiają dynamiczny schemat. SQL i relacyjne bazy danych umożliwiają łatwy dostęp do dużych ilości danych, skalowanie i pozwalają na skalowanie różnych typów danych.

Nie ma problemu z poprzednimi wersjami oprogramowania, które sprawiały, że obraz wyglądał inaczej, ponieważ każda informacja jest przechowywana w tym samym miejscu. Jest to również dobry wybór, jeśli musisz przetwarzać duże ilości (lub ciągle zmieniających się) danych. Duże firmy, takie jak Facebook, Google i inne, używają systemów NoSQL, ponieważ wymagają dużej ilości danych do działania. Cassandra to jedna z baz danych NoSQL, która obsługuje ogromne ilości danych rozproszonych na wielu serwerach. Jeśli potrzebujesz dostępu do magazynu klucz-wartość bez silnych gwarancji integralności, Redis może być najlepszą opcją. Elastic Search to doskonały wybór, gdy potrzebujesz złożonego lub elastycznego wyszukiwania.

Zorientowane na dokumenty bazy danych NoSQL obejmują MongoDB, MySQL, DocumentDB i OrientDB. Książka jest dziełem fikcji Pamięć kolumnowa jest używana w sklepach z dużą kolumną, takich jak Cassandra i DynamoDB, do przechowywania danych. Dane są przechowywane w grafowej bazie danych, takiej jak Neo4j lub OrientDB, przy użyciu ukierunkowanej struktury danych grafu. Rosnąca popularność baz NoSQL wynika przede wszystkim z ich możliwości obsługi dużych ilości danych bez konieczności stosowania tradycyjnych baz SQL. Bazy danych zorientowane na dokumenty, bazy danych klucz-wartość, magazyny z szerokimi kolumnami i bazy danych grafów to przykłady baz danych NoSQL. MongoDB, najpopularniejsza na świecie baza danych NoSQL, jest używana w różnych aplikacjach, takich jak Cassandra, HBase i Hypertable. MongoDB to zorientowana na dokumenty baza danych, która przechowuje dane w formacie klucz-wartość. Redis i Sqoop to dwie popularne bazy danych NoSQL, które są oparte na kolumnach i używają Cassandry jako podstawowej bazy danych. Oparta na kolumnach baza danych NoSQL HBase jest używana w różnych aplikacjach, w tym w Bigtable i Cassandra. Hypertable, sklep z szerokimi kolumnami, jest używany w dwóch popularnych aplikacjach Neo4j i OrientDB. Kolumnowe bazy danych, takie jak Cassandra i MongoDB, są idealne dla aplikacji, które muszą przechowywać duże ilości danych bez potrzeby stosowania tradycyjnej bazy danych SQL. Bazy danych zorientowane na dokumenty, takie jak MySQL i MongoDB, oprócz tego, że są proste w użyciu, mogą być używane przez aplikacje wymagające przechowywania dokumentów i małych opóźnień. Redis i Sqoop to przykłady magazynów klucz-wartość, które przechowują dane w formacie klucz-wartość, dzięki czemu nadają się do aplikacji przechowujących niewielkie ilości danych. Magazyny z szerokimi kolumnami, takie jak Cassandra i DynamoDB, przechowują dane w pamięci kolumnowej, dzięki czemu są odpowiednie dla aplikacji, które muszą przechowywać duże ilości danych. Grafowe bazy danych, takie jak Neo4j i OrientDB, a także wiele innych, obsługują ukierunkowane struktury danych grafowych do przechowywania danych, dzięki czemu doskonale nadają się do aplikacji przechowujących dane grafowe.

Najlepsze Dbms dla Ciebie

DBMS składają się z wielu różnych mocnych i słabych stron. Wybór, którego DBMS użyć, jest całkowicie zależny od wymagań i potrzeb klienta.

Jak wybrać między Nosql a Sql?

Uruchamianie zapytań NoSQL jest możliwe, ale są one znacznie wolniejsze niż uruchamianie tradycyjnych. Twoja aplikacja z dużą liczbą transakcji musi zostać wykonana. Administracja bazami danych w bazach SQL lepiej nadaje się do transakcji z dużymi obciążeniami i złożonymi strukturami danych, ponieważ są one bardziej stabilne i zapewniają integralność danych. ACID musi być odpowiednio monitorowany.

Dane są podstawą wszystkich podpól nauki o danych. W większości przypadków wymagane dane są przechowywane w systemie zarządzania bazą danych (DBMS). Aby wchodzić w interakcje i komunikować się z DBMS, używany język musi być precyzyjny. SQL (strukturalny język zapytań) to nazwa nadana językowi programowania używanemu w interakcjach DBMS. W ostatnich latach w dziedzinie baz danych pojawił się nowy termin: bazy danych NoSQL. Baza danych NoSQL nie przechowuje danych w tabelach ani rekordach, dlatego jest nazywana nierelacyjnymi bazami danych. Zamiast struktury przechowywania danych, składa się ona z określonych wymagań.

Cztery najpopularniejsze typy to bazy danych wykresów, bazy danych zorientowane na kolumny, bazy danych zorientowane na dokumenty i pary klucz-wartość. MongoDB to oparta na języku Python baza danych dokumentów oparta na dokumentach. Baza danych NoSQL została zaprojektowana w taki sposób, aby zapewniała większą elastyczność w projektowaniu struktury danych. W przeciwieństwie do baz danych SQL ma sztywniejszą strukturę i mniejszą różnorodność typów danych. Po raz pierwszy SQL i NoSQL mogą być najlepsze dla początkujących. Każdy z nich ma swój własny zestaw zalet i wad, więc powinieneś zdecydować, który z nich jest dla Ciebie odpowiedni na podstawie danych, jego zastosowania i tego, co ułatwia jego rozwój. To prawda, że ​​SQL jest tańszy i bardziej wydajny niż NoSQL, ale nie oznacza to, że jest lepszy. Wybierzesz najlepsze rozwiązanie, słuchając swoich danych.

Bazy danych SQL są bardziej popularne niż bazy danych NoSQL, częściowo ze względu na ich zalety. Na przykład bazy danych NoSQL nie wymagają usług administratora bazy danych, co może być korzystne. Ponadto bazy danych NoSQL są łatwiejsze w użyciu i obsługują większe ilości danych.
Warto jednak zauważyć, że bazy danych NoSQL mają swoje wady. Poziom dostępu i manipulacji danymi w bazach SQL jest znacznie niższy niż w bazach NoSQL. W rezultacie, jeśli robisz takie rzeczy, jak łączenie tabel lub korzystanie z zaawansowanych funkcji SQL, będziesz musiał użyć innej bazy danych.
Do Ciebie należy wybór bazy danych, która najlepiej spełni Twoje wymagania. Jeśli jesteś nowicjuszem w bazach danych SQL, dowiedz się, jak ich używać, zanim przejdziesz do baz danych NoSQL, jeśli musisz wykonać bardziej złożone zadania. Baza danych NoSQL powinna być zawsze używana zamiast czegoś innego.

Przykłady baz danych Nosql

MongoDB, CouchDB i Cassandra to przykłady baz danych NoSQL. Te bazy danych są zaprojektowane tak, aby były wysoce skalowalne i zapewniały wysoką wydajność. Są często używane w sytuacjach, w których tradycyjne relacyjne bazy danych nie są w stanie obsłużyć wolumenu lub typu danych.

Baza danych NoSQL to rodzaj bazy danych, która nie przechowuje danych w takim samym formacie jak relacyjna baza danych. Dzięki NoSQL nie musisz martwić się o stały schemat, nie musisz dołączać ani skalować. Magazyny danych o dużym zapotrzebowaniu na miejsce można skompilować z bazą danych NoSQL. Na przykład Twitter, Facebook, Google i inne firmy zbierają codziennie terabajty danych użytkowników. Architektura rozproszonych baz danych NoSQL oznacza, że ​​baza danych nie ma ani jednej jednostki sterującej ani pamięci masowej. W rezultacie wyeliminowana jest potrzeba wdrażania i zarządzania wieloma bazami danych dla tych samych danych. Ponieważ dane są zawsze dystrybuowane w sposób ciągły, rozproszona baza danych umożliwia dostęp do nich w nieskończoność.

W magazynach klucz-wartość wszystkie dane są traktowane jako klucz i wartość. Dane są przechowywane i przetwarzane w kolumnach o różnych rozmiarach przez dużą liczbę maszyn obsługujących magazyny rodziny kolumn. Bazy danych dokumentów to zasadniczo wersje wcześniej utworzonych dokumentów, które zawierają inne kolekcje klucz-wartość. Dokument częściowo ustrukturyzowany może być przechowywany w formacie takim jak JSON. Administratorzy baz danych nie mają możliwości generowania deklaratywnych wyników zapytań wysokiego poziomu w porównaniu z SQL. Zamiast pobierania danych z tych baz danych używane są modele zapytań. Interfejsy RESTful to wspólne cechy platform NoSQL.

W przeciwieństwie do relacyjnej bazy danych, która przechowuje informacje luźno, grafowa baza danych jest wielorelacyjna. Baza danych wykresów jest przeznaczona do obsługi szerokiej gamy modeli danych za pomocą jednego zintegrowanego zaplecza. Wielomodelowe bazy danych to nowa koncepcja w NoSQL, a zainteresowanie tą kategorią będzie rosło z upływem czasu. Ranking dziesięciu najpopularniejszych baz danych można znaleźć pod adresem http://db-engines.com/en/ranking.html.

RavenDB, jako baza danych zorientowana na dokumenty, zapewnia wszystkie korzyści baz danych NoSQL, a także wygodę relacyjnej bazy danych. Ponadto można go łączyć z istniejącymi bazami danych SQL, aby korzystać z obu typów integralności danych, co pozwala na maksymalne wykorzystanie obu typów danych. Baza danych NoSQL RavenDB może być używana zarówno w rzeczywistych aplikacjach, jak i bazach danych NoSQL.

Struktura bazy danych Nosql

Baza danych NoSQL przechowuje dane w dokumentach, a nie w tabelach. Rezultatem jest różnorodność elastycznych modeli danych, które są podzielone na klastry „nie tylko SQL”. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych grafów to przykłady baz danych NoSQL.

Bazy danych dokumentów, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, przechowują dane w dokumentach. Rozwiązania te są elastyczne, skalowalne i mogą w ciągu kilku minut odpowiedzieć na współczesne potrzeby biznesowe. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko niektóre z baz danych NoSQL. Firmy z listy Global 2000 szybko wdrażają bazy danych NoSQL do obsługi aplikacji o znaczeniu krytycznym. Przyczynia się do tego pięć trendów, z którymi większość baz danych sobie nie radzi. Ze względu na ich stały model danych, relacyjne bazy danych są główną barierą dla zwinnego rozwoju ze względu na ich słabą wydajność. Model aplikacji definiuje model danych w NoSQL.

Nie jest możliwe zdefiniowanie, w jaki sposób dane muszą być modelowane po prostu przez NoSQL. Jako de facto format przechowywania danych w bazie danych zorientowanej na dokumenty, używany jest JSON. Eliminuje potrzebę stosowania frameworków ORM, co skutkuje szybszym procesem tworzenia aplikacji. N1QL (wymawiane nikiel), potężny język zapytań SQL, został dodany do wersji Couchbase Server 4.0. Ta aplikacja obsługuje nie tylko standardowe instrukcje SELECT / FROM / WHERE, ale także agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenia (LEFT OUTER / INNER) i tak dalej. Rozproszona baza danych NoSQL, która wykorzystuje architekturę skalowalną w poziomie i nie ma ani jednego punktu awarii, ma atrakcyjny zestaw korzyści operacyjnych. Dostępność staje się coraz ważniejszym problemem, ponieważ klienci angażują się w transakcje internetowe i mobilne.

Korzystanie z baz danych NoSQL ułatwia ich konfigurowanie, konfigurowanie i skalowanie. Zostały zaprojektowane, aby ułatwić czytanie, pisanie i przechowywanie informacji. Ponadto mogą obsługiwać klastry o różnej wielkości i dowolnej wielkości, w tym zarządzać i monitorować klastry o różnej wielkości. Baza danych NoSQL obejmuje wbudowaną replikację między wieloma centrami danych, eliminując potrzebę stosowania oddzielnego oprogramowania. Co więcej, pozwala aplikacjom na wykonywanie własnego przepełnienia po awarii przy użyciu routerów sprzętowych; aplikacje nie muszą czekać, aż baza danych wykryje problem i przeprowadzi własne przełączanie awaryjne. Większość dzisiejszych aplikacji internetowych, mobilnych i IoT działa na bazach danych NoSQL.

Bazy danych Nosql są bardziej skalowalne niż relacyjne bazy danych

Czy Nosql może przechowywać dużo?
Gdy wymagane są duże ilości danych, bazy danych NoSQL są bardzo elastyczne. Bazy danych NoSQL, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, których struktura służy do przechowywania danych, nie mają w ogóle żadnej struktury. Zmniejsza ilość danych, które muszą być ustrukturyzowane, zwiększając w ten sposób przechowywanie danych. Ponadto, ponieważ bazy danych NoSQL nie polegają na indeksach w celu przyspieszenia wyszukiwania danych, można je znacznie łatwiej skalować.

Przykłady Sql Vs Nosql

Bazy danych SQL są relacyjne, co oznacza, że ​​przechowują dane w tabelach, które są połączone zdefiniowanymi relacjami. Takie podejście jest skuteczne w przypadku danych strukturalnych, które można łatwo definiować i przeszukiwać. Bazy danych NoSQL są nierelacyjne, co oznacza, że ​​przechowują dane w elastycznym formacie opartym na parach klucz-wartość. To podejście jest najlepsze w przypadku danych nieustrukturyzowanych, które nie pasują dobrze do tradycyjnego formatu tabeli.

Decydując się na NoSQL i MongoDB, powinieneś wziąć pod uwagę rodzaj informacji, które chcesz przechowywać i najlepszą metodę ich przechowywania. Dane są przechowywane na różne sposoby dla każdego rodzaju danych. Są chwile, kiedy korzystniejsze jest wybranie jednego niż drugiego, ale większość zespołów woli używać obu. Podstawowym celem silników NoSQL jest umożliwienie korzystania z przetwarzania w chmurze. Ze względu na możliwość skalowania, przetwarzanie w chmurze zapewnia zwiększoną skalowalność. W dynamicznym, zwinnym środowisku NoSQL dobrze współpracuje z programistami. Zasadniczo rozwiązania NoSQL są bardziej narażone na awarie ze względu na trudność w rozwiązywaniu trudnych problemów.

Jeśli pracujesz z dużą ilością danych lub różnymi typami danych, powinieneś unikać NoSQL. Zamiast skupiać się na spójności danych lub zapewnianiu 100% integralności danych, użyj NoSQL, aby zapewnić integralność danych. Oprócz większej elastyczności i możliwości dostosowania się do zmieniających się potrzeb w zakresie danych, NoSQL daje możliwość kontrolowania kosztów. Często podejmujemy decyzję nie o tym, którego użyć, ale o tym, kiedy i gdzie użyć obu w tej samej aplikacji. Aby rozwiązać projekt obejmujący oprogramowanie pośrednie, inżynierowie z firmy Integrant z pasją dyskutowali o JavaScript i Javie. To krótkie podsumowanie najważniejszych zaleceń Integrant dotyczących alokacji zasobów do projektów tworzenia oprogramowania jest idealne dla każdego, kto interesuje się efektywnym przydzielaniem zasobów.

Kluczowe znaczenie ma wybór odpowiedniej bazy danych NoSQL do danego zadania, ponieważ ich popularność rośnie. Ponieważ bazy danych SQL przetwarzają zapytania wydajniej, są wygodniejsze w przypadku złożonych zapytań dotyczących danych strukturalnych i łączą dane w tabelach, aby skrócić czas przetwarzania zapytań. Bazy danych NoSQL nie mają spójności między produktami, a wraz ze wzrostem złożoności zapytań wymagają więcej pracy, aby wyszukiwać dane.
Bazy danych NoSQL działają dobrze, gdy są używane do zapytań ad hoc lub gdy nie ma zbyt wielu danych do zapytania. Oprócz wybierania bazy danych NoSQL na podstawie wykonywanego zadania programiści powinni śledzić wszelkie napotkane zapytania lub problemy. Ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL zyskują na popularności, ale należy je wybierać ostrożnie, aby nie stwarzać żadnych problemów.

Jaki jest przykład Nosql?

MongoDB jest używany w różnych branżach, aby zaspokoić potrzeby szerokiego grona użytkowników. Rodzaj używanej bazy danych NoSQL określa charakter celu. Systemy baz danych, takie jak na przykład MongoDB, są klasyfikowane jako systemy ogólnego przeznaczenia. Oprócz dużych ilości danych zapytania wyszukiwania w bazach danych klucz-wartość są proste.

Czy Netflix używa Sql czy Nosql?

Dostęp do ustrukturyzowanej pamięci masowej jest wymagany w naszej infrastrukturze opartej na chmurze w wielu różnych przypadkach użycia. Netflix został stworzony z myślą o wykorzystaniu najskuteczniejszych narzędzi do pracy. W tym poście wybraliśmy SimpleDB, Hadoop/HBase i Cassandra, ponieważ uznaliśmy, że wszystkie spełniają nasze wymagania dotyczące NoSQL.