SQL vs NoSQL: która baza danych jest najlepsza do operacji zapisu?

Bazy danych SQL i NoSQL mają swoje zalety i wady, które czynią je lepszymi lub gorszymi pod względem operacji zapisu. Bazy danych SQL są zwykle lepsze w przypadku operacji zapisu, które wymagają wysokiego poziomu spójności, takich jak transakcje finansowe. Bazy danych NoSQL są zwykle lepsze w przypadku operacji zapisu, które są mniej związane ze spójnością, takich jak rejestrowanie.

Decydując się na wybór bazy danych, najważniejsze jest, aby wybrać relacyjną bazę danych (SQL) lub nierelacyjną bazę danych (NoSQL). Zrozumienie różnic między nimi ma kluczowe znaczenie w celu podjęcia świadomej decyzji o typie bazy danych wymaganej w projekcie. Jeśli chodzi o duże zbiory danych, bazy danych NoSQL są idealne ze względu na ich elastyczność i dynamiczny projekt schematu. W zależności od wymagań można stosować pary klucz-wartość, bazy danych oparte na dokumentach, grafowe bazy danych lub magazyny szerokokolumnowe. W rezultacie dokumenty mogą być tworzone bez ustalonej struktury, dzięki czemu każdy dokument ma swoją własną, unikalną strukturę. W kontekście big data i analityki danych, NoSQL ma wiele pytań. Bazy danych NoSQL są zwykle budowane przez strony trzecie i zarządzane przez nie, podczas gdy inne wymagają wsparcia społeczności.

W większości przypadków NoSQL nie jest szybszy niż SQL; jest raczej podobny do SQL do wykonywania operacji odczytu i zapisu na pojedynczej jednostce danych. Google, Yahoo, Amazon i inne należą do firm, które opracowały bazy danych NoSQL dla dużych zbiorów danych. Ponieważ istniejące relacyjne bazy danych nie były w stanie obsłużyć wymaganego dodatkowego przetwarzania danych, konieczna była nowa baza danych. Bazę danych NoSQL można skalować poziomo w zależności od potrzeb w celu zaspokojenia przyszłego zapotrzebowania. Ta technologia jest szczególnie przydatna w aplikacjach, które nie mają określonych definicji schematu, takich jak systemy zarządzania treścią, aplikacje do obsługi dużych zbiorów danych i analizy w czasie rzeczywistym.

NoSQL zapewnia również wysoką przepustowość zapisu (dzięki implementacji pamięci podręcznej i semantyki pamięci masowej tylko do dołączania), niskie opóźnienia odczytu (dzięki buforowaniu i inteligentnym modelom danych pamięci masowej ) oraz elastyczność (z projektowaniem bez schematów i denormalizacją).

W tym przypadku jedna jednostka danych jest umieszczona w oddzielnej obudowie, a nie podzielona na partycje. Innymi słowy, baza danych NoSQL działa lepiej niż baza danych SQL, gdy wykonuje operacje odczytu i zapisu na pojedynczej jednostce danych.

Tabela opisowa analizy SQL vs. NoSQL SQL Nosql ProsConsConsConConConConConConConConConConConConConConCon

Fakt, że SQL jest zgodny z właściwością ACID danych, czyni go bezpieczniejszym niż NoSQL w przypadku złożonych zapytań pod względem spójności danych, integralności danych i nadmiarowości danych.

Powinienem używać Sql czy Nosql?

Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ najlepsza technologia baz danych zależy od konkretnych potrzeb Twojego projektu. Jednak generalnie bazy danych SQL lepiej nadają się do projektów wymagających wysokiego stopnia spójności danych i obsługi złożonych zapytań, podczas gdy bazy danych NoSQL lepiej nadają się do projektów wymagających dużej skalowalności i wydajności.

Bazy danych NoSQL mogą między innymi modelować dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Korzystanie z nich ma kilka zalet, w tym elastyczne modele danych, skalowanie w poziomie, błyskawiczne zapytania i łatwość obsługi dla programistów. Bazy danych dokumentów, bazy danych klucz-wartość, magazyny z dużymi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko niektóre z dostępnych baz danych NoSQL. Ze względu na swoją wszechstronność i możliwości adaptacji bazy danych NoSQL zyskują na popularności. Mogą obsługiwać duże ilości danych i skalować w poziomie w porównaniu z tradycyjnym modelem bazy danych ze względu na ich zdolność do przechowywania danych, które nie pasują idealnie do tradycyjnej bazy danych. Są często wymagane przez programistów, ponieważ są proste w użyciu i dostępne w różnych wersjach, co czyni je idealnym narzędziem do dowolnej aplikacji. Obecnie dostępne są bazy danych NoSQL, a ich popularność będzie rosła w przyszłości.

Do czego Nosql nie jest dobry?

Bazy danych Nosql nie nadają się dobrze do aplikacji wymagających złożonych zapytań lub transakcji. Zwykle są też mniej wydajni niż ich relacyjni odpowiednicy.

Wiele zalet baz danych NoSQL w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych , takich jak mniejsze narzuty związane z zarządzaniem bazami danych, można znaleźć w MongoDB i innych bazach danych NoSQL. MongoDB doskonale nadaje się do aplikacji wymagających dużej przepustowości i małych opóźnień, takich jak aplikacje internetowe, aplikacje mobilne i aplikacje działające w czasie rzeczywistym. System zarządzania rezerwacjami NoSQL firmy Marriott jest używany przez hotele i kurorty na całym świecie. Jedną z najbardziej rozpowszechnionych gazet w Stanach Zjednoczonych jest The Times, która wykorzystuje zastrzeżony system zarządzania treścią o nazwie Presto, który jest obsługiwany przez MongoDB. Wykorzystując Presto, firma taka jak Gannett może wydajniej i efektywniej zarządzać swoimi treściami, pozwalając firmie skoncentrować się na swojej podstawowej misji. Baza danych NoSQL staje się coraz bardziej popularna wśród aplikacji na dużą skalę, takich jak system rezerwacji Marriott i Presto Gannetta. Z drugiej strony tradycyjne relacyjne bazy danych mają wiele zalet w porównaniu z tymi bazami danych, takich jak mniejsze narzuty związane z zarządzaniem i możliwość skalowania. Te bazy danych są idealne dla aplikacji wymagających dużej przepustowości i małych opóźnień, takich jak aplikacje internetowe, aplikacje mobilne i aplikacje działające w czasie rzeczywistym.

Czy Nosql jest lepszy niż Sql

Bazy danych SQL obsługują transakcje wielowierszowe skuteczniej niż bazy danych NoSQL, które skuteczniej obsługują dane nieustrukturyzowane, takie jak dokumenty lub JSON. Bazy danych SQL są również wykorzystywane w starszych systemach, które zostały zbudowane w oparciu o model relacyjny.

Gromadzone przez nas informacje leżą u podstaw podobszarów nauki o danych. Dane w systemie zarządzania bazą danych (DBMS) są zazwyczaj tym, czego potrzebujesz. Aby wchodzić w interakcje i komunikować się z DBMS, musisz używać jego języka. SQL (Structured Query Language) to język programowania używany do komunikacji z bazami danych. Bazy danych NoSQL, znane również jako bazy danych MongoDB, zyskały w ostatnich latach na popularności. Nierelacyjne bazy danych (NGB), znane również jako bazy danych NoSQL, nie przechowują danych w tabelach ani rekordach. Zamiast po prostu przechowywać dane, struktura przechowywania danych jest projektowana i optymalizowana w celu spełnienia określonych wymagań.

Bazy danych wykresów to najczęściej używany typ danych, obok kolumn, danych zorientowanych na dokumenty, par klucz-wartość i par klucz-wartość. Przykładem Pythona jest MongoDB, zorientowana na dokumenty baza danych. Projektując strukturę danych w bazie danych NoSQL, masz większą kontrolę nad tym, jakie dane są przechowywane. Z drugiej strony bazy danych SQL mają bardziej sztywną strukturę i nie pozwalają na szeroką gamę typów danych. Dobrym pomysłem dla początkujących jest rozpoczęcie od SQL, a następnie przejście do NoSQL. Każda z nich ma wiele zalet i wad i należy wziąć pod uwagę te czynniki, podejmując decyzję na podstawie danych, zastosowania tej aplikacji oraz łatwości, z jaką można usprawnić proces programowania. W końcu SQL nie jest pozbawiony wad, ale nie jest też pozbawiony zalet w porównaniu z NoSQL. Podejmiesz najlepszą decyzję na podstawie tego, czego słuchasz.

Pomimo zalet i wad SQL wydaje się być dominującym językiem baz danych w świecie baz danych. Jednak bazy danych NoSQL szybko doganiają SQL jako preferowany nośnik pamięci i być może wkrótce będą w stanie go wyprzedzić. W tej chwili jednym z najważniejszych wyzwań dla baz danych NoSQL jest zapewnienie natychmiastowej spójności danych i stałej szybkości zapytań. Jeśli NoSQL pokona te przeszkody, może wkrótce stać się standardem dla baz danych.

Bazy danych Nosql: zalety przeważają nad wadami

Ponieważ nosql jest bardziej wydajny, na początku nauka może być trudniejsza.
Zalety i wady baz danych NoSQL znacznie przewyższają wady baz danych SQL. Bazy danych NoSQL są bardziej elastyczne i proste w użyciu, co czyni je doskonałym wyborem dla aplikacji, które wymagają większej elastyczności w swoich modelach danych.

Kiedy używać Nosql

Bazy danych Nosql są używane, gdy dane nie są dobrze dopasowane do relacyjnej bazy danych. Na przykład bazy danych nosql są często używane, gdy dane są nieustrukturyzowane, gdy istnieje duża ilość danych lub gdy potrzebny jest szybki dostęp do danych.

Rosnąca adopcja technologii baz danych NoSQL przez organizacje różnej wielkości spowodowała przejście w kierunku technologii NoSQL. Ten artykuł ma na celu wyjaśnienie, dlaczego NoSQL zyskuje na popularności i kiedy NoSQL jest dobrym wyborem do tworzenia aplikacji? Pierwsi pionierzy Internetu byli sfrustrowani niemożnością korzystania z tradycyjnej technologii baz danych; NoSQL narodził się w wyniku ich frustracji. Wzrost popularności baz NoSQL skłonił do stworzenia poradnika, kiedy warto z nich korzystać. NoSQL obejmuje szeroki zakres struktur baz danych i modeli danych. Nie ma rozróżnienia między NoSQL a pozostałymi dwoma typami programowania, a główne powody, dla których ludzie wybierają NoSQL, są takie same. Bazy danych NoSQL powstały w erze chmury i szybko przystosowały się do automatyzacji opartej na chmurze. Bazy danych NoSQL często integrują się z technologiami przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym. Jeśli chcesz zacząć od najpopularniejszej bazy danych NoSQL, MongoDB, najprostszym sposobem jest wypróbowanie MongoDB Atlas.

Baza danych NoSQL jest zwykle szybsza niż tradycyjna relacyjna baza danych , ponieważ została zaprojektowana tak, aby była jak najprostsza w użyciu. Baza danych NoSQL może być wykorzystana do efektywniejszego przydzielania swoich zasobów do zadań, które są najważniejsze dla aplikacji, ignorując tradycyjne cechy bazy danych. W rezultacie zmniejsza się zarówno wydajność, jak i ogólna złożoność.