Plusy i minusy baz danych SQL i NoSQL

Bazy danych SQL i NoSQL są szeroko stosowane w branży programistycznej. Każdy ma swoje zalety i wady, które sprawiają, że lepiej nadaje się do określonych przypadków użycia. Bazy danych SQL są zwykle lepsze w przypadku aplikacji wymagających złożonych zapytań lub transakcji. Są również generalnie bardziej stabilne i łatwiejsze do skalowania niż bazy danych NoSQL. Bazy danych NoSQL są zwykle lepsze dla aplikacji wymagających wysokiej wydajności i skalowalności. Są one również generalnie łatwiejsze do opracowania i wdrożenia niż bazy danych SQL.

Według zwolenników technologii Nosql głównym problemem jest to, że wydaje się ona przynosić efekt przeciwny do zamierzonego w stosunku do technologii relacyjnych baz danych. Prawdziwym celem NoSQL jest nadanie mu rozpędu poprzez zapewnienie znajomości i mocy SQL, i robi to również. Według firmy Gartner rynek nierelacyjnych systemów DBMS będzie rósł w najszybszym tempie w 2020 r. Skalowanie aplikacji za pomocą NoSQL stało się łatwiejsze, ponieważ mikrousługi (rozproszone podejście do skalowania aplikacji) zyskały na popularności. Mikroserwisy mogą korzystać z własnych baz danych i może być konieczne użycie różnych baz danych w celu uzyskania kompletnego systemu. Jest to również znane jako rozrastanie się bazy danych. Wielomodelowe bazy danych to bazy danych zbudowane w oparciu o jedną technologię pamięci masowej, do których można uzyskiwać dostęp i odczytywać je na różne sposoby. „Obserwujemy połączenie najlepszych rozwiązań relacyjnych i NoSQL” — mówi Matthew Groves, programista i entuzjasta baz danych w firmie Couchbase.

MySQL to akronim słów sql i NoSQL. Deweloper może stworzyć pojedynczą bazę danych zawierającą zarówno dane relacyjne, jak i dokumenty JSON, jednocześnie uruchamiając w niej tę samą aplikację. Oba modele danych mogą być przeszukiwane w tej samej aplikacji, co oznacza, że ​​wyniki mogą mieć różne formaty, w tym tabelaryczne, tabelaryczne i JSON.

Chociaż w tej chwili nie można wymienić obu baz danych, prawdopodobnie tak pozostanie w dającej się przewidzieć przyszłości. Bazy danych NoSQL są opłacalne jako zamiennik baz danych SQL tylko wtedy, gdy można zagwarantować utrzymanie tej samej szybkości zapytań i natychmiastową spójność.

Pod względem spójności danych, integralności danych i redundancji danych SQL jest znacznie lepszy od NoSQL w przypadku złożonych zapytań ze względu na zgodność SQL z właściwościami ACID.

Jak Sql i Nosql współpracują ze sobą?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnej aplikacji i przypadku użycia. Jednak ogólnie rzecz biorąc, SQL i NoSQL mogą być używane razem, aby uzupełniać swoje mocne strony. Na przykład SQL może być używany do danych, które są wysoce ustrukturyzowane, a NoSQL może być używany do danych, które są mniej ustrukturyzowane. Ponadto można ich używać do partycjonowania danych, tak aby każdy typ bazy danych był używany tylko dla danych, do których najlepiej się nadaje.

Nie konkurują ze sobą, ale NoSQL i NoSQL wzajemnie się uzupełniają. Możesz połączyć NoSQL i SQL, jeśli rozumiesz, co robisz. Powinniśmy patrzeć w tę przyszłość, która prawdopodobnie doprowadzi do eksplozji innowacji. Baza danych NoSQL, jak sama nazwa wskazuje, to taka, która nie jest oparta na tradycyjnym systemie zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS). MongoDB, Cassandra, HBase i Hadoop to najpopularniejsze obecnie używane bazy danych NoSQL. Baza danych NoSQL jest często reklamowana jako prostsza, szybsza i tańsza niż tradycyjna baza danych RDBMS . Framework NoSQL, który jest nowym, otwartym podejściem do zarządzania danymi, pojawił się w ostatnich latach.

Bazy danych NoSQL, algorytmy uczenia maszynowego i sztuczna inteligencja (AI) należą do najnowszych trendów technologii biznesowych. Standardy, które mogą obsługiwać zarówno bazy danych SQL, jak i NoSQL, będą zyskiwać na znaczeniu w wyniku rosnącego popytu. NoSQL to nazwa nadana szerokiej gamie nowych technologii baz danych. Wiele firm korzystających z baz danych NoSQL uważa, że ​​są one lepsze niż tradycyjne bazy danych. Ponieważ NoSQL jest używany coraz częściej, wymagany będzie ujednolicony zestaw standardów. Oprócz baz danych NoSQL, tradycyjne relacyjne bazy danych mają szereg funkcji, których nie mają bazy danych NoSQL. Wiele organizacji używa baz danych NoSQL jako części swojej infrastruktury o znaczeniu krytycznym.

Przedstawiono zalety i wady każdego produktu, więc w zależności od potrzeb możesz wybrać ten, który preferujesz. Ponieważ wiele aplikacji internetowych wymaga przechowywania i pobierania dużych ilości danych, do rozwiązania tych problemów można użyć baz danych NoSQL. Sposób przechowywania i wyszukiwania danych w bazach danych NoSQL zapewnia dużą elastyczność. W porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych te nowe technologie baz danych są zazwyczaj wydajniejsze, wymagają mniej miejsca w pamięci masowej i mniej wymagają zarządzania.

Bazy danych NoSQL zyskują na popularności po części ze względu na ich liczne zalety w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Bazy danych dokumentów są idealne do przechowywania danych, ponieważ przechowują dane, a nie tabele, dzięki czemu mogą być bardziej elastyczne w swoim modelu danych. Ponadto bazy danych NoSQL są zwykle szybsze niż bazy danych SQL pod względem przechowywania klucz-wartość. Należy jednak pamiętać, że bazy danych NoSQL mogą nie obsługiwać transakcji ACID, co może skutkować niespójnością danych. Chociaż bazy danych NoSQL mają pewne wady, generalnie zapewniają szereg zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych.

Korzyści z Sql i Nosql

SQL jest odpowiedni dla dużych ilości danych strukturalnych, które wymagają przetwarzania wielu wierszy.
Implementacja NoSQL jest preferowana w przypadku danych, które nie mają ustrukturyzowanej struktury i muszą być przetwarzane w bardziej nieustrukturyzowany sposób.

Czy możemy razem używać Sql i Mongodb?

MongoDB jest łatwy w dostępie i zapytaniach za pomocą tylko instrukcji SQL dzięki spójnej strukturze tabel Data Virtuality i wyrafinowanej transformacji, a zawartość można łączyć z innymi źródłami danych, takimi jak relacyjne bazy danych.

Czy Mongo i serwer SQL mogą być używane razem? Moim celem jest wyrobienie sobie nawyku odświeżania Mongo co 15 minut. Sugeruję, abyś zajrzał do cqrs (Command Responsibility Segregation) jako punktu wyjścia do poznania metody wprowadzonej przez Grega Younga. NCqrs to implementacja open source obsługiwana przez GitHub. W rezultacie istnieją dwie bazy danych: jedna do odczytu, a druga do zapisu.

Podczas korzystania z MongoDB do raportowania należy wziąć pod uwagę następujące kwestie.
Pierwszą kwestią, na którą należy zwrócić uwagę, jest to, że MongoDB nie jest relacyjną bazą danych. Nie można wygenerować raportu przez połączenie dwóch tabel. Jeśli musisz zrobić coś, czego MongoDB nie jest w stanie zrobić, możesz obejść to ograniczenie, korzystając z narzędzia do raportowania, ale pamiętaj, że wymagałoby to znacznego zwiększenia opóźnienia.
Poza tym MongoDB nie jest opcją szybkiego przechowywania danych wymagających intensywnego odczytu. Jeśli Twoje dane wymagają intensywnego odczytu, lepszym rozwiązaniem może być użycie MySQL jako podstawowej pamięci masowej zamiast MongoDB jako rozwiązania do buforowania lub przechowywania pośredniego. W ten sposób przyspieszysz swoje raporty.
Ostatecznie MongoDB nie jest idealną platformą do przechowywania danych. Jeśli zamierzasz zbudować hurtownię danych z wykorzystaniem MongoDB, najlepiej rozejrzeć się za innymi platformami.

Czy lepiej jest nauczyć się Mongodb czy Sql?

Jeśli potrzebujesz tradycyjnej relacyjnej bazy danych, ale masz ustrukturyzowane dane, MySQL jest doskonałym wyborem. Analityka w czasie rzeczywistym, zarządzanie treścią, Internet rzeczy, aplikacje mobilne i inne rodzaje aplikacji są możliwe dzięki MongoDB.

Czy możesz wysyłać zapytania do Nosql za pomocą Sql?

Bazy danych NoSQL nie są oparte na modelu relacyjnym i dlatego nie można do nich wysyłać zapytań przy użyciu języka SQL. SQL jest językiem zapytań dla relacyjnych baz danych i nie jest zgodny z bazami danych NoSQL.

NoSQL nie używa żadnego języka SQL (ani żadnego innego języka programowania). SQL może być również używany do wykonywania zapytań oprócz SQL dla zapytań. Bazy danych NoSQL zazwyczaj nie mają charakteru relacyjnego. Dostępnych jest wiele schematów NoSQL , w tym magazyny klucz-wartość, magazyny dokumentów i tak dalej. Systemy NoSQL mogą również obsługiwać schematy wielomodelowe oprócz schematów jednomodelowych. Jest to nierelacyjna baza danych, z której mogą korzystać firmy potrzebujące różnych źródeł danych. Baza danych NoSQL może mieć swój własny unikalny interfejs lub może mieć wspólną metodę zapytań.

Do 2024 roku rynek NoSQL wzrośnie o 207,2%, osiągając łączną wartość 3,4 miliarda dolarów. Język zapytań CQL firmy Cassandra jest przeznaczony do użytku w klastrze serwerów rozproszonych poziomo. Chociaż CQL i SQL mają wiele podobieństw, najbardziej znaczącą różnicą jest to, że CQL nie może wykonywać połączeń z tabelami takimi jak SQL. W znormalizowanej bazie danych nie ma powtarzających się pól ani kolumn. Zdenormalizowana baza danych zawiera powtarzające się pola oprócz klucza z nieznormalizowanej tabeli bazy danych w nowych tabelach bazy danych. Dane zdenormalizowane są preferowane przez aplikacje, które uruchamiają wiele zapytań JOIN w dużych tabelach. W niektórych sytuacjach możliwe jest wystąpienie denormalizacji.

Zgodnie z twierdzeniem CAP rozproszone bazy danych nie mogą zapewnić spójności i dostępności, gdy istnieją partycje sieciowe. W rezultacie można osiągnąć spójność przy jednoczesnym zwiększeniu skalowalności. Podczas gdy aplikacje natywne w chmurze cenią bezpieczeństwo dostępności i tolerancję partycji nad spójność ich aplikacji, często tego nie robią. Modele projektowania baz danych, takie jak ACID i BASE, różnią się. Transakcje są zgodne z ACID, co wskazuje, że dane są spójne w całym procesie. Ponieważ podstawowi użytkownicy cenią sobie skalowalność ponad wszystko, ważniejsza jest dla nich możliwość korzystania z systemu w miarę upływu czasu. Baza danych NoSQL składa się zwykle z drzew B i drzew łączenia o strukturze dziennika.

Sekwencja jest bardziej przydatna w przypadku baz danych NoSQL, ponieważ zapewnia większą wartość do analizy niż szybkość. Gęste dane to rodzaj bazy danych, który wymaga dodania prawie wszystkich pól do bazy danych. Sekwestracja informacji pozwala na identyfikację dużych skupisk informacji pośród pustych komórek. ScyllaDB to baza danych NoSQL z architekturą zorientowaną na kolumny, która zapewnia dynamiczny schemat dla nieustrukturyzowanych danych. Wykorzystuje język zapytań Cassandra (CQL) i mechanizm przechowywania drzewa scalania o strukturze dziennika (LSM). Zamiast tradycyjnego RDBMS, CQL pozwala na szereg różnych operacji, w tym wspólne operacje między tabelami.

Nosql vs Sql: która baza danych jest odpowiednia dla Twojej aplikacji?

Baza danych NoSQL powinna być zaprojektowana tak, aby była zarówno szybka, jak i elastyczna, a także umożliwiała skalowanie. Możliwe, że będą doskonałym wyborem dla aplikacji wymagających dużych ilości danych, ale możliwe jest również, że będą doskonałym wyborem dla aplikacji wymagających złożonych zapytań. Baza danych SQL może być preferowana, jeśli aplikacja wymaga częstych transakcji o dużej objętości.