Базы данных SQL против NoSQL: плюсы и минусы

Базы данных SQL были стандартом для хранения данных на протяжении десятилетий. Однако есть ряд причин, по которым базы данных NoSQL становятся все более популярными. Одна из причин заключается в том, что базы данных NoSQL более масштабируемы, чем базы данных SQL. Это означает, что они могут обрабатывать больше данных и больше пользователей без снижения производительности. Другая причина заключается в том, что базы данных NoSQL более гибкие, чем базы данных SQL. Это означает, что их можно легко настроить в соответствии с конкретными потребностями приложения. Наконец, базы данных NoSQL часто проще в использовании, чем базы данных SQL. Это означает, что разработчики могут быстро начать работу без изучения сложного синтаксиса SQL.

При выборе облачной базы данных вы должны учитывать размеры ваших данных, то, как вы будете запрашивать их и как вы будете масштабировать их. Наиболее важным фактором при выборе базы данных является то, какой тип базы данных вы хотите использовать — SQL (язык структурированных запросов) или NoSQL (не только SQL). Эта статья является третьей в нашей серии статей о больших данных в облаке. База данных NoSQL больше подходит для хранения неструктурированных данных, таких как статьи, сообщения в социальных сетях и т. д. Данные могут храниться либо в виде хранилища столбцов, либо в виде ориентированной на документы пары ключей на основе графа. При этом учитывались гибкость и масштабируемость баз данных NoSQL. Ваша база данных также будет расти по мере роста вашей компании.

Поскольку базы данных NoSQL и NoSQL различаются по масштабу, вы должны учитывать, как будет расти ваш набор данных в будущем. Некоторые люди считают, что объединение лучших характеристик обоих типов баз данных позволит им достичь большей эффективности. Существует множество вариантов баз данных на выбор, независимо от того, находитесь ли вы локально или в облаке. Выбор между NoSQL и базой данных NoSQL в качестве основного хранилища данных является одним из самых важных решений, которые вам придется принять. В следующем посте мы рассмотрим дополнительные компоненты облачного хранилища, такие как хранилища данных и озера данных.

В отличие от баз данных SQL, в базах данных NoSQL отсутствуют некоторые функции безопасности, которые есть в базах данных SQL. Они не обладают необходимой конфиденциальностью или целостностью. Кроме того, поскольку у них нет четко определенной схемы, им невозможно назначить разрешения.

Почему Nosql предпочтительнее Sql?

В NoSQL нет связи между типами данных. Запрос NoSQL можно запустить, но он намного медленнее, чем существующий запрос. Ваше приложение имеет высокий уровень активности транзакций. Базы данных SQL идеально подходят для ресурсоемких или сложных транзакций благодаря более высокому уровню стабильности и целостности данных.

Данные являются основой всех областей науки о данных. Данные обычно хранятся в системе управления базами данных (СУБД) в качестве основного метода их хранения. Языки СУБД должны использоваться для взаимодействия и общения друг с другом. SQL (язык структурированных запросов) — это язык программирования, используемый для взаимодействия с базами данных. Еще один термин, появившийся в последние годы, — базы данных NoSQL. База данных NoSQL, такая как нереляционная база данных, не хранит данные в таблицах или записях. Структура хранения данных адаптирована к определенному набору требований.

Обычно используются три типа баз данных: ориентированные на столбцы, ориентированные на документы и пары ключ-значение. MongoDB — это пример документно-ориентированной базы данных на Python. Дело в том, что базы данных NoSQL позволяют более свободно создавать структуру данных. Базы данных SQL, с другой стороны, имеют более жесткую структуру и менее гибкий тип данных. Если вы новичок, изучение SQL, а затем переход на NoSQL может быть хорошим началом. Каждый из них имеет свой собственный набор преимуществ и недостатков, и вам следует выбрать тот, который основан на ваших данных, приложении и простоте его использования. Основное различие между SQL и NoSQL заключается в том, что SQL не стоит особняком с точки зрения производительности. Слушайте свои данные и принимайте наилучшее возможное решение.

Как использовать монгодб

Вы можете легко использовать MongoDB, потому что он чрезвычайно прост в использовании. Разработчики ценят его скорость, масштабируемость и способность обрабатывать большие объемы данных благодаря высокой скорости и гибкости.

Почему базы данных Nosql лучше?

Базы данных Nosql лучше, потому что они обеспечивают большую гибкость в способе хранения данных. Это может быть полезно при работе с большими объемами данных, которые необходимо организовать иначе, чем в традиционной реляционной базе данных . Базы данных Nosql также легче масштабировать, поскольку они могут быть распределены по нескольким серверам.

База данных NoSQL была впервые разработана в конце 2000-х годов с целью сокращения времени, необходимого для масштабирования, выполнения быстрых запросов и написания программ. База данных NoSQL имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными базами данных, включая возможность горизонтального масштабирования и предоставления различных типов данных. Базы данных SQL (язык структурированных запросов) с жесткими, сложными табличными схемами требуют большого вертикального масштабирования и обычно доступны через реляционные базы данных . В MongoDB 4.0 были введены транзакции ACID с несколькими документами, а в MongoDB 4.2 добавлена ​​поддержка составных кластеров в MongoDB. В первом отсутствуют модели данных. При использовании баз данных NoSQL он обычно оптимизирован для запросов, а не для дублирования данных. Многие Нет.

Базы данных NoSQL также включают сжатие для уменьшения объема хранилища. Базы данных графов , например, могут быть полезны для анализа взаимосвязей, но могут оказаться недостаточными для удовлетворения ваших повседневных потребностей в поиске. Технический документ «Где использовать MongoDB» поможет вам определить, подходит ли MongoDB или другая база данных для ваших нужд. Одним из самых простых способов начать работу с базами данных NoSQL является использование MongoDB Atlas. Вы можете изучать MongoDB онлайн бесплатно в Университете MongoDB, который предоставляет всестороннее обучение по этому предмету.

Недостатки Nosql перед Sql

Каковы недостатки и преимущества баз данных NoSQL? Одним из основных недостатков баз данных NoSQL является то, что они не поддерживают транзакции ACID (атомарные, согласованность, изоляция, устойчивость) в различных документах. Благодаря правильному дизайну схемы многие приложения могут использовать атомарность одной записи.

Стоит отметить, что каждая современная организация в значительной степени полагается на данные для достижения успеха. Базы данных SQL и NoSQL являются наиболее часто используемыми базами данных среди компаний. Каждый из них уникален по-своему, и каждый имеет некоторые недостатки. Давайте подробнее рассмотрим каждый, чтобы понять, подходит ли вам какой-либо из них. Когда данные растут, масштабирование вашей базы данных похоже на бесконечную игру в теги, всегда зная, что идеальная настройка никогда не будет доступна. В результате горизонтального масштабирования базы данных NoSQL проще и дешевле настроить. Их можно использовать в качестве инструмента облачных вычислений благодаря их большим и быстро растущим наборам данных.

Поскольку NoSQL использует распределенный сервер и регион, единой точки отказа не существует. В результате базы данных NoSQL имеют более высокий уровень стабильности и отказоустойчивости, а также постоянную доступность и отсутствие простоев. Типы баз данных , такие как NoSQL, можно настроить в соответствии с потребностями конкретных пользователей, что позволяет разработчикам найти идеальное сочетание для своего проекта. Многие организации предпочитают использовать базы данных NoSQL с открытым исходным кодом. Он хорошо подходит для облачных вычислений, поскольку быстро и эффективно обрабатывает большое количество наборов данных. Запросы NoSQL не могут выполняться на стандартном языке. В результате для выполнения запросов потребуется более дорогой персонал, такой как разработчики и специалисты по данным.

Astra от DataStax — это многооблачная база данных как услуга (DBaaS), которая работает на Apache Cassandra и Kubernetes и использует архитектуру микросервисов. Astra использует уровень API данных под названием Stargate, источник, созданный с открытым исходным кодом. Вы можете сразу же запустить облачную службу, выбрав Azure, Google Cloud Platform или AWS из списка ниже.

MongoDB против Sql

Вывод таков, что мы пришли к выводу. MongoDB как база данных гораздо более совершенна и способна обрабатывать большие наборы данных с точки зрения функций схемы. База данных SQL Server — это система управления реляционными базами данных (RDBMS), которая управляет системой баз данных и предоставляет сквозные решения для бизнес-данных. В случае неструктурированных данных отличным выбором будет MongoDB.

Миры баз данных MongoDB и SQL являются полярными противоположностями. Хаос — это случай с неструктурированными данными, тогда как структурированные данные — это случай с организованными данными. Миры предназначены для использования по-разному для разных целей и имеют свой набор преимуществ и недостатков. Цель этой статьи — подробно сравнить базы данных MongoDB и SQL. До 2000-х годов базы данных SQL были наиболее широко используемыми базами данных для запросов и анализа. Бум Интернета и Web 2.0 породил огромное количество неструктурированных данных. Этот тип данных не может быть отображен в табличных схемах наиболее эффективным способом.

В это время впервые появились базы данных NoSQL. Теорема CAP, в которой основное внимание уделяется согласованности, доступности и разделению, лежит в основе MongoDB. Теоремы CAP описывают доступность данных в MongoDB как дополнительную функцию в отличие от свойств ACID баз данных SQL. Система основана на кластере общедоступного оборудования и позволяет реплицировать данные между несколькими узлами для обеспечения высокой доступности и надежности. Большая часть данных, генерируемых подключенными к Интернету устройствами и интернет-приложениями, не структурирована, что делает бесполезными традиционные базы данных. Тем не менее, он обеспечивает поддержку запросов к документам, но он плохо разработан и не предоставляет много информации. Если MongoDB не может обрабатывать аналитику, вместо этого мы можем выполнять обычные запросы к реляционной базе данных.

MongoDB BI Connector совместим с рядом популярных инструментов бизнес-аналитики, включая Tableau, Cognos и другие. Хранилища данных — это фантастический вариант, который может стоить больших денег, но у него также есть ограничения. Кроме того, заставляя вас присваивать данные реляционной схеме, они также могут подорвать ценность баз данных NoSQL. Если у вас есть инструмент бизнес-аналитики, который вы хотите подключить к MongoDB, коннектор MongoDB — отличный выбор. Одним из его недостатков является то, что он не может подключать данные из нескольких разнородных источников. Другой вариант — создать приложение Python, которое подключается к MongoDB и извлекает данные, а также выполняет их аналитику. С помощью PyMongo мы можем получать данные MongoDB и записывать их обратно в MongoDB. Это может быть хорошим выбором вместо хранилища данных по сравнению с исследовательским анализом данных, но это не всегда лучший выбор для коммерческих клиентов.

Nosql против. Sql: что лучше для веб-разработки?

Поскольку MongoDB написана на любом языке, который может хранить данные, нет необходимости изучать SQL для ее использования. Если вы собираетесь использовать MongoDB в веб-приложении, вы должны быть знакомы с языком запросов.