Базы данных SQL против NoSQL

Базы данных SQL и NoSQL являются двумя наиболее популярными системами управления базами данных, которые используются сегодня. Хотя они имеют некоторые сходства, они также имеют некоторые важные различия. В этой статье мы более подробно рассмотрим оба типа баз данных и способы их реализации. Базы данных SQL обычно используются для хранения структурированных данных, тогда как базы данных NoSQL лучше подходят для хранения неструктурированных данных. Базы данных SQL используют реляционную модель, что означает, что данные организованы в таблицы со строками и столбцами. Базы данных NoSQL используют множество различных моделей, таких как пары ключ-значение, ориентированные на документы и основанные на графах. Чтобы реализовать базу данных SQL, вам потребуется использовать систему управления базами данных (СУБД), такую ​​как MySQL, Oracle или Microsoft SQL Server. Для реализации базы данных NoSQL можно использовать различные технологии, например MongoDB, Apache Cassandra или Apache HBase. При выборе базы данных важно учитывать ваши конкретные потребности. Если вам нужно хранить много данных и вам нужна возможность быстро и легко запрашивать их, база данных SQL — хороший выбор. Если вам нужно хранить данные, которые постоянно меняются, или вам нужна большая гибкость в том, как вы их запрашиваете, база данных NoSQL — лучший выбор.

В этой статье Роберт Шелдон объясняет разницу между NoSQL и реляционными базами данных . У них обоих есть свои преимущества и недостатки, но они отличаются тем, как они разработаны и как они хранят данные. Понимание этих различий позволит вам принять обоснованное решение о том, какой тип машины будет наиболее эффективным для вашей рабочей нагрузки. Преимущество реляционных баз данных заключается в том, что они могут обрабатывать структурированные данные, тогда как полуструктурированные и неструктурированные данные — нет. Когда мы говорим о базах данных NoSQL, мы обычно не имеем в виду SQL или даже не SQL вообще. Каждая из четырех моделей NoSQL включает в себя продукт. Гибкость баз данных NoSQL облегчает разработчикам создание проектов, поскольку они не имеют жестких структур данных. Поскольку базы данных NoSQL не настолько совершенны, как реляционные базы данных, они не могут гарантировать такой же уровень целостности данных. Для рабочих нагрузок, которые вы собираетесь поддерживать, SQL и NoSQL являются двумя основными вариантами.

SQL используется для языка запросов; он не используется для баз данных NoSQL. Между NoSQL и SQL существует лингвистическое сходство. SQL — это обычная поисковая система для баз данных NoSQL.

База данных SQL основана на таблицах, тогда как база данных NoSQL представляет собой базу данных документов, ключей-значений, графов или баз данных с широкими столбцами. MySQL, Oracle, PostgreSQL и Microsoft SQL Server являются примерами баз данных SQL. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j и CouchDB — это лишь несколько примеров баз данных NoSQL.

База данных SQL — отличный выбор для чрезвычайно структурированной структуры данных, требующей соответствия требованиям ACID. С другой стороны, если ваши требования к данным неясны или если ваши данные неструктурированы, NoSQL может быть вашим лучшим выбором. Схему, используемую в базе данных NoSQL, не нужно предварительно определять, как схему, используемую в базе данных SQL.

Для перехода с SQL на NoSQL первичный ключ в реляционной таблице становится первичным ключом в таблице NoSQL. Таблица РСУБД должна быть соединена с другими таблицами, чтобы получить бизнес-объект, и эти тесно связанные таблицы должны быть объединены в одну таблицу NoSQL.

Как работают базы данных Sql и Nosql?

Базы данных SQL — это реляционные базы данных, которые хранят данные в таблицах со строками и столбцами и используют язык структурированных запросов (SQL) для доступа к базе данных. Базы данных NoSQL не являются реляционными и обычно хранят данные в виде документов. Они используют различные языки запросов, такие как JavaScript или XML.

SQL — это язык структурированных запросов, который существует с 1970-х годов. Базы данных NoSQL не содержат иерархий, что позволяет создавать уникальные структуры, к которым могут обращаться пользователи, в отличие от баз данных SQL. Как правило, базы данных NoSQL могут масштабироваться вертикально, а значит, вы можете увеличить нагрузку на сервер. База данных NoSQL может использоваться для управления данными из различных источников. Поскольку для баз данных NoSQL не требуются реляционные базы данных, они не хранят данные в строках и таблицах, как в реляционных базах данных. Они уменьшают потребность в планировании и организации неструктурированных данных, поскольку допускают динамическую схему. SQL и реляционные базы данных обеспечивают легкий доступ к большим объемам данных, масштабирование и позволяют масштабировать различные типы данных.

Это нормально с прежними версиями программного обеспечения, из-за которых изображение выглядело по-другому, потому что каждая часть информации хранится в одном и том же месте. Это также хороший выбор, если вам нужно обрабатывать большие объемы (или постоянно меняющиеся) данных. Крупные компании, такие как Facebook, Google и другие, используют системы NoSQL, поскольку для их работы требуется большой объем данных. Cassandra — одна из баз данных NoSQL, которая обрабатывает огромные объемы данных, распределенных по нескольким серверам. Если вам нужно получить доступ к хранилищу ключей и значений без надежных гарантий целостности, Redis может быть лучшим вариантом. Elastic Search — отличный выбор, когда вам нужен сложный или гибкий поиск.

Документно-ориентированные базы данных NoSQL включают MongoDB, MySQL, DocumentDB и OrientDB. Эта книга — произведение художественной литературы. Столбчатое хранилище используется для хранения данных в хранилищах с большими столбцами, таких как Cassandra и DynamoDB. Данные хранятся в графовой базе данных, такой как Neo4j или OrientDB, с использованием структуры данных ориентированного графа. Растущая популярность баз данных NoSQL в первую очередь связана с их способностью обрабатывать большие объемы данных без необходимости использования традиционных баз данных SQL. Документно-ориентированные базы данных, базы данных типа «ключ-значение», хранилища с широкими столбцами и графовые базы данных — все это примеры баз данных NoSQL. MongoDB, самая популярная в мире база данных NoSQL, используется в различных приложениях, таких как Cassandra, HBase и Hypertable. MongoDB — это документно-ориентированная база данных, которая хранит данные в формате ключ-значение. Redis и Sqoop — две популярные базы данных NoSQL, основанные на столбцах и использующие Cassandra в качестве основной базы данных. База данных NoSQL на основе столбцов HBase используется в различных приложениях, включая Bigtable и Cassandra. Hypertable, хранилище с широким столбцом, используется в Neo4j и OrientDB, двух популярных приложениях. Базы данных на основе столбцов, такие как Cassandra и MongoDB, идеально подходят для приложений, которым необходимо хранить большие объемы данных без необходимости использования традиционной базы данных SQL. Базы данных, ориентированные на документы, такие как MySQL и MongoDB, помимо простоты использования, могут использоваться приложениями, требующими хранения документов и низкой задержкой. Redis и Sqoop являются примерами хранилищ «ключ-значение», которые хранят данные в формате «ключ-значение», что делает их подходящими для приложений, хранящих небольшие объемы данных. Хранилища с широкими столбцами, такие как Cassandra и DynamoDB, хранят данные в столбчатом хранилище, что делает его подходящим для приложений, которым необходимо хранить большие объемы данных. Базы данных графов, такие как Neo4j и OrientDB, а также многие другие, поддерживают структуры данных направленного графа для хранения данных, что делает их хорошо подходящими для приложений, хранящих данные графов.

Лучшие базы данных для вас

СУБД имеют множество сильных и слабых сторон. Выбор используемой СУБД полностью зависит от требований и потребностей заказчика.

Как выбрать между Nosql и Sql?

Выполнять запросы NoSQL можно, но они намного медленнее, чем традиционные. Ваше приложение с большим количеством транзакций должно быть выполнено. Администрирование базы данных в базах данных SQL лучше подходит для транзакций с большими нагрузками и сложными структурами данных, поскольку они более стабильны и обеспечивают целостность данных. КИСЛОТА должна контролироваться должным образом.

Данные являются основой всех областей науки о данных. В большинстве случаев необходимые вам данные хранятся в системе управления базами данных (СУБД). Чтобы взаимодействовать и общаться с СУБД, используемый язык должен быть точным. SQL (язык структурированных запросов) — это имя, данное языку программирования, используемому при взаимодействии с СУБД. В последние годы в области баз данных появился новый термин: базы данных NoSQL. База данных NoSQL не хранит данные в таблицах или записях, поэтому ее называют нереляционной базой данных. Вместо структуры хранения данных она состоит из конкретных требований.

Четырьмя наиболее популярными типами являются базы данных графов, базы данных, ориентированные на столбцы, базы данных, ориентированные на документы, и пары ключ-значение. MongoDB — это база данных документов на основе Python, основанная на документах. База данных NoSQL разработана таким образом, чтобы обеспечить большую гибкость при разработке структуры данных. В отличие от баз данных SQL, она имеет более жесткую структуру и меньшее разнообразие типов данных. Впервые SQL и NoSQL лучше всего подходят для начинающих. Каждый из них имеет свой собственный набор преимуществ и недостатков, поэтому вам следует решить, какой из них подходит вам, исходя из ваших данных, его применения и того, что упрощает его разработку. Это правда, что SQL дешевле и эффективнее, чем NoSQL, но это не значит, что он лучше. Вы выберете лучшее решение, если будете слушать свои данные.

Базы данных SQL более популярны, чем базы данных NoSQL, отчасти из-за их преимуществ. Базы данных NoSQL, например, не требуют услуг администратора базы данных, что может быть полезно. Кроме того, базы данных NoSQL проще в использовании и обрабатывают большие объемы данных.
Однако стоит отметить, что базы данных NoSQL имеют свои недостатки. Уровень доступа к данным и манипулирования ими в базах данных SQL значительно ниже, чем в базах данных NoSQL. В результате, если вы выполняете такие действия, как объединение таблиц или использование расширенных функций SQL, вам придется использовать другую базу данных.
Вы сами выбираете базу данных, которая наилучшим образом соответствует вашим требованиям. Если вы новичок в базах данных SQL, узнайте, как их использовать, прежде чем переходить к базам данных NoSQL, если вам нужно выполнять более сложные задачи. Вместо чего-то другого всегда следует использовать базу данных NoSQL.

Примеры баз данных Nosql

MongoDB, CouchDB и Cassandra — все это примеры баз данных NoSQL. Эти базы данных спроектированы таким образом, чтобы обеспечить высокую масштабируемость и высокую производительность. Они часто используются в ситуациях, когда традиционные реляционные базы данных не могут обрабатывать объем или тип данных.

База данных NoSQL — это тип базы данных, который не хранит данные в том же формате, что и реляционная база данных. С NoSQL вам не нужно беспокоиться о фиксированной схеме, не нужно присоединяться и не нужно масштабировать. Хранилища данных с высокими требованиями к объему памяти могут быть скомпилированы с базой данных NoSQL. Например, Twitter, Facebook, Google и другие компании ежедневно собирают терабайты пользовательских данных. Архитектура распределенных баз данных NoSQL подразумевает, что база данных не имеет единого блока управления или хранилища. В результате отпадает необходимость в развертывании и управлении несколькими базами данных для одних и тех же данных. Поскольку данные всегда непрерывно распределяются, распределенная база данных дает вам возможность доступа к ним на неопределенный срок.

В хранилищах "ключ-значение" все данные считаются ключом и значением. Данные хранятся и обрабатываются в столбцах разного размера на большом количестве компьютеров, на которых работают хранилища семейства столбцов. Базы данных документов — это, по сути, версии ранее созданных документов, которые содержат другие наборы ключей и значений. Полуструктурированный документ можно хранить в таком формате, как JSON. Администраторы баз данных не имеют возможности генерировать результаты декларативных запросов высокого уровня по сравнению с SQL. Вместо извлечения данных из этих баз данных используются модели запросов. Интерфейсы RESTful являются общими чертами платформ NoSQL.

В отличие от реляционной базы данных, в которой информация хранится свободно, графовая база данных является мультиреляционной. База данных графов предназначена для поддержки широкого спектра моделей данных с помощью единой интегрированной серверной части. Базы данных с несколькими моделями — это новая концепция в NoSQL, и со временем интерес к этой категории будет возрастать. Рейтинг десяти самых популярных баз данных можно найти по адресу http://db-engines.com/en/ranking.html.

RavenDB как база данных, ориентированная на документы, обеспечивает все преимущества баз данных NoSQL, а также удобство реляционной базы данных. Кроме того, его можно комбинировать с существующими базами данных SQL, чтобы воспользоваться обоими типами целостности данных, что позволяет получить максимальную отдачу от обоих типов данных. База данных RavenDB NoSQL может использоваться как для реальных приложений, так и для баз данных NoSQL.

Структура базы данных Nosql

База данных NoSQL хранит данные в документах, а не в таблицах. Это приводит к множеству гибких моделей данных, которые подразделяются на кластеры «не только SQL». Базы данных документов, хранилища ключей и значений, базы данных с широкими столбцами и базы данных графов являются примерами баз данных NoSQL.

Базы данных документов, в отличие от реляционных баз данных, хранят данные в документах. Эти решения адаптируются, масштабируются и могут реагировать на потребности современного бизнеса за считанные минуты. Базы данных документов, хранилища ключей и значений, базы данных с широкими столбцами и базы данных графов — это лишь некоторые из баз данных NoSQL. Компании из списка Global 2000 быстро внедряют базы данных NoSQL для поддержки критически важных приложений. Этому способствуют пять тенденций, и большинство баз данных с ними не справляются. Из-за своей фиксированной модели данных реляционные базы данных являются основным препятствием для гибкой разработки из-за их низкой производительности. Модель приложения определяет модель данных в NoSQL.

Невозможно определить, как данные должны быть смоделированы просто с помощью NoSQL. В качестве формата де-факто для хранения данных в документно-ориентированной базе данных используется JSON. Это устраняет необходимость в инфраструктурах ORM, что ускоряет процесс разработки приложений. N1QL (произносится как никель), мощный язык запросов SQL, был добавлен в выпуск Couchbase Server 4.0. Массив массива этого приложения поддерживает не только стандартные операторы SELECT / FROM / WHERE, но также поддерживает агрегацию (GROUP BY), сортировку (SORT BY), объединение (LEFT OUTER / INNER) и так далее. Распределенная база данных NoSQL, использующая масштабируемую архитектуру и не имеющая единой точки отказа, обладает привлекательным набором эксплуатационных преимуществ. Доступность становится все более важной проблемой, поскольку клиенты участвуют в онлайн-транзакциях и мобильных транзакциях.

Использование баз данных NoSQL упрощает их установку, настройку и масштабирование. Они были разработаны, чтобы упростить чтение, запись и хранение информации. Кроме того, они могут обрабатывать кластеры различных размеров любого размера, включая управление и мониторинг кластеров различных размеров. База данных NoSQL включает встроенную репликацию между несколькими центрами обработки данных, что устраняет необходимость в отдельном программном обеспечении. Кроме того, он позволяет приложениям выполнять собственные аварийные переполнения с помощью аппаратных маршрутизаторов; приложениям не нужно ждать, пока база данных обнаружит проблему и выполнит собственное аварийное переключение. Большинство современных веб-приложений, мобильных приложений и IoT-приложений работают на базе данных NoSQL.

Базы данных Nosql более масштабируемы, чем реляционные базы данных

Способен ли Nosql к большому объему памяти?
Когда требуются большие объемы данных, базы данных NoSQL очень гибкие. Базы данных NoSQL, в отличие от реляционных баз данных, структурированных для хранения данных, вообще не имеют никакой структуры. Это уменьшает объем данных, которые должны быть структурированы, тем самым увеличивая объем хранения данных. Кроме того, поскольку базы данных NoSQL не полагаются на индексы для ускорения извлечения данных, их можно гораздо проще масштабировать.

Примеры SQL и Nosql

Базы данных SQL являются реляционными, то есть они хранят данные в таблицах, связанных определенными отношениями. Этот подход эффективен для структурированных данных, которые можно легко определить и найти. Базы данных NoSQL не являются реляционными, то есть они хранят данные в гибком формате, основанном на парах ключ-значение. Этот подход лучше всего подходит для неструктурированных данных, которые плохо вписываются в традиционный формат таблицы.

Выбирая между NoSQL и MongoDB, вы должны учитывать тип информации, которую вы хотите хранить, и лучший способ ее хранения. Данные хранятся по-разному для каждого типа данных. Бывают случаи, когда лучше выбрать один из них, но большинство команд предпочитают использовать оба. Основная цель движков NoSQL — сделать возможным использование облачных вычислений. Благодаря возможности масштабирования облачные вычисления обеспечивают повышенную масштабируемость. В быстро меняющейся гибкой среде NoSQL хорошо работает с разработчиками. По сути, решения NoSQL чаще терпят неудачу из-за сложности решения сложных задач.

Если вы работаете с большим объемом данных или различными типами данных, вам следует избегать NoSQL. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на согласованности данных или обеспечении 100% целостности данных, используйте NoSQL для обеспечения целостности данных. Помимо большей гибкости и способности адаптироваться к меняющимся потребностям в данных, NoSQL дает вам возможность контролировать расходы. Мы часто принимаем решение не о том, какой из них использовать, а о том, когда и где использовать оба в одном приложении. Чтобы решить проект, связанный с промежуточным программным обеспечением, инженеры Integrant страстно обсуждали JavaScript и Java. Этот краткий обзор основных рекомендаций Integrant по распределению ресурсов для проектов разработки программного обеспечения идеально подходит для всех, кто интересуется эффективным распределением ресурсов.

Очень важно выбрать правильную базу данных NoSQL для поставленной задачи, поскольку их популярность растет. Поскольку базы данных SQL обрабатывают запросы более эффективно, они более удобны для сложных запросов к структурированным данным и объединяют данные между таблицами, чтобы сократить время обработки запросов. Базы данных NoSQL не имеют согласованности между продуктами, и по мере роста сложности запросов им требуется больше работы для запроса данных.
Базы данных NoSQL хорошо работают при использовании для нерегламентированных запросов или при небольшом объеме данных для запроса. Помимо выбора базы данных NoSQL в зависимости от поставленной задачи, разработчики должны отслеживать любые запросы или проблемы, с которыми они сталкиваются. В целом базы данных NoSQL набирают популярность, но выбирать их нужно осторожно, чтобы не создавать проблем.

Что такое пример Nosql?

MongoDB используется в различных отраслях для удовлетворения потребностей широкого круга пользователей. Тип используемой базы данных NoSQL определяет характер цели. Системы баз данных, такие как MongoDB, например, классифицируются как системы общего назначения. Помимо больших объемов данных, поисковые запросы в базах данных «ключ-значение» просты.

Netflix использует Sql или Nosql?

Доступ к структурированному хранилищу необходим нашей облачной инфраструктуре для самых разных вариантов использования. Netflix создан, чтобы использовать самые эффективные инструменты для работы. В этом посте мы выбрали SimpleDB, Hadoop/HBase и Cassandra, потому что считаем, что все они соответствуют нашим требованиям к NoSQL.