SQL против NoSQL: какая база данных лучше всего подходит для операций записи?

Базы данных SQL и NoSQL имеют свои преимущества и недостатки, которые делают их лучше или хуже для операций записи. Базы данных SQL обычно лучше подходят для операций записи, требующих высокого уровня согласованности, таких как финансовые транзакции. Базы данных NoSQL обычно лучше подходят для операций записи, которые меньше заботятся о согласованности, таких как ведение журнала.

Когда дело доходит до выбора базы данных, наиболее важно выбрать реляционную базу данных (SQL) или нереляционную базу данных (NoSQL). Крайне важно понимать различия между ними, чтобы принять обоснованное решение о типе базы данных, необходимой для проекта. Когда дело доходит до больших данных, базы данных NoSQL идеально подходят благодаря их гибкости и динамическому дизайну схемы. В зависимости от требований могут использоваться пары ключ-значение, базы данных на основе документов, графы или хранилища с широкими столбцами. В результате документы могут создаваться без заданной структуры, что позволяет каждому документу иметь свою собственную уникальную структуру. В контексте больших данных и анализа данных у NoSQL возникает много вопросов. Базы данных NoSQL обычно создаются и управляются третьими сторонами, в то время как другие требуют поддержки сообщества.

В большинстве случаев NoSQL не быстрее SQL; скорее, он похож на SQL для выполнения операций чтения и записи над одним объектом данных. Google, Yahoo, Amazon и другие входят в число компаний, разработавших базы данных NoSQL для больших данных. Поскольку существующие реляционные базы данных не могли выполнять необходимую дополнительную обработку данных, потребовалась новая база данных. Базу данных NoSQL можно масштабировать горизонтально по мере необходимости для удовлетворения будущих потребностей. Эта технология особенно полезна для приложений, которые не имеют определенных определений схемы, таких как системы управления контентом, приложения для работы с большими данными и аналитика в реальном времени.

NoSQL также обеспечивает высокую пропускную способность при записи (за счет реализации кэша памяти и семантики хранилища только для добавления), низкие задержки чтения (за счет кэширования и интеллектуальных моделей хранения данных ) и гибкость (за счет дизайна без схемы и денормализации).

В этом случае один объект данных размещается в отдельном корпусе, а не разделяется. Другими словами, база данных NoSQL работает лучше, чем база данных SQL, когда она выполняет операции чтения и записи для одного объекта данных.

Описательная диаграмма анализа SQL и NoSQL SQL Nosql ProsConsConsConConConConConConConConConConConConConConConCon

Тот факт, что SQL придерживается свойства ACID данных, делает его более безопасным, чем NoSQL, для сложных запросов с точки зрения согласованности данных, целостности данных и избыточности данных.

Должен ли я использовать Sql или Nosql?

На этот вопрос нет универсального ответа, поскольку наилучшая технология базы данных для использования зависит от конкретных потребностей вашего проекта. Однако в целом базы данных SQL лучше подходят для проектов, требующих высокой степени согласованности данных и поддержки сложных запросов, а базы данных NoSQL лучше подходят для проектов, требующих высокой масштабируемости и производительности.

Помимо прочего, базы данных NoSQL могут моделировать структурированные, частично структурированные и неструктурированные данные. Их использование имеет несколько преимуществ, включая гибкие модели данных, горизонтальное масштабирование, молниеносные запросы и простоту использования для разработчиков. Базы данных документов, базы данных типа «ключ-значение», хранилища с большими столбцами и базы данных графов — это лишь некоторые из доступных баз данных NoSQL. Благодаря своей универсальности и адаптивности базы данных NoSQL приобретают все большую популярность. Они могут обрабатывать большие объемы данных и могут масштабироваться по горизонтали по сравнению с традиционной моделью базы данных из-за их способности хранить данные, которые не вписываются в традиционную базу данных. Разработчики часто запрашивают их, потому что они просты в использовании и доступны в различных вариантах, что делает их идеальным инструментом для любого приложения. В настоящее время доступны для использования базы данных NoSQL, и в будущем их популярность будет расти.

Для чего Nosql не подходит?

Базы данных Nosql плохо подходят для приложений, требующих сложных запросов или транзакций. Они также имеют тенденцию быть менее производительными, чем их реляционные аналоги.

Многие преимущества баз данных NoSQL по сравнению с традиционными реляционными базами данных , такие как меньшие накладные расходы на управление базой данных, можно найти в MongoDB и других базах данных NoSQL. MongoDB хорошо подходит для приложений, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки, таких как веб-приложения, мобильные приложения и приложения реального времени. Система управления бронированием Marriott NoSQL используется отелями и курортами по всему миру. Одной из самых распространенных газет в США является The Times, в ней используется проприетарная система управления контентом под названием Presto, работающая на базе MongoDB. Используя Presto, такие компании, как Gannett, могут более эффективно и действенно управлять своим контентом, что позволяет компании сосредоточиться на своей основной миссии. База данных NoSQL становится все более популярной среди крупномасштабных приложений, таких как система бронирования Marriott и Presto Gannett. Традиционные реляционные базы данных, с другой стороны, обеспечивают множество преимуществ по сравнению с этими базами данных, таких как более низкие затраты на управление и возможность масштабирования. Эти базы данных идеально подходят для приложений, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки, таких как веб-приложения, мобильные приложения и приложения реального времени.

Nosql лучше, чем Sql

Базы данных SQL обрабатывают многострочные транзакции более эффективно, чем базы данных NoSQL, которые более эффективно обрабатывают неструктурированные данные, такие как документы или JSON. Базы данных SQL также используются в устаревших системах, построенных на реляционной модели.

Информация, которую мы собираем, лежит в основе подполей науки о данных. Обычно вам нужны данные в системе управления базами данных (СУБД). Для взаимодействия и общения с СУБД необходимо использовать ее язык. SQL (язык структурированных запросов) — это язык программирования, используемый для связи с базами данных. Базы данных NoSQL, также известные как базы данных MongoDB, в последние годы приобрели популярность. Нереляционные базы данных (NGB), также известные как базы данных NoSQL, не хранят данные в таблицах или записях. Вместо того, чтобы просто хранить данные, структура хранения данных разрабатывается и оптимизируется в соответствии с конкретными требованиями.

Базы данных графов являются наиболее часто используемым типом данных, наряду со столбцами, документо-ориентированными данными, парами ключ-значение и парами ключ-значение. MongoDB, ориентированная на документы база данных, является примером Python. При проектировании структуры данных в базе данных NoSQL у вас больше контроля над тем, какие данные хранятся. Базы данных SQL, с другой стороны, имеют более жесткую структуру и не допускают большого разнообразия типов данных. Для новичков рекомендуется начать с SQL, а затем перейти к NoSQL. У каждого из них есть множество преимуществ и недостатков, и вы должны учитывать эти факторы при принятии решения на основе ваших данных, применения этого приложения и простоты, с которой можно оптимизировать процесс разработки. В конце концов, SQL не лишен недостатков, но и не лишен преимуществ перед NoSQL. Вы примете лучшее решение, основываясь на том, что слушаете.

Несмотря на свои плюсы и минусы, SQL, по-видимому, является доминирующим языком баз данных в мире баз данных. Однако базы данных NoSQL быстро догоняют SQL в качестве предпочтительного носителя данных и, возможно, скоро смогут его превзойти. В настоящее время одной из наиболее серьезных проблем для баз данных NoSQL является обеспечение немедленной согласованности данных и неизменной скорости выполнения запросов. Если NoSQL сможет преодолеть эти препятствия, вскоре он может стать стандартом для баз данных.

Базы данных Nosql: плюсы перевешивают минусы

Поскольку nosql более эффективен, поначалу его может быть труднее освоить.
Преимущества и недостатки баз данных NoSQL намного перевешивают недостатки баз данных SQL. Базы данных NoSQL более гибкие и простые в использовании, что делает их отличным выбором для приложений, которым требуется большая гибкость моделей данных.

Когда использовать Nosql

Базы данных Nosql используются, когда данные не подходят для реляционной базы данных. Например, базы данных nosql часто используются, когда данные неструктурированы, когда имеется большой объем данных или когда требуется быстрый доступ к данным.

Растущее внедрение технологии баз данных NoSQL в организациях всех размеров привело к переходу на технологию NoSQL. В этой статье мы попытаемся объяснить, почему популярность NoSQL растет и когда NoSQL является хорошим выбором для создания приложений? Первые пионеры Интернета были разочарованы своей неспособностью использовать традиционные технологии баз данных; NoSQL родился в результате их разочарования. Рост популярности баз данных NoSQL побудил к созданию руководства о том, когда имеет смысл их использовать. NoSQL охватывает широкий спектр структур баз данных и моделей данных. Нет никакой разницы между NoSQL и двумя другими типами программирования, и основные причины, по которым люди выбирают NoSQL, одинаковы. Базы данных NoSQL были созданы в облачную эпоху и быстро адаптировались к облачной автоматизации. Базы данных NoSQL часто интегрируются с технологиями потоковой передачи в реальном времени. Если вы хотите начать с самой популярной базы данных NoSQL, MongoDB, самый простой способ — попробовать MongoDB Atlas.

База данных NoSQL обычно работает быстрее, чем традиционная реляционная база данных , потому что она максимально проста в использовании. Базу данных NoSQL можно использовать для более эффективного распределения своих ресурсов для задач, наиболее важных для приложения, игнорируя традиционные функции базы данных. В результате снижается производительность и общая сложность.