Unterschied zwischen SQL und NoSQL

SQL vs. NoSQL | Unterschied zwischen SQL und NoSQL

Die Auswahl einer Datenbank ist die grundlegendste Entscheidung, die vor Beginn einer Aufgabe getroffen werden muss. Relationale und nicht-relationale Datenbanken sind beides mögliche Datenstrukturen.

SQL ist eine relationale Datenbank, während NoSQL eine nicht-relationale Datenbank ist e.

Es gibt einige entscheidende Unterschiede zwischen den beiden Datenbanken, die Benutzer bei der Auswahl zwischen ihnen beachten müssen.

Was sind SQL-Datenbanken?

SQL-Datenbanken oder Structured Query Language , wie sie genannt werden, werden verwendet, um die Daten zu definieren und zu manipulieren. Es ist eine ebenso mächtige wie flexible Sprache, die für den Umgang mit Datenbanken entwickelt wurde. Außerdem ist es eine der am weitesten verbreiteten Sprachen. Es erfordert, dass der Benutzer Schemata verwendet, um die Struktur der Daten festzulegen. Alle Daten müssen dieser bestimmten Struktur folgen.

Was sind NoSQL-Datenbanken?

NoSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie mit unstrukturierten Daten umgehen können , und erfordern keine Schemas wie SQL. Es ist auch von Natur aus sehr dynamisch und ermöglicht die Speicherung von Daten in vielen Formen. Es ermöglicht jedem Dokument, seine eigene Struktur zu haben, und die Syntax variiert von einer Datenbank zur anderen. Außerdem können Datenfelder nach Bedarf hinzugefügt werden.

Hauptunterschiede zwischen SQL und NoSQL

Es gibt bestimmte Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Arten von Datenbanken, die beachtet werden müssen, bevor man sich zwischen ihnen entscheidet.

• Typ :SQL-Datenbanken werden als relationale Datenbanken (RDBMS) bezeichnet ), bedeutet dies, dass SQL-Datenbanken die Daten in Form von Tabellen speichern, die Beziehungen zwischen ihnen herstellen. Während NoSQL-Datenbanken als nicht relationale Datenbanken bekannt sind .
• Sprache :SQL ist eine sehr mächtige und anpassungsfähige Sprache, kann aber gleichzeitig restriktiv sein. Es erlaubt dem Benutzer, Daten nur in Form einiger vordefinierter Strukturen oder Schemata zu speichern. Das erfordert im Vorfeld viel Vorbereitung. Andererseits ist NoSQL dynamischer als SQL und erlaubt Datenbanken, ihre eigene Struktur und Syntax zu haben.
• Skalierbarkeit :In den meisten Fällen ist SQL vertikal skalierbar. Dies bedeutet, dass die einzelne Serverlast durch die Erweiterung von RAM, CPU und SSD erhöht werden kann. Aber im Gegensatz zu SQL ist NoSQL horizontal skalierbar. Das bedeutet, dass mehr Datenverkehr nur durch Sharding oder Hinzufügen weiterer Server zur Datenbank verwaltet werden kann. Somit können letztendlich NoSQL-Datenbanken größer und leistungsfähiger werden.
• Struktur :SQL speichert Datenbanken in Form von Tabellen . Andererseits speichert NoSQL Daten in Form von Schlüssel-Wert-Paaren Dokument -basierte, graphische Datenbanken oder Wide-Column-Stores. Daher sind SQL-Datenbanken eine geeignetere Option für Anwendungen, die mehrzeilige Transaktionen erfordern.
• Eigentum :SQL folgt auf ACID Eigenschaften (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit ). NoSQL folgt Brewers CAP Satz (Konsistenz, Verfügbarkeit, Partition ).
• Unterstützung :SQL-Datenbanken profitieren von großer Hilfe von ihren Anbietern. Viele unabhängige Beratungsunternehmen unterstützen auch SQL-Datenbanken, insbesondere für umfangreiche Bereitstellungen. Bei NoSQL-Datenbanken muss man sich in einigen Fällen immer noch auf die Unterstützung durch die Community verlassen, und es gibt im Vergleich zu SQL-Datenbanken weniger Experten, die NoSQL-Bereitstellungen in großem Umfang einrichten können. Beispiele für SQL-Datenbanken sind MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle und PostgreSQL. Beispiele für NoSQL sind MongoDB, CouchDB, Redis, HBase, Neo4j, Google Cloud, BigTable.

Unterschiedsdiagramm zwischen SQL und NoSQL

Einige der entscheidenden Unterschiede zwischen SQL und NoSQL sind unten tabellarisch aufgelistet:

SQL und NoSQL – was ist besser?

Beide Datenbanken haben ihre individuellen Vor- und Nachteile. Es gab ein ständiges Manöver, um die beiden zu integrieren, indem ihre besten Eigenschaften verwendet wurden, um den Benutzern zu helfen, beide Datenbanken besser zu erleben.

Beispielsweise erweitert MySQL, die beliebteste SQL-Datenbank, den MySQL Document Store. Dadurch wird das Schema einer SQL-Datenbank zusammen mit der Flexibilität und Verfügbarkeit von NoSQL bereitgestellt, und dies erfordert keine Implementierung einer separaten NoSQL-Datenbank.