Menu

SQL vs NoSQL Dokładne różnice i wiedzieć, kiedy używać NoSQL i SQL

  • Główny
  • Inny
  • SQL vs NoSQL Dokładne różnice i wiedzieć, kiedy używać NoSQL i SQL

sql vs nosql exact differences

Wypróbuj Nasz Instrument Do Eliminowania Problemów

Co to jest SQL i NoSQL i jaka jest dokładna różnica między SQL a NoSQL? Dowiedz się, kiedy ich używać, biorąc pod uwagę zalety i wady każdego z nich.

Kiedy mówimy: SQL kontra NoSQL , podstawową potrzebą staje się zrozumienie podstawowego znaczenia obu tych terminów.

Gdy zrozumiemy znaczenie SQL i NoSQL, będziemy mogli łatwo przejść do przodu z ich porównaniem.

Bazy danych SQL Vs NoSQL

Czego się nauczysz:

Co to jest SQL?

Structured Query Language, powszechnie w skrócie SQL , jest językiem programowania specyficznym dla domeny, używanym do przechowywania, manipulowania i pobierania danych w RDBMS (Relational Database Management System).

Służy głównie do zarządzania danymi strukturalnymi, w których mamy związek między różnymi jednostkami i zmiennymi danych.

SQL

SQL składa się z różnego rodzaju instrukcji służących do wykonywania zapytań lub obsługi danych przechowywanych w bazach danych.

Tego typu oświadczenia są dalej klasyfikowane, jak pokazano poniżej:

  • DDL (język definicji danych): Są to zapytania, które są używane do tworzenia i modyfikowania schematów. Typowe polecenia DDL w języku SQL to CREATE, ALTER i DROP.
  • DML (język manipulacji danymi): To zapytanie służy do wykonywania operacji wybierania, wstawiania, aktualizowania i usuwania w bazie danych. Typowe polecenia DML w SQL to SELECT, INSERT, UPDATE i DELETE.
  • DCL (język kontroli danych): Takie zapytania służą do kontrolowania dostępu i udzielania uprawnień do bazy danych. Typowe polecenia DCL w języku SQL to GRANT i REVOKE.
  • TCL (język kontroli transakcji): Te zapytania są używane do kontrolowania transakcji i zarządzania nimi w celu zachowania integralności danych. Typowe polecenia TCL w języku SQL to BEGIN, COMMIT i ROLLBACK.

Dalsza lektura=> Najpopularniejsze pytania do wywiadów SQL

Co to jest NoSQL?

NoSQL (odnosi się również do Nie tylko SQL, nie-SQL lub nierelacyjnych) to baza danych, która umożliwia zarządzanie danymi w formie nierelacyjnej, tj. która nie jest zorganizowana w sposób tabelaryczny i nie ma tabelarycznej relacje.

NoSQL

NoSQL zyskuje coraz większą popularność, ponieważ jest stosowany w dużych zbiorach danych i aplikacjach czasu rzeczywistego. Ich struktury danych są zupełnie inne niż w relacyjnych bazach danych.

NoSQL jest alternatywą dla konwencjonalnych relacyjnych baz danych, w których dane są umieszczane w tabelach, a struktura danych jest starannie projektowana przed utworzeniem bazy danych. Jest to przydatne głównie do pracy z dużymi zbiorami rozproszonych danych. Bazy danych NoSQL są skalowalne, wydajne i elastyczne z natury.

przykłady programów C ++ korzystających z funkcji

Może również obsługiwać szeroką gamę modeli danych.

Typy baz danych NoSQL:

Zasadniczo istnieją cztery typy baz danych NoSQL.

Podyskutujmy!!

# 1) Kolumna: Szeroka kolumna przechowuje i organizuje tabele danych jako kolumny, a nie jako wiersze.

Mogą bardzo szybko przeszukiwać duże ilości danych niż tradycyjne bazy danych. Mogą być wykorzystywane do silników rekomendacji, katalogów, wykrywania oszustw itp.

Przykłady: Cassandra, HBase, Google BigTable, Scylla, Vertica itp.

# 2) Dokument: Bazy danych dokumentów, czyli dokumenty, przechowują i przechowują częściowo ustrukturyzowane dane wraz z ich opisem w formacie dokumentu.

Każdy dokument ma unikalny klucz, za pomocą którego jest adresowany. Są pomocne przy zarządzaniu treścią i obsłudze danych aplikacji mobilnych. Są szeroko stosowane wraz z JSON i JavaScript. Bazy danych dokumentów oferują również interfejs API i język zapytań, za pomocą którego można pobierać dokumenty na podstawie ich zawartości.

Przykłady: Apache, MongoDB, MarkLogic, CouchDB, BaseX, IBM Domino itp.

# 3) Para klucz-wartość: Bazy danych wartości kluczowych mają swój model danych oparty na tablicy asocjacyjnej (mapa lub słownik), w której dane reprezentują zbiór par klucz-wartość. Są bardzo odpowiednie do zarządzania sesjami i buforowania w aplikacjach internetowych.

Przykłady: Aerospike, Berkeley DB, Apache zapala się, Dynamo, Redis, Riak, ZooKeeper itp.

# 4) Wykres: W sklepach graficznych dane są zorganizowane jako węzły i krawędzie.

Można myśleć o węźle jako o rekordzie, a o krawędzi jako o relacji między rekordami w relacyjnej bazie danych. Ten model obsługuje bogatszą reprezentację relacji danych. Są przydatne w systemach zarządzania relacjami z klientami, mapach drogowych, systemach rezerwacji itp.

Przykłady: AllegroGraph, InfiniteGraph, MarkLogic, Neo4j, IBM graph, Titan itp.

najlepsza strona do oglądania anime za darmo

Różnica między SQL a NoSQL

SQLNoSQL
Bazy danych SQL są skalowalne w pionie. Można je skalować, zwiększając pojemność sprzętową (procesor, pamięć RAM, dysk SSD itp.) Na pojedynczym serwerze.Bazy danych NoSQL są skalowalne w poziomie. Można je skalować, dodając więcej serwerów do infrastruktury w celu zarządzania dużym obciążeniem i zmniejszania stosu.
Bazy danych SQL to głównie relacyjne bazy danych (RDBMS).Bazy danych NoSQL to głównie nierelacyjne lub rozproszone bazy danych.
Przestarzała technologia.Stosunkowo młoda technologia.
Bazy danych SQL są oparte na tabelach w postaci wierszy i kolumn i muszą ściśle przestrzegać standardowych definicji schematów.
Są lepszą opcją dla aplikacji, które wymagają transakcji wielorzędowych.		Bazy danych NoSQL mogą być oparte na dokumentach, parach klucz-wartość, wykresach lub kolumnach i nie muszą trzymać się standardowych definicji schematów.
Mają dobrze zaprojektowany, wstępnie zdefiniowany schemat danych ustrukturyzowanych.Mają dynamiczny schemat dla danych nieustrukturyzowanych. Dane można elastycznie przechowywać bez uprzednio zdefiniowanej struktury.
Bazy danych SQL preferują znormalizowany schemat.Bazy danych NoSQL preferują zdenormalizowany schemat.
Kosztowne w skalowaniu.Tańsze w skalowaniu w porównaniu z relacyjnymi bazami danych.
Są dobrze dopasowane do złożonych zapytań, ponieważ SQL ma standardowy interfejs do obsługi zapytań.
Składnia zapytań SQL została naprawiona.		Nie nadaje się do złożonych zapytań, ponieważ w NoSQL nie ma standardowego interfejsu do obsługi zapytań.
Zapytania w NoSQL nie są tak wydajne, jak zapytania SQL.
Nazywa się UnQL, a składnia używania języka zapytań nieustrukturyzowanych będzie się różnić w zależności od składni.
Bazy danych SQL nie nadają się dobrze do hierarchicznego przechowywania danych.Bazy danych NoSQL najlepiej nadają się do przechowywania danych hierarchicznych, ponieważ są one zgodne z metodą przechowywania danych w postaci pary klucz-wartość.
Z komercyjnego punktu widzenia bazy danych SQL są zazwyczaj klasyfikowane jako otwarte lub zamknięte.Są one klasyfikowane na podstawie sposobu, w jaki przechowują dane, jako magazyn klucz-wartość, magazyn dokumentów, magazyn wykresów, magazyn kolumn i magazyn XML.
Bazy danych SQL prawidłowo przestrzegają właściwości ACID (atomowość, spójność, izolacja i trwałość).Bazy danych NoSQL są zgodne z twierdzeniem Brewersa CAP (spójność, dostępność i tolerancja partycji).
Dodanie nowych danych do bazy danych SQL wymaga wprowadzenia pewnych zmian, takich jak uzupełnienie danych, zmiana schematów.Nowe dane można łatwo wstawiać do baz danych NoSQL, ponieważ nie wymaga to żadnych wcześniejszych kroków.
Doskonałe wsparcie dostawców i społeczności jest dostępne dla wszystkich baz danych SQL.Dla baz danych NoSQL dostępne jest tylko ograniczone wsparcie społeczności.
Najlepiej nadaje się do aplikacji o dużej liczbie transakcji.Możesz używać NoSQL do ciężkich celów transakcyjnych. Jednak nie jest to najlepsze rozwiązanie.
Nie nadaje się do hierarchicznego przechowywania danych.Nadaje się do hierarchicznego przechowywania danych i przechowywania dużych zbiorów danych (np. Big Data).
Przykładowe bazy danych SQL: MySQL, Oracle, MS-SQL, SQLite.Przykłady baz danych NoSQL: MongoDB, Apache CouchDB, Redis, HBase.

Bezpieczeństwo SQL vs NoSQL

Przede wszystkim ważne jest, aby znać znaczenie bezpieczeństwa bazy danych. Aby baza danych mogła przechowywać informacje w bezpieczny sposób, wymagane jest zapewnienie poufności, integralności i dostępności, co jest zbiorczo określane jako CIA.

Poufność oznacza, że ​​tylko upoważnieni użytkownicy lub systemy mają dostęp do danych, integralność to dokładność i spójność danych przez cały okres ich życia, a dostępność oznacza, że ​​dane powinny być dostępne zawsze, gdy są potrzebne.

Większość relacyjnych lub SQL baz danych korporacyjnych, takich jak Wyrocznia a MSSQL mają zintegrowane silne funkcje bezpieczeństwa. Przestrzegają właściwości ACID, które zapewniają bezpieczne i niezawodne transakcje w bazie danych.

RDBMS ma również funkcje, takie jak bezpieczeństwo oparte na rolach, kontrola dostępu za pomocą uprawnień na poziomie użytkownika, szyfrowane wiadomości, obsługa kontroli dostępu do wierszy i kolumn itp. Jednak te funkcje bezpieczeństwa wymagają znacznej opłaty licencyjnej i wpływają na szybkość dostępu do danych .

W przypadku aplikacji, która obsługuje ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych, nie możemy używać wyłącznie baz danych SQL. Na przykład , Serwisy społecznościowe. Aplikacje te mają dwa główne wymagania, tj. Skalowalność i dostępność. To wymaganie jest obsługiwane przez bazy danych NoSQL.

Jednak zabezpieczenia baz danych NoSQL nie są tak solidne, jak zabezpieczenia relacyjnych baz danych. NoSQL nie przestrzega ściśle właściwości ACID. Ten w NoSQL jest znany jako PODSTAWA (zasadniczo dostępny, miękki stan, ostatecznie spójny).

Zamiast być spójnym po każdej transakcji, w tym przypadku baza danych może ostatecznie znaleźć się w stanie spójności. Może nie być tak, że zawsze będziesz widzieć aktualne dane w bazach danych NoSQL. Możesz widzieć dane zgodnie z ostatnią wykonaną migawką, a jednoczesna transakcja może kolidować ze sobą.

Ten nieodłączny stan wyścigu jest ryzykiem narzuconym przez bazy danych NoSQL.

W przeciwieństwie do baz danych SQL, bazy danych NoSQL mają bardzo niewiele wbudowanych funkcji bezpieczeństwa, aby umożliwić szybszy dostęp do danych. Brak im atrybutów poufności i integralności. Ponadto, ponieważ nie mają ustalonego i dobrze zdefiniowanego schematu, nie można segregować uprawnień.

W związku z tym, ponieważ bazy danych NoSQL nie zapewniają silnych funkcji bezpieczeństwa na swoim końcu, będziesz musiał polegać na funkcjach bezpieczeństwa aplikacji, która uzyskuje dostęp do danych. Bazy danych NoSQL są łatwiejszym celem ataku na bezpieczeństwo w porównaniu z relacyjnymi bazami danych.

Dalsze czytanie=> Jak testować i zapobiegać atakom typu SQL Injection

Kiedy używać NoSQL?

Poniżej podano przypadki użycia, w których powinieneś preferować używanie baz danych NoSQL:

  • Obsługa ogromnej ilości ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych.
  • Tam, gdzie istnieje potrzeba przestrzegania nowoczesnych praktyk tworzenia oprogramowania, takich jak Agile Scrum i jeśli potrzebujesz dostarczać prototypy lub szybkie aplikacje.
  • Jeśli wolisz programowanie obiektowe.
  • Jeśli twoja relacyjna baza danych nie jest w stanie wystarczająco skalować do ruchu po akceptowalnym koszcie.
  • Jeśli chcesz mieć wydajną, skalowalną architekturę zamiast drogiej i monolitycznej architektury.
  • Jeśli masz lokalne transakcje danych, które nie muszą być bardzo trwałe.
  • Jeśli wybierasz się z danymi bez schematu i chcesz dołączyć nowe pola bez żadnej ceremonii.
  • Gdy Twoim priorytetem jest łatwa skalowalność i dostępność.

Kiedy unikać NoSQL?

Poniżej wymieniono kilka wskazówek, które pomogą Ci uniknąć NoSQL.

  • Jeśli musisz wykonywać złożone i dynamiczne zapytania i raportowanie, powinieneś unikać używania NoSQL, ponieważ ma on ograniczoną funkcjonalność zapytań. W przypadku takich wymagań należy preferować tylko język SQL.
  • NoSQL brakuje również możliwości wykonywania dynamicznych operacji. Nie może zagwarantować właściwości ACID. W takich przypadkach, jak transakcje finansowe itp., Możesz skorzystać z baz danych SQL.
  • Powinieneś także unikać NoSQL, jeśli Twoja aplikacja wymaga elastyczności w czasie wykonywania.
  • Jeśli spójność jest koniecznością i nie będzie żadnych zmian na dużą skalę pod względem ilości danych, lepszym rozwiązaniem jest skorzystanie z bazy danych SQL.

Należy również pamiętać, że bazy danych NoSQL nie obsługują strukturalnego języka zapytań. Język zapytań może się różnić w zależności od bazy danych.

Plusy i minusy każdego

Poniżej wymieniono różne wady i zalety SQL oraz NoSQL.

Zalety SQL:

  • Jest wysoce odpowiedni dla relacyjnych baz danych.
  • Ma predefiniowany schemat, który jest pomocny w wielu przypadkach.
  • Można tu w dużym stopniu wykorzystać normalizację, dlatego pomaga ona również w usuwaniu nadmiarowości i lepszej organizacji danych.
  • Transakcje w bazach danych SQL są zgodne z ACID, co gwarantuje bezpieczeństwo i stabilność.
  • Spełnia dobrze zdefiniowane standardy, takie jak ISI i ANSI, które są akceptowane na całym świecie.
  • Bez kodu.
  • Niezrównana szybkość w pobieraniu rekordów bazy danych z wielką łatwością.
  • Używa jednego znormalizowanego języka, tj.SQL w różnych RDBMS.

Wady SQL:

  • Proces łączenia jest złożony.
  • Ponieważ SQL jest obiektem, zajmuje miejsce.
  • Obsługa dużych zbiorów danych jest bardzo kosztowna, ponieważ do skalowania konieczne będzie zwiększenie sprzętu.
  • Po usunięciu tabeli widok staje się nieaktywny.

Zalety NoSQL:

  • Zdolne do obsługi dużych zbiorów danych.
  • Ponieważ nie zawiera schematów i tabel, oferuje wysoki poziom elastyczności dzięki modelom danych.
  • Jest to niedroga baza danych, a bazy danych NoSQL typu open source zapewniają bardzo przystępne rozwiązania dla małych przedsiębiorstw.
  • Łatwiejsza i tańsza skalowalność. Nie musisz zwiększać sprzętu do skalowania. Wystarczy dodać więcej serwerów do puli, ponieważ NoSQL jest wolny od schematów i zbudowany na systemach rozproszonych.
  • Szczegółowe modelowanie bazy danych nie jest tutaj wymagane. Dzięki temu oszczędza czas i wysiłek.

Wady NoSQL:

  • Korzyści z NoSQL są kosztem złagodzenia właściwości ACID. NoSQL oferuje tylko ostateczną spójność.
  • Stosunkowo mniejsze wsparcie społeczności.
  • Brakuje standaryzacji, w przeciwieństwie do SQL, co z kolei stwarza pewne problemy podczas migracji.
  • Interoperacyjność jest również problemem w przypadku baz danych NoSQL.

Wniosek

Tutaj szczegółowo poznaliśmy różnicę między SQL a NoSQL. Wybór bazy danych będzie zależał od Twoich preferencji, wymagań biznesowych, ilości i różnorodności danych.

Bazy danych NoSQL zyskują obecnie dużą popularność ze względu na ich zdolność do integracji dużych zbiorów danych, niski koszt, łatwą skalowalność i funkcje open source. Jest to jednak wciąż stosunkowo młoda technologia i brakuje jej standaryzacji, w przeciwieństwie do SQL. Brak zgodności z ACID jest również problemem w przypadku NoSQL.

Mam nadzieję, że ten artykuł ogromnie wzbogaciłby twoją wiedzę na temat koncepcji SQL i NoSQL.

rekomendowane lektury

^