SQL vs. NoSQL
Die Namen der beiden Hauptdatenbanktypen SQL und NoSQL geben an, ob sie nur in einer strukturierten Abfragesprache (SQL) geschrieben sind. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen diesen verschiedenen Datenbanken untersucht, und es wird einfach ermittelt, welcher Typ für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.
SQL- und NoSQL-Definitionen
Was ist eine SQL-Datenbank?
Eine SQL-Datenbank (auch als relationale Datenbank oder relationale Datenbank bezeichnet) erhält ihren Namen von der Programmiersprache, in der sie geschrieben ist, der Structured Query Language (SQL). Dies ist die strengste und strukturierteste Art der Datenspeicherung.
SQL-Datenbanken sind beliebt, da sie in viele Softwarepakete integriert werden können, darunter auch solche, die auf LAMP und Ruby basieren. Diese Datenbanken werden gut unterstützt, was bei Problemen einen großen Vorteil darstellt.
Ein besonderer Vorteil von SQL ist die JOIN -Klausel. Sie ermöglicht das Abrufen verknüpfter Daten, die in mehreren Tabellen gespeichert sind, mit einem einzigen Befehl.
Was ist eine NoSQL-Datenbank?
NoSQL-Datenbanken, auch als Nicht-SQL oder Nicht-SQL bezeichnet, speichern Daten in einem anderen Format als relationale Tabellen. Wenn Ihre Datenanforderungen unklar sind oder Sie mit großen Mengen an Daten zu tun haben, sind nicht relationale Datenbanken aufgrund ihrer Flexibilität vorzuziehen.
Anstelle von Tabellen sind NoSQL-Datenbanken auf Dokumente ausgerichtet. Sie ähneln eher Dateiordnern, in denen verwandte Informationen zusammengestellt werden, ohne sie zu kategorisieren.
Beachten Sie, dass die Flexibilität der NoSQL-Datenbanken sie intuitiver macht. NoSQL-Datenbanken können je nach Datenmodell in verschiedene Typen unterteilt werden. Die Haupttypen sind Dokument, Schlüssel-Wert , Spalten und Diagramme .
Zusammenfassend: Was sind die Hauptunterschiede zwischen SQL und NoSQL?
Die Hauptunterschiede zwischen SQL und NoSQL bestehen in ihrem Datenmodell, ihrer Flexibilität und ihrer Fähigkeit, sich an verschiedene Arten von Anwendungen und Aufgaben anzupassen.
Während SQL eine starre Struktur und ein präzises Datenmanagement bietet, bietet NoSQL eine größere Flexibilität und Skalierbarkeit für Anwendungen, die einen flexibleren Ansatz für die Speicherung und Verwaltung von Daten benötigen.
Vor- und Nachteile von SQL-Datenbanken
SQL stellt einen Standardsatz von Befehlen zum Definieren, Abfragen, Aktualisieren und Verwalten von Datensammlungen in einem Verwaltungssystem für relationale Datenbanken (RDBMS) bereit. Die wichtigsten SQL Operationen sind:
- SELECT (Datenabfrage)
- INSERT (neue Daten hinzufügen)
- UPDATE (Bearbeiten vorhandener Daten)
- DELETE (Daten löschen)
Vorteile von SQL
Bei der Verwendung dieser Befehle stellt SQL sicher, dass die ACID-Eigenschaften eingehalten werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Änderungen an der Datenbank zuverlässig sind. Werfen wir einen Blick auf diese Eigenschaften:
Unteilbarkeit
Diese Eigenschaft stellt sicher, dass jede Gruppe von Änderungen, die für eine Datenbank versucht werden, als unteilbare Einheit behandelt wird. Entweder wird die gesamte Einheit in die Datenbank übernommen, oder sie wird gar nicht übernommen (wenn ein Teil der Operation fehlschlägt).
Konsistenz
Diese Eigenschaft stellt sicher, dass die Datenbank nach Abschluss eines Vorgangs gültig bleibt. Die Datensammlung muss einen Integritätseinschränkungssatz vor und nach dem Vorgang erfüllen.
Isolation
Stellt sicher, dass gleichzeitige Vorgänge nicht zu Inkonsistenzen in der Datenbank führen. Jeder Vorgang wird isoliert ausgeführt, ohne dass ein anderer Vorgang ausgeführt wird. Durch die Isolierung werden Störungen zwischen Vorgängen verhindert und die Integrität der Vorgänge gewahrt.
Dauerhaftigkeit 100%
Diese Eigenschaft stellt sicher, dass die Auswirkungen eines festgeschriebenen Vorgangs auch bei einem Systemfehler bestehen bleiben. Die durch den Vorgang vorgenommenen Änderungen werden dauerhaft in der Datenbank gespeichert und überdauern Systemabstürze oder Stromausfälle.
Nachteile von SQL
Zu den Nachteilen von SQL, wenn auch weniger als seine Vorteile, gehören:
Potenzielle Komplexität
Komplexe SQL-Abfragen können vor allem für Anfänger schwierig zu schreiben und zu optimieren sein.
Performance-Management
Die Leistung von SQL-Abfragen kann je nach Größe der Daten und Komplexität der Abfrage variieren. Fehlerhaftes Design einer Datenbank oder ineffiziente Abfragen können zu einer schlechten Performance führen.
Begrenzte Erweiterbarkeit
SQL ist zwar für die Verwaltung strukturierter relationaler Daten effizient, eignet sich jedoch möglicherweise weniger für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, die manchmal die Verwendung zusätzlicher Technologien erfordern.
Sicherheit
Sicherheitslücken wie SQL-Injektionen können die Sicherheit von in einer SQL-Datenbank gespeicherten Daten gefährden, wenn sie nicht ordnungsgemäß behandelt werden.
Kosten
SQL-Datenbankmanagementsysteme können je nach Unternehmensgröße zu Lizenz-, Wartungs- und Infrastrukturkosten führen.
Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken
Vorteile von NoSQL
NoSQL-Datenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen, darunter Skalierbarkeit, Flexibilität und Leistung für unstrukturierte Daten:
Die NoSQL-Datenbanken sind für die horizontale Skalierung ausgelegt, sodass Unternehmen wachsende Datenmengen verarbeiten können, indem sie Server zu einem verteilten System hinzufügen. Sie sind daher ideal für Anwendungen mit wachsenden oder unvorhersehbaren Anforderungen geeignet.
Viele NoSQL-Datenbanken verfügen auch über automatische Funktionen für Sharding* und Lastausgleich. Dies sorgt für eine effiziente Ressourcennutzung und eine verbesserte Leistung.
NoSQL-Datenbanken bieten auch Flexibilität auf Schemaebene. NoSQL-Datenbanken verwenden dynamische Schemas, die eine gewisse Flexibilität bei der Darstellung von Daten ermöglichen. Dies bedeutet, dass die Felder in einem Datensatz von Dokument zu Dokument variieren können, um den unterschiedlichen, skalierbaren Datenstrukturen Rechnung zu tragen, die in modernen Anwendungen häufig verwendet werden.
NoSQL-Datenbanken funktionieren gut mit unstrukturierten und halbstrukturierten Daten wie JSON und XML. Daten sind oft unvorhersehbar, insbesondere wenn sie vom Benutzer generiert werden. Die NoSQL-Datenbanken sind daher eine ideale Speicherlösung.
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Was ist Sharding? Im Kontext von SQL bezieht sich der Begriff sharding auf eine Entwurfstechnik für verteilte Datenbanken. Die Lastverteilung wird verwendet, um die Leistung und Skalierbarkeit der Datenbank zu verbessern, indem die Arbeitslast auf mehrere Server verteilt wird. Die Daten können so auf verschiedene Nodes aufgeteilt werden.
Nachteile von NoSQL
NoSQL hat folgende Nachteile:
Mangelnde Standardisierung
NoSQL umfasst verschiedene Technologien, von denen jede ihre eigenen Funktionen und Grenzen hat. Diese Vielfalt kann die Auswahl der besten Lösung für einen bestimmten Anwendungsfall erschweren und erfordert möglicherweise spezialisiertes Fachwissen.
Datenkonsistenz
Einige NoSQL-Systeme geben Datenkonsistenz zugunsten von Verfügbarkeit und Partitionierung auf. Dies kann in Szenarien mit hoher Genauigkeit zu Datenkonsistenzproblemen führen.
Keine ACID-Transaktionen
Viele NoSQL-Systeme unterstützen keine ACID-Transaktionen (siehe oben) wie relationale Datenbanken. In Situationen, in denen komplexe Transaktionen erforderlich sind, kann es daher schwierig sein, die Integrität der Daten zu gewährleisten.
Weniger geeignet für komplexe Abfragen
Während NoSQL bei der Speicherung und dem Abruf großer Datenmengen gut abschneidet, ist es bei komplexen Abfragen, die mehrere Datentypen und komplexe Beziehungen zwischen diesen betreffen, möglicherweise weniger effizient.
Lernen und Adoption
Die Umstellung von relationalen Datenbanken auf NoSQL-Systeme erfordert möglicherweise einen Paradigmenwechsel und neue Fähigkeiten für Entwickler und Datenbankadministratoren. Dies kann zu relativ hohen Vorlaufkosten für das Lernen und den Übergang führen.
Wann sollte ich NoSQL vs. SQL verwenden?
Neben den einzigartigen Features kann die Entscheidung, ob SQL- und NoSQL-Datenbanken verwendet werden, von den Anforderungen des Projekts abhängen. Im nächsten Abschnitt werden wir Ihnen bei der Entscheidung helfen, wann Sie SQL und NoSQL verwenden möchten.
Wann sollte ich SQL verwenden?
Für die Verwaltung von Unternehmensdatenbanken gibt es keine einzige Lösung. Daher verlassen sich viele dieser Datenbanken für verschiedene Aufgaben sowohl auf relationale als auch auf nicht-relationale Datenbanken.
Obwohl NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit immer beliebter werden, gibt es immer noch Situationen, in denen eine hochstrukturierte SQL-Datenbank besser ist. Im Folgenden finden Sie einige Gründe, warum Sie sich für eine SQL-Datenbank entscheiden sollten:
Einhaltung der ACID-Standards
Reduziert Risiken und schützt die Datenintegrität, indem festgelegt wird, wie Vorgänge mit einer Datensammlung interagieren. SQL-Datenbanken unterstützen die Normalisierung von Anfang an, wodurch Entwickler die Datenqualität verbessern können, indem sie wiederkehrende Datensätze identifizieren und eliminieren. In der Regel bevorzugen NoSQL-Datenbanken Flexibilität und Verarbeitungsgeschwindigkeit gegenüber ACID-Konformität, außer bei vielen Finanz- und E-Commerce-Anwendungen.
Ihre Daten sind strukturiert und unveränderlich
In Szenarien, in denen Unternehmen in kleinem Maßstab mit konsistenten Daten arbeiten, sind einfachere Datenbanklösungen ausreichend, ohne dass verteilte Systeme oder gemeinsame Datennutzung erforderlich sind. Dazu gehören lokale Shops mit stabilem Warenbestand, Blogs oder Websites mit begrenztem Traffic oder kleine Online-Shops mit geringem Transaktionsvolumen auf Produktebene.
Wann sollte ich NoSQL verwenden?
Wenn alle anderen Komponenten Ihrer serverseitigen Anwendung schnell und transparent sein sollen, verhindern NoSQL-Datenbanken, dass Daten zu einem Deadlock werden. Big Data ist die Engine für NoSQL, da sie es Ihnen ermöglicht, das zu tun, was traditionelle relationale Datenbanken nicht können. Dies erklärt die Beliebtheit von NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, CouchDB, Cassandra und HBase .
Im Folgenden finden Sie einige spezifischere Anwendungen:
Hohe Speicheranforderungen für Ihre Daten
Eine NoSQL-Datenbank setzt keine Grenzen für die Datentypen, die gemeinsam gespeichert werden können. So können Sie bei sich ändernden Anforderungen weitere hinzufügen. Mit dokumentbasierten Datenbanken können Sie Daten an einem Ort speichern, ohne den Datentyp im Voraus festlegen zu müssen.
Das Beste aus Cloud Computing machen
Mit Cloud Computing können Sie viel Geld sichern. Die Verwendung von Hardware vor Ort oder in der Cloud bedeutet, dass Sie sich keine Sorgen um zusätzliche Software machen müssen. NoSQL-Datenbanken wie Cassandra sind so konzipiert, dass sie problemlos in mehrere Rechenzentren integriert werden können.
Beschleunigung der Entwicklung
Eine relationale Datenbank verlangsamt sich, wenn Sie mit Agile-Sprints arbeiten, schnelle Iterationen erzeugen oder häufig die Struktur Ihrer Daten aktualisieren müssen, ohne dass zu viele Ausfallzeiten auftreten. NoSQL-Daten hingegen erfordern keine vorherige Vorbereitung.
Beliebte SQL und NoSQL Datenbanken
Nachfolgend finden Sie einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken:
MongoDB
Das beliebteste NoSQL-System, insbesondere bei Start-ups. MongoDB ist eine dokumentorientierte Datenbank. JSON-Dokumente sind in dynamische Schemata integriert und werden im Backend von Websites wie Craigslist, eBay und Foursquare verwendet. MongoDB profitiert auch von einer guten Kundenbetreuung.
Apache CouchDB
Es ist eine echte Datenbank für das Web. Sie verwendet das JSON-Datenaustauschformat zum Speichern von Dokumenten, JavaScript zum Indizieren, Kombinieren und Transformieren von Dokumenten und HTTP für die API.
Redis
Eine beliebte Schlüssel-Wert-Datenbank.
Riak
Dies ist eine Open Source-Datenbank mit Schlüssel-Wert, die mit Erlang entwickelt wurde. Sie bietet fehlertolerante Replikation und automatische Datenverteilung für eine hervorragende Leistung.
Apache HBase
Ein weiteres Apache-Projekt, das im Rahmen von Hadoop entwickelt wurde, ist diese Open Source-NoSQL-Datenbank, die mit Java entwickelt wurde und Funktionen wie BigTable bereitstellt.
Oracle NoSQL
Die von Oracle vorgeschlagene Alternative in der Kategorie NoSQL.
Die Apache Cassandra Datenbank
Cassandra wurde von Facebook entwickelt und ist eine verteilte Datenbank, die es ermöglicht, riesige Datenmengen zu verwalten.
Firebase
Firebase wurde von Google entwickelt. Dies ist eine NoSQL-Datenbank, mit der Entwickler Daten in Echtzeit sichern, aktualisieren und abrufen können. Es ist ein plattformübergreifender Anbieter von Datenspeicherlösungen für alle Arten von mobilen Anwendungen.
MySQL
MySQL ist für seine Robustheit und Zuverlässigkeit bekannt und wird in vielen Anwendungen verwendet, von dynamischen Websites bis hin zu Unternehmensanwendungen. MySQL bietet Flexibilität, gute Performance und eine aktive Entwicklercommunity.
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