SQL vs NoSQL - Forskellen mellem dem
Fiona Brown
Nøgleforskelle mellem SQL og NoSQL
- SQL udtales som "SQL" eller som "See-Quel" kaldes primært RDBMS eller Relational Databases, hvorimod NoSQL er en ikke-relationel eller distribueret database.
- Ved at sammenligne SQL vs NoSQL-databaser er SQL-databaser tabelbaserede databaser, hvorimod NoSQL-databaser kan være dokumentbaserede, nøgleværdi-par og grafdatabaser.
- SQL-databaser er lodret skalerbare, mens NoSQL-databaser er vandret skalerbare.
- SQL-databaser har et foruddefineret skema, hvorimod NoSQL-databaser bruger et dynamisk skema til ustrukturerede data.
- Sammenligning af NoSQL vs SQL-ydeevne kræver SQL specialiseret DB-hardware for bedre ydeevne, mens NoSQL bruger råvarehardware.
Hvad er SQL?
Struktureret forespørgselssprog (SQL) udtales som "SQL" eller nogle gange som "See-Quel” er standardsproget til håndtering af relationelle databaser. En relationsdatabase definerer relationer i form af tabeller.
SQL-programmering kan effektivt bruges til at indsætte, søge, opdatere, slette databaseposter.
Det betyder ikke, at SQL ikke kan gøre ting ud over det. Det kan gøre en masse ting, herunder, men ikke begrænset til, optimering og vedligeholdelse af databaser.
Relationelle databaser som MySQL Database, Oracle, Ms SQL Server, Sybase osv. bruger SQL.
Hvad er NoSQL?
NoSQL er et ikke-relationelt DMS, der ikke kræver et fast skema, undgår joinforbindelser og er let at skalere. NoSQL-database bruges til distribuerede datalagre med enorme datalagringsbehov. NoSQL bruges til Big data og real-time webapps. For eksempel virksomheder som Twitter, Facebook, Google, der indsamler terabytes af brugerdata hver eneste dag.
NoSQL-database står for "Ikke kun SQL" eller "Ikke SQL." Selvom et bedre udtryk ville NoREL NoSQL fange. Carl Strozz introducerede NoSQL-konceptet i 1998.
Traditionel RDBMS bruger SQL-syntaks til at gemme og hente data for yderligere indsigt. I stedet omfatter et NoSQL-databasesystem en bred vifte af databaseteknologier, der kan lagre strukturerede, semistrukturerede, ustrukturerede og polymorfe data.
Dernæst vil vi diskutere nøgleforskellen mellem SQL og NoSQL.
Forskellen mellem SQL og NoSQL
Nedenfor er hovedforskellen mellem NoSQL og SQL:
| Parameter | SQL | NoSQL |
|---|---|---|
| Definition | SQL-databaser kaldes primært RDBMS eller relationelle databaser | NoSQL-databaser kaldes primært som ikke-relationel eller distribueret database |
| Design til | Traditionel RDBMS bruger SQL-syntaks og forespørgsler til at analysere og få dataene til yderligere indsigt. De bruges til OLAP-systemer. | NoSQL-databasesystemet består af forskellige slags databaseteknologier. Disse databaser blev udviklet som svar på de krav, der blev stillet til udviklingen af den moderne applikation. |
| Forespørgselssprog | Struktureret forespørgselssprog (SQL) | Intet deklarativt forespørgselssprog |
| Type | SQL-databaser er tabelbaserede databaser | NoSQL-databaser kan være dokumentbaserede, nøgleværdi-par, grafdatabaser |
| Planlæg | SQL-databaser har et foruddefineret skema | NoSQL-databaser bruger dynamisk skema til ustrukturerede data. |
| Evne til at skalere | SQL-databaser er lodret skalerbare | NoSQL-databaser er vandret skalerbare |
| Eksempler | Oracle, Postgres og MS-SQL. | MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra, Hbase. |
| Bedste velegnet til | Et ideelt valg til det komplekse forespørgselsintensive miljø. | Det passer ikke til komplekse forespørgsler. |
| Hierarkisk datalagring | SQL-databaser er ikke egnede til hierarkisk datalagring. | Mere velegnet til det hierarkiske datalager, da det understøtter nøgleværdi-parmetoden. |
| Variationer | En type med mindre variationer. | Mange forskellige typer, som omfatter nøgleværdilagre, dokumentdatabaser og grafdatabaser. |
| Udviklingsår | Det blev udviklet i 1970'erne til at håndtere problemer med lagring af flad filer | Udviklet i slutningen af 2000'erne for at overvinde problemer og begrænsninger i SQL-databaser. |
| Open source | En blanding af open source som Postgres & MySQL, og kommercielle lignende Oracle Database. | Open source |
| Sammenhæng | Den skal konfigureres til stærk konsistens. | Det afhænger af DBMS, da nogle tilbyder stærk konsistens som MongoDB, hvorimod andre tilbyder kun tilbyder eventuel konsistens, som Cassandra. |
| Bedste Bruges til | RDBMS database er den rigtige mulighed for at løse ACID-problemer. | NoSQL er bedst brugt til at løse problemer med datatilgængelighed |
| Vigtighed | Det bør bruges, når datavaliditet er super vigtigt | Bruges, når det er vigtigere at have hurtige data end korrekte data |
| Bedste mulighed | Når du har brug for at understøtte dynamiske forespørgsler | Brug, når du skal skalere ud fra skiftende krav |
| Hardware | Specialiseret DB hardware (Oracle Exadata osv.) | Vare hardware |
| Netværk | Højt tilgængeligt netværk (Infiniband, Fabric Path osv.) | Råvarenetværk (Ethernet osv.) |
| Opbevaringstype | Meget tilgængelig lagerplads (SAN, RAID osv.) | Commodity drev lager (standard HDD'er, JBOD) |
| Bedste funktioner | Support på tværs af platforme, sikkert og gratis | Nem at bruge, høj ydeevne og fleksibelt værktøj. |
| Topvirksomheder, der bruger | Hootsuite, CircleCI, Målere | Airbnb, Uber, Kickstarter |
| Gennemsnitlig løn | Den gennemsnitlige løn for enhver professionel SQL-udvikler er $84,328 om året i USA | Den gennemsnitlige løn for "NoSQL-udvikler" varierer fra cirka $72,174 om året |
| ACID vs. BASE Model | ACID( Atomicity, Consistency, Isolation og Durability) er en standard for RDBMS | Base (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent) er en model af mange NoSQL-systemer |
Hvornår bruger du SQL?
Billedet nedenfor viser Stackoverflow-spørgsmål til SQL vs NoSQL-databaser:
- SQL er det nemmeste sprog, der bruges til at kommunikere med RDBMS
- Analyse af adfærdsrelaterede og tilpassede sessioner
- Opbygning af brugerdefinerede dashboards
- Det giver dig mulighed for at gemme og hente data fra databasen hurtigt
- Foretrækkes, når du vil bruge slutter og udføre komplekse forespørgsler
Hvornår bruger du NoSQL?
Billedet nedenfor viser Google-tendenserne for NoSQL vs SQL:
- Når ACID-støtte ikke er nødvendig
- Når traditionel RDBMS-model ikke er nok
- Data, der kræver et fleksibelt skema
- Begrænsninger og valideringslogik kræves ikke implementeret i databasen
- Logning af data fra distribuerede kilder
- Den skal bruges til at gemme midlertidige data som indkøbskurve, ønskeliste og sessionsdata
