SQL vs NoSQL – Différence entre eux

Qu'est-ce que SQL?

Langage de requêtes structurées (SQL) prononcé comme « SQL » ou parfois comme « See-Quel »» est le langage standard pour traiter les bases de données relationnelles. Une base de données relationnelle définit les relations sous forme de tables.

La programmation SQL peut être utilisée efficacement pour insérer, rechercher, mettre à jour et supprimer des enregistrements de base de données.

Cela ne veut pas dire que SQL ne peut pas faire des choses au-delà. Il peut faire beaucoup de choses, y compris, mais sans s'y limiter, l'optimisation et la maintenance des bases de données.

Bases de données relationnelles comme MySQL Base de données, Oracle, Ms SQL Server, Sybase, etc. utilisent SQL.

Qu'est-ce que NoSQL?

NoSQL est un DMS non relationnel, qui ne nécessite pas de schéma fixe, évite les jointures et est facile à mettre à l'échelle. La base de données NoSQL est utilisée pour les magasins de données distribués ayant d'énormes besoins de stockage de données. NoSQL est utilisé pour le Big Data et les applications Web en temps réel. Par exemple, des sociétés comme Twitter, Facebook, Google qui collectent chaque jour des téraoctets de données utilisateur.

La base de données NoSQL signifie « Not Only SQL » ou « Not SQL ». Bien qu'un meilleur terme soit NoREL NoSQL aurait fait son chemin. Carl Strozz a introduit le concept NoSQL en 1998.

Les SGBDR traditionnels utilisent la syntaxe SQL pour stocker et récupérer des données afin d'obtenir des informations supplémentaires. Au lieu de cela, un système de base de données NoSQL englobe un large éventail de technologies de bases de données capables de stocker des données structurées, semi-structurées, non structurées et polymorphes.

Ensuite, nous discuterons de la différence clé entre SQL et NoSQL.

Différence entre SQL et NoSQL

Vous trouverez ci-dessous la principale différence entre NoSQL et SQL :

Paramètres	SQL	NOSQL
Définition	Les bases de données SQL sont principalement appelées RDBMS ou bases de données relationnelles	Les bases de données NoSQL sont principalement appelées bases de données non relationnelles ou distribuées.
Conception pour	Le SGBDR traditionnel utilise la syntaxe et les requêtes SQL pour analyser et obtenir les données afin d'obtenir des informations plus approfondies. Ils sont utilisés pour les systèmes OLAP.	Le système de base de données NoSQL se compose de différents types de technologies de base de données. Ces bases de données ont été développées en réponse aux demandes présentées pour le développement de l'application moderne.
Langage de requête	Langage de requête structuré (SQL)	Pas de langage de requête déclaratif
Type	Les bases de données SQL sont des bases de données basées sur des tables	Les bases de données NoSQL peuvent être basées sur des documents, des paires clé-valeur, des bases de données graphiques
Programme	Les bases de données SQL ont un schéma prédéfini	Les bases de données NoSQL utilisent un schéma dynamique pour les données non structurées.
Capacité à évoluer	Les bases de données SQL sont évolutives verticalement	Les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement
Exemples	Oracle, Postgres et MS-SQL.	MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra, Base.
Le mieux adapté pour	Un choix idéal pour les environnements de requêtes complexes et intensifs.	Ce n'est pas une bonne solution pour les requêtes complexes.
Stockage hiérarchique des données	Les bases de données SQL ne conviennent pas au stockage de données hiérarchique.	Plus adapté au magasin de données hiérarchique car il prend en charge la méthode des paires clé-valeur.
Variations	Un type avec des variations mineures.	De nombreux types différents, notamment des magasins clé-valeur, des bases de données de documents et des bases de données graphiques.
Année de développement	Il a été développé dans les années 1970 pour résoudre les problèmes liés au stockage de fichiers plats.	Développé à la fin des années 2000 pour surmonter les problèmes et les limitations des bases de données SQL.
Open source	Un mélange d'open source comme Postgres et MySQL, et commercial comme Oracle Database.	Open source
Cohérence	Il doit être configuré pour une cohérence forte.	Cela dépend du SGBD car certains offrent une forte cohérence comme MongoDB, alors que d'autres proposent uniquement des offres de cohérence éventuelle, comme Cassandra.
Meilleur Utilisé pour	Base de données SGBDR est la bonne option pour résoudre les problèmes ACID.	NoSQL est le mieux utilisé pour résoudre les problèmes de disponibilité des données
Importance	Il doit être utilisé lorsque la validité des données est extrêmement importante	À utiliser lorsqu'il est plus important d'avoir des données rapides que des données correctes
Meilleure option	Quand vous devez prendre en charge les requêtes dynamiques	À utiliser lorsque vous devez évoluer en fonction de l'évolution des exigences
Matériel	Matériel de base de données spécialisé (Oracle Exadata, etc.)	Matériel de base
Réseau	Réseau hautement disponible (Infiniband, Fabric Path, etc.)	Réseau commercial (Ethernet, etc.)
Type de stockage	Stockage haute disponibilité (SAN, RAID, etc.)	Stockage sur disques standard (HDD standard, JBOD)
Meilleures fonctionnalités	Support multiplateforme, sécurisé et gratuit	Outil facile à utiliser, haute performance et flexible.
Principales entreprises utilisant	Hootsuite, CircleCI, Jauges	Airbnb, Uber, Kickstarter
Salaire moyen	Le salaire moyen d’un développeur SQL professionnel est de 84,328 $ par an aux États-Unis.	Le salaire moyen d’un « développeur NoSQL » est d’environ 72,174  $ par an.
Modèle ACIDE vs BASE	ACID( Atomicity, Cohérence, Isolation et Durabilité) est une norme pour les SGBDR	Base (Basically Available, Soft state, Eventuellement cohérent) est un modèle de nombreux systèmes NoSQL

Quand utiliser SQL ?

L'image ci-dessous montre les questions Stackoverflow pour les bases de données SQL et NoSQL :

• SQL est le langage le plus simple utilisé pour communiquer avec le SGBDR
• Analyser des sessions comportementales et personnalisées
• Création de tableaux de bord personnalisés
• Il vous permet de stocker et d'obtenir rapidement des données de la base de données
• Préféré lorsque vous souhaitez utiliser jointures et exécuter des requêtes complexes

Quand utiliser NoSQL ?

L'image ci-dessous montre les tendances Google pour NoSQL vs SQL :

• Lorsque le support ACID n’est pas nécessaire
• Quand le modèle SGBDR traditionnel ne suffit pas
• Données nécessitant un schéma flexible
• La logique de contraintes et de validations n'a pas besoin d'être implémentée dans la base de données
• Journalisation des données à partir de sources distribuées
• Il doit être utilisé pour stocker des données temporaires telles que des paniers d'achat, des listes de souhaits et des données de session.