SQL vs NoSQL - Forskjellen mellom dem

Nøkkelforskjeller mellom SQL og NoSQL

  • SQL uttalt som "SQL" eller som "See-Quel" kalles først og fremst RDBMS eller Relational Databases, mens NoSQL er en ikke-relasjonell eller distribuert database.
  • Sammenligner SQL vs NoSQL-databaser, er SQL-databaser tabellbaserte databaser, mens NoSQL-databaser kan være dokumentbaserte, nøkkelverdi-par og grafdatabaser.
  • SQL-databaser er vertikalt skalerbare, mens NoSQL-databaser er horisontalt skalerbare.
  • SQL-databaser har et forhåndsdefinert skjema, mens NoSQL-databaser bruker et dynamisk skjema for ustrukturerte data.
  • Sammenligner NoSQL vs SQL-ytelse, krever SQL spesialisert DB-maskinvare for bedre ytelse mens NoSQL bruker råvaremaskinvare.
Forskjellen mellom SQL og NoSQL
Forskjellen mellom SQL og NoSQL

Hva er SQL?

Structured Query-språk (SQL) uttales som "SQL" eller noen ganger som "See-Quel” er standardspråket for å håndtere relasjonsdatabaser. En relasjonsdatabase definerer relasjoner i form av tabeller.

SQL-programmering kan effektivt brukes til å sette inn, søke, oppdatere, slette databaseposter.

Det betyr ikke at SQL ikke kan gjøre ting utover det. Den kan gjøre mange ting, inkludert, men ikke begrenset til, optimalisering og vedlikehold av databaser.

Relasjonsdatabaser som MySQL Database, Oracle, Ms SQL Server, Sybase osv. bruker SQL.

Hva er NoSQL?

NoSQL er en ikke-relasjonell DMS, som ikke krever et fast skjema, unngår sammenføyninger og er lett å skalere. NoSQL-database brukes for distribuerte datalagre med enorme datalagringsbehov. NoSQL brukes til Big data og sanntids nettapper. For eksempel selskaper som Twitter, Facebook, Google som samler inn terabyte med brukerdata hver eneste dag.

NoSQL-database står for "Ikke bare SQL" eller "Ikke SQL." Selv om et bedre begrep ville NoREL NoSQL fanget. Carl Strozz introduserte NoSQL-konseptet i 1998.

Tradisjonell RDBMS bruker SQL-syntaks til å lagre og hente data for ytterligere innsikt. I stedet omfatter et NoSQL-databasesystem et bredt spekter av databaseteknologier som kan lagre strukturerte, semistrukturerte, ustrukturerte og polymorfe data.

Deretter vil vi diskutere nøkkelforskjellen mellom SQL og NoSQL.

Forskjellen mellom SQL og NoSQL

Nedenfor er hovedforskjellen mellom NoSQL og SQL:

Parameter SQL NoSQL
Definisjon SQL-databaser kalles først og fremst RDBMS eller Relational Databases NoSQL-databaser kalles først og fremst som ikke-relasjonelle eller distribuerte databaser
Design for Tradisjonell RDBMS bruker SQL-syntaks og spørringer for å analysere og få dataene for ytterligere innsikt. De brukes til OLAP-systemer. NoSQL-databasesystemet består av ulike typer databaseteknologier. Disse databasene ble utviklet som svar på kravene som ble presentert for utviklingen av den moderne applikasjonen.
Spørrespråk Strukturert spørringsspråk (SQL) Ingen deklarativt spørrespråk
typen SQL-databaser er tabellbaserte databaser NoSQL-databaser kan være dokumentbaserte nøkkelverdi-par, grafdatabaser
Skjema SQL-databaser har et forhåndsdefinert skjema NoSQL-databaser bruker dynamisk skjema for ustrukturerte data.
Evne til å skalere SQL-databaser er vertikalt skalerbare NoSQL-databaser er horisontalt skalerbare
Eksempler Oracle, Postgres og MS-SQL. MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra, Hbase.
Passer best for Et ideelt valg for det komplekse spørringsintensive miljøet. Det passer ikke for komplekse søk.
Hierarkisk datalagring SQL-databaser er ikke egnet for hierarkisk datalagring. Mer egnet for det hierarkiske datalageret da det støtter nøkkelverdi-parmetoden.
Variasjoner En type med mindre variasjoner. Mange forskjellige typer som inkluderer nøkkelverdilagre, dokumentdatabaser og grafdatabaser.
Utviklingsår Den ble utviklet på 1970-tallet for å håndtere problemer med flat fillagring Utviklet på slutten av 2000-tallet for å overvinne problemer og begrensninger i SQL-databaser.
Open-source En blanding av åpen kildekode som Postgres og MySQL, og kommersielle som Oracle Database. Open-source
Konsistens Den bør konfigureres for sterk konsistens. Det avhenger av DBMS som noen tilbyr sterk konsistens som MongoDB, mens andre tilbyr bare tilbyr endelig konsistens, som Cassandra.
Best brukt til RDBMS database er det riktige alternativet for å løse ACID-problemer. NoSQL er en best brukt for å løse problemer med datatilgjengelighet
Viktigheten Den bør brukes når datavaliditet er superviktig Bruk når det er viktigere å ha raske data enn korrekte data
Beste alternativet Når du trenger å støtte dynamiske spørringer Bruk når du trenger å skalere basert på endrede krav
maskinvare Spesialisert DB-maskinvare (Oracle Exadata, etc.) Varemaskinvare
Network Høyt tilgjengelig nettverk (Infiniband, Fabric Path, etc.) Råvarenettverk (Ethernet, etc.)
Lagringstype Svært tilgjengelig lagring (SAN, RAID, etc.) Commodity driver lagring (standard HDD-er, JBOD)
Beste egenskaper Støtte på tvers av plattformer, sikkert og gratis Enkel å bruke, høy ytelse og fleksibelt verktøy.
Toppbedrifter som bruker Hootsuite, CircleCI, Målere Airbnb, Uber, Kickstarter
Gjennomsnittlig lønn Gjennomsnittslønnen for enhver profesjonell SQL-utvikler er $84,328 XNUMX per år i USA Gjennomsnittslønnen for "NoSQL-utvikler" varierer fra omtrent $72,174 XNUMX per år
ACID vs. BASE-modell ACID( Atomicity, Consistency, Isolation og Durability) er en standard for RDBMS Base (Basically Available, Soft state, Eventually Consistent) er en modell av mange NoSQL-systemer
Forskjellen mellom ACID vs BASE
Forskjellen mellom ACID vs BASE i DBMS

Når bruker du SQL?

Bildet nedenfor viser Stackoverflow-spørsmål for SQL vs NoSQL-databaser:

NoSQL DB (Mongo) vs RDBMS DB (MySQL) Stackoverflow-spørsmål
NoSQL DB (Mongo) vs RDBMS DB (MySQL) Stackoverflow-spørsmål
  • SQL er det enkleste språket som brukes til å kommunisere med RDBMS
  • Analysere atferdsrelaterte og tilpassede økter
  • Bygge tilpassede dashbord
  • Den lar deg lagre og hente data fra databasen raskt
  • Foretrukket når du vil bruke tiltrer og utføre komplekse spørringer

Når bruker du NoSQL?

Bildet nedenfor viser Google-trendene for NoSQL vs SQL:

NoSQL DB vs RDBMS DB Google Trend
NoSQL DB (mongo) vs RDBMS DB (mysql) Google Trend
  • Når ACID-støtte ikke er nødvendig
  • Når tradisjonell RDBMS-modell ikke er nok
  • Data som trenger et fleksibelt skjema
  • Begrensninger og valideringslogikk kreves ikke implementert i databasen
  • Logge data fra distribuerte kilder
  • Den skal brukes til å lagre midlertidige data som handlekurver, ønskeliste og øktdata