SQL vs NoSQL - Skillnaden mellan dem

Nyckelskillnader mellan SQL och NoSQL

  • SQL uttalas som "SQL" eller som "See-Quel" kallas i första hand RDBMS eller Relational Databases, medan NoSQL är en icke-relationell eller distribuerad databas.
  • Vid jämförelse av SQL vs NoSQL-databaser är SQL-databaser tabellbaserade databaser, medan NoSQL-databaser kan vara dokumentbaserade, nyckel-värdepar och grafdatabaser.
  • SQL-databaser är vertikalt skalbara, medan NoSQL-databaser är horisontellt skalbara.
  • SQL-databaser har ett fördefinierat schema, medan NoSQL-databaser använder ett dynamiskt schema för ostrukturerad data.
  • Jämför NoSQL vs SQL prestanda, SQL kräver specialiserad DB hårdvara för bättre prestanda medan NoSQL använder råvaruhårdvara.
Skillnaden mellan SQL och NoSQL
Skillnaden mellan SQL och NoSQL

Vad är SQL?

Structured Query Language (SQL) uttalas som "SQL" eller ibland som "See-Quel” är standardspråket för att hantera relationsdatabaser. En relationsdatabas definierar relationer i form av tabeller.

SQL-programmering kan effektivt användas för att infoga, söka, uppdatera, radera databasposter.

Det betyder inte att SQL inte kan göra saker utöver det. Det kan göra många saker inklusive, men inte begränsat till, optimering och underhåll av databaser.

Relationsdatabaser som MySQL Databas, Oracle, Ms SQL Server, Sybase, etc. använder SQL.

Vad är NoSQL?

NoSQL är en icke-relationell DMS, som inte kräver ett fast schema, undviker joins och är lätt att skala. NoSQL-databas används för distribuerade datalager med enorma datalagringsbehov. NoSQL används för Big data och realtidswebbappar. Till exempel företag som Twitter, Facebook, Google som samlar in terabyte med användardata varje dag.

NoSQL-databas står för "Inte bara SQL" eller "Inte SQL." Även om en bättre term skulle NoREL NoSQL fångat upp. Carl Strozz introducerade NoSQL-konceptet 1998.

Traditionell RDBMS använder SQL-syntax för att lagra och hämta data för ytterligare insikter. Istället omfattar ett NoSQL-databassystem ett brett utbud av databasteknologier som kan lagra strukturerad, semi-strukturerad, ostrukturerad och polymorf data.

Därefter kommer vi att diskutera nyckelskillnaden mellan SQL och NoSQL.

Skillnaden mellan SQL och NoSQL

Nedan är huvudskillnaden mellan NoSQL och SQL:

Parameter SQL NoSQL
Definition SQL-databaser kallas i första hand RDBMS eller Relational Databases NoSQL-databaser kallas främst för icke-relationell eller distribuerad databas
Design för Traditionell RDBMS använder SQL-syntax och frågor för att analysera och få data för ytterligare insikter. De används för OLAP-system. NoSQL databassystem består av olika typer av databasteknologier. Dessa databaser utvecklades som svar på de krav som ställdes för utvecklingen av den moderna applikationen.
Frågespråk Strukturerat frågespråk (SQL) Inget deklarativt frågespråk
Typ SQL-databaser är tabellbaserade databaser NoSQL-databaser kan vara dokumentbaserade nyckel-värdepar, grafdatabaser
Schema SQL-databaser har ett fördefinierat schema NoSQL-databaser använder dynamiskt schema för ostrukturerad data.
Förmåga att skala SQL-databaser är vertikalt skalbara NoSQL-databaser är horisontellt skalbara
Exempel Oracle, Postgres och MS-SQL. MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra, Hbas.
Bäst lämpad för Ett idealiskt val för den komplexa frågeintensiva miljön. Det passar inte för komplexa frågor.
Hierarkisk datalagring SQL-databaser är inte lämpliga för hierarkisk datalagring. Mer lämplig för det hierarkiska datalagret eftersom det stöder nyckel-värde parmetoden.
Variationer En typ med mindre variationer. Många olika typer som inkluderar nyckel-värde-lager, dokumentdatabaser och diagramdatabaser.
Utvecklingsår Det utvecklades på 1970-talet för att hantera problem med platt fillagring Utvecklad i slutet av 2000-talet för att övervinna problem och begränsningar i SQL-databaser.
Öppen källkod En blandning av öppen källkod som Postgres & MySQL, och kommersiellt liknande Oracle Database. Öppen källkod
Konsistens Den bör konfigureras för stark konsistens. Det beror på DBMS eftersom vissa erbjuder stark konsistens som MongoDB, medan andra erbjuder endast erbjuder eventuell konsekvens, som Cassandra.
Används bäst för RDBMS databas är det rätta alternativet för att lösa ACID-problem. NoSQL används bäst för att lösa problem med datatillgänglighet
Betydelse Det bör användas när datavaliditet är superviktigt Använd när det är viktigare att ha snabb data än korrekt data
Bästa alternativet När du behöver stödja dynamiska frågor Använd när du behöver skala utifrån ändrade krav
hårdvara Specialiserad DB-hårdvara (Oracle Exadata, etc.) Varuhårdvara
nätverks Mycket tillgängligt nätverk (Infiniband, Fabric Path, etc.) Varunätverk (Ethernet, etc.)
Lagringstyp Mycket tillgänglig lagring (SAN, RAID, etc.) Commodity driver lagring (standard hårddiskar, JBOD)
Bästa egenskaperna Cross-platform support, säkert och gratis Lätt att använda, hög prestanda och flexibelt verktyg.
Toppföretag som använder Hootsuite, CircleCI, Mätare Airbnb, Uber, Kickstarter
Medellön Medellönen för alla professionella SQL-utvecklare är $84,328 XNUMX per år i USA Medellönen för "NoSQL-utvecklare" varierar från cirka 72,174 XNUMX $ per år
ACID vs. BASE-modell SYRA( Atomicity, Consistency, Isolation och Durability) är en standard för RDBMS Base (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent) är en modell av många NoSQL-system
Skillnaden mellan ACID vs BASE
Skillnaden mellan ACID vs BASE i DBMS

När använder du SQL?

Bilden nedan visar Stackoverflow-frågor för SQL vs NoSQL-databaser:

NoSQL DB (Mongo) vs RDBMS DB (MySQL) Stackoverflow-frågor
NoSQL DB (Mongo) vs RDBMS DB (MySQL) Stackoverflow-frågor
  • SQL är det enklaste språket som används för att kommunicera med RDBMS
  • Analysera beteenderelaterade och skräddarsydda sessioner
  • Bygga anpassade instrumentpaneler
  • Det låter dig lagra och hämta data från databasen snabbt
  • Föredrar när du vill använda förenar och utföra komplexa frågor

När använder du NoSQL?

Bilden nedan visar Googles trender för NoSQL vs SQL:

NoSQL DB vs RDBMS DB Google Trend
NoSQL DB (mongo) kontra RDBMS DB (mysql) Google Trend
  • När ACID-stöd inte behövs
  • När traditionell RDBMS-modell inte räcker
  • Data som behöver ett flexibelt schema
  • Restriktioner och valideringslogik behöver inte implementeras i databasen
  • Logga data från distribuerade källor
  • Den ska användas för att lagra tillfälliga data som kundvagnar, önskelista och sessionsdata