Wie wähle ich zwischen einer NoSQL-Datenbank und einer SQL-Datenbank?

Die Debatte zwischen SQL und NoSQL ist nichts anderes als ein Vergleich zwischen relationalen Datenbanken und nicht-relationalen Datenbanken. Die Unterschiede liegen darin, wie sie aufgebaut sind, welche Art von Informationen sie speichern und wie sie die Informationen speichern. Relationale Datenbanken sind strukturiert, während nicht-relationale Datenbanken dokumentenorientiert und verteilt sind. Seit mehr als vier Jahrzehnten sind SQL-Datenbanken (Structured Query Language) der vorherrschende Datenspeichermechanismus.

Die Nutzung nahm Ende der 1990er Jahre dramatisch zu, als Webanwendungen und Open-Source-Technologien wie PostgreSQL, MySQL und SQLite immer beliebter wurden. Obwohl es NoSQL-Datenbanken schon seit den 1960er Jahren gibt, haben sie in letzter Zeit an Popularität gewonnen, mit beliebten Optionen wie MongoDB, CouchDB, Redis und Apache Cassandra. Letztendlich machen SQL und NoSQL dasselbe: Daten speichern, aber auf unterschiedliche Weise. Obwohl NoSQL immer beliebter wird, ist es keine Technologie, die SQL ersetzt, sondern eine Alternative. Einige Projekte eignen sich besser für die Verwendung von SQL-Datenbanken, während andere auf NoSQL ausgerichtet sind. Einige Projekte können beide austauschbar verwenden.

1.SQL

Structured Query Language (SQL) ist eine strukturiertere und starrere Methode zum Speichern von Daten, wie ein Telefonbuch. Damit eine relationale Datenbank effizient ist, müssen Sie Daten auf sehr organisierte Weise speichern. SQL-Datenbanken bleiben beliebt, da sie nativ mit vielen älteren Software-Stacks funktionieren, einschließlich LAMP- und Ruby-basierten Stacks. Diese Datenbanken werden weitgehend unterstützt und sind gut verstanden. Dies kann ein großes Plus sein, wenn Sie auf Probleme stoßen.

Wenn es um Datenbanktechnologie geht, gibt es keine Universallösung. Aus diesem Grund verlassen sich die meisten Unternehmen für verschiedene Aufgaben sowohl auf nicht-relationale als auch auf relationale Datenbanken. Doch obwohl NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit immer beliebter werden, werden in vielen Fällen stark strukturierte SQL-Datenbanken bevorzugt.

Vorteile:

ACID-Konformität (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) zeigt genau, wie Transaktionen mit der Datenbank interagieren, wodurch Anomalien reduziert und die Integrität geschützt werden. NoSQL-Datenbanken bieten oft die Vorteile einer schnellen Verarbeitung und Flexibilität, allerdings auf Kosten der ACID-Konformität.

Ihre Daten bleiben unverändert und strukturiert. Wenn Ihr Unternehmen kein massives Wachstum verzeichnet (was mehr Server erfordern würde) und nur mit konsistenten Daten arbeitet, gibt es wahrscheinlich keinen Grund, ein System zu verwenden, das für die Unterstützung von hohem Datenverkehr und zahlreichen Datentypen ausgelegt ist.

Aufgrund ihrer frühen Verfügbarkeit verfügen diese Tools über besseren Support, Produktsuiten und Add-ons für die Verwaltung dieser Datenbanken.

Nachteile:

Das Hauptproblem bei SQL ist die Skalierung, wenn die Datenbank größer wird. Sie stellen fest, dass die Skalierbarkeit, obwohl sie normalerweise in Produktionsumgebungen getestet wird, oft nicht so gut ist wie bei NoSQL-Datenbanken. Auch Sharding bringt erhebliche Probleme mit sich.

2. NoSQL

Wenn Ihr Unternehmen mit großen Mengen unstrukturierter Daten arbeitet und Ihre Datenanforderungen nicht von Anfang an klar sind, können Sie möglicherweise keine relationale Datenbank entwickeln -definiertes Schema. Durch die Verwendung einer nicht relationalen Datenbank erreichen Sie eine wesentlich größere Flexibilität als mit herkömmlichen Datenbanken. Stellen Sie sich eine nicht relationale Datenbank als einen Ordner vor, der verschiedene Arten zusammengehöriger Informationen organisiert.

Vorteile:

Der Hauptfaktor für die Entwicklung von NoSQL ist Big Data, was die Popularität von NoSQL-Datenbanken wie CouchDB, MongoDB, Cassandra und HBase gefördert hat. NoSQL-Datenbanken stellen sicher, dass Daten nicht zum Engpass werden, während alle anderen Komponenten der serverseitigen Anwendung nahtlos und schnell konzipiert sind.

Sie können große Datenmengen nahezu ohne Struktur speichern. Darüber hinaus unterliegen NoSQL-Datenbanken keinen Einschränkungen hinsichtlich der Datentypen, die zusammen gespeichert werden können, und es können weitere neue Typen hinzugefügt werden, wenn sich Ihre Anforderungen ändern. Wenn Sie eine dokumentenbasierte Datenbank verwenden, können Sie die Daten auch an einem Ort speichern, ohne die Datentypen vorab definieren zu müssen.

Cloudbasierter Speicher ist eine großartige kostensparende Lösung, aber Sie müssen Ihre Daten zur Skalierung auf mehrere Server verteilen. NoSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie ohne großen Aufwand über mehrere Rechenzentren skaliert werden können.

Sie müssen NoSQL-Daten nicht im Voraus vorbereiten. Die nicht relationale Natur von NoSQL-Datenbanken ermöglicht Ihnen die schnelle Erstellung von Datenbanken, ohne dass detaillierte Datenbankmodelle entwickelt werden müssen, wodurch Sie viel Entwicklungszeit sparen.

Nachteile:

Aufgrund ihrer kurzen Geschichte fehlt der NoSQL-Community die Reife der MySQL-Benutzerbasis. Obwohl die NoSQL-Community schnell wächst, ist es im Vergleich zu SQL-Datenbankverwaltungssystemen wie MySQL schwierig, mit dem riesigen Netzwerk erfahrener Endbenutzer zu konkurrieren.

Ein großes Problem bei NoSQL-Datenbanken ist das Fehlen von Berichtstools für Leistungstests und -analysen. Mit SQL hingegen finden Sie eine Vielzahl von Berichtstools, mit denen Sie die Effektivität Ihrer Anwendung nachweisen können.

Es treten Kompatibilitätsprobleme mit SQL-Anweisungen auf. In der Abfragesprache nutzt die neue Datenbank eigene Eigenschaften, die noch nicht vollständig mit dem in relationalen Datenbanken verwendeten SQL kompatibel sind.

Mangelnde Standardisierung. Es gibt viele NoSQL-Datenbanken, aber es gibt noch keine Standards, während relationale Datenbanken Standards haben. Dieser Mangel an Standardisierung in NoSQL kann während des Migrationsprozesses zu Problemen führen.

Fazit

NoSQL-Datenbanken werden heute zu einem wichtigen Akteur auf dem Datenbankmarkt. Mit ihren vielen Vorteilen könnten sie zu einer wirklich bahnbrechenden Technologie im Unternehmensbereich werden. Niedrigere Kosten, einfachere Skalierbarkeit und Open Source machen NoSQL zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die Big Data integrieren möchten.

Dennoch ist NoSQL noch eine relativ junge Technologie und verfügt nicht über die Standards, die SQL-Datenbanken wie MySQL bieten. Einige glauben, dass NoSQL der Weg der Zukunft ist, andere machen sich Sorgen über die mangelnde ACID-Konformität und Standardisierung. Letztendlich entscheiden die komplexen Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens sowie die Menge und Vielfalt der verwendeten Daten darüber, ob Sie sich für SQL oder NoSQL entscheiden.

Im Guten wie im Schlechten können Sie für die meisten Projekte eine nicht verteilte, skalierbare relationale Datenbank als Single Point of Truth im System haben. Dies ist eine einfache Möglichkeit, die Datenkonsistenz aufrechtzuerhalten und komplexe Abfragen zu unterstützen.

Ich hoffe, dieser Artikel war hilfreich, aber denken Sie bitte daran, dass jedes Projekt anders ist und es letztendlich an Ihnen liegt, herauszufinden, was Ihren Anforderungen am besten entspricht. Was auch immer die Wahl ist, wir Entwickler sind sehr gut darin, unsere Technologieentscheidungen zu rechtfertigen. Ich empfehle jedoch, dass Sie die Risiken und Vorteile vollständig abwägen, bevor Sie neue Technologien ausprobieren