Unterschied zwischen SQL und NoSQL

Bei der Auswahl einer Datenbank ist die wichtigste Entscheidung, ob eine relationale (SQL) oder eine nicht relationale (NoSQL) Datenstruktur gewählt wird. Obwohl beide Datenbanken praktikable Optionen sind, gibt es bestimmte wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Datenbanken, die Benutzer bei ihrer Entscheidung berücksichtigen müssen.

Hauptunterschiede:

1. Typ

SQL-Datenbank wird hauptsächlich aufgerufen Relationale Datenbanken (RDBMS); während NoSQL-Datenbanken hauptsächlich als nicht-relationale Datenbanken oder verteilte Datenbanken bekannt sind.

2. Sprache

SQL-Datenbankdefinition und -betrieb basierend auf datenbasierter Structured Query Language (SQL). Diese Sprache ist von der Seite betrachtet sehr kraftvoll. SQL ist eine der vielseitigsten und am weitesten verbreiteten Optionen und daher insbesondere für komplexe Abfragen eine sichere Wahl. Andererseits kann es aber auch restriktiv sein. SQL erfordert, dass Sie vor der Verwendung ein vordefiniertes Schema verwenden, um die Struktur Ihrer Daten zu bestimmen. Darüber hinaus müssen alle Ihre Daten der gleichen Struktur folgen. Dies kann im Vorfeld viel Vorbereitung erfordern, was bedeutet, dass Änderungen in der Struktur sowohl schwierig als auch störend für das gesamte System sind.

NoSQL-Datenbanken verfügen über dynamische Schemata für unstrukturierte Daten. Daten werden auf verschiedene Arten gespeichert, d. h. sie können dokumentenorientiert, spaltenorientiert, diagrammbasiert oder als KeyValue-Speicherung organisiert sein. Diese Flexibilität bedeutet, dass Dokumente erstellt werden können, ohne zuvor die Struktur zu definieren. Jedes Dokument kann auch eine eigene, einzigartige Struktur haben. Die Syntax variiert von Datenbank zu Datenbank und Sie können jederzeit Felder hinzufügen.

3. Skalierbarkeit

In fast allen Fällen sind SQL-Datenbanken vertikal skalierbar. Das bedeutet, dass Sie die Auslastung eines einzelnen Servers erhöhen können, indem Sie Funktionen wie RAM, CPU oder SSD hinzufügen. Andererseits können NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden. Das bedeutet, dass Sie durch Sharding oder das Hinzufügen weiterer Server zu Ihrer NoSQL-Datenbank mehr Datenverkehr bewältigen können. Es ähnelt dem Hinzufügen weiterer Stockwerke zu demselben Gebäude, anstatt weitere Gebäude in der Nähe hinzuzufügen. So kann NoSQL mit der Zeit größer und leistungsfähiger werden, was diese Datenbanken zur ersten Wahl für große oder sich ändernde Datensätze macht.

4. Struktur

SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, NoSQL-Datenbanken hingegen sind Schlüssel-Wert-Paare, dokumentenbasiert, Diagrammdatenbanken oder breite Spaltenspeicher . Dies macht relationale SQL-Datenbanken zu einer besseren Wahl für Anwendungen, die mehrzeilige Transaktionen erfordern (z. B. Buchhaltungssysteme) oder für Legacy-Systeme, die für relationale Strukturen erstellt wurden.

5. Befolgte Eigenschaften

Die SQL-Datenbank folgt den ACID-Eigenschaften (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit), während die NoSQL-Datenbank dem Brewers CAP-Theorem folgt (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partition). Toleranz).

6. Unterstützung

Alle SQL-Datenbanken seiner Anbieter werden gut unterstützt. Darüber hinaus gibt es viele unabhängige Beratungsunternehmen, die Sie bei groß angelegten Bereitstellungen mit SQL-Datenbanken unterstützen können. Bei einigen NoSQL-Datenbanken müssen Sie sich jedoch immer noch auf die Unterstützung der Community verlassen, und es stehen nur begrenzt externe Experten für die Einrichtung und Bereitstellung groß angelegter NoSQL-Datenbanken zur Verfügung Bereitstellungen.

Einige Beispiele für SQL-Datenbanken sind PostgreSQL, MySQL, Oracle und Microsoft SQL Server. Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind Redis, RavenDB Cassandra, MongoDB, BigTable, HBase, Neo4j und CouchDB.

Der Hauptunterschied zwischen SQL und NoSQL:

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