Object Relational Mapping (ORM) ist eine Technologie zum Zuordnen von Objektmodellen zu relationalen Datenbanken, während NoSQL (nicht relationale) Datenbanken für unstrukturierte oder halbstrukturierte Datenbanken konzipiert sind. Entwickelt für die Speicherung und Abruf strukturierter Daten.

Zielgruppe

python ORM richtet sich hauptsächlich an Python Entwickler, die relationale Datenbanken verwenden, während Nosqldatabase sich an Entwickler richtet, die mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten arbeiten.

Hauptunterschiede

Datenmodell:

• ORM: Basiert auf dem relationalen Modell und betont die Beziehung zwischen Daten.
• NoSQL: Unterstützt mehrere Datenmodelle wie Schlüsselwert-, Dokument- und breite Spalten.

Datenbankschema:

• ORM: Verwenden Sie klar definierte Schemata, um Daten streng zu strukturieren.
• NoSQL: Verfügt normalerweise über Schemaflexibilität, sodass sich Daten im Laufe der Zeit ändern können.

Abfragesprache:

• ORM: Verwendung von Structured Query Language (SQL), optimiert für das relationale Modell.
• NoSQL: Verwenden Sie für ihre Datenmodelle spezifische Abfragesprachen, wie BSON für mongoDB und CQL für Cassandra.

Leistung:

• ORM: Bei komplexen relationalen Abfragen kann die Leistung schlecht sein.
• NoSQL: Bietet im Allgemeinen eine bessere Leistung, wenn es um die Verarbeitung unstrukturierter Daten und Big DataSets geht.

Skalierbarkeit:

• ORM: Begrenzte horizontale Skalierbarkeit, die eine Datenbankreplikation erfordert.
• NoSQL: Unterstützt normalerweise horizontale Skalierbarkeit und erleichtert die Verarbeitung großer Datenmengen.

Vorteile

ORM:

• Einfach zu verwenden: Verwaltet automatisch die Zuordnung zwischen Objekten und Datenbanken.
• Wartbarkeit des Codes: Vereinfachen Sie den Datenzugriffscode durch Generieren von SQL-Abfragen.
• Datenintegrität: Erzwingen Sie Schemaeinschränkungen, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.

NoSQL:

• Flexibles Datenmodell: unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten.
• Hohe Leistung: Entwickelt für die Verarbeitung großer Datensätze und unstrukturierter Daten.
• Skalierbarkeit: Einfache Skalierung und Verwaltung großer Datenmengen.

Nachteile

ORM:

• Leistungsengpass: Es kann schwierig sein, komplexe relationale Abfragen zu verarbeiten.
• Schema-Einschränkungen: Die strenge Natur des Schemas kann die Datenflexibilität einschränken.

NoSQL:

• Die Lernkurve ist steil: Die Abfragesprache kann sich von relationalen Datenbanken unterscheiden.
Datenkonsistenz: Möglicherweise sind zusätzliche Lösungen erforderlich, um die Datenkonsistenz über mehrere Knoten hinweg sicherzustellen.

Auswahlkriterien

Werkzeugs hängt von folgenden Faktoren ab:

• Datentyp: Die Struktur und Art der zu speichernden Daten.
• Abfragemodus: Die Häufigkeit und Komplexität der Datenabfrage.
• Leistungsanforderungen: Die Anforderungen der Anwendung an Datenzugriffsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit.
• Skalierbarkeit: Gibt an, ob die Anwendung künftig erweitert werden muss, um größere Datenmengen verarbeiten zu können.
• Kosten: Datenspeicherkosten im Zusammenhang mit Wartung und Lizenzierung.

Gemeinsame Apps

ORM:

E-Commerce: Produkte, Kunden und Bestellungen verwalten.
CRM-System: Verfolgen Sie Kundeninteraktionen und verwalten Sie Beziehungen.

NoSQL:

• Internet der Dinge: Speichert große Mengen unstrukturierter Daten von Sensoren und Geräten.
Social Media: Verarbeitung von Nutzerdaten, Beiträgen und Kommentaren.
Big
• Data-Analyse: Analysieren und verarbeiten Sie riesige Datensätze aus verschiedenen Quellen.

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