SQL vs NoSQL: какой из них лучше использовать?

Быть или не быть: вот в чем вопрос!

Шекспир, вероятно, не думал о базах данных, когда писал эту строчку, но это все еще важный вопрос, с которым сталкивается большинство компаний в наши дни. Самое важное решение, когда дело доходит до выбора базы данных, - это выбрать реляционную базу данных (SQL) или нереляционную базу данных (NoSQL). Хотя реляционная база данных является жизнеспособным вариантом в большинстве случаев, она не подходит для больших наборов данных и анализа больших данных. Это основная причина популярности систем баз данных NoSQL в крупных интернет-компаниях, таких как Google , Yahoo , Amazon и т. Д.

Однако принять решение о выборе базы данных не так-то просто (а что на самом деле? !!). И базы данных SQL, и NoSQL имеют разные структуры и разные методы хранения данных. Таким образом, выбор между SQL и NoSQL по существу сводится к типу базы данных, которая требуется для конкретного проекта.

Что такого особенного?

Базы данных SQL и NoSQL служат одной и той же цели, т.е. хранят данные, но делают это совершенно по-разному. Между базами данных SQL и NoSQL существует множество различий, и важно понимать их, чтобы сделать осознанный выбор в отношении типа требуемой базы данных.

Имея это в виду, некоторые из важных различий между базами данных SQL и NoSQL приведены ниже:

1. Язык:

Представим, что в мире баз данных все говорят на X Language. Так что было бы довольно запутанно, если бы вы начали говорить на языке Y прямо посреди этого. Так обстоит дело с базами данных SQL. Базы данных SQL обрабатывают данные на основе SQL, который является одним из наиболее универсальных и широко используемых языковых опций. Хотя это делает его безопасным выбором, особенно для сложных запросов, он также может быть ограничительным. Это связано с тем, что для определения структуры данных перед работой с ними требуется использование предопределенных схем, а изменение структуры может быть довольно запутанным (например, при использовании языка Y).

Теперь снова представьте себе мир баз данных, в котором говорят на нескольких языках вроде. Хотя этот мир был бы немного хаотичным, говорить на языке Y было бы неплохо, потому что вы обязательно найдете такого же идиота! Это база данных NoSQL с динамической схемой для неструктурированных данных. Здесь данные хранятся разными способами, что означает, что они могут быть ориентированы на документы, столбцы, графы и т. Д. Эта гибкость означает, что документы могут быть созданы без определенной структуры, и поэтому каждый документ может иметь свою собственную уникальную структуру. .

2. Масштабируемость

Подумайте о высоком здании по соседству. Если бы у вас была возможность, было бы лучше добавить больше этажей в этом здании или создать новое здание полностью для большего количества жителей?

Это проблема для баз данных SQL и NoSQL. Базы данных SQL масштабируются по вертикали. Это означает, что нагрузку на один сервер можно увеличить, увеличив такие параметры, как RAM, CPU или SSD. (К этому зданию можно добавить больше этажей). С другой стороны, базы данных NoSQL масштабируются по горизонтали. Это означает, что больший объем трафика можно обрабатывать за счет сегментирования или добавления дополнительных серверов в вашу базу данных NoSQL. (По соседству можно добавить больше построек).

В конечном итоге лучше добавить больше зданий, чем этажей, так как это более стабильно (меньше шансов создать Пизанскую башню !!!). Таким образом, NoSQL может в конечном итоге стать больше и мощнее, что сделает базы данных NoSQL предпочтительным выбором для больших или постоянно меняющихся наборов данных.

3. Дизайн схемы

Схема относится к плану базы данных, то есть к тому, как организованы данные. Схема базы данных SQL и базы данных NoSQL заметно отличается. Давайте воспользуемся шуткой, чтобы лучше понять это.

По сути, это означает, что плохие администраторы баз данных не могут найти таблицу в NoSQL, потому что нет стандартного определения схемы для баз данных NoSQL. Это либо пары ключ-значение, базы данных на основе документов, графы или хранилища с широкими столбцами, в зависимости от требований. С другой стороны, если бы эти администраторы баз данных обратились к панели SQL, они бы наверняка нашли таблицы, поскольку базы данных SQL имеют схему на основе таблиц.

Это различие в схеме делает реляционные базы данных SQL лучшим вариантом для приложений, требующих многострочных транзакций, таких как система учета, или для устаревших систем, которые были созданы для реляционной структуры. Однако базы данных NoSQL намного лучше подходят для больших данных, поскольку гибкость является важным требованием, которое выполняется их динамической схемой.

4. Сообщество

SQL - зрелая технология (как и ваш старый, но очень мудрый дядя ), и есть много опытных разработчиков, которые ее понимают. Кроме того, их поставщики предоставляют отличную поддержку для всех баз данных SQL. Есть даже много независимых консультантов, которые могут помочь с базой данных SQL для очень крупномасштабных развертываний.

С другой стороны, NoSQL сравнительно новый ( молодой и забавный кузен! ), И поэтому некоторые базы данных NoSQL зависят от поддержки сообщества. Кроме того, для настройки и развертывания крупномасштабных развертываний NoSQL доступны только ограниченные внешние эксперты.

Большие вопросы !!!

NoSQL - новейшая технология по сравнению с SQL. Поэтому, естественно, по этому поводу возникает множество вопросов, особенно в контексте больших данных и аналитики данных. Некоторые из основных вопросов, связанных с этим, рассматриваются ниже:

NoSQL быстрее SQL?

В общем, NoSQL не быстрее SQL, точно так же, как SQL не быстрее NoSQL. Для тех, кто не понял этого утверждения, это означает, что скорость как фактор для баз данных SQL и NoSQL зависит от контекста.

Базы данных SQL - это нормализованные базы данных, в которых данные разбиты на различные логические таблицы, чтобы избежать избыточности и дублирования данных. В этом сценарии базы данных SQL быстрее, чем их аналоги в NoSQL, для объединений, запросов, обновлений и т. Д.

С другой стороны, базы данных NoSQL специально разработаны для неструктурированных данных, которые могут быть ориентированы на документы, столбцы, графы и т. Д. В этом случае конкретный объект данных хранится вместе, а не разбивается на разделы. Таким образом, выполнение операций чтения или записи для одного объекта данных выполняется быстрее для баз данных NoSQL по сравнению с базами данных SQL.

NoSQL лучше для приложений с большими данными?

Они говорят: « Необходимость - мать изобретений!» », И это, безусловно, подтвердилось в случае с NoSQL. Базы данных NoSQL для больших данных были специально разработаны ведущими интернет-компаниями, такими как Google, Yahoo, Amazon и т. Д., Поскольку существующие реляционные базы данных не могли справиться с растущими требованиями к обработке данных.

Базы данных NoSQL имеют динамическую схему, которая намного лучше подходит для больших данных, поскольку гибкость является важным требованием. Кроме того, большие объемы аналитических данных могут храниться в базах данных NoSQL для прогнозного анализа. Примером этого являются данные из различных социальных сетей, таких как Instagram, Twitter, Facebook и т. Д. Базы данных NoSQL масштабируются по горизонтали и в конечном итоге при необходимости могут стать больше и мощнее. Все это делает базы данных NoSQL предпочтительным выбором для приложений с большими данными.

И наконец заключение !!!

Выбор между SQL и NoSQL полностью зависит от индивидуальных обстоятельств, поскольку оба они имеют как преимущества, так и недостатки. Базы данных SQL давно созданы с фиксированной схемой и заданной структурой. Они идеально подходят для приложений, требующих многострочных транзакций, таких как система бухгалтерского учета, или для устаревших систем, которые были созданы для реляционной структуры.

С другой стороны, базы данных NoSQL легко масштабируются, гибки и просты в использовании, поскольку у них нет жесткой схемы. Они идеально подходят для приложений без конкретных определений схемы, таких как системы управления контентом, приложения для работы с большими данными, аналитика в реальном времени и т. Д.