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SQL vs NoSQL Genaue Unterschiede und wissen, wann NoSQL und SQL verwendet werden müssen

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Was sind SQL und NoSQL und was ist der genaue Unterschied zwischen SQL und NoSQL? Erfahren Sie, wann Sie diese mit den Vor- und Nachteilen der einzelnen verwenden können.

Wenn wir sagen: SQL vs NoSQL Das Hauptbedürfnis besteht darin, die grundlegende Bedeutung dieser beiden Begriffe zu verstehen.

Sobald wir die Bedeutung von SQL und NoSQL verstanden haben, können wir ihren Vergleich problemlos fortsetzen.

SQL gegen NoSQL-Datenbanken

Was du lernen wirst:

Was ist SQL?

Strukturierte Abfragesprache, allgemein abgekürzt als SQL ist eine domänenspezifische Programmiersprache, die zum Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten in RDBMS (Relational Database Management System) verwendet wird.

Es wird hauptsächlich zum Verwalten strukturierter Daten verwendet, bei denen eine Beziehung zwischen verschiedenen Entitäten und Variablen der Daten besteht.

SQL

SQL besteht aus verschiedenen Arten von Anweisungen zum Abfragen oder Verarbeiten der in den Datenbanken gespeicherten Daten.

Diese Art von Aussagen wird weiter wie folgt klassifiziert:

  • DDL (Data Definition Language): Dies sind die Abfragen, die zum Erstellen und Ändern von Schemas verwendet werden. Zu den allgemeinen DDL-Befehlen in SQL gehören CREATE, ALTER und DROP.
  • DML (Datenmanipulationssprache): Diese Abfrage wird zum Ausführen von Auswahl-, Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschvorgängen in der Datenbank verwendet. Die gängigen DML-Befehle in SQL sind SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE.
  • DCL (Data Control Language): Solche Abfragen werden verwendet, um den Zugriff zu steuern und die Autorisierung für die Datenbank bereitzustellen. Die gängigen DCL-Befehle in SQL sind GRANT und REVOKE.
  • TCL (Transaction Control Language): Diese Abfragen werden zum Steuern und Verwalten von Transaktionen verwendet, um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten. Zu den allgemeinen TCL-Befehlen in SQL gehören BEGIN, COMMIT und ROLLBACK.

Weiterführende Literatur=> Top SQL Interview Fragen

Was ist NoSQL?

NoSQL (bezieht sich auch nicht nur auf SQL, nicht SQL oder nicht relational) ist eine Datenbank, mit der Sie die Daten verwalten können, die nicht relational sind, dh nicht tabellarisch strukturiert sind und keine tabellarischen Daten besitzen Beziehungen.

NoSQL

NoSQL wird immer beliebter, da es in Big Data- und Echtzeitanwendungen eingesetzt wird. Ihre Datenstrukturen unterscheiden sich grundlegend von denen relationaler Datenbanken.

NoSQL ist eine Alternative zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, in denen Daten in Tabellen abgelegt und die Datenstruktur vor dem Erstellen der Datenbank sorgfältig entworfen wird. Es ist hauptsächlich hilfreich für die Arbeit mit großen Mengen verteilter Daten. NoSQL-Datenbanken sind skalierbar, leistungsstark und flexibel.

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Es kann auch mit einer Vielzahl von Datenmodellen umgehen.

Arten von NoSQL-Datenbanken:

Grundsätzlich gibt es vier Arten von NoSQL-Datenbanken.

Lass uns diskutieren!!

# 1) Spalte: In einer breiten Spalte werden die Datentabellen als Spalten und nicht als Zeilen gespeichert und angeordnet.

Sie können sehr schnell ein großes Datenvolumen abfragen als herkömmliche Datenbanken. Sie können für Empfehlungs-Engines, Kataloge, Betrugserkennung usw. verwendet werden.

Beispiele: Cassandra, HBase, Google BigTable, Scylla, Vertica usw.

# 2) Dokument: Dokumentdatenbanken, auch als Dokument bezeichnet, speichern und speichern die halbstrukturierten Daten zusammen mit ihrer Beschreibung im Dokumentformat.

Jedes Dokument verfügt über einen eindeutigen Schlüssel, über den es adressiert wird. Sie sind hilfreich für das Content Management und den Umgang mit Daten mobiler Anwendungen. Sie werden häufig zusammen mit JSON und JavaScript verwendet. Dokumentdatenbanken bieten auch eine API und eine Abfragesprache, über die die Dokumente basierend auf ihrem Inhalt abgerufen werden können.

Beispiele: Apache, MongoDB, MarkLogic, CouchDB, BaseX, IBM Domino usw.

# 3) Schlüsselwert: Das Datenmodell von Schlüsselwertdatenbanken basiert auf einem assoziativen Array (Karte oder Wörterbuch), in dem die Daten eine Sammlung von Schlüsselwertpaaren dargestellt haben. Sie eignen sich hervorragend für das Sitzungsmanagement und das Caching in Webanwendungen.

Beispiele: Aerospike, Berkeley DB, Apache zündet, Dynamo, Redis, Riak, ZooKeeper usw.

# 4) Grafik: In Diagrammspeichern werden Daten als Knoten und Kanten organisiert.

Sie können sich einen Knoten als Datensatz und eine Kante als Beziehung zwischen den Datensätzen in der relationalen Datenbank vorstellen. Dieses Modell unterstützt eine umfassendere Darstellung von Datenbeziehungen. Sie sind nützlich für Kundenbeziehungsmanagementsysteme, Straßenkarten, Reservierungssysteme usw.

Beispiele: AllegroGraph, InfiniteGraph, MarkLogic, Neo4j, IBM Graph, Titan usw.

Unterschied zwischen SQL und NoSQL

SQLNoSQL
SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar. Sie können skaliert werden, indem die Hardwarekapazität (CPU, RAM, SSD usw.) auf einem einzelnen Server erhöht wird.NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar. Sie können skaliert werden, indem der Infrastruktur weitere Server hinzugefügt werden, um große Lasten zu verwalten und den Heap zu verringern.
SQL-Datenbanken sind hauptsächlich relationale Datenbanken (RDBMS).NoSQL-Datenbanken sind hauptsächlich nicht relationale oder verteilte Datenbanken.
Eine gealterte Technologie.Relativ junge Technologie.
SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert in Form von Zeilen und Spalten und müssen sich strikt an die Standardschemadefinitionen halten.
Sie sind eine bessere Option für Anwendungen, die mehrzeilige Transaktionen benötigen.		NoSQL-Datenbanken können auf Dokumenten, Schlüssel-Wert-Paaren, Diagrammen oder Spalten basieren und müssen sich nicht an Standardschema-Definitionen halten.
Sie haben ein gut gestaltetes vordefiniertes Schema für strukturierte Daten.Sie haben das dynamische Schema für unstrukturierte Daten. Daten können flexibel gespeichert werden, ohne eine vordefinierte Struktur zu haben.
SQL-Datenbanken bevorzugen normalisierte Schemata.NoSQL-Datenbanken bevorzugen ein nicht normalisiertes Schema.
Kostspielig zu skalieren.Im Vergleich zu relationalen Datenbanken kostengünstiger zu skalieren.
Sie eignen sich gut für komplexe Abfragen, da SQL über eine Standardschnittstelle für die Bearbeitung von Abfragen verfügt.
Die Syntax von SQL-Abfragen ist festgelegt.		Nicht gut für komplexe Abfragen geeignet, da es in NoSQL keine Standardschnittstelle für die Bearbeitung von Abfragen gibt.
Die Abfragen in NoSQL sind nicht so leistungsfähig wie SQL-Abfragen.
Es wird als UnQL bezeichnet, und die Syntax für die Verwendung der unstrukturierten Abfragesprache variiert von Syntax zu Syntax.
SQL-Datenbanken eignen sich nicht gut für die hierarchische Datenspeicherung.NoSQL-Datenbanken eignen sich am besten für die hierarchische Datenspeicherung, da sie der Schlüssel-Wert-Paar-Methode zum Speichern der Daten folgen.
Aus kommerzieller Sicht werden SQL-Datenbanken im Allgemeinen als Open Source oder Closed Source klassifiziert.Sie werden anhand der Art und Weise klassifiziert, in der sie Daten als Schlüsselwertspeicher, Dokumentenspeicher, Diagrammspeicher, Spaltenspeicher und XML-Speicher speichern.
SQL-Datenbanken folgen ordnungsgemäß den ACID-Eigenschaften (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit).NoSQL-Datenbanken folgen ordnungsgemäß dem Brewers CAP-Theorem (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz).
Das Hinzufügen neuer Daten in der SQL-Datenbank erfordert einige Änderungen, z. B. das Auffüllen von Daten und das Ändern von Schemas.Neue Daten können problemlos in NoSQL-Datenbanken eingefügt werden, da keine vorherigen Schritte erforderlich sind.
Für alle SQL-Datenbanken steht eine hervorragende Unterstützung für Anbieter und Communitys zur Verfügung.Für NoSQL-Datenbanken ist nur eingeschränkte Community-Unterstützung verfügbar.
Am besten für hochtransaktionsbasierte Anwendungen geeignet.Sie können NoSQL für umfangreiche Transaktionszwecke verwenden. Es ist jedoch nicht die beste Lösung dafür.
Nicht für die hierarchische Datenspeicherung geeignet.Geeignet für die hierarchische Datenspeicherung und Speicherung großer Datenmengen (z. B. Big Data).
Beispiel für SQL-Datenbanken: MySQL, Oracle, MS-SQL, SQLite.Beispiele für NoSQL-Datenbanken: MongoDB, Apache CouchDB, Redis, HBase.

SQL vs NoSQL Sicherheit

In erster Linie ist es wichtig, die Bedeutung der Datenbanksicherheit zu kennen. Damit eine Datenbank die Informationen auf sichere Weise speichern kann, muss Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit bereitgestellt werden, die zusammen als CIA bezeichnet werden.

Vertraulichkeit bedeutet, dass nur autorisierte Benutzer oder Systeme auf die Daten zugreifen können. Integrität ist die Genauigkeit und Konsistenz der Daten über ihre Lebensdauer und Verfügbarkeit bedeutet, dass die Daten verfügbar sein sollten, wann immer sie benötigt werden.

Die meisten unternehmensbasierten relationalen oder SQL-Datenbanken mögen Orakel In MSSQL sind starke Sicherheitsfunktionen integriert. Sie halten sich an die ACID-Eigenschaften, die sichere und zuverlässige Datenbanktransaktionen gewährleisten.

RDBMS bietet auch Funktionen wie rollenbasierte Sicherheit, Zugriffssteuerung über Berechtigungen auf Benutzerebene, verschlüsselte Nachrichten, Unterstützung für die Zeilen- und Spaltenzugriffskontrolle usw. Diese Sicherheitsfunktionen erfordern jedoch eine erhebliche Lizenzgebühr und wirken sich auf die Geschwindigkeit des Datenzugriffs aus .

Für eine Anwendung, die ein großes Volumen unstrukturierter Daten verarbeitet, können wir nicht ausschließlich SQL-basierte Datenbanken verwenden. Zum Beispiel , Social-Networking-Websites. Diese Anwendungen haben zwei Hauptanforderungen, d. H. Skalierbarkeit und Verfügbarkeit. Diese Anforderung wird von NoSQL-Datenbanken erfüllt.

Die Sicherheit von NoSQL-Datenbanken ist jedoch nicht so robust wie die Sicherheit von relationalen Datenbanken. NoSQL folgt nicht genau den ACID-Eigenschaften. Die in NoSQL ist als BASE-Eigenschaft (Grundsätzlich verfügbar, weicher Zustand, schließlich konsistent) bekannt.

Anstatt nach jeder Transaktion konsistent zu sein, ist es hier in Ordnung, dass sich die Datenbank irgendwann in einem konsistenten Zustand befindet. Es ist möglicherweise nicht der Fall, dass Sie immer die aktuellen Daten in NoSQL-Datenbanken sehen. Möglicherweise werden die Daten gemäß dem zuletzt aufgenommenen Schnappschuss angezeigt, und eine gleichzeitige Transaktion kann sich gegenseitig stören.

Diese inhärente Racebedingung ist ein Risiko, das von NoSQL-Datenbanken ausgeht.

Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken verfügen die NoSQL-Datenbanken nur über sehr wenige integrierte Sicherheitsfunktionen, um einen schnelleren Datenzugriff zu ermöglichen. Ihnen fehlen Vertraulichkeits- und Integritätsattribute. Da sie kein festes und genau definiertes Schema haben, können Sie die Berechtigungen nicht trennen.

Da NoSQL-Datenbanken am Ende keine starken Sicherheitsfunktionen bieten, müssen Sie sich auf die Sicherheitsfunktionen der Anwendung verlassen, die auf die Daten zugreift. NoSQL-Datenbanken sind im Vergleich zu relationalen Datenbanken ein einfacheres Ziel für Sicherheitsangriffe.

Weiterführende Literatur=> So testen und verhindern Sie SQL Injection-Angriffe

Wann sollte NoSQL verwendet werden?

Im Folgenden sind die Anwendungsfälle aufgeführt, in denen Sie die Verwendung von NoSQL-Datenbanken bevorzugen sollten:

  • Um eine große Menge strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten zu verarbeiten.
  • Wo moderne Softwareentwicklungspraktiken wie Agile Scrum befolgt werden müssen und ob Sie Prototypen oder schnelle Anwendungen liefern müssen.
  • Wenn Sie objektorientierte Programmierung bevorzugen.
  • Wenn Ihre relationale Datenbank nicht in der Lage ist, zu akzeptablen Kosten auf Ihren Datenverkehr zu skalieren.
  • Wenn Sie eine effiziente, skalierbare Architektur anstelle einer teuren und monolithischen Architektur wünschen.
  • Wenn Sie lokale Datentransaktionen haben, die nicht sehr dauerhaft sein müssen.
  • Wenn Sie mit schemalosen Daten arbeiten und neue Felder ohne Zeremonie einfügen möchten.
  • Wenn Ihre Priorität einfache Skalierbarkeit und Verfügbarkeit ist.

Wann sollte NoSQL vermieden werden?

Im Folgenden finden Sie einige Hinweise, die Sie bei der Vermeidung von NoSQL unterstützen.

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  • Wenn Sie komplexe und dynamische Abfragen und Berichte erstellen müssen, sollten Sie die Verwendung von NoSQL vermeiden, da es über eine eingeschränkte Abfragefunktion verfügt. Für solche Anforderungen sollten Sie nur SQL bevorzugen.
  • NoSQL ist auch nicht in der Lage, dynamische Operationen auszuführen. Es können keine ACID-Eigenschaften garantiert werden. In solchen Fällen wie Finanztransaktionen usw. können Sie sich für SQL-Datenbanken entscheiden.
  • Sie sollten NoSQL auch vermeiden, wenn Ihre Anwendung Laufzeitflexibilität benötigt.
  • Wenn Konsistenz ein Muss ist und sich das Datenvolumen nicht wesentlich ändert, ist die Verwendung der SQL-Datenbank die bessere Option.

Beachten Sie auch, dass NoSQL-Datenbanken keine strukturierte Abfragesprache unterstützen. Die Abfragesprache kann von Datenbank zu Datenbank unterschiedlich sein.

Vor- und Nachteile von jedem

Nachfolgend sind die verschiedenen Vor- und Nachteile von SQL sowie NoSQL aufgeführt.

SQL-Vorteile:

  • Es ist sehr gut für relationale Datenbanken geeignet.
  • Hat ein vordefiniertes Schema, das in vielen Fällen hilfreich ist.
  • Die Normalisierung kann hier stark genutzt werden, wodurch Redundanz beseitigt und Daten besser organisiert werden können.
  • Transaktionen in SQL-Datenbanken sind ACID-konform und garantieren so Sicherheit und Stabilität.
  • Befolgen Sie genau definierte Standards wie ISI und ANSI, die weltweit akzeptiert werden.
  • Codefrei.
  • Unschlagbare Geschwindigkeit beim einfachen Abrufen von Datenbankdatensätzen.
  • Verwendet eine einzige standardisierte Sprache, d. H. SQL für verschiedene RDBMS.

SQL-Nachteile:

  • Der Prozess der Schnittstelle ist komplex.
  • Da SQL ein Objekt ist, nimmt es Platz ein.
  • Der Umgang mit Big Data ist sehr kostspielig, da Sie die Hardware für die Skalierung erhöhen müssen.
  • Wenn eine Tabelle gelöscht wird, wird die Ansicht inaktiv.

NoSQL-Vorteile:

  • Kann mit Big Data umgehen.
  • Da es schemalos und tabellenfrei ist, bietet es ein hohes Maß an Flexibilität bei Datenmodellen.
  • Es handelt sich um eine kostengünstige Datenbank, und die Open-Source-NoSQL-Datenbanken bieten kleinen Unternehmen sehr kostengünstige Lösungen.
  • Einfachere und kostengünstigere Skalierbarkeit. Sie müssen die Hardware für die Skalierung nicht erhöhen. Sie müssen dem Pool nur weitere Server hinzufügen, da NoSQL schemafrei ist und auf verteilten Systemen basiert.
  • Eine detaillierte Datenbankmodellierung ist hier nicht erforderlich. Das spart Zeit und Mühe.

NoSQL Nachteile:

  • Die Vorteile von NoSQL gehen zu Lasten der Entspannung der ACID-Eigenschaften. NoSQL bietet nur eventuelle Konsistenz.
  • Relativ weniger Community-Unterstützung.
  • Im Gegensatz zu SQL fehlt die Standardisierung, was wiederum zu Problemen bei der Migration führt.
  • Die Interoperabilität ist auch bei NoSQL-Datenbanken ein Problem.

Fazit

Wir haben den Unterschied zwischen SQL und NoSQL hier ausführlich kennengelernt. Die Auswahl der Datenbank hängt von Ihren Vorlieben, Geschäftsanforderungen, dem Volumen und der Vielfalt der Daten ab.

NoSQL-Datenbanken werden heutzutage aufgrund ihrer Fähigkeit zur Integration von Big Data, geringen Kosten, einfachen Skalierbarkeit und Open Source-Funktionen immer beliebter. Im Gegensatz zu SQL ist es jedoch noch eine relativ junge Technologie, der es an Standardisierung mangelt. Die mangelnde ACID-Konformität ist auch bei NoSQL ein Problem.

Ich hoffe, dieser Artikel hätte Ihr Wissen über das Konzept von SQL und NoSQL immens erweitert.

Literatur-Empfehlungen

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