Denne veiledningen om forskjellen mellom SQL- og NoSQL-databaser vil diskutere viktige SQL- og NoSQL-forskjeller. Men før vi diskuterer NoSQL og SQL forskjell, la oss først se på dem individuelt. La oss starte med SQL:
Hva er SQL?
Structured Query language (SQL) uttalt som "SQL" eller noen ganger som "See-Quel " er standardspråket for å håndtere Relasjonsdatabaser. En relasjonsdatabase definerer relasjoner i form av tabeller.
SQL-programmering kan effektivt brukes til å sette inn, søke, oppdatere, slette databaseposter.
Det betyr ikke at SQL ikke kan gjøre ting utover det. Det kan gjøre mange ting, inkludert, men ikke begrenset til, optimalisering og vedlikehold av databaser.
Relasjonsdatabaser som MySQL Database, Oracle, MS SQL Server, Sybase, etc. bruker SQL.
Hva er NoSQL?
NoSQL er en ikke-relasjonell DMS, som ikke krever et fast skjema, unngår sammenkoblinger og er lett å skalere. NoSQL-database brukes til distribuerte datalagre med enorme behov for datalagring. NoSQL brukes til Big data og sanntidsapps. For eksempel selskaper som Twitter, Facebook, Google som samler terabyte med brukerdata hver eneste dag.
NoSQL-databasen står for "Ikke bare SQL" eller "Ikke SQL." Selv om et bedre begrep ville være NoREL NoSQL fanget opp. Carl Strozz introduserte NoSQL-konseptet i 1998.
Tradisjonell RDBMS bruker SQL-syntaks for å lagre og hente data for ytterligere innsikt. I stedet omfatter et NoSQL-databasesystem et bredt spekter av databaseteknologier som kan lagre strukturerte, semistrukturerte, ustrukturerte og polymorfe data.
Deretter vil vi diskutere nøkkelforskjellen mellom SQL og NoSQL.
HOVEDFORSKJELL
- SQL uttalt som "SQL" eller som "See-Quel" kalles primært RDBMS eller Relational Databases mens NoSQL er en ikke-relasjonell eller distribuert database.
- Sammenligner SQL mot NoSQL-database, er SQL-databaser tabellbaserte databaser, mens NoSQL-databaser kan være dokumentbaserte, nøkkelverdipar, grafdatabaser.
- SQL-databaser er skalerbart vertikalt mens NoSQL-databaser er horisontalt skalerbare.
- SQL-databaser har et forhåndsdefinert skjema, mens NoSQL-databaser bruker dynamisk skjema for ustrukturerte data.
- Sammenligner NoSQL vs SQL-ytelse, krever SQL spesialisert DB-maskinvare for bedre ytelse mens NoSQL bruker råvaremaskinvare.
Forskjellen mellom SQL og NoSQL
Nedenfor er hovedforskjellen mellom NoSQL og SQL:
| Parameter | SQL | NOSQL |
|---|---|---|
| Definisjon | SQL-databaser kalles primært RDBMS eller Relational Databases | NoSQL-databaser kalles primært som ikke-relasjonell eller distribuert database |
| Design for | Tradisjonell RDBMS bruker SQL-syntaks og spørsmål for å analysere og få dataene for ytterligere innsikt. De brukes til OLAP-systemer. | NoSQL-databasesystemet består av forskjellige typer databaseteknologier. Disse databasene ble utviklet som svar på kravene som ble stilt for utvikling av den moderne applikasjonen. |
| Spørrespråk | Strukturert spørrespråk (SQL) | Ingen deklarativt spørrespråk |
| Type | SQL-databaser er tabellbaserte databaser | NoSQL-databaser kan være dokumentbaserte, nøkkelverdipar, grafdatabaser |
| Skjema | SQL-databaser har et forhåndsdefinert skjema | NoSQL-databaser bruker dynamisk skjema for ustrukturerte data. |
| Evne til å skalere | SQL-databaser er vertikalt skalerbare | NoSQL-databaser er horisontalt skalerbare |
| Eksempler | Oracle, Postgres og MS-SQL. | MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra, Hbase. |
| Passer best for | Et ideelt valg for det komplekse spørreintensive miljøet. | Det passer ikke komplekse spørsmål. |
| Hierarkisk datalagring | SQL-databaser er ikke egnet for hierarkisk datalagring. | Mer egnet for den hierarkiske datalageret, da den støtter nøkkelverdiparmetoden. |
| Variasjoner | En type med mindre variasjoner. | Mange forskjellige typer som inkluderer nøkkelverdilagre, dokumentdatabaser og grafdatabaser. |
| Utviklingsår | Den ble utviklet på 1970-tallet for å håndtere problemer med flat lagring av filer | Utviklet på slutten av 2000-tallet for å løse problemer og begrensninger i SQL-databaser. |
| Åpen kilde | En blanding av åpen kildekode som Postgres & MySQL, og kommersiell som Oracle Database. | Åpen kilde |
| Konsistens | Den skal konfigureres for sterk konsistens. | Det avhenger av DBMS, da noen tilbyr sterk konsistens som MongoDB, mens andre bare tilbyr endelig konsistens, som Cassandra. |
| Best brukt til | RDBMS-database er det rette alternativet for å løse syreproblemer. | NoSQL er et best brukt for å løse problemer med datatilgjengelighet |
| Betydning | Den skal brukes når datagyldigheten er veldig viktig | Bruk når det er viktigere å ha raske data enn riktige data |
| Beste alternativet | Når du trenger å støtte dynamiske spørsmål | Bruk når du trenger å skalere basert på endrede krav |
| Maskinvare | Spesialisert DB-maskinvare (Oracle Exadata, etc.) | Råvare |
| Nettverk | Svært tilgjengelig nettverk (Infiniband, Fabric Path, etc.) | Rutenett (Ethernet, etc.) |
| Lagringstype | Svært tilgjengelig lagring (SAN, RAID, etc.) | Lagring av handelsstasjoner (standard harddisker, JBOD) |
| Beste egenskaper | Støtte på tvers av plattformer, sikkert og gratis | Enkel å bruke, høy ytelse og fleksibelt verktøy. |
| Topp selskaper som bruker | Hootsuite, CircleCI, målere | Airbnb, Uber, Kickstarter |
| Gjennomsnittlig lønn | Gjennomsnittlig lønn for en profesjonell SQL Developer er $ 84,328 per år i USA | Gjennomsnittslønnen for "NoSQL-utvikler" varierer fra omtrent $ 72 174 per år |
| SUR vs BASE-modell | ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, and Holdability) er en standard for RDBMS | Base (Basically Available, Soft state, Eventually Consistent) er en modell av mange NoSQL-systemer |
Forskjellen mellom ACID vs BASE i DBMS
Når bruker SQL?
Bildet nedenfor viser Stackoverflow-spørsmål for SQL vs NoSQL-databaser:
- SQL er det enkleste språket som brukes til å kommunisere med RDBMS
- Analyserer atferdsrelaterte og tilpassede økter
- Bygg tilpassede dashbord
- Det lar deg lagre og får raskt data fra databasen
- Foretrekkes når du vil bruke sammenføyninger og utføre komplekse spørsmål
Når bruker NoSQL?
Bildet nedenfor viser Google-trender for NoSQL vs SQL:
NoSQL DB (mongo) Vs RDBMS DB (mysql) Google Trend
- Når ACID-støtte ikke er nødvendig
- Når tradisjonell RDBMS-modell ikke er nok
- Data som trenger et fleksibelt skjema
- Begrensninger og valideringslogikk er ikke nødvendig å implementeres i databasen
- Logging av data fra distribuerte kilder
- Den skal brukes til å lagre midlertidige data som handlekurver, ønskeliste og øktdata