
Eine der grundlegendsten Entscheidungen, die Sie als Entwickler treffen müssen, ist, welche Datenbank für Ihre Anwendung zu verwenden. Die beiden beliebtesten Optionen sind SQL- und NoSQL-Datenbanken. Während SQL-Datenbanken jahrzehntelang vorherrschend waren, haben der Aufstieg von Big Data und der Bedarf an größerer Flexibilität zur wachsenden Beliebtheit von NoSQL-Datenbanken geführt. Die Unterschiede zwischen SQL und NoSQL sind jedoch erheblich, und die Wahl zwischen ihnen hängt ganz von Ihren Anforderungen ab.
In diesem Artikel wird die Debatte zwischen SQL und NoSQL genauer unter die Lupe genommen. Dabei werden die fünf Hauptunterschiede zwischen den Datenbanken erläutert, damit Sie leichter entscheiden können, welche für Ihr Projekt die richtige ist. Wenn Sie die wichtigsten Unterschiede in der Art und Weise verstehen, wie diese Datenbanken Daten speichern, skalieren, die Datenintegrität handhaben, Abfragefunktionen bereitstellen und Daten sichern, sind Sie in der Lage, eine Datenbank auszuwählen, die Ihren Anforderungen entspricht.
Ihre Entscheidung hat erhebliche Auswirkungen auf die Erstellung und Wartung Ihrer Anwendung. Nehmen Sie sich daher die Zeit, die Optionen sorgfältig unter Berücksichtigung Ihrer Prioritäten abzuwägen.
SQL vs. NoSQL auf einen Blick
Datenmodell
Relational (Tabellen)
Nicht relational (Schlüssel-Wert, Dokument, Spaltenfamilie, Diagramm)
Schema
Festes Schema mit vordefinierter Struktur
Dynamisches Schema, flexible Struktur
Skalierbarkeit
Vertikale Skalierung (Hinzufügen von Ressourcen zu einem einzelnen Server)
Horizontale Skalierung (Verteilung auf mehrere Knoten)
Transaktionsabwicklung
Befolgt ACID-Eigenschaften für Zuverlässigkeit
Folgt dem CAP-Theorem und priorisiert häufig Verfügbarkeit und Partitionstoleranz
Kennzahlen
Optimiert für komplexe Abfragen und Transaktionen
Optimiert für die Speicherung großer Datenmengen und Echtzeitanalysen
Abfragesprache
Verwendet SQL (Structured Query Language)
Variiert je nach Datenbank (z. B. JSON-ähnliche Abfragen in MongoDB, CQL in Cassandra)
Flexibilität
Starre Struktur mit Beziehungen
Schemalos oder halbstrukturiert für Anpassungsfähigkeit
Gemeinschaftliche Unterstützung
Große, gut etablierte Community und Unternehmensunterstützung
Wachsende Open-Source-Communitys mit anbietergestützten Lösungen
Anwendungen
Finanzsysteme, ERP, CRM
Big Data-Anwendungen, IoT, Echtzeitanalyse
Was ist eine SQL-Datenbank?
Eine SQL-Datenbank ist eine relationale Datenbank das Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisiert. SQL steht für Structured Query Language, die Standardsprache zum Abfragen und Bearbeiten von Daten in einer relationalen Datenbank.
Einige Schlüsselmerkmale eines SQL-Datenbank umfasst:
- Daten werden in Tabellen gespeichert, die Zeilen und Spalten enthalten. Jede Zeile stellt einen Datensatz dar und jede Spalte stellt ein Attribut dieses Datensatzes dar.
- Es gibt Beziehungen zwischen Tabellen, die durch die Verwendung von Fremdschlüsseln erzwungen werden. Dies stellt die Datenintegrität sicher und reduziert Redundanz.
- Die SQL-Sprache wird zum Abfragen und Bearbeiten von Daten verwendet. SQL bietet Befehle wie SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE für die Interaktion mit der Datenbank.
- ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) werden erzwungen, um die Zuverlässigkeit und Integrität der Daten sicherzustellen. Transaktionen werden entweder vollständig oder überhaupt nicht abgeschlossen.
Was ist eine NoSQL-Datenbank?
Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die Daten in einem anderen Format als Zeilen und Spalten speichert. NoSQL-Datenbanken gibt es in verschiedenen Typen, die auf ihrem Datenmodell basieren. Die wichtigsten Typen sind:
- Schlüsselwertspeicher: Daten werden in einem unstrukturierten Format mit einem eindeutigen Schlüssel zum Abrufen von Werten gespeichert. Beispiele sind Redis und DynamoDB.
- Dokumentdatenbanken: Daten werden im Dokumentformat wie JSON gespeichert. Beispiele sind MongoDB und CouchDB.
- Diagrammdatenbanken: Daten werden in Knoten und Kanten gespeichert und für Datenbeziehungen optimiert. Beispiele sind Neo4j und JanusGraph.
- Spaltendatenbanken: Daten werden in Spalten statt in Zeilen gespeichert. Beispiele sind Cassandra und HBase.
Wichtige Unterschiede zwischen SQL und NoSQL
Unterschiede in der Sprache
Einer der Hauptunterschiede zwischen SQL und NoSQL ist die verwendete Sprache. SQL steht für Structured Query Language und hat sich seit den 1970er Jahren zu einer leistungsstarken Sprache für die Abfrage strukturierter Daten entwickelt. NoSQL ist ein neueres Datenbanksystem, das keine Standardabfragesprache verwendet, sondern JSON-Dokumente zur Datenspeicherung nutzt. NoSQL bietet verschiedene Interaktionsmodelle, von Schlüssel-Wert-Speichern bis hin zu breitspaltigen Datenbanken, und ermöglicht so unterschiedliche Arten der Interaktion mit Daten.
Das bedeutet, dass Sie bei der Arbeit mit SQL-Datenbanken wissen müssen, wie Sie deren Abfragesprache verwenden, um Daten zu lesen und zu schreiben. Bei NoSQL-Datenbanken können Sie mit verschiedenen Methoden mit der Datenbank interagieren. Dies ermöglicht mehr Flexibilität und Kreativität bei der Verwaltung Ihrer Daten.
Skalierbarkeit und Leistung
Mit dem Aufkommen von Big Data überstiegen die Datenbankanforderungen schnell die Möglichkeiten von SQL-Datenbanken. Aus diesem Grund wurde die NoSQL-Technologie entwickelt, um Skalierbarkeitsprobleme zu lösen.
Die Skalierung einer SQL-Datenbank erfordert in der Regel eine Erhöhung der Verarbeitungsleistung der aktuellen Hardware, wohingegen die Skalierung einer NoSQL-Datenbank aufgrund ihrer Primär-Sekundär-Architektur häufig das Hinzufügen weiterer Server oder Knoten erfordert.
SQL-Datenbanken nutzen im Allgemeinen horizontale Skalierbarkeit, einschließlich Sharding, bei dem sie Tabellen in kleinere Partitionen aufteilen und diese auf mehrere Server verteilen. Amazon Relational Database Service und andere Anbieter nutzen diese beliebte Form der Skalierung relationaler Datenbanken.
NoSQL-Datenbanken nutzen vertikale Skalierbarkeit, um die Leistung durch das Hinzufügen von Ressourcen zu einem Server zu steigern. Mit NoSQL können Sie Ihre Datenbank je nach Ihren Anforderungen vergrößern oder verkleinern und erhalten so mehr Flexibilität. Vertikale Skalierbarkeit ist bei cloudbasierten Anwendungen beliebt, die dabei helfen, Ressourcen wie Rechenleistung und Speicher effizienter zu verwalten. Als Bonus ist diese Art der Skalierung kostengünstiger als die horizontale Skalierbarkeit, die die meisten SQL-Datenbanken bieten.
Letztendlich kann die Effizienz der verwendeten Datenstrukturen die Skalierbarkeit stärker beeinflussen als die Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken. Daher ist es wichtig, den spezifischen Anwendungsfall zu verstehen und entsprechend zu planen.
Strukturelle Unterschiede
SQL- und NoSQL-Datenbanken haben recht unterschiedliche Eigenschaften und Strukturen. Eine SQL-Datenbank ist im Wesentlichen ein Tabellenformat, das ein wenig wie eine Excel-Tabelle aussieht, wobei jede Zeile im Wesentlichen einen Datensatz in der Datenbank darstellt und jede Spalte ein Datenfeld ist. Beziehungen zwischen Datenfeldern werden durch Tabellen in der Datenbank hergestellt.
Auch wenn NoSQL wie das Gegenteil von SQL klingt, handelt es sich tatsächlich um einen Oberbegriff, der für „Not Only SQL“ steht und sich auf Datenbanken bezieht, die nicht auf tabellarischen Beziehungen basieren. NoSQL-Datenbanken speichern Daten aktiv als Dokumente und bilden Datensätze, die aus Schlüsselsätzen oder Eigenschaften mit Werten bestehen. Sie verfügen über eine flexiblere Struktur, die die gemeinsame Speicherung zusammengehöriger Elemente ermöglicht, ohne dass Tabellen erstellt werden müssen, wie dies in einer SQL-Datenbank erforderlich ist.
SQL-Datenbanken sind bei der Verwendung vordefinierter Elemente strenger SchemaDadurch können sie schneller für Transaktionsanwendungen verwendet werden. Im Gegensatz dazu verfügen NoSQL-Datenbanken über kein vordefiniertes Schema. Sie lassen sich leicht an verschiedene Arten von Datensätzen anpassen und eignen sich daher ideal für große Datensätze und Echtzeitanalysen.
Datenbankeigenschaften
Jeder Datenbanktyp verfügt über eigene Eigenschaften, die ihn für bestimmte Anwendungsfälle geeignet machen. SQL-Datenbanken halten sich an die ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation und Durability), die sicherstellen, dass Transaktionen genau und zuverlässig verarbeitet werden. Im Gegensatz dazu folgen NoSQL-Datenbanken dem CAP-Theorem (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz), wobei Verfügbarkeit und Partitionstoleranz wichtiger sind als Konsistenz.
Bei der Auswahl eines Datenbanktyps ist es wichtig, sorgfältig zu überlegen, welche Eigenschaften für Ihren spezifischen Anwendungsfall geeignet sind. Wenn die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Transaktion von entscheidender Bedeutung sind, dann a SQL-Datenbank mit ACID-Eigenschaften ist die richtige Wahl. Wenn jedoch Verfügbarkeit und Partitionstoleranz wichtig sind, ist eine NoSQL-Datenbank, die dem CAP-Theorem folgt, die bessere Wahl. Das Verständnis dieser Unterschiede in den Datenbankeigenschaften kann Ihnen dabei helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen, die Ihren Geschäftsanforderungen entspricht.
Support und Communities
Wenn es um Support und Communities geht, verfügen sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken über reichlich Ressourcen. Aufgrund seiner Popularität und der Tatsache, dass es seit den 1970er Jahren existiert, hat SQL jedoch eine breitere Unterstützung und eine größere Community. Daher ist es möglicherweise einfacher, erfahrene Fachleute zu finden, die mit SQL arbeiten können, als solche, die Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken haben. Darüber hinaus unterrichten viele Universitäten SQL in ihrem Informatik-Lehrplan, während nur sehr wenige NoSQL unterrichten.
Andererseits sind viele NoSQL-Datenbanken Open-Source- oder proprietäre Datenbanken und bieten eine Fülle wertvoller Dokumentation. Diese umfangreiche Dokumentation erleichtert Entwicklern und Ingenieuren den Einstieg in NoSQL. Da die Zeit vergeht und immer mehr Projekte NoSQL-Datenbanken verwenden, wird die Branche einen Zuwachs an erfahrenen Fachleuten verzeichnen. Große Technologieunternehmen wie MongoDB bieten Expertendienste an, und andere Unternehmen bieten Schulungsprogramme an, um Wissenslücken beim Technologiewechsel zu schließen.
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Demo anfordern SQL vs. NoSQL: Arten von Datenbanken
Einige beliebte Arten von SQL-Datenbanken:
- Oracle: Ein proprietäres, kommerzielles Datenbankverwaltungssystem, das häufig in Unternehmensumgebungen verwendet wird. Oracle Database bietet Funktionen wie ACID-Konformität, Unterstützung für SQL und die Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten.
- Microsoft SQL Server: Ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das häufig in Windows-basierten Umgebungen verwendet wird. Microsoft SQL Server bietet Funktionen wie ACID-Konformität, SQL-Unterstützung und Integration mit anderen Microsoft-Produkten wie Excel und SharePoint.
- PostgreSQL: Ein leistungsstarkes relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das häufig für Webanwendungen verwendet wird. PostgreSQL bietet Funktionen wie ACID-Konformität, Unterstützung für SQL und Erweiterbarkeit durch benutzerdefinierte Funktionen und gespeicherte Prozeduren.
- MySQL: Ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das häufig in Webanwendungen verwendet wird. MySQL bietet Funktionen wie ACID-Konformität, Unterstützung für SQL und hohe Leistung für leseintensive Workloads. Die Oracle Corporation ist nun Eigentümerin von MySQL.
Einige beliebte Arten von NoSQL-Datenbanken:
- Dokumentenspeicher: Beispiele hierfür sind MongoDB, Couchbase und Apache CouchDB. Diese speichern halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten in einem dokumentorientierten Format, wobei jedes Dokument einen Satz von Schlüssel-Wert-Paaren oder Schlüssel-Array-Paaren enthält.
- Graph-Läden: Beispiele sind Neo4j, JanusGraph und Amazon Neptune. Sie nutzen aktiv Diagrammdatenbanken zum Speichern und Abfragen von Diagrammdaten. Datenelemente werden als Knoten, Kanten und Eigenschaften dargestellt. Die Beziehungen zwischen ihnen werden mithilfe von Graphalgorithmen untersucht.
- Schlüsselwertspeicher: Beispiele sind Redis, Amazon DynamoDB und Riak. Diese speichern einfache Daten aktiv in einem Schlüsselwertformat und ermöglichen so den Abruf von Datenwerten mithilfe eines eindeutigen Schlüssels.
Es ist erwähnenswert, dass andere Arten von NoSQL-Datenbanken, wie z. B. Spaltenfamilienspeicher und objektorientierte Speicher, bestimmte Anwendungsfälle bedienen.
SQL vs. NoSQL: Vor- und Nachteile

Vorteile von SQL:
- Gut strukturierte Abfragen: SQL-Datenbanken verwenden eine strukturierte Abfragesprache und eignen sich daher ideal für komplexe Datenverarbeitungsaufgaben.
- Benutzerfreundlichkeit: SQL ist für Anfänger leicht zu erlernen und zu verwenden.
- Flexibles Schema: SQL-Datenbanken verfügen über ein äußerst flexibles Schema, das verschiedene Datentypen verwalten kann.
- Kompatibel mit gängigen Programmiersprachen: SQL ist mit gängigen Programmiersprachen wie Java, Python und C# kompatibel.
Nachteile von SQL:
- Begrenzte Skalierbarkeit: SQL-Datenbanken haben tendenziell Probleme mit der horizontalen Skalierung, und die vertikale Skalierung kann bei größeren Servern teuer sein.
- Strukturierte DatenHinweis: SQL-Datenbanken funktionieren nur gut mit strukturierten Daten. Wenn Sie also über unstrukturierte Daten oder Daten verfügen, die sich häufig ändern, kann die Verwaltung schwierig sein.
- Begrenzte Flexibilität: SQL-Datenbanken haben ein festes Schema, was es schwierig macht, Änderungen an der Datenstruktur vorzunehmen.
Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken
Vorteile von NoSQL:
- Einfachere horizontale Skalierbarkeit: NoSQL-Datenbanken können problemlos horizontal skaliert werden, was kostengünstiger ist als die vertikale Skalierung eines großen Servers in SQL, was für uns von Bedeutung ist.
- Schnelle Updates und Anfragen: Mit NoSQL können Sie große Datenmengen schnell aktualisieren oder abfragen, ohne die gesamte Datenbank neu laden zu müssen.
- Flexible Schemata: NoSQL-Datenbanken verfügen über flexible Schemata, die die Verwaltung komplexer Datenstrukturen erleichtern.
- Unterstützt nichtstrukturierte Daten: NoSQL-Datenbanken unterstützen verschiedene Arten nichtstrukturierter Daten wie Audio-/Videoaufzeichnungen und Texte in natürlicher Sprache.
Nachteile von NoSQL:
- Weniger ausgereift: Im Vergleich zu SQL sind NoSQL-Datenbanken weniger ausgereift und weniger bekannt.
- Komplexere Abfragen: Abfragen in NoSQL-Datenbanken können komplexer zu schreiben sein als in SQL-Datenbanken.
- Weniger Unterstützung für Transaktionen: Transaktionen sind für die Gewährleistung der Datenkonsistenz unerlässlich. NoSQL-Datenbanken unterstützen sie häufig nicht so effektiv wie SQL-Datenbanken.
SQL vs. NoSQL: So wählen Sie zwischen den beiden
Hier sind einige wichtige Überlegungen, die Ihnen bei der Entscheidung zwischen SQL und NoSQL helfen:
Datenstruktur
Sie benötigen ein strukturiertes, tabellarisches Format mit vordefiniertem Schema
Sie benötigen ein flexibles Schema oder speichern unstrukturierte/halbstrukturierte Daten
Skalierbarkeit
Vertikale Skalierung (Hinzufügen von Ressourcen zu einem einzelnen Server) ist ausreichend
Sie benötigen eine horizontale Skalierung (Hinzufügen weiterer Server) für hohen Datenverkehr
Transaktionsabwicklung
ACID-Compliance ist von entscheidender Bedeutung (z. B. Finanztransaktionen)
Eventuelle Konsistenz ist akzeptabel und hohe Verfügbarkeit hat Priorität
Abfragebedarf
Komplexe SQL-Abfragen, Verknüpfungen und Aggregationen sind erforderlich
Einfache Schlüssel-Wert-Suchen oder verteilte Abfragen sind häufiger
Leistungsanforderungen
Transaktionen und Konsistenz sind wichtiger als Geschwindigkeit
Geschwindigkeit und Echtzeitverarbeitung haben oberste Priorität
Anwendungen
Banking, ERP, CRM, traditionelle Unternehmensanwendungen
Big Data, IoT, soziale Medien, Content Management, Echtzeitanalyse
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SQL- und NoSQL-Datenbanken unterschiedliche Ansätze und Funktionen für das Datenmanagement bieten, die jeweils ihre Stärken und Schwächen haben. Letztendlich hängt die Entscheidung zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken von den Anwendungsfällen und Geschäftszielen ab.
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SQL vs. NoSQL: Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was sind die Hauptunterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken?
SQL-Datenbanken folgen einer relationalen Struktur und speichern Daten in Tabellen mit vordefinierten Schemata. Sie verwenden SQL für Abfragen und eignen sich am besten für Anwendungen, die starke Konsistenz und komplexe Transaktionen erfordern. NoSQL-Datenbanken hingegen verwenden flexible Datenmodelle (Schlüssel-Wert, Dokument, Spaltenfamilie oder Diagramm) und skalieren horizontal, was sie ideal für Big Data und Echtzeitanwendungen macht.
Welcher Datenbanktyp ist besser für die Skalierbarkeit: SQL oder NoSQL?
NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen besser skalierbar, da sie horizontale Skalierung unterstützen und Daten auf mehrere Server verteilen. SQL-Datenbanken skalieren hauptsächlich vertikal, indem sie einem einzelnen Server mehr Ressourcen hinzufügen, was kostspielig werden kann und bei wachsendem Datenvolumen Leistungseinschränkungen mit sich bringt.
Wann sollte ich SQL statt NoSQL wählen?
Wählen Sie SQL, wenn Ihre Anwendung Folgendes erfordert:
- Starke Datenkonsistenz und ACID-Konformität (z. B. Finanztransaktionen, Bankgeschäfte)
- Strukturierte Daten mit komplexen Zusammenhängen (zB ERP-, CRM-Systeme)
- Umfangreiche Nutzung von Verknüpfungen und Aggregationen für Berichte und Analysen
NoSQL ist die bessere Wahl für:
- Großanwendungen, die hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz erfordern
- Halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten (z. B. soziale Medien, IoT)
- Anwendungen, die schnelle Lese-/Schreibgeschwindigkeiten erfordern (z. B. Echtzeitanalyse, Inhaltsverwaltung)
Unterstützen NoSQL-Datenbanken Transaktionen wie SQL-Datenbanken?
Während herkömmliche SQL-Datenbanken für Transaktionen den ACID-Prinzipien (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) folgen, priorisieren NoSQL-Datenbanken häufig Verfügbarkeit und Partitionstoleranz gegenüber strikter Konsistenz (gemäß dem CAP-Theorem). Einige NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Google Spanner bieten jedoch Transaktionsunterstützung mit ACID-ähnlichen Garantien.
Können SQL und NoSQL zusammen in derselben Anwendung verwendet werden?
Ja, viele moderne Anwendungen verwenden einen hybriden Ansatz und nutzen sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken für verschiedene Komponenten. Eine E-Commerce-Plattform könnte beispielsweise SQL für die Handhabung von Benutzertransaktionen und Inventar (strukturierte Daten) verwenden, während NoSQL für Kundenempfehlungen und Produktbewertungen (unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten) eingesetzt wird.
Autoren:
Astera Analytics-Team