SQL vs. NoSQL: 5 Hauptunterschiede

Eine der grundlegendsten Entscheidungen, die Sie als Entwickler treffen, ist die, welche Datenbank Sie für Ihre Anwendung verwenden möchten. 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 zu einer wachsenden Beliebtheit von NoSQL-Datenbanken geführt. Die Unterschiede zwischen SQL und NoSQL sind jedoch erheblich und die Wahl zwischen ihnen hängt ganz von Ihren Bedürfnissen ab.

In diesem Artikel werden die fünf Hauptunterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken erläutert, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welche für Ihr Projekt die richtige ist. Wenn Sie die wichtigsten Unterschiede darin verstehen, wie sie Daten speichern, skalieren, mit der Datenintegrität umgehen, Abfragefunktionen bereitstellen und Daten sichern, sind Sie in der Lage, eine Datenbank auszuwählen, die Ihren Anforderungen entspricht. Die Wahl, die Sie treffen, wird einen großen Einfluss darauf haben, wie Sie Ihre Anwendung erstellen und warten. Nehmen Sie sich also die Zeit, die Optionen sorgfältig auf der Grundlage Ihrer Prioritäten abzuwägen.

Was ist 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.

Zu den wichtigsten Merkmalen einer SQL-Datenbank gehören:

• 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 (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit) werden erzwungen, um die Zuverlässigkeit und Integrität der Daten sicherzustellen. Transaktionen werden entweder vollständig oder gar nicht abgeschlossen.

Was ist eine NoSQL-Datenbank?

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank das Daten in einem anderen Format als Zeilen und Spalten speichert. NoSQL-Datenbanken gibt es je nach Datenmodell in verschiedenen Typen. Die Haupttypen 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.

Unterschiede zwischen SQL und NoSQL

Unterschiede in der Sprache

Einer der Hauptunterschiede zw 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 verwendet. NoSQL bietet verschiedene Interaktionsmodelle, von Schlüsselwertspeichern bis hin zu breitspaltigen Datenbanken, die unterschiedliche Arten der Interaktion mit Daten ermöglichen.

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 der richtige Weg. Wenn jedoch Verfügbarkeit und Partitionstoleranz wichtig sind, ist eine NoSQL-Datenbank nach dem CAP-Theorem die bessere Wahl. Wenn Sie diese Unterschiede in den Datenbankeigenschaften verstehen, können Sie eine fundierte Entscheidung treffen, die Ihren Geschäftsanforderungen zwischen SQL und NoSQL entspricht.

Support und Communities

Wenn es um Support und Communities geht, verfügen sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken über umfangreiche Ressourcen. Aufgrund seiner Beliebtheit und der Tatsache, dass es es seit den 1970er Jahren gibt, verfügt SQL jedoch über eine breitere Unterstützung und eine größere Community. Daher kann es einfacher sein, erfahrene Fachleute zu finden, die mit SQL arbeiten können, als diejenigen zu finden, die Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken haben. Darüber hinaus unterrichten viele Universitäten SQL in ihrem Informatiklehrplan, 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.

Optimieren Sie Ihren Datenintegrationsprozess mit Centerprise

Demo herunterladen

Arten beliebter SQL- und NoSQL-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, Unterstützung für SQL 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.

Vor- und Nachteile von SQL-Datenbanken

Bei der Wahl zwischen SQL sind einige Vor- und Nachteile zu berücksichtigen.

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 und NoSQL sind 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 oft nicht so gut wie SQL-Datenbanken.

Welcher Datenbanktyp für Sie der richtige ist, hängt auch von Ihrem Anwendungsfall ab. Unternehmen nutzen NoSQL aktiv für verschiedene Zwecke, z. B. um unstrukturierte Daten aus Benutzerbeiträgen schnell und effizient auf Social-Media-Websites zu speichern, große Kundenbestellungen in Online-E-Commerce-Shops zu verwalten und schnelle Echtzeitanalysen in KI-Anwendungen zu ermöglichen.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SQL- und NoSQL-Datenbanken unterschiedliche Arten von Datenverwaltungsansätzen und -funktionen bieten, von denen jede ihre Stärken und Schwächen hat. Letztendlich hängt die Wahl zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken von den Anwendungsfällen und Geschäftszielen ab. Unabhängig davon, ob Sie sich für SQL oder NoSQL entscheiden, kann die Verwaltung großer Datensätze und die Optimierung der Datenintegration und -verwaltung eine Herausforderung darstellen. Mit der richtigen Lösung wie Astera Centerprisekönnen Unternehmen die Leistungsfähigkeit von SQL- und NoSQL-Datenbanken für Business Intelligence und Wachstum nutzen. Die Wahl zwischen SQL oder NoSQL hängt letztendlich von Ihrem Anwendungsfall ab Astera Centerprise vereinfacht und steigert die Effizienz der Arbeit. Verein registrieren für die kostenlose Testversion noch heute!

Optimierung der Datenintegration mithilfe von Astera Centerprise

Diejenigen, die mit SQL- und NoSQL-Datenbanken gearbeitet haben, werden Ihnen sagen, dass beide Optionen komplex sind und Managementkenntnisse erfordern. Wenn Sie jedoch ein zentrales System benötigen, das Datenintegrationsaufgaben wie cloudbasierte Anwendungen, ETL Prozesse und Stammdatenverwaltung ganz einfach Astera Centerprise ist die perfekte Lösung.

Diese Software bietet nahtlose Verbindungen zu SQL- oder NoSQL-Datenbanken und anderen beliebten Datenanbietern wie Salesforce, Google BigQuery, MongoDB und mehr. All diese Funktionen erleichtern es Unternehmen, ihren Datenintegrationsprozess zu optimieren, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen. Darüber hinaus verfügt es über eine Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche, die es Benutzern viel einfacher macht, komplexe Arbeitsabläufe zu erstellen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Ob es um Big Data oder kleinere Datensätze geht, Astera Centerprise kann Ihnen dabei helfen, automatisierte Arbeitsabläufe für eine bessere Leistung und Zuverlässigkeit zu erstellen. Dadurch entfällt der Zeitaufwand für die manuelle Integration von Daten zwischen mehreren Datenbanken. Dies kann besonders hilfreich sein, wenn Sie Kundeninformationen verwalten oder die Komplexität von Back-End-Vorgängen bewältigen.

Erstellen Sie automatisierte Arbeitsabläufe für bessere Leistung und Zuverlässigkeit

Jetzt loslegen