SQL против NoSQL: 5 основных отличий

Как разработчик, вам предстоит сделать один из самых фундаментальных выборов — какую базу данных использовать для своего приложения. Двумя наиболее популярными вариантами являются базы данных SQL и NoSQL. Хотя базы данных SQL доминировали на протяжении десятилетий, рост объемов больших данных и потребность в большей гибкости привели к росту популярности баз данных NoSQL. Однако различия между SQL и NoSQL значительны, и выбор между ними полностью зависит от ваших потребностей.

В этой статье будут описаны пять основных различий между базами данных SQL и NoSQL, которые помогут вам определить, какая из них подходит для вашего проекта. Понимая ключевые различия в том, как они хранят данные, масштабируют, обеспечивают целостность данных, предоставляют возможности выполнения запросов и защищают данные, вы сможете выбрать базу данных, отвечающую вашим требованиям. Выбор, который вы сделаете, окажет существенное влияние на то, как вы создаете и поддерживаете свое приложение, поэтому найдите время, чтобы тщательно взвесить варианты, исходя из ваших приоритетов.

Что такое база данных SQL?

База данных SQL – это реляционная база данных который организует данные в таблицы со строками и столбцами. SQL означает язык структурированных запросов, который является стандартным языком, используемым для запроса и управления данными в реляционной базе данных.

Некоторые ключевые характеристики базы данных SQL включают в себя:

• Данные хранятся в таблицах, содержащих строки и столбцы. Каждая строка представляет запись, а каждый столбец представляет атрибут этой записи.
• Между таблицами существуют связи, которые обеспечиваются с помощью внешних ключей. Это обеспечивает целостность данных и уменьшает избыточность.
• Язык SQL используется для запроса данных и управления ими. SQL предоставляет такие команды, как SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE, для взаимодействия с базой данных.
• Свойства ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность) применяются для обеспечения надежности и целостности данных. Транзакции либо завершаются полностью, либо не завершаются вообще.

Что такое база данных NoSQL?

База данных NoSQL — это нереляционная база данных который хранит данные в формате, отличном от строк и столбцов. Базы данных NoSQL бывают разных типов в зависимости от модели данных. Основные типы:

• Хранилища «ключ-значение». Данные хранятся в неструктурированном формате с уникальным ключом для извлечения значений. Примеры: Redis и DynamoDB.
• Базы данных документов: данные хранятся в формате документа, например JSON. Примеры: MongoDB и CouchDB.
• Базы данных графов. Данные хранятся в узлах и ребрах, оптимизированных для взаимоотношений между данными. Примеры: Neo4j и JanusGraph.
• Столбчатые базы данных: данные хранятся в столбцах, а не в строках. Примерами являются Cassandra и HBase.

Различия между SQL и NoSQL

Различия в языке

Одно из основных отличий между SQL и NoSQL — используемый язык. SQL означает язык структурированных запросов, который с 1970-х годов превратился в мощный язык запросов к структурированным данным. NoSQL — это новая система баз данных, которая не использует стандартный язык запросов, а использует документы JSON для хранения данных. NoSQL предлагает различные модели взаимодействия: от хранилищ «ключ-значение» до баз данных с широкими столбцами, что позволяет использовать различные способы взаимодействия с данными.

Это означает, что при работе с базами данных SQL вы должны понимать, как использовать язык запросов для чтения и записи данных. С базами данных NoSQL вы можете взаимодействовать с базой данных разными методами. Это обеспечивает большую гибкость и творческий подход к управлению вашими данными.

Масштабируемость и производительность

С появлением больших данных потребности баз данных быстро переросли возможности баз данных SQL. В результате была создана технология NoSQL для решения проблем масштабируемости.

Масштабирование базы данных SQL обычно предполагает увеличение вычислительной мощности текущего оборудования, тогда как масштабирование базы данных NoSQL часто предполагает добавление дополнительных серверов или узлов из-за ее первично-вторичной архитектуры.

Базы данных SQL обычно используют горизонтальную масштабируемость, которая включает в себя сегментирование, при котором таблицы делятся на более мелкие разделы и распределяются по нескольким серверам. Amazon Relational Database Service и другие поставщики используют эту популярную форму масштабирования реляционных баз данных.

Базы данных NoSQL используют вертикальную масштабируемость для повышения производительности за счет добавления ресурсов на один сервер. С NoSQL вы можете масштабировать свою базу данных вверх или вниз в зависимости от ваших требований, что дает вам большую гибкость. Вертикальная масштабируемость популярна для облачных приложений, которые помогают более эффективно управлять такими ресурсами, как вычислительная мощность и хранилище. В качестве бонуса этот тип масштабирования обходится дешевле, чем горизонтальное масштабирование, обеспечиваемое большинством баз данных SQL.

В конечном счете, эффективность используемых структур данных может существенно повлиять на масштабируемость больше, чем различия между базами данных SQL и NoSQL, поэтому крайне важно понимать конкретный вариант использования и соответствующим образом планировать.

Структурные различия

Базы данных SQL и NoSQL имеют совершенно разные свойства и структуры. База данных SQL — это, по сути, табличный формат, который чем-то похож на электронную таблицу Excel, где каждая строка представляет собой запись в базе данных, а каждый столбец — это поле данных. Связи между полями данных устанавливаются таблицами в базе данных.

Хотя NoSQL может показаться противоположностью SQL, на самом деле это общий термин, который означает «Не только SQL» и относится к базам данных, которые не основаны на табличных отношениях. Базы данных NoSQL активно хранят данные в виде документов, представляющих собой записи, состоящие из наборов ключей или свойств со значениями. Они обладают более гибкой структурой, которая позволяет хранить связанные элементы вместе, не требуя создания таблиц, как это необходимо в базе данных SQL.

Базы данных SQL более строги в использовании предопределенных схема, что ускоряет их использование в транзакционных приложениях. Напротив, базы данных NoSQL не имеют предопределенной схемы. Их можно легко адаптировать к различным типам наборов данных, что делает их идеальными для больших наборов данных и аналитика в реальном времени.

Свойства базы данных

Каждый тип базы данных имеет свой собственный набор свойств, которые делают его подходящим для определенных случаев использования. Базы данных SQL соответствуют свойствам ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность), которые гарантируют точность и надежность обработки транзакций. Напротив, базы данных NoSQL следуют теореме CAP (согласованность, доступность и толерантность разделов), подчеркивая доступность и устойчивость разделов над согласованностью.

При выборе типа базы данных очень важно тщательно продумать, какие свойства подходят для вашего конкретного случая использования. Если точность и надежность транзакций имеют решающее значение, то базы данных SQL со свойствами ACID — это лучший вариант. Однако если важны доступность и устойчивость к разделению, то лучшим выбором будет база данных NoSQL, следующая теореме CAP. Понимание этих различий в свойствах базы данных может помочь вам принять обоснованное решение, соответствующее потребностям вашего бизнеса, между SQL и NoSQL.

Поддержка и сообщества

Когда дело доходит до поддержки и сообществ, базы данных SQL и NoSQL обладают достаточными ресурсами. Однако из-за своей популярности и того факта, что он существует с 1970-х годов, SQL имеет более широкую поддержку и большее сообщество. Следовательно, найти опытных специалистов, умеющих работать с SQL, может быть проще, чем найти тех, кто имеет опыт работы с базами данных NoSQL. Кроме того, многие университеты преподают SQL в своей учебной программе по информатике, тогда как NoSQL преподают очень немногие.

С другой стороны, многие базы данных NoSQL имеют открытый исходный код или являются проприетарными и содержат множество ценной документации. Эта обширная документация облегчает разработчикам и инженерам освоение NoSQL. Со временем, когда все больше проектов будут использовать базы данных NoSQL, в отрасли будет расти число опытных специалистов. Крупные технологические компании, такие как MongoDB, предлагают экспертные услуги, а другие компании предоставляют учебные программы для устранения пробелов в знаниях при смене технологий.

Оптимизируйте процесс интеграции данных с помощью Centerprise

Скачать пробную версию

Типы популярных баз данных SQL и NoSQL

Некоторые популярные типы баз данных SQL:

• Oracle: Запатентованная коммерческая система управления базами данных, широко используемая в корпоративных средах. База данных Oracle предоставляет такие функции, как соответствие требованиям ACID, поддержку SQL и возможность обработки больших объемов данных.
• Microsoft SQL Server: система управления реляционными базами данных, обычно используемая в средах Windows. Microsoft SQL Server предлагает такие функции, как соответствие требованиям ACID, поддержку SQL и интеграцию с другими продуктами Microsoft, такими как Excel и SharePoint.
• PostgreSQL: Мощная система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, часто используемая для веб-приложений. PostgreSQL предоставляет такие функции, как Соответствие ACID, поддержка SQL и расширяемость с помощью определяемых пользователем функций и хранимых процедур.
• MySQL: система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, обычно используемая в веб-приложениях. MySQL предлагает такие функции, как соответствие ACID, поддержку SQL и высокую производительность для рабочих нагрузок с большим объемом чтения. Корпорация Oracle теперь владеет MySQL.

Некоторые популярные типы баз данных NoSQL:

• Хранилища документов: примеры включают MongoDB, Couchbase и Apache CouchDB. Они хранят полуструктурированные или неструктурированные данные в документно-ориентированном формате, где каждый документ содержит набор пар ключ-значение или пар ключ-массив.
• Графические магазины: примеры включают Neo4j, JanusGraph и Amazon Neptune. Они активно используют графовые базы данных для хранения и запроса графовых данных. Элементы данных представлены в виде узлов, ребер и свойств. Отношения между ними исследуются с помощью графовых алгоритмов.
• Хранилища "ключ-значение": примеры включают Redis, Amazon DynamoDB и Riak. Они активно хранят простые данные в формате «ключ-значение», позволяя извлекать значения данных с использованием уникального ключа.

Стоит отметить, что другие типы баз данных NoSQL, такие как хранилища семейств столбцов и объектно-ориентированные хранилища, служат конкретным случаям использования.

Преимущества и недостатки баз данных SQL

Когда дело доходит до выбора между SQL, следует учитывать несколько плюсов и минусов.

Преимущества SQL:

• Хорошо структурированные запросы: Базы данных SQL используют структурированный язык запросов, что делает его идеальным для сложных задач обработки данных.
• Простота в использовании: SQL легко изучить и использовать новичкам.
• Гибкая схема: Базы данных SQL имеют очень гибкую схему, позволяющую управлять различными типами данных.
• Совместимость с популярными языками программирования.: SQL совместим с популярными языками программирования, такими как Java, Python и C#.

Недостатки SQL:

• Ограниченная масштабируемость: Базы данных SQL имеют тенденцию испытывать трудности с горизонтальным масштабированием, а вертикальное масштабирование с использованием более крупных серверов может оказаться дорогостоящим.
• Структурированные данные: Базы данных SQL хорошо работают только со структурированными данными, поэтому, если у вас есть неструктурированные данные или данные, которые часто меняются, управлять ими может быть сложно.
• Ограниченная гибкость: Базы данных SQL имеют фиксированную схему, что затрудняет внесение изменений в структуру данных.

Преимущества и недостатки баз данных NoSQL

Преимущества NoSQL:

• Более простая горизонтальная масштабируемость: Базы данных NoSQL легко масштабируются по горизонтали, что более рентабельно, чем вертикальное масштабирование большого сервера на SQL, что существенно.
• Быстрые обновления и запросы: NoSQL позволяет быстро обновлять или запрашивать большие наборы данных без необходимости перезагрузки всей базы данных.
• Гибкие схемы: Базы данных NoSQL имеют гибкие схемы, что упрощает управление сложными структурами данных.
• Поддерживает неструктурированные данные: Базы данных NoSQL поддерживают различные типы неструктурированных данных, такие как аудио-/видеозаписи и тексты на естественном языке.

Недостатки NoSQL:

• Менее зрелый: По сравнению с базами данных SQL и NoSQL они менее развиты и менее известны.
• Более сложные запросы: Запросы в базах данных NoSQL писать сложнее, чем в базах данных SQL.
• Меньше поддержки транзакций: Транзакции необходимы для обеспечения согласованности данных. Базы данных NoSQL часто не поддерживают их так же, как базы данных SQL.

Тип базы данных, который вам подходит, также зависит от вашего варианта использования. Компании активно используют NoSQL для различных целей, таких как быстрое и эффективное хранение неструктурированных данных из сообщений пользователей на веб-сайтах социальных сетей, управление огромными заказами клиентов в интернет-магазинах электронной коммерции и обеспечение быстрой аналитики в реальном времени в приложениях искусственного интеллекта.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что базы данных SQL и NoSQL предлагают различные подходы и возможности управления данными, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В конечном итоге выбор между базами данных SQL и NoSQL зависит от вариантов использования и бизнес-целей. Независимо от того, выберете ли вы SQL или NoSQL, управление большими наборами данных и оптимизация интеграции и управления данными может оказаться сложной задачей. С правильным решением, например Astera Centerprise, компании могут использовать возможности баз данных SQL и NoSQL для бизнес-аналитики и роста. Выбор между SQL или NoSQL в конечном итоге зависит от вашего варианта использования, но Astera Centerprise упрощает и повышает эффективность работы. Подписаться на бесплатную пробную версию сегодня!

Оптимизация интеграции данных с помощью Astera Centerprise

Те, кто работал с базами данных SQL и NoSQL, скажут вам, что оба варианта сложны и требуют опыта управления. Но если вам нужна центральная система, способная решать задачи интеграции данных, начиная от облачных приложений, ETL процессов и с легкостью управлять основными данными, а затем Astera Centerprise является идеальным решением.

Это программное обеспечение обеспечивает плавное подключение к базам данных SQL и NoSQL, а также к другим популярным поставщикам данных, таким как Salesforce, Google BigQuery, MongoDB и другим. Все эти функции позволяют предприятиям оптимизировать процесс интеграции данных без ущерба для безопасности. Кроме того, он имеет пользовательский интерфейс с функцией перетаскивания, который позволяет пользователям намного проще создавать сложные рабочие процессы без необходимости писать единую строку кода.

Независимо от того, имеете ли вы дело с большими данными или меньшими наборами данных, Astera Centerprise может помочь вам создать автоматизированные рабочие процессы для повышения производительности и надежности. Это исключает время, затрачиваемое на интеграцию данных между несколькими базами данных вручную. Это может быть особенно полезно при управлении информацией о клиентах или решении сложных внутренних операций.

Создавайте автоматизированные рабочие процессы для повышения производительности и надежности

Начать сейчас