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Unterschied zwischen NoSQL- und SQL-Datenbank




Hauptunterschied: SQL wird auch als relationale Datenbank bezeichnet und ist strukturierter als NoSQL-Datenbanken, die als nicht-relationale Datenbanken bezeichnet werden. Nicht relationale Datenbanken sind eher dokumentorientiert und eher verteilt als strukturiert.

Heute werden viele verschiedene Arten von Datenbanken verwendet. SQL-Datenbanken waren und sind einige der weit verbreiteten Datenbanken. Einige andere gängige Datenbanken sind MySQL, Oracle sowie einige andere Arten von SQL-Datenbanken. In letzter Zeit haben jedoch NoSQL-Datenbanken wie MongoDB an Popularität gewonnen. Sowohl die SQL- als auch die NoSQL-Datenbank haben den gleichen Zweck für den Post-Teil, der als Datenbank fungiert, d. H. Daten sammelt und organisiert.

NoSQL-Datenbanken waren eigentlich SQL-Datenbanken vorgelagert, da sie bereits in den 1960er Jahren existierten, während SQL erst 1974 entwickelt wurde. Alle Datenbanken, die vor der Popularität von SQL existierten, fallen unter den Spitznamen NoSQL. SQL wird auch als relationale Datenbank bezeichnet und ist strukturierter als NoSQL-Datenbanken, die als nicht-relationale Datenbanken bezeichnet werden. Nicht relationale Datenbanken sind eher dokumentorientiert und eher verteilt als strukturiert. Zum Beispiel kann gesagt werden, dass relationale Datenbanken wie Telefonbücher strukturiert sind, in denen Telefonnummern und Adressen gespeichert sind, während nichtrelationale Datenbanken Dateifaltern sind, die alles enthalten, von der Adresse und Telefonnummer einer Person bis hin zu ihren Facebook-Vorlieben und Online-Shopping-Präferenzen.

Der Hauptunterschied zwischen den beiden ist die Tatsache, dass SQL-Datenbanken SQL verwenden, d. H. Structured Query Language als standardisierte Programmiersprache zum Verwalten relationaler Datenbanken sowie zum Ausführen verschiedener Operationen an den Daten in ihnen. Während NoSQL-Datenbanken normalerweise keine tabellarischen Beziehungen zum Speichern und Abrufen von Daten verwenden, die in relationalen Datenbanken üblich sind. Stattdessen basieren sie auf Dokumenten, in denen Schlüsselwertpaare, Diagrammdatenbanken oder Breitspaltenspeicher gespeichert werden. NoSQL konzentriert sich hauptsächlich auf die Sammlung von Dokumenten. Dies ist auch darauf zurückzuführen, dass NoSQL idealerweise zum Speichern großer Datenmengen verwendet wird, die üblicherweise in JSON-Dokumenten gespeichert werden.

Im Wesentlichen bedeutet dies, dass, während die SQL-Datenbanken Daten in Form von Tabellen darstellen, NoSQL-Datenbanken Schlüsselwertpaare, Dokumente, Diagrammdatenbanken oder Breitenspaltenspeicher anzeigen, für die es keine Standardschemadefinitionen gibt, denen gefolgt werden muss. SQL-Datenbanken hingegen müssen sich an ein vordefiniertes Schema halten.

Zusätzlich zu diesen gibt es verschiedene andere Unterschiede zwischen den beiden. Der Vorteil von NoSQL gegenüber SQL ist die Tatsache, dass es variabler ist und an jeden Bedarf angepasst werden kann. Während SQL normalerweise strukturierter und weniger anpassungsfähig war.

Vergleich zwischen NoSQL- und SQL-Datenbank:

 

NoSQL-Datenbank

SQL-Datenbank

Auch bekannt als

Nicht relationale oder verteilte Datenbank

Relationale Datenbanken (RDBMS)

Sprache

Abfragen konzentrieren sich auf das Sammeln von Dokumenten. Manchmal wird es auch als UnQL (Unstructured Query Language) bezeichnet.

Verwenden Sie SQL (Structured Query Language) zum Definieren und Bearbeiten der Daten

Basis

Datenbanken sind dokumentenbasiert, Schlüsselwertpaare, Diagrammdatenbanken oder Weiterspaltenspeicher

Tabellenbasierte Datenbanken

Datenspeicher

Hierarchische Datenspeicherung

Kein hierarchischer Datenspeicher

Schema

Dynamisches Schema für unstrukturierte Daten

Ein vordefiniertes Schema haben

Schema

Die Datenbank ist schemaunabhängig und wird von der Anwendung vorgegeben. Es ermöglicht Agilität und eine hoch iterative Entwicklung

Das Schema muss zwischen Anwendung und Datenbank synchron gehalten werden

Dateneigenschaften

Bietet Flexibilität, da nicht jeder Datensatz die gleichen Eigenschaften speichern muss

Ideal für Lösungen, bei denen jeder Datensatz die gleichen Eigenschaften hat

Neue Daten

Neue Daten können ohne Vorbehalt hinzugefügt werden

Das Hinzufügen neuer Daten erfordert möglicherweise das Ändern von Schemata oder das Nachfüllen von Daten

Arten von Daten

Geeignet für halbstrukturierte, komplexe oder verschachtelte Daten

Gut für strukturierte Daten

Beziehungen

Beziehungen zwischen den Daten werden häufig erfasst, indem die Daten denormalisiert werden und alle Daten für ein Objekt in einem einzigen Datensatz dargestellt werden

Beziehungen werden häufig in normalisierten Modellen erfasst, indem Verknüpfungen verwendet werden, um Verweise über Tabellen hinweg aufzulösen.

Skalierbarkeit

Sind horizontal skalierbar Werden skaliert, indem die Datenbankserver im Ressourcenpool erhöht werden, um die Last zu reduzieren.

Sind vertikal skalierbar Werden skaliert, indem die Leistung der Hardware erhöht wird.

Komplexe Abfragen

Sind nicht gut für komplexe Anfragen geeignet

Sind gut für die komplexe abfragenintensive Umgebung geeignet

Standardschnittstellen

Sie haben keine Standardschnittstellen für komplexe Abfragen

Verfügen über Standardschnittstellen für komplexe Abfragen

Größe des Datensatzes

Sehr bevorzugt für große Datenmengen, da hierarchische Daten gespeichert werden können

Nicht ideal für große Datenmengen

Komplexe Transaktionsanwendungen

Nicht vergleichbar und stabil genug bei hoher Last und für komplexe Transaktionsanwendungen.

Besser geeignet für Transaktionsanwendungen mit hoher Beanspruchung, da sie stabiler ist und die Atomizität sowie die Integrität der Daten verspricht.

Annahme und Unterstützung

Nicht weit verbreitet und nur von der örtlichen Gemeinschaft unterstützt

Weit verbreitete und einfachere Unterstützung verfügbar

Eigenschaften

Folgt dem Brewers-CAP-Theorem (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz). Einige Datenbanken können den ACID-Eigenschaften folgen.

Betont die Eigenschaften von ACID (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit)

Beispiele

MongoDB, BigTable, Redis, RavenDb, Cassandra, Hbase, Neo4j und CouchDb

MySql, Oracle, Sqlite, Postgres und MS-SQL

Referenz: Wikipedia (SQL und NoSQL), The Geek Stuff, Microsoft, Upwork Image Courtesy: blog.raremile.com, kvaes.wordpress.com

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