NoSQL vs. SQL: Fem nøgleforskelle - DATAVERSITET

NoSQL vs. SQL: Fem nøgleforskelle – DATAVERSITET

Tidsstempel: 24. august 2023 kl. 3
Kildeknude: 2841525
NoSQL vs. SQLNoSQL vs. SQL

NoSQL og SQL er de to primære former for database, der bruges til at gemme og administrere digitale data, hvor hver især giver vigtige forskelle, der understøtter fordele og ulemper. SQL beskæftiger sig med relationelle databaser og NoSQL omhandler ikke-relationelle databaser. Begge metoder gemmer data effektivt, men adskiller sig dramatisk i deres skalerbarhed, relationer, sprog og databasedesign. At forstå forskellene mellem NoSQL vs. SQL-databaser kan hjælpe med at vælge den mest passende teknologi til en organisations specifikke behov.

For eksempel, når du bygger en app, er det vigtigt at vælge den mest passende databaseteknologi til dine behov (og budget). App-udviklere ville normalt vælge en NoSQL-database, hvis de kræver enorme mængder af gennemløb (data, der passerer gennem systemet). Udviklere, der har brug for datanøjagtighed og ACID (atomicitet, konsistens, isolation og holdbarhed, for deres applikationer, ville dog vælge en relationsdatabase.

Disse to modeller har udviklet sig markant i løbet af de sidste par årtier. Stadigt stigende mængder af data (især ustrukturerede data) har været et vigtigt element i deres udvikling. Øget lagerkapacitet og processorkraft samt udvidelse af brugen af ​​analytics har vakt interesse for disse to fundamentalt forskellige databaseteknologier.

SQL og NoSQL er begge modne databasedesigns med en række værktøjer og understøttende software.

SQL, et struktureret forespørgsel "sprog", som et koncept, var først udviklet i 1970'erne af Edgar Codd. Strukturerede forespørgselssprog fungerer med relationelle databaser og er ret nemme at lære. Codds design med at bruge kolonner og rækker var en stor nyskabelse på det tidspunkt, der gjorde computere tilgængelige for folk, der mangler en datalogisk grad.

NoSQL som koncept, blev udviklet i 1998 af Carl Strozz. Det opstod som svar på de problemer, folk havde med webdata – ustrukturerede data og et ønske om hurtigere behandling. (NoSQL er almindeligvis oversat til at betyde "Ikke kun SQL.") I stedet for at bruge SQL til at organisere og hente data, bruger den JSON, YAML, XML eller binære skemaer. NoSQL blev hurtigt opfanget af Amazon, Facebook og Google, som forsøgte at klare enorme mængder data. 

Forskelle mellem SQL og NoSQL

De primære forskelle mellem NoSQL- og SQL-databaser er den måde, de er bygget på, hvordan data gemmes og lokaliseres, og de strukturer og formater, de bruger. En sammenligning af de to baseret på funktioner, såsom hastighed, begrænsninger og tilgængelighed kan bruges til at bestemme den type database, der bedst opfylder dine behov. Overvej desuden:

1. Forskellige arkitektoniske designs - Erhverv og forskning

En SQL (relationel) database er ideel for at håndtere forretningsmodeller, der ikke ændrer sig ofte, kræver overholdelse af strenge internationale standarder og ønsker at registrere standardiserede forretningstransaktioner. Relationelle modeller er designet til at håndtere både datafiler og dataens relationer på ensartede måder. En styrke ved relationelle datamodeller er deres brug af et fælles, samlet sprog. 

Ikke-relationelle (NoSQL) databaser er ideelle til organisationer, der håndterer konstant skiftende datakrav, høj trafikmængde og en række forskellige datatyper. NoSQL-databaser etablerer ikke relationer. NoSQL-systemer er ikke afhængige af, og de kan heller ikke understøtte, forbundne tabeller. I stedet er der flere forskellige skemadesigns, lige fra nøgleværdi til grafdatabaser. Nogle NoSQL-systemer understøtter "multimodel"-skemaer, hvilket betyder, at de kan fungere med mere end én type dataskema.

Relationelle datamodeller er designet til at understøtte forretningsprocesser, internetkommunikation og forskning med begrænsede mængder data. Ikke-relationelle databaser er primært designet til at undersøge enorme mængder data (tidligere kendt som big data, indtil big data blev en normal mængde data), og kan tilpasses til at udføre forretningstransaktioner. 

2. Datalagring

SQL-databaser tilbyder typisk begrænset data opbevaring – mere end nok til at gemme virksomhedsregistre, men ikke nok til forskning, der omfatter enorme mængder data hentet fra eksterne kilder. I SQL gemmes hver post ved hjælp af en dataside med fast størrelse indeholdt i en større fil. En dataside vil have flere rækker med data, baseret på rækkestørrelsen. Datasider vil typisk understøtte otte kilobyte, selvom deres faktiske størrelse kan variere.  

NoSQL-modeller bruger et distribueret databasesystem - et system med flere computere. Data opbevaring er designet til at udvide sig horisontalt ved brug af yderligere computere. Dette design giver teoretisk mulighed for ubegrænset datalagring og gør NoSQL-databaser til et bedre valg til at arbejde med store mængder data.

Det centraliserede databasedesign og den strukturerede karakter af SQL-lagringssystemer sætter grænser for mængden af ​​data, de kan gemme. NoSQL er et fremragende system til lagring af enorme mængder data.

3. Dataformater

Dataformater kan beskrives som reglerne, der definerer, hvordan databaser gemmer og viser data. Disse regler kan anvendes på forskellige datatyper, f.eks. datoer, tal, strenge og binære data. Dataformater påvirke, hvordan data sorteres, filtreres og aggregeres. 

Eksempler på dataformater omfatter PDF, XML, RTF SPSS, jpg/jpeg, gif, png, tiff, mpeg, mp4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, Protocol Buffers og ORC.

4. Sikkerhed 

Der er en lang række SQL-databaser, og mange har robuste sikkerhedsfunktioner, herunder kryptering og godkendelse, mens andre ikke har. Der er en række datasikkerhedsværktøjer tilgængelige. 

NoSQL-databaser har nogle gange svagere sikkerhedssystemer end SQL-databaser. Ofte mangler de indbyggede funktioner, der bruges til datakryptering eller brugergodkendelse. (Der er NoSQL-databaser, der kan understøtte og bruge sikkerhedsfunktionerne i SQL-databaser.)

5. Fleksibilitet

NoSQL-databaser tilbyder større lagringsfleksibilitet end SQL-databaser, fordi de giver mulighed for lagring af forskellige typer data på ét sted. Dette gør dem ideelle til applikationer, der kræver mere komplekse datastrukturer. Derudover er NoSQL-databaser designet til at skalere hurtigt og nemt, hvilket gør dem velegnede til store projekter.

Selvom SQL ikke tilbyder den samme fleksibilitet som NoSQL med hensyn til lagring af forskellige typer data, tilbyder den større fleksibilitet i antallet af forretningsorienterede softwareprogrammer, som den er kompatibel med.

SQL Use Cases

Relationelle databaser, der bruger SQL, er populære, fordi de er nemme at forstå og bruge. Dette skyldes, at de er designet til at acceptere kommandoer repræsenteret af simple engelske ord og termer, og fordi data kan tilgås direkte fra det sted, hvor de er gemt, i stedet for at kopiere dem til andre applikationer. SQL-databaser kan understøtte de aktiviteter, der er angivet nedenfor, og mange flere.

  • Marketing: Førstepartsdata bliver vigtigere til markedsføringsformål. Førstepartsdata (data indsamlet direkte fra kunden) er typisk en mindre mængde data end tredjepartsdata (købt fra eksterne ressourcer) og opbevares ofte internt. Efterhånden som tredjepartsdata bliver mindre og mindre tilgængelige, bliver førstepartsdata brugt til markedsføring. Organiseringen af ​​relationer en SQL-database giver til førstepartsdata kan være meget nyttig til markedsføring formål. SQL kan hjælpe marketingteams med at målrette kunder og frigive kampagner, der er baseret på kundedata, der er blevet indsamlet direkte af organisationen. 
  • Finans: Virksomheder gemmer ofte deres finansielle data i databaser, fordi de anses for at være sikre og let kan tilgås. Disse data kan undersøges, når der træffes datadrevne beslutninger. Kvartalsvise salgsdata kan analyseres for at udvikle forudsigelser for det kommende år. Derudover kan langsomme salgsperioder identificeres med det formål at forhindre dem i at gentage sig.
  • Healthcare: SQL bliver nu brugt til at analysere patientoplysninger, der er blevet lagret i kliniske databaser. SQL kan nemt administrere elektroniske sundhedsjournaler, hvilket giver sundhedsudbydere mulighed for at hente og opdatere deres patienters journaler og generere rapporter om en patient. SQL i sundhedsvæsenet kan bruges til at udføre sundhedsanalyser og overvåge en patients data og identificere mønstre, der kan kræve intervention.

NoSQL-brugstilfælde

NoSQL tilbyder en løsning til de skala- og fleksibilitetsudfordringer, virksomheder står over for i forskning og håndtering af enorme mængder hurtigt skiftende data. Det kan bruges til tingenes internet, sociale netværk, realtidsanalyser og indsamling af business intelligence. Bortset fra grundlæggende storstilet forskning, kan NoSQL-databaser også understøtte indsatsen anført nedenfor og flere andre.

  • Tingenes internet: I øjeblikket er milliarder af enheder – lige fra smartphones, Fitbits og husholdningsapparater til systemer installeret på fabrikker, hospitaler og biler – forbundet med internettet og behandlet af NoSQL-databaser. Disse enheder modtager data om miljøet, enhedens placering, en persons hjerteslag, bevægelse af produkter osv. Disse data kan bruges af organisationer inden for detailhandel, fremstilling, sundhedspleje og mange andre områder.
  • Realtidsanalyse: NoSQL's evne til at udtrække nyttige data i realtid er blevet en nødvendighed for moderne datadrevne virksomheder. Snalytics i realtid kan bruges til at øge driftseffektiviteten, sænke omkostningerne og øge fortjenesten ved at reagere på "aktuelle data" med det samme. NoSQL er designet til realtidsanalyse.
  • Indholdsstyring: Det er blevet en nødvendighed for moderne virksomheder at engagere deres brugere og kunder med rigt, informativt indhold. Dette indhold er dog ikke begrænset til tekst eller strukturerede data. Content management omfatter også mange former for semi- og ustrukturerede data – såsom lyd, video, billeder, præsentationer og meget mere. Organisationer, der beskæftiger sig med en bred vifte af dataformater, kunne finde NoSQL-databaser som ret nyttige. 

Fremtiden for SQL og NoSQL: NewSQL

Selvom NoSQL er trending og vinder popularitet, kan det ikke bruges som en erstatning for SQL. SQL-databaser er blevet forankret i daglige forretningsaktiviteter og giver en ensartet norm. Relationelle databaser bør forblive en grundpille i virksomheder i de kommende årtier.

NoSQL er på den anden side stadig under udvikling og finder nye anvendelser. Selvom det er en moden teknologi, har dens udvikling taget en række forskellige retninger og er ikke standardiseret. 

En løsning til at kombinere SQL og NoSQL kaldes NewSQL. NewSQL-databaser forsøger at fusionere fordelene ved både NoSQL- og SQL-databaser til én platform. NewSQL er stadig et relativt nyt koncept, og stadig under udvikling. Som med NoSQL har NewSQL-databaser en bred vifte af arkitektoniske modeller med forskellige funktioner og funktionaliteter. 

Billede brugt under licens fra Shutterstock.com

Tidsstempel:

Mere fra DATAVERSITET