NoSQL vs. SQL: Fünf Hauptunterschiede – DATAVERSITY

NoSQL und SQL sind die beiden primären Datenbankformen, die zum Speichern und Verwalten digitaler Daten verwendet werden. Sie weisen jeweils wesentliche Unterschiede auf, die Vor- und Nachteile mit sich bringen. SQL befasst sich mit relationalen Datenbanken und NoSQL befasst sich mit nicht relationalen Datenbanken. Beide Methoden speichern Daten effektiv, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihrer Skalierbarkeit, ihren Beziehungen, ihrer Sprache und ihrem Datenbankdesign. Das Verständnis der Unterschiede zwischen NoSQL- und SQL-Datenbanken kann bei der Auswahl der am besten geeigneten Technologie für die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens hilfreich sein.

Wenn Sie beispielsweise eine App erstellen, ist es wichtig, die für Ihre Anforderungen (und Ihr Budget) am besten geeignete Datenbanktechnologie auszuwählen. App-Entwickler würden normalerweise eine NoSQL-Datenbank wählen, wenn sie einen enormen Durchsatz (Datendurchsatz durch das System) benötigen. Entwickler, die für ihre Anwendungen Datengenauigkeit und ACID-Konformität (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit) benötigen, würden sich jedoch für eine relationale Datenbank entscheiden.

Diese beiden Modelle haben sich in den letzten Jahrzehnten erheblich weiterentwickelt. Ständig steigende Datenmengen (insbesondere unstrukturierte Daten) waren ein wichtiges Merkmal in ihrer Entwicklung. Erhöhte Speicherkapazität und Rechenleistung sowie die Ausweitung des Einsatzes von Analysen haben das Interesse an diesen beiden grundlegend unterschiedlichen Datenbanktechnologien geweckt.

SQL und NoSQL sind beide ausgereifte Datenbankdesigns mit einer Vielzahl von Tools und unterstützender Software.

SQL war als Konzept eine strukturierte Abfrage-„Sprache“. zuerst entwickelt in den 1970er Jahren von Edgar Codd. Strukturierte Abfragesprachen funktionieren mit relationalen Datenbanken und sind relativ einfach zu erlernen. Codds Konzept, Spalten und Zeilen zu verwenden, war damals eine große Innovation und machte Computer auch für Menschen ohne Informatikabschluss zugänglich.

NoSQL als Konzept entwickelt wurde 1998 von Carl Strozz. Es entstand als Reaktion auf die Probleme, die Menschen mit Webdaten hatten – unstrukturierte Daten und der Wunsch nach schnellerer Verarbeitung. (NoSQL wird üblicherweise mit „Nicht nur SQL“ übersetzt.) Anstatt SQL zum Organisieren und Abrufen von Daten zu verwenden, werden JSON, YAML, XML oder Binärschemata verwendet. NoSQL wurde schnell von Amazon, Facebook und Google aufgegriffen, die versuchten, riesige Datenmengen zu bewältigen. 

Unterschiede zwischen SQL und NoSQL

Die Hauptunterschiede zwischen NoSQL- und SQL-Datenbanken liegen in der Art und Weise, wie sie aufgebaut sind, wie Daten gespeichert und lokalisiert werden und in den Strukturen und Formaten, die sie verwenden. Ein Vergleich der beiden basierend auf Funktionen wie Geschwindigkeit, Einschränkungen und Verfügbarkeit kann verwendet werden, um den Datenbanktyp zu ermitteln, der Ihren Anforderungen am besten entspricht. Bedenken Sie außerdem Folgendes:

1. Verschiedene architektonische Entwürfe – Wirtschaft und Forschung

Eine SQL-Datenbank (relationale Datenbank). ist ideal für den Umgang mit Geschäftsmodellen, die sich nicht oft ändern, die Einhaltung strenger internationaler Standards erfordern und standardisierte Geschäftstransaktionen erfassen möchten. Relationale Modelle sind so konzipiert, dass sie sowohl mit Datendateien als auch mit den Beziehungen der Daten auf einheitliche Weise umgehen. Eine Stärke relationaler Datenmodelle ist die Verwendung einer gemeinsamen, einheitlichen Sprache. 

Nicht relationale (NoSQL) Datenbanken sind ideal für Unternehmen, die mit sich ständig ändernden Datenanforderungen, hohem Datenverkehrsaufkommen und einer Vielzahl von Datentypen zu kämpfen haben. NoSQL-Datenbanken stellen keine Beziehungen her. NoSQL-Systeme sind nicht auf verknüpfte Tabellen angewiesen und können diese auch nicht unterstützen. Stattdessen gibt es mehrere verschiedene Schema-Designs, von Schlüsselwert- bis hin zu Diagrammdatenbanken. Einige NoSQL-Systeme unterstützen „Multi-Modell“-Schemas, was bedeutet, dass sie mit mehr als einem Datenschematyp arbeiten können.

Relationale Datenmodelle sollen Geschäftsprozesse, Internetkommunikation und Forschung mit begrenzten Datenmengen unterstützen. Nicht-relationale Datenbanken sind in erster Linie für die Recherche großer Datenmengen konzipiert (früher bekannt als Big Data, bis Big Data zu einer normalen Datenmenge wurde) und können für die Durchführung von Geschäftstransaktionen angepasst werden. 

2. Datenspeicherung

SQL-Datenbanken bieten normalerweise nur begrenzte Möglichkeiten Datenspeichervorrichtung – mehr als genug, um Geschäftsunterlagen zu speichern, aber nicht genug für Recherchen, die riesige Datenmengen aus externen Quellen umfassen. In SQL wird jeder Datensatz mithilfe einer Datenseite fester Größe gespeichert, die in einer größeren Datei enthalten ist. Eine Datenseite enthält je nach Zeilengröße mehrere Datenzeilen. Datenseiten unterstützen normalerweise acht Kilobyte, ihre tatsächliche Größe kann jedoch variieren.  

NoSQL-Modelle nutzen ein verteiltes Datenbanksystem – ein System mit mehreren Computern. Datenspeicher ist so konzipiert, dass es durch den Einsatz zusätzlicher Computer horizontal erweitert werden kann. Dieses Design ermöglicht theoretisch eine unbegrenzte Datenspeicherung und macht NoSQL-Datenbanken zu einer besseren Wahl für die Arbeit mit großen Datenmengen.

Das zentralisierte Datenbankdesign und die strukturierte Natur von SQL-Speichersystemen setzen der Datenmenge, die sie speichern können, Grenzen. NoSQL ist ein hervorragendes System zum Speichern großer Datenmengen.

3. Datenformate

Datenformate können als Regeln beschrieben werden, die definieren, wie Datenbanken Daten speichern und anzeigen. Diese Regeln können auf unterschiedliche Datentypen angewendet werden, beispielsweise Datumsangaben, Zahlen, Zeichenfolgen und Binärdaten. Datenformate Auswirkungen darauf, wie Daten sortiert, gefiltert und aggregiert werden. 

Beispiele für Datenformate sind PDF, XML, RTF SPSS, JPG/JPEG, GIF, PNG, TIFF, MPEG, MP4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, Protocol Buffers und ORC.

4. Sicherheit 

Es gibt eine Vielzahl von SQL-Datenbanken, und viele verfügen über robuste Sicherheitsfunktionen, einschließlich Verschlüsselung und Authentifizierung, während andere dies nicht tun. Es stehen verschiedene Datensicherheitstools zur Verfügung. 

NoSQL-Datenbanken sind manchmal schwächer Sicherheitssysteme als SQL-Datenbanken. Häufig fehlen ihnen integrierte Funktionen, die zur Datenverschlüsselung oder Benutzerauthentifizierung dienen. (Es gibt NoSQL-Datenbanken, die die Sicherheitsfunktionen von SQL-Datenbanken unterstützen und nutzen können.)

5. ‍Flexibilität

NoSQL-Datenbanken bieten eine größere Speicherflexibilität als SQL-Datenbanken, da sie die Speicherung verschiedener Datentypen an einem Ort ermöglichen. Dadurch sind sie ideal für Anwendungen, die komplexere Datenstrukturen erfordern. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken so konzipiert, dass sie schnell und einfach skalierbar sind, sodass sie sich für Großprojekte eignen.

SQL bietet zwar nicht die gleiche Flexibilität wie NoSQL hinsichtlich der Speicherung verschiedener Datentypen, bietet jedoch eine größere Flexibilität bei der Anzahl der geschäftsorientierten Softwareprogramme, mit denen es kompatibel ist.

SQL-Anwendungsfälle

Relationale Datenbanken mit SQL sind beliebt, weil sie leicht zu verstehen und zu verwenden sind. Dies liegt daran, dass sie so konzipiert sind, dass sie Befehle akzeptieren, die durch einfache englische Wörter und Begriffe dargestellt werden, und dass auf Daten direkt von dort aus zugegriffen werden kann, wo sie gespeichert sind, anstatt sie in andere Anwendungen zu kopieren. SQL-Datenbanken können die unten aufgeführten und viele weitere Aktivitäten unterstützen.

• Marketing: First-Party-Daten werden für Marketingzwecke immer wichtiger. Bei First-Party-Daten (direkt vom Kunden gesammelte Daten) handelt es sich in der Regel um eine kleinere Datenmenge als bei Third-Party-Daten (die von externen Ressourcen erworben wurden) und sie werden häufig intern gespeichert. Da Daten von Drittanbietern immer weniger verfügbar sind, werden Daten von Drittanbietern für das Marketing genutzt. Die Organisation von Beziehungen, die eine SQL-Datenbank für Erstanbieterdaten bereitstellt, kann sehr nützlich sein Marketing Zwecke. SQL kann Marketingteams bei der gezielten Kundenansprache und der Veröffentlichung von Werbeaktionen unterstützen, die auf Kundendaten basieren, die direkt vom Unternehmen erfasst wurden. 

• Finanzen: Unternehmen speichern häufig ihre Finanzdaten in Datenbanken, da sie als sicher gelten und leicht zugänglich sind. Diese Daten können bei datengesteuerten Entscheidungen untersucht werden. Vierteljährliche Verkaufsdaten können analysiert werden, um Prognosen für das kommende Jahr zu entwickeln. Darüber hinaus können umsatzschwache Phasen identifiziert werden, mit dem Ziel, ein erneutes Auftreten zu verhindern.

• Gesundheitswesen: SQL wird jetzt zur Analyse von Patienteninformationen verwendet, die in klinischen Datenbanken gespeichert sind. SQL kann elektronische Gesundheitsakten einfach verwalten und ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, die Patientenakten abzurufen und zu aktualisieren sowie Berichte über einen Patienten zu erstellen. SQL im Gesundheitswesen kann verwendet werden, um Gesundheitsanalysen durchzuführen, die Daten eines Patienten zu überwachen und Muster zu identifizieren, die möglicherweise ein Eingreifen erfordern.

NoSQL-Anwendungsfälle

NoSQL bietet eine Lösung für die Größen- und Flexibilitätsherausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Forschung und dem Umgang mit großen Mengen sich schnell ändernder Daten konfrontiert sind. Es kann für das Internet der Dinge, soziale Netzwerke, Echtzeitanalysen und das Sammeln von Business Intelligence verwendet werden. Neben der grundlegenden, groß angelegten Forschung können NoSQL-Datenbanken auch die unten aufgeführten und mehrere andere Bemühungen unterstützen.

• Internet der Dinge: Derzeit sind Milliarden von Geräten – von Smartphones, Fitbits und Haushaltsgeräten bis hin zu Systemen, die in Fabriken, Krankenhäusern und Autos installiert sind mit dem Internet verbunden und von NoSQL-Datenbanken verarbeitet. Diese Geräte empfangen Daten über die Umgebung, den Standort des Geräts, den Herzschlag einer Person, die Bewegung von Produkten usw. Diese Daten können von Organisationen im Einzelhandel, in der Fertigung, im Gesundheitswesen und in vielen anderen Bereichen genutzt werden.

• Echtzeitanalyse: Die Fähigkeit von NoSQL, nützliche Daten in Echtzeit zu extrahieren, ist für moderne datengesteuerte Unternehmen zu einer Notwendigkeit geworden. Snalytics in Echtzeit kann genutzt werden, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Gewinne zu steigern, indem sofort auf „aktuelle Daten“ reagiert wird. NoSQL ist für Echtzeitanalysen konzipiert.

• Inhaltsverwaltung: Für moderne Unternehmen ist es zu einer Notwendigkeit geworden, ihre Benutzer und Kunden mit reichhaltigen, informativen Inhalten anzusprechen. Dieser Inhalt ist jedoch nicht auf Text oder strukturierte Daten beschränkt. Content Management umfasst auch viele Formen halb- und unstrukturierter Daten – wie Audio, Video, Bilder, Präsentationen und vieles mehr. Für Organisationen, die mit einer Vielzahl von Datenformaten arbeiten, könnten NoSQL-Datenbanken sehr nützlich sein. 

Die Zukunft von SQL und NoSQL: NewSQL

Obwohl NoSQL im Trend liegt und immer beliebter wird, kann es nicht als Ersatz für SQL verwendet werden. SQL-Datenbanken haben sich im täglichen Geschäftsleben etabliert und stellen einen einheitlichen Standard dar. Relationale Datenbanken sollten auch in den kommenden Jahrzehnten eine tragende Säule der Unternehmen bleiben.

NoSQL hingegen entwickelt sich immer noch weiter und findet neue Verwendungsmöglichkeiten. Obwohl es sich um eine ausgereifte Technologie handelt, hat ihre Entwicklung verschiedene Richtungen eingeschlagen und ist nicht standardisiert. 

Eine Lösung zur Kombination von SQL und NoSQL heißt NewSQL. NewSQL-Datenbanken versuchen, die Vorteile von NoSQL- und SQL-Datenbanken auf einer Plattform zu vereinen. NewSQL ist noch ein relativ neues Konzept und entwickelt sich ständig weiter. Wie NoSQL verfügen auch NewSQL-Datenbanken über eine große Vielfalt an Architekturmodellen mit unterschiedlichen Merkmalen und Funktionalitäten. 

Bild verwendet unter Lizenz von Shutterstock.com

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• Quelle: https://www.dataversity.net/nosql-vs-sql-five-key-differences/