NoSQL बनाम SQL: पांच प्रमुख अंतर - डेटा विविधता

NoSQL बनाम SQL: पांच प्रमुख अंतर - डेटा विविधता

टाइम स्टैम्प: 24 अगस्त, 2023 सुबह 3:35 बजे
स्रोत नोड: 2841525
NoSQL बनाम SQLNoSQL बनाम SQL

NoSQL और SQL डेटाबेस के दो प्राथमिक रूप हैं जिनका उपयोग डिजिटल डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है, प्रत्येक महत्वपूर्ण अंतर प्रदान करता है जो फायदे और नुकसान का समर्थन करता है। SQL रिलेशनल डेटाबेस से संबंधित है और NoSQL गैर-रिलेशनल डेटाबेस से संबंधित है। दोनों विधियाँ डेटा को प्रभावी ढंग से संग्रहीत करती हैं लेकिन उनकी मापनीयता, संबंध, भाषा और डेटाबेस डिज़ाइन में नाटकीय रूप से भिन्न होती हैं। NoSQL बनाम SQL डेटाबेस के बीच अंतर को समझने से किसी संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त तकनीक चुनने में मदद मिल सकती है।

उदाहरण के लिए, कोई ऐप बनाते समय, अपनी आवश्यकताओं (और बजट) के लिए सबसे उपयुक्त डेटाबेस तकनीक का चयन करना महत्वपूर्ण है। यदि ऐप डेवलपर्स को भारी मात्रा में थ्रूपुट (सिस्टम से गुजरने वाला डेटा) की आवश्यकता होती है, तो वे आमतौर पर एक NoSQL डेटाबेस का चयन करेंगे। हालाँकि, जिन डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोगों के लिए डेटा सटीकता और ACID (एटोमिसिटी, कंसिस्टेंसी, आइसोलेशन और ड्यूरेबिलिटी अनुपालन) की आवश्यकता होती है, वे एक रिलेशनल डेटाबेस चुनेंगे।

पिछले कुछ दशकों में ये दोनों मॉडल महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुए हैं। डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा (विशेष रूप से)। असंरचित डेटा) उनके विकास में एक महत्वपूर्ण विशेषता रही है। बढ़ी हुई भंडारण क्षमता और प्रसंस्करण शक्ति के साथ-साथ एनालिटिक्स के उपयोग के विस्तार ने इन दो मौलिक रूप से भिन्न डेटाबेस प्रौद्योगिकियों में रुचि पैदा की है।

SQL और NoSQL दोनों परिपक्व डेटाबेस डिज़ाइन हैं, जिनमें विभिन्न प्रकार के टूल और सहायक सॉफ़्टवेयर हैं।

एसक्यूएल, एक अवधारणा के रूप में एक संरचित क्वेरी "भाषा" थी पहले विकसित 1970 के दशक में एडगर कॉड द्वारा। संरचित क्वेरी भाषाएँ रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम करती हैं, और सीखना काफी आसान है। कॉलम और पंक्तियों का उपयोग करने का कॉड का डिज़ाइन उस समय एक प्रमुख नवाचार था, जिसने कंप्यूटर विज्ञान की डिग्री की कमी वाले लोगों के लिए कंप्यूटर को सुलभ बना दिया।

NoSQL, एक अवधारणा के रूप में, विकसित किया गया था 1998 में कार्ल स्ट्रोज़ द्वारा। यह वेब डेटा के साथ लोगों की समस्याओं के जवाब में आया - असंरचित डेटा और तेज़ प्रसंस्करण की इच्छा। (NoSQL का अनुवाद आमतौर पर "न केवल SQL" के रूप में किया जाता है।) डेटा को व्यवस्थित और पुनर्प्राप्त करने के लिए SQL का उपयोग करने के बजाय, यह JSON, YAML, XML, या बाइनरी स्कीमा का उपयोग करता है। NoSQL को Amazon, Facebook और Google द्वारा तुरंत उठाया गया, जो भारी मात्रा में डेटा से निपटने की कोशिश कर रहे थे। 

SQL और के बीच अंतर NoSQL

NoSQL और SQL डेटाबेस के बीच प्राथमिक अंतर उनके निर्माण के तरीके, डेटा को कैसे संग्रहीत और स्थित किया जाता है, और उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली संरचनाएं और प्रारूप हैं। गति, सीमाएं और उपलब्धता जैसी सुविधाओं के आधार पर दोनों की तुलना का उपयोग डेटाबेस के प्रकार को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है जो आपकी आवश्यकताओं को सर्वोत्तम रूप से पूरा करता है। इसके अतिरिक्त, विचार करें:

1. विभिन्न वास्तुशिल्प डिजाइन - व्यवसाय और अनुसंधान

एक SQL (संबंधपरक) डेटाबेस आदर्श है ऐसे व्यवसाय मॉडल से निपटने के लिए जो अक्सर नहीं बदलते हैं, सख्त अंतरराष्ट्रीय मानकों के पालन की आवश्यकता होती है, और मानकीकृत व्यावसायिक लेनदेन को रिकॉर्ड करना चाहते हैं। संबंधपरक मॉडल डेटा फ़ाइलों और डेटा के संबंधों दोनों को एक समान तरीके से निपटाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। संबंधपरक डेटा मॉडल की ताकत एक सामान्य, एकीकृत भाषा का उपयोग है। 

गैर-संबंधपरक (NoSQL) डेटाबेस लगातार बदलती डेटा आवश्यकताओं, उच्च ट्रैफ़िक मात्रा और विभिन्न प्रकार के डेटा प्रकारों से निपटने वाले संगठनों के लिए आदर्श हैं। NoSQL डेटाबेस संबंध स्थापित नहीं करते हैं. NoSQL सिस्टम सम्मिलित तालिकाओं पर निर्भर नहीं हैं, न ही उनका समर्थन कर सकते हैं। इसके बजाय, कई हैं विभिन्न स्कीमा डिज़ाइन, कुंजी-मूल्य से लेकर ग्राफ़ डेटाबेस तक। कुछ NoSQL सिस्टम "मल्टी-मॉडल" स्कीमा का समर्थन करेंगे, जिसका अर्थ है कि वे एक से अधिक प्रकार के डेटा स्कीमा के साथ काम कर सकते हैं।

संबंधपरक डेटा मॉडल सीमित मात्रा में डेटा के साथ व्यावसायिक प्रक्रियाओं, इंटरनेट संचार और अनुसंधान का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। गैर-संबंधपरक डेटाबेस मुख्य रूप से बड़ी मात्रा में डेटा (जिसे पहले बड़े डेटा के रूप में जाना जाता था, जब तक कि बड़ा डेटा सामान्य मात्रा में डेटा नहीं बन गया) पर शोध करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसे व्यावसायिक लेनदेन करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। 

2. डाटा स्टोरेज

SQL डेटाबेस आम तौर पर सीमित पेशकश करते हैं डेटा भंडारण - व्यावसायिक रिकॉर्ड संग्रहीत करने के लिए पर्याप्त से अधिक, लेकिन अनुसंधान के लिए पर्याप्त नहीं जिसमें बाहरी स्रोतों से लिया गया भारी मात्रा में डेटा शामिल है। SQL में, प्रत्येक रिकॉर्ड को एक बड़ी फ़ाइल के भीतर निहित एक निश्चित आकार के डेटा पृष्ठ का उपयोग करके संग्रहीत किया जाता है। एक डेटा पेज में पंक्ति के आकार के आधार पर डेटा की कई पंक्तियाँ होंगी। डेटा पेज आम तौर पर आठ किलोबाइट का समर्थन करेंगे, हालांकि उनका वास्तविक आकार भिन्न हो सकता है।  

NoSQL मॉडल एक वितरित डेटाबेस सिस्टम का उपयोग करते हैं - कई कंप्यूटरों वाला एक सिस्टम। आधार सामग्री भंडारण अतिरिक्त कंप्यूटरों के उपयोग के माध्यम से क्षैतिज रूप से विस्तार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डिज़ाइन सैद्धांतिक रूप से असीमित डेटा भंडारण की अनुमति देता है और बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करने के लिए NoSQL डेटाबेस को बेहतर विकल्प बनाता है।

केंद्रीकृत डेटाबेस डिज़ाइन और SQL स्टोरेज सिस्टम की संरचित प्रकृति उनके द्वारा संग्रहीत किए जा सकने वाले डेटा की मात्रा पर सीमा लगाती है। NoSQL भारी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने के लिए एक उत्कृष्ट प्रणाली है।

3. डेटा प्रारूप

डेटा प्रारूपों को उन नियमों के रूप में वर्णित किया जा सकता है जो परिभाषित करते हैं कि डेटाबेस डेटा को कैसे संग्रहीत और प्रदर्शित करते हैं। इन नियमों को अलग-अलग डेटा प्रकारों पर लागू किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, दिनांक, संख्याएं, स्ट्रिंग्स और बाइनरी डेटा। डेटा प्रारूप डेटा को सॉर्ट, फ़िल्टर और एकत्रित करने के तरीके पर प्रभाव पड़ता है। 

डेटा प्रारूपों के उदाहरणों में PDF,

4. सुरक्षा  

SQL डेटाबेस की एक विस्तृत विविधता है, और कई में एन्क्रिप्शन और प्रमाणीकरण सहित मजबूत सुरक्षा सुविधाएँ हैं, जबकि अन्य में नहीं हैं। विभिन्न प्रकार के डेटा सुरक्षा उपकरण उपलब्ध हैं। 

NoSQL डेटाबेस कभी-कभी कमज़ोर होते हैं सुरक्षा प्रणालियां SQL डेटाबेस की तुलना में. अक्सर, उनमें अंतर्निहित सुविधाओं का अभाव होता है जिनका उपयोग डेटा एन्क्रिप्शन या उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के लिए किया जाता है। (ऐसे NoSQL डेटाबेस हैं जो SQL डेटाबेस की सुरक्षा सुविधाओं का समर्थन और उपयोग कर सकते हैं।)

5. ‍लचीलापन

NoSQL डेटाबेस SQL ​​डेटाबेस की तुलना में अधिक भंडारण लचीलापन प्रदान करते हैं क्योंकि वे एक ही स्थान पर विभिन्न प्रकार के डेटा के भंडारण की अनुमति देते हैं। यह उन्हें उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है जिनके लिए अधिक जटिल डेटा संरचनाओं की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, NoSQL डेटाबेस को जल्दी और आसानी से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उन्हें बड़े पैमाने की परियोजनाओं के लिए उपयुक्त बनाता है।

जबकि SQL विभिन्न प्रकार के डेटा को संग्रहीत करने के मामले में NoSQL के समान लचीलापन प्रदान नहीं करता है, यह उन व्यवसाय-उन्मुख सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामों की संख्या में अधिक लचीलापन प्रदान करता है जिनके साथ यह संगत है।

SQL उपयोग के मामले

SQL का उपयोग करने वाले रिलेशनल डेटाबेस लोकप्रिय हैं क्योंकि उन्हें समझना और उपयोग करना आसान है। ऐसा इसलिए है क्योंकि उन्हें सरल अंग्रेजी शब्दों और शब्दों द्वारा दर्शाए गए आदेशों को स्वीकार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और क्योंकि डेटा को अन्य अनुप्रयोगों में कॉपी करने के बजाय सीधे वहां से एक्सेस किया जा सकता है जहां इसे संग्रहीत किया जाता है। SQL डेटाबेस नीचे सूचीबद्ध गतिविधियों और कई अन्य गतिविधियों का समर्थन कर सकता है।

  • विपणन: विपणन उद्देश्यों के लिए प्रथम-पक्ष डेटा अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है। प्रथम-पक्ष डेटा (ग्राहक से सीधे एकत्र किया गया डेटा) आम तौर पर तीसरे पक्ष के डेटा (बाहरी संसाधनों से खरीदा गया) की तुलना में कम मात्रा में डेटा होता है और अक्सर घर में ही संग्रहीत किया जाता है। जैसे-जैसे तृतीय-पक्ष डेटा कम और कम उपलब्ध होता जा रहा है, प्रथम-पक्ष डेटा का उपयोग विपणन के लिए किया जा रहा है। प्रथम-पक्ष डेटा के लिए SQL डेटाबेस द्वारा प्रदान किया जाने वाला संबंधों का संगठन बहुत उपयोगी हो सकता है विपणन उद्देश्य. SQL ग्राहकों को लक्षित करने और संगठन द्वारा सीधे एकत्र किए गए ग्राहक डेटा पर आधारित प्रचार जारी करने में मार्केटिंग टीमों की सहायता कर सकता है। 
  • वित्त: व्यवसाय अक्सर इनका भंडारण करते हैं वित्तीय आँकड़ा डेटाबेस में, क्योंकि उन्हें सुरक्षित माना जाता है और उन तक आसानी से पहुंचा जा सकता है। डेटा-संचालित निर्णय लेते समय इस डेटा की जांच की जा सकती है। आगामी वर्ष के लिए पूर्वानुमान विकसित करने के लिए त्रैमासिक बिक्री डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, धीमी बिक्री अवधि की पहचान उन्हें दोबारा होने से रोकने के लक्ष्य से की जा सकती है।
  • स्वास्थ्य देखभाल: SQL का उपयोग अब नैदानिक ​​डेटाबेस में संग्रहीत रोगी जानकारी का विश्लेषण करने के लिए किया जा रहा है। SQL आसानी से इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्रबंधित कर सकता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाता अपने मरीजों के रिकॉर्ड को पुनः प्राप्त और अपडेट कर सकते हैं, और एक मरीज पर रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं। स्वास्थ्य देखभाल में एसक्यूएल का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषण करने और रोगी के डेटा की निगरानी करने और उन पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिनमें हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है।

NoSQL उपयोग के मामले

NoSQL उन बड़े पैमाने और लचीलेपन की चुनौतियों के लिए एक समाधान प्रदान करता है जिनका सामना व्यवसायों को अनुसंधान और बड़ी मात्रा में तेजी से बदलते डेटा से निपटने में करना पड़ता है। इसका उपयोग इंटरनेट ऑफ थिंग्स, सोशल नेटवर्क, रीयल-टाइम एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस इकट्ठा करने के लिए किया जा सकता है। बुनियादी बड़े पैमाने के शोध के अलावा, NoSQL डेटाबेस नीचे सूचीबद्ध प्रयासों और कई अन्य का भी समर्थन कर सकते हैं।

  • चीजों की इंटरनेट: वर्तमान में, अरबों डिवाइस - स्मार्टफोन, फिटबिट्स और घरेलू उपकरणों से लेकर कारखानों, अस्पतालों और कारों में स्थापित सिस्टम तक - हैं इंटरनेट से जुड़ा हुआ है और NoSQL डेटाबेस द्वारा संसाधित किया गया। ये उपकरण पर्यावरण, उपकरण के स्थान, किसी व्यक्ति के दिल की धड़कन, उत्पादों की आवाजाही आदि के बारे में डेटा प्राप्त करते हैं। इस डेटा का उपयोग खुदरा, विनिर्माण, स्वास्थ्य देखभाल और कई अन्य क्षेत्रों में संगठनों द्वारा किया जा सकता है।
  • रीयल-टाइम एनालिटिक्स: वास्तविक समय में उपयोगी डेटा निकालने की NoSQL की क्षमता आधुनिक डेटा-संचालित व्यवसायों के लिए एक आवश्यकता बन गई है। वास्तविक समय का विश्लेषण इसका उपयोग "वर्तमान डेटा" पर तुरंत प्रतिक्रिया देकर परिचालन दक्षता बढ़ाने, लागत कम करने और मुनाफा बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। NoSQL को वास्तविक समय विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • सामग्री प्रबंधन: आधुनिक व्यवसायों के लिए अपने उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों को समृद्ध, सूचनात्मक सामग्री से जोड़ना एक आवश्यकता बन गई है। हालाँकि, यह सामग्री पाठ या संरचित डेटा तक सीमित नहीं है। सामग्री प्रबंधन इसमें अर्ध और असंरचित डेटा के कई रूप भी शामिल हैं - जैसे ऑडियो, वीडियो, चित्र, प्रस्तुतियाँ और बहुत कुछ। विभिन्न प्रकार के डेटा प्रारूपों से निपटने वाले संगठन NoSQL डेटाबेस को काफी उपयोगी पा सकते हैं। 

SQL और NoSQL का भविष्य: NewSQL

हालाँकि NoSQL चलन में है और लोकप्रियता हासिल कर रहा है, लेकिन इसे SQL के प्रतिस्थापन के रूप में उपयोग नहीं किया जा सकता है। SQL डेटाबेस दैनिक व्यावसायिक गतिविधियों में शामिल हो गए हैं और एक समान मानदंड प्रदान करते हैं। आने वाले दशकों तक संबंधपरक डेटाबेस व्यवसायों का मुख्य आधार बने रहना चाहिए।

दूसरी ओर, NoSQL अभी भी विकसित हो रहा है और नए उपयोग ढूंढ रहा है। हालाँकि यह एक परिपक्व तकनीक है, लेकिन इसके विकास ने कई दिशाएँ ली हैं और यह मानकीकृत नहीं है। 

SQL और NoSQL के संयोजन के लिए एक समाधान को NewSQL कहा जाता है। NewSQL डेटाबेस NoSQL और SQL डेटाबेस दोनों के लाभों को एक प्लेटफ़ॉर्म में मर्ज करने का प्रयास करते हैं। NewSQL अभी भी एक अपेक्षाकृत नई अवधारणा है, और अभी भी विकसित हो रही है। NoSQL की तरह, NewSQL डेटाबेस में विभिन्न विशेषताओं और कार्यक्षमताओं के साथ विभिन्न प्रकार के वास्तुशिल्प मॉडल होते हैं। 

Shutterstock.com से लाइसेंस के तहत उपयोग की गई छवि

समय टिकट:

से अधिक डेटावर्सिटी