NoSQL vs. SQL: Fem nøkkelforskjeller - DATAVERSITET

NoSQL vs. SQL: Fem nøkkelforskjeller – DATAVERSITET

Tidsstempel: 24. august 2023 kl.3: 35
Kilde node: 2841525
NoSQL vs. SQLNoSQL vs. SQL

NoSQL og SQL er de to primære databaseformene som brukes til å lagre og administrere digitale data, der hver gir nøkkelforskjeller som støtter fordeler og ulemper. SQL omhandler relasjonsdatabaser og NoSQL omhandler ikke-relasjonelle databaser. Begge metodene lagrer data effektivt, men varierer dramatisk i skalerbarhet, relasjoner, språk og databasedesign. Å forstå forskjellene mellom NoSQL vs SQL-databaser kan hjelpe deg med å velge den mest passende teknologien for en organisasjons spesifikke behov.

For eksempel, når du bygger en app, er det viktig å velge den mest passende databaseteknologien for dine behov (og budsjett). Apputviklere vil normalt velge en NoSQL-database hvis de krever enorme mengder gjennomstrømning (data som går gjennom systemet). Utviklere som trenger datanøyaktighet og ACID (atomicitet, konsistens, isolasjon og holdbarhet for applikasjonene sine, vil imidlertid velge en relasjonsdatabase.

Disse to modellene har utviklet seg betydelig de siste tiårene. Stadig økende datamengder (spesielt ustrukturerte data) har vært en viktig funksjon i utviklingen deres. Økt lagringskapasitet og prosessorkraft, samt utvidet bruk av analyser, har skapt interesse for disse to fundamentalt forskjellige databaseteknologiene.

SQL og NoSQL er begge modne databasedesigner, med en rekke verktøy og støtteprogramvare.

SQL, en strukturert spørring "språk", som et konsept, var først utviklet på 1970-tallet av Edgar Codd. Strukturerte spørringsspråk fungerer med relasjonsdatabaser, og er ganske enkle å lære. Codds design av å bruke kolonner og rader var en stor innovasjon på den tiden, og gjorde datamaskiner tilgjengelige for folk som mangler en informatikkgrad.

NoSQL, som konsept, var utviklet i 1998 av Carl Strozz. Det kom til som svar på problemene folk hadde med nettdata – ustrukturerte data og et ønske om raskere behandling. (NoSQL er ofte oversatt til å bety "Ikke bare SQL.") I stedet for å bruke SQL til å organisere og hente data, bruker den JSON, YAML, XML eller binære skjemaer. NoSQL ble raskt plukket opp av Amazon, Facebook og Google, som prøvde å takle enorme mengder data. 

Forskjeller mellom SQL og NoSQL

De primære forskjellene mellom NoSQL- og SQL-databaser er måten de er bygget på, hvordan data lagres og lokaliseres, og strukturene og formatene de bruker. En sammenligning av de to basert på funksjoner som hastighet, begrensninger og tilgjengelighet kan brukes til å finne ut hvilken type database som best dekker dine behov. Vurder i tillegg:

1. Ulike arkitektoniske design - Business og forskning

En SQL (relasjonell) database er ideell for å håndtere forretningsmodeller som ikke endres ofte, krever overholdelse av strenge internasjonale standarder og ønsker å registrere standardiserte forretningstransaksjoner. Relasjonsmodeller er designet for å håndtere både datafiler og dataens relasjoner på ensartede måter. En styrke ved relasjonsdatamodeller er deres bruk av et felles, enhetlig språk. 

Ikke-relasjonelle (NoSQL) databaser er ideelle for organisasjoner som håndterer stadig skiftende datakrav, høyt trafikkvolum og en rekke datatyper. NoSQL-databaser etablerer ikke relasjoner. NoSQL-systemer er ikke avhengige av, og kan heller ikke støtte, sammenkoblede tabeller. I stedet er det flere forskjellige skjemadesign, alt fra nøkkelverdi til grafdatabaser. Noen NoSQL-systemer vil støtte "multi-modell"-skjemaer, noe som betyr at de kan operere med mer enn én type dataskjema.

Relasjonsdatamodeller er utviklet for å støtte forretningsprosesser, internettkommunikasjon og forskning med begrensede datamengder. Ikke-relasjonelle databaser er først og fremst designet for å undersøke enorme mengder data (tidligere kjent som big data, inntil big data ble en normal mengde data), og kan tilpasses for å utføre forretningstransaksjoner. 

2. Datalagring

SQL-databaser tilbyr vanligvis begrenset datalagring – mer enn nok til å lagre forretningsposter, men ikke nok for forskning som inkluderer enorme mengder data hentet fra eksterne kilder. I SQL lagres hver post ved å bruke en dataside med fast størrelse inneholdt i en større fil. En dataside vil ha flere rader med data, basert på radstørrelsen. Datasider vil vanligvis støtte åtte kilobyte, selv om deres faktiske størrelse kan variere.  

NoSQL-modeller bruker et distribuert databasesystem - et system med flere datamaskiner. Datalagring er designet for å utvide horisontalt ved bruk av ekstra datamaskiner. Denne designen tillater teoretisk ubegrenset datalagring og gjør NoSQL-databaser til et bedre valg for arbeid med store datamengder.

Den sentraliserte databasedesignen og den strukturerte naturen til SQL-lagringssystemer setter begrensninger på mengden data de kan lagre. NoSQL er et utmerket system for lagring av enorme mengder data.

3. Dataformater

Dataformater kan beskrives som reglene som definerer hvordan databaser lagrer og viser data. Disse reglene kan brukes på forskjellige datatyper, for eksempel datoer, tall, strenger og binære data. Dataformater påvirke hvordan data sorteres, filtreres og aggregeres. 

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

4. Sikkerhet 

Det finnes et bredt utvalg av SQL-databaser, og mange har robuste sikkerhetsfunksjoner, inkludert kryptering og autentisering, mens andre ikke har det. Det finnes en rekke datasikkerhetsverktøy tilgjengelig. 

NoSQL-databaser har noen ganger svakere sikkerhetssystemer enn SQL-databaser. Ofte mangler de innebygde funksjoner som brukes til datakryptering eller brukerautentisering. (Det finnes NoSQL-databaser som kan støtte og bruke sikkerhetsfunksjonene til SQL-databaser.)

5. Fleksibilitet

NoSQL-databaser tilbyr større lagringsfleksibilitet enn SQL-databaser fordi de tillater lagring av forskjellige typer data på ett sted. Dette gjør dem ideelle for applikasjoner som krever mer komplekse datastrukturer. I tillegg er NoSQL-databaser designet for å skaleres raskt og enkelt, noe som gjør dem egnet for store prosjekter.

Mens SQL ikke tilbyr den samme fleksibiliteten som NoSQL når det gjelder lagring av forskjellige typer data, tilbyr den større fleksibilitet i antall forretningsorienterte programmer som den er kompatibel med.

SQL-brukstilfeller

Relasjonsdatabaser som bruker SQL er populære fordi de er enkle å forstå og bruke. Dette er fordi de er designet for å akseptere kommandoer representert av enkle engelske ord og termer, og fordi data kan nås direkte fra der de er lagret, i stedet for å kopiere dem til andre applikasjoner. SQL-databaser kan støtte aktivitetene som er oppført nedenfor, og mange flere.

  • markedsføring: Førstepartsdata blir stadig viktigere for markedsføringsformål. Førstepartsdata (data samlet inn direkte fra kunden) er typisk en mindre mengde data enn tredjepartsdata (kjøpt fra eksterne ressurser) og lagres ofte internt. Ettersom tredjepartsdata blir mindre og mindre tilgjengelig, brukes førstepartsdata til markedsføring. Organiseringen av relasjoner en SQL-database gir for førstepartsdata kan være svært nyttig for markedsføring formål. SQL kan bistå markedsføringsteam med å målrette kunder og gi ut kampanjer som er basert på kundedata som er samlet inn direkte av organisasjonen. 
  • Finans: Bedrifter lagrer ofte sine Økonomiske data i databaser, fordi de anses som sikre og lett tilgjengelige. Disse dataene kan undersøkes når man tar datadrevne beslutninger. Kvartalsvise salgsdata kan analyseres for å utvikle spådommer for det kommende året. I tillegg kan langsomme salgsperioder identifiseres med mål om å forhindre at de gjentar seg.
  • Helsevesen: SQL brukes nå til å analysere pasientinformasjon som er lagret i kliniske databaser. SQL kan enkelt administrere elektroniske helsejournaler, slik at helsepersonell kan hente og oppdatere sine pasientjournaler og generere rapporter om en pasient. SQL i helsevesenet kan brukes til å utføre helseanalyse, og overvåke en pasients data og identifisere mønstre som kan kreve intervensjon.

NoSQL-brukstilfeller

NoSQL tilbyr en løsning for skala- og fleksibilitetsutfordringene virksomheter står overfor i forskning og håndtering av enorme mengder raskt skiftende data. Den kan brukes til tingenes internett, sosiale nettverk, sanntidsanalyse og innsamling av forretningsinformasjon. Bortsett fra grunnleggende forskning i stor skala, kan NoSQL-databaser også støtte innsatsen som er oppført nedenfor, og flere andre.

  • Internett av ting: For tiden er milliarder av enheter – alt fra smarttelefoner, Fitbits og husholdningsapparater til systemer installert i fabrikker, sykehus og biler – koblet til internett og behandlet av NoSQL-databaser. Disse enhetene mottar data om miljøet, enhetens plassering, en persons hjerteslag, bevegelse av produkter osv. Disse dataene kan brukes av organisasjoner innen detaljhandel, produksjon, helsevesen og mange andre felt.
  • Sanntidsanalyse: NoSQLs evne til å trekke ut nyttige data i sanntid har blitt en nødvendighet for moderne datadrevne virksomheter. Sanntidssnalytics kan brukes til å øke driftseffektiviteten, redusere kostnadene og øke fortjenesten, ved å reagere på «gjeldende data» umiddelbart. NoSQL er designet for sanntidsanalyse.
  • Filbehandling: Det har blitt en nødvendighet for moderne virksomheter å engasjere sine brukere og kunder med rikt, informativt innhold. Dette innholdet er imidlertid ikke begrenset til tekst eller strukturerte data. Filbehandling inkluderer også mange former for semi- og ustrukturerte data – som lyd, video, bilder, presentasjoner og mye mer. Organisasjoner som arbeider med et bredt utvalg av dataformater kan finne NoSQL-databaser som ganske nyttige. 

Fremtiden til SQL og NoSQL: NewSQL

Selv om NoSQL er trending og stadig mer populært, kan det ikke brukes som en erstatning for SQL. SQL-databaser har blitt forankret i daglige forretningsaktiviteter og gir en enhetlig norm. Relasjonsdatabaser bør forbli en bærebjelke i virksomheter i flere tiår framover.

NoSQL, på den annen side, utvikler seg fortsatt og finner nye bruksområder. Selv om det er en moden teknologi, har utviklingen tatt en rekke retninger og er ikke standardisert. 

En løsning for å kombinere SQL og NoSQL kalles NewSQL. NewSQL-databaser forsøker å slå sammen fordelene med både NoSQL- og SQL-databaser til én plattform. NewSQL er fortsatt et relativt nytt konsept, og stadig i utvikling. Som med NoSQL, har NewSQL-databaser et bredt utvalg av arkitektoniske modeller, med forskjellige funksjoner og funksjoner. 

Bildet brukes under lisens fra Shutterstock.com

Tidstempel:

Mer fra DATAVERSITET