NoSQL kontra SQL: pięć kluczowych różnic – DANYCH

NoSQL i SQL to dwie podstawowe formy baz danych używane do przechowywania danych cyfrowych i zarządzania nimi, a każda z nich zapewnia kluczowe różnice, które potwierdzają zalety i wady. SQL zajmuje się relacyjnymi bazami danych, a NoSQL zajmuje się nierelacyjnymi bazami danych. Obie metody skutecznie przechowują dane, ale różnią się znacznie pod względem skalowalności, relacji, języka i projektu bazy danych. Zrozumienie różnic pomiędzy bazami danych NoSQL i SQL może pomóc w wyborze technologii najbardziej odpowiedniej dla specyficznych potrzeb organizacji.

Na przykład podczas tworzenia aplikacji ważne jest, aby wybrać technologię baz danych najbardziej odpowiednią do Twoich potrzeb (i budżetu). Twórcy aplikacji zwykle wybierają bazę danych NoSQL, jeśli wymagają ogromnej przepustowości (dane przechodzące przez system). Jednak programiści, którzy potrzebują dokładności danych i zgodności z ACID (atomowość, spójność, izolacja i trwałość swoich aplikacji, wybraliby relacyjną bazę danych).

Te dwa modele znacząco ewoluowały w ciągu ostatnich kilku dekad. Stale rosnące ilości danych (w szczególności Dane niestrukturalne) były ważną cechą w ich rozwoju. Zwiększona pojemność pamięci i moc obliczeniowa, a także szersze wykorzystanie analityki spowodowały zainteresowanie tymi dwiema zasadniczo różnymi technologiami baz danych.

Zarówno SQL, jak i NoSQL to dojrzałe projekty baz danych, z różnorodnymi narzędziami i oprogramowaniem pomocniczym.

SQL, ustrukturyzowany „język” zapytań, był taką koncepcją pierwszy opracowany w latach 1970. przez Edgara Codda. Strukturalne języki zapytań współpracują z relacyjnymi bazami danych i są dość łatwe do nauczenia. Projekt Codda polegający na wykorzystaniu kolumn i wierszy był wówczas główną innowacją, dzięki której komputery były dostępne dla osób nieposiadających dyplomu informatyki.

NoSQL, jako koncepcja, został opracowany w 1998 roku przez Carla Strozza. Powstało w odpowiedzi na problemy, jakie ludzie mają z danymi w sieci – dane nieustrukturyzowane i chęć szybszego przetwarzania. (NoSQL jest powszechnie tłumaczone jako „nie tylko SQL”). Zamiast używać SQL do organizowania i pobierania danych, używa JSON, YAML, XML lub schematów binarnych. NoSQL został szybko przejęty przez Amazon, Facebook i Google, które próbowały poradzić sobie z ogromnymi ilościami danych. 

Różnice między SQL i NoSQL

Podstawowe różnice między bazami danych NoSQL i SQL polegają na sposobie ich budowy, sposobie przechowywania i lokalizacji danych oraz używanych przez nie strukturach i formatach. Porównanie obu rozwiązań w oparciu o funkcje, takie jak szybkość, ograniczenia i dostępność, może posłużyć do określenia typu bazy danych, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom. Dodatkowo rozważ:

1. Różne projekty architektoniczne – biznes i badania

Baza danych SQL (relacyjna). jest idealny do radzenia sobie z modelami biznesowymi, które nie zmieniają się często, wymagają przestrzegania rygorystycznych standardów międzynarodowych i chcą rejestrować ustandaryzowane transakcje biznesowe. Modele relacyjne zaprojektowano tak, aby w jednolity sposób radzić sobie zarówno z plikami danych, jak i relacjami między danymi. Mocną stroną relacyjnych modeli danych jest użycie wspólnego, ujednoliconego języka. 

Nierelacyjne bazy danych (NoSQL) są idealne dla organizacji zajmujących się stale zmieniającymi się wymaganiami dotyczącymi danych, dużym natężeniem ruchu i różnymi typami danych. Bazy danych NoSQL nie ustanawiają relacji. Systemy NoSQL nie opierają się na połączonych tabelach ani nie mogą ich obsługiwać. Zamiast tego jest ich kilka różne projekty schematów, począwszy od baz danych klucz-wartość po grafowe bazy danych. Niektóre systemy NoSQL obsługują schematy „wielomodelowe”, co oznacza, że ​​mogą działać z więcej niż jednym typem schematu danych.

Relacyjne modele danych mają na celu wspieranie procesów biznesowych, komunikacji internetowej i badań przy ograniczonej ilości danych. Nierelacyjne bazy danych są przeznaczone przede wszystkim do badania ogromnych ilości danych (wcześniej znanych jako big data, dopóki big data nie stało się zwykłą ilością danych) i można je dostosować do przeprowadzania transakcji biznesowych. 

2. Przechowywanie danych

Bazy danych SQL zazwyczaj oferują ograniczone możliwości przechowywanie danych – więcej niż wystarczająco do przechowywania dokumentacji biznesowej, ale za mało do badań obejmujących ogromne ilości danych pobieranych ze źródeł zewnętrznych. W języku SQL każdy rekord jest przechowywany przy użyciu strony danych o stałym rozmiarze zawartej w większym pliku. Strona danych będzie zawierać wiele wierszy danych, w zależności od rozmiaru wiersza. Strony danych zazwyczaj obsługują osiem kilobajtów, chociaż ich rzeczywisty rozmiar może się różnić.  

Modele NoSQL wykorzystują rozproszony system baz danych – system z wieloma komputerami. Przechowywanie danych przeznaczony jest do rozbudowy poziomej poprzez zastosowanie dodatkowych komputerów. Taka konstrukcja teoretycznie pozwala na nieograniczone przechowywanie danych i sprawia, że ​​bazy danych NoSQL są lepszym wyborem do pracy z dużymi ilościami danych.

Scentralizowany projekt bazy danych i strukturalny charakter systemów pamięci masowej SQL nakładają ograniczenia na ilość danych, które mogą przechowywać. NoSQL to doskonały system do przechowywania ogromnych ilości danych.

3. Formaty danych

Formaty danych można opisać jako reguły określające sposób, w jaki bazy danych przechowują i wyświetlają dane. Reguły te można zastosować do różnych typów danych, na przykład dat, liczb, ciągów i danych binarnych. Formaty danych wpływ na sposób sortowania, filtrowania i agregowania danych. 

Przykładowe formaty danych obejmują PDF, XML, RTF SPSS, jpg/jpeg, gif, png, tiff, mpeg, mp4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, bufory protokołów i ORC.

4. Bezpieczeństwo  

Istnieje wiele różnych baz danych SQL, a wiele z nich ma solidne funkcje bezpieczeństwa, w tym szyfrowanie i uwierzytelnianie, podczas gdy inne nie. Dostępnych jest wiele narzędzi do zabezpieczania danych. 

Bazy danych NoSQL czasami mają słabsze systemy bezpieczeństwa niż bazy danych SQL. Często brakuje im wbudowanych funkcji, które służą do szyfrowania danych lub uwierzytelniania użytkowników. (Istnieją bazy danych NoSQL, które obsługują i wykorzystują funkcje zabezpieczeń baz danych SQL).

5. Elastyczność

Bazy danych NoSQL oferują większą elastyczność przechowywania niż bazy SQL, ponieważ pozwalają na przechowywanie różnych typów danych w jednym miejscu. Dzięki temu idealnie nadają się do zastosowań wymagających bardziej złożonych struktur danych. Ponadto bazy danych NoSQL zaprojektowano z myślą o szybkim i łatwym skalowaniu, dzięki czemu nadają się do projektów na dużą skalę.

Chociaż SQL nie oferuje takiej samej elastyczności jak NoSQL w zakresie przechowywania różnych typów danych, oferuje większą elastyczność w zakresie liczby programów biznesowych, z którymi jest kompatybilny.

Przypadki użycia SQL

Relacyjne bazy danych korzystające z SQL są popularne, ponieważ są łatwe do zrozumienia i użycia. Dzieje się tak dlatego, że są one zaprojektowane tak, aby akceptować polecenia reprezentowane przez proste angielskie słowa i terminy, a dostęp do danych można uzyskać bezpośrednio z miejsca ich przechowywania, zamiast kopiować je do innych aplikacji. Bazy danych SQL mogą wspierać działania wymienione poniżej i wiele innych.

• Marketing: Dane własne stają się coraz ważniejsze dla celów marketingowych. Dane własne (dane zebrane bezpośrednio od klienta) to zazwyczaj mniejsza ilość danych niż dane osób trzecich (zakupione z zasobów zewnętrznych) i często są przechowywane wewnętrznie. Ponieważ dane osób trzecich stają się coraz mniej dostępne, w celach marketingowych wykorzystywane są dane własne. Organizacja relacji, jakie baza danych SQL zapewnia dla danych własnych, może być bardzo użyteczna marketing cele. SQL może pomóc zespołom marketingowym w docieraniu do klientów i udostępnianiu promocji opartych na danych klientów zebranych bezpośrednio przez organizację. 

• Finanse: Firmy często przechowują swoje dane finansowe w bazach danych, ponieważ są one uważane za bezpieczne i można do nich łatwo uzyskać dostęp. Dane te można analizować podczas podejmowania decyzji opartych na danych. Kwartalne dane sprzedażowe można analizować w celu opracowania prognoz na nadchodzący rok. Ponadto można zidentyfikować wolne okresy sprzedaży w celu zapobiegania ich ponownemu wystąpieniu.

• Opieka zdrowotna: SQL jest obecnie używany do analizowania informacji o pacjentach przechowywanych w klinicznych bazach danych. SQL może z łatwością zarządzać elektroniczną dokumentacją medyczną, umożliwiając podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną pobieranie i aktualizowanie dokumentacji pacjentów oraz generowanie raportów na temat pacjenta. SQL w opiece zdrowotnej może być używany do przeprowadzania analiz dotyczących opieki zdrowotnej oraz monitorowania danych pacjenta i identyfikowania wzorców, które mogą wymagać interwencji.

Przypadki użycia NoSQL

NoSQL oferuje rozwiązanie odpowiadające wyzwaniom związanym ze skalą i elastycznością, przed którymi stoją firmy zajmujące się badaniami i obsługą ogromnych ilości szybko zmieniających się danych. Można go używać w Internecie rzeczy, sieciach społecznościowych, analizach w czasie rzeczywistym i gromadzeniu informacji biznesowych. Oprócz podstawowych badań na dużą skalę, bazy danych NoSQL mogą również wspierać działania wymienione poniżej i kilka innych.

• Internet przedmiotów: Obecnie miliardy urządzeń – od smartfonów, Fitbitów i sprzętu AGD po systemy instalowane w fabrykach, szpitalach i samochodach – są połączony z Internetem i przetwarzane przez bazy danych NoSQL. Urządzenia te otrzymują dane o środowisku, lokalizacji urządzenia, biciu serca danej osoby, przemieszczaniu się produktów itp. Dane te mogą być wykorzystywane przez organizacje z branży handlu detalicznego, produkcji, opieki zdrowotnej i wielu innych dziedzin.

• Analiza w czasie rzeczywistym: Zdolność NoSQL do wydobywania przydatnych danych w czasie rzeczywistym stała się koniecznością dla nowoczesnych firm opartych na danych. Analiza w czasie rzeczywistym można wykorzystać do zwiększenia efektywności operacyjnej, obniżenia kosztów i zwiększenia zysków, reagując natychmiastowo na „bieżące dane”. NoSQL jest przeznaczony do analiz w czasie rzeczywistym.

• Zarządzanie zawartością: W nowoczesnych firmach koniecznością stało się angażowanie użytkowników i klientów bogatymi treściami informacyjnymi. Treści te nie ograniczają się jednak do tekstu lub danych strukturalnych. Zarządzanie treścią  obejmuje także wiele form danych pół- i nieustrukturyzowanych – takich jak audio, wideo, obrazy, prezentacje i wiele innych. Organizacje zajmujące się szeroką gamą formatów danych mogą uznać bazy danych NoSQL za całkiem przydatne. 

Przyszłość SQL i NoSQL: NewSQL

Chociaż NoSQL cieszy się popularnością i zyskuje na popularności, nie można go używać jako zamiennika SQL. Bazy danych SQL zakorzeniły się w codziennej działalności biznesowej i zapewniają jednolitą normę. Relacyjne bazy danych powinny pozostać ostoją przedsiębiorstw przez nadchodzące dziesięciolecia.

Z kolei NoSQL wciąż ewoluuje i znajduje nowe zastosowania. Choć jest to technologia dojrzała, to jej rozwój poszedł w różnych kierunkach i nie jest ustandaryzowany. 

Jedno z rozwiązań umożliwiających łączenie SQL i NoSQL nosi nazwę NewSQL. Bazy danych NewSQL próbują połączyć zalety baz danych NoSQL i SQL w jedną platformę. NewSQL jest wciąż stosunkowo nową koncepcją i wciąż ewoluuje. Podobnie jak w przypadku NoSQL, bazy danych NewSQL mają szeroką gamę modeli architektonicznych, z różnymi cechami i funkcjonalnościami. 

Obraz używany na licencji Shutterstock.com

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• ChartPrime. Podnieś poziom swojej gry handlowej dzięki ChartPrime. Dostęp tutaj.
• Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/nosql-vs-sql-five-key-differences/