NoSQL vs. SQL: Fem nyckelskillnader - DATAVERSITET

NoSQL vs. SQL: Fem nyckelskillnader – DATAVERSITET

Tidsstämpel: 24 augusti 2023 3:35
Källnod: 2841525
NoSQL vs. SQLNoSQL vs. SQL

NoSQL och SQL är de två primära formerna av databas som används för att lagra och hantera digital data, där var och en tillhandahåller viktiga skillnader som stöder fördelar och nackdelar. SQL handlar om relationsdatabaser och NoSQL handlar om icke-relationella databaser. Båda metoderna lagrar data effektivt men skiljer sig dramatiskt i sin skalbarhet, relationer, språk och databasdesign. Att förstå skillnaderna mellan NoSQL vs SQL-databaser kan hjälpa till att välja den mest lämpliga tekniken för en organisations specifika behov.

När du till exempel bygger en app är det viktigt att välja den mest lämpliga databastekniken för dina behov (och budget). Apputvecklare skulle normalt välja en NoSQL-databas om de kräver enorma mängder genomströmning (data som passerar genom systemet). Utvecklare som behöver datanoggrannhet och ACID (atomicitet, konsistens, isolering och hållbarhet för sina applikationer skulle dock välja en relationsdatabas.

Dessa två modeller har utvecklats avsevärt under de senaste decennierna. Stadigt ökande datamängder (särskilt ostrukturerade data) har varit ett viktigt inslag i deras utveckling. Ökad lagringskapacitet och processorkraft, samt utökad användning av analys, har väckt ett intresse för dessa två fundamentalt olika databasteknologier.

SQL och NoSQL är båda mogna databasdesigner, med en mängd olika verktyg och stödjande programvara.

SQL, en strukturerad fråga "språk", som begrepp, var först utvecklades på 1970-talet av Edgar Codd. Strukturerade frågespråk fungerar med relationsdatabaser och är ganska lätta att lära sig. Codds design av att använda kolumner och rader var en stor innovation på den tiden, vilket gjorde datorer tillgängliga för människor som saknade en datavetenskaplig examen.

NoSQL, som koncept, var utvecklad 1998 av Carl Strozz. Det kom till som svar på de problem som människor hade med webbdata – ostrukturerad data och en önskan om snabbare bearbetning. (NoSQL översätts vanligtvis till att betyda "inte bara SQL.") Istället för att använda SQL för att organisera och hämta data, använder den JSON, YAML, XML eller binära scheman. NoSQL plockades snabbt upp av Amazon, Facebook och Google, som försökte hantera enorma mängder data. 

Skillnader mellan SQL och NoSQL

De primära skillnaderna mellan NoSQL- och SQL-databaser är hur de är byggda, hur data lagras och lokaliseras, och de strukturer och format de använder. En jämförelse av de två baserat på funktioner, såsom hastighet, begränsningar och tillgänglighet kan användas för att bestämma vilken typ av databas som bäst uppfyller dina behov. Tänk dessutom på:

1. Olika arkitektoniska mönster – Business and Research

En SQL (relationell) databas är perfekt för att hantera affärsmodeller som inte ändras ofta, kräver att strikta internationella standarder följs och vill registrera standardiserade affärstransaktioner. Relationsmodeller är utformade för att hantera både datafiler och datas relationer på ett enhetligt sätt. En styrka med relationsdatamodeller är deras användning av ett gemensamt, enhetligt språk. 

Icke-relationella (NoSQL) databaser är idealiska för organisationer som hanterar ständigt föränderliga datakrav, hög trafikvolym och en mängd olika datatyper. NoSQL-databaser upprättar inga relationer. NoSQL-system förlitar sig inte på, och kan inte heller stödja, sammanfogade tabeller. Istället finns det flera olika schemadesigner, allt från nyckel-värde till grafdatabaser. Vissa NoSQL-system kommer att stödja "multi-model" scheman, vilket innebär att de kan arbeta med mer än en typ av dataschema.

Relationsdatamodeller är utformade för att stödja affärsprocesser, internetkommunikation och forskning med begränsade mängder data. Icke-relationella databaser är främst designade för att undersöka stora mängder data (tidigare kallade big data, tills big data blev en normal mängd data), och kan anpassas för att utföra affärstransaktioner. 

2. Datalagring

SQL-databaser erbjuder vanligtvis begränsade datalagring – mer än tillräckligt för att lagra affärsregister, men inte tillräckligt för forskning som inkluderar enorma mängder data hämtade från externa källor. I SQL lagras varje post med hjälp av en datasida med fast storlek som finns i en större fil. En datasida kommer att ha flera rader med data, baserat på radstorleken. Datasidor stöder vanligtvis åtta kilobyte, även om deras faktiska storlek kan variera.  

NoSQL-modeller använder ett distribuerat databassystem – ett system med flera datorer. Datalagring är utformad för att expandera horisontellt genom användning av ytterligare datorer. Denna design möjliggör teoretiskt obegränsad datalagring och gör NoSQL-databaser till ett bättre val för att arbeta med stora mängder data.

Den centraliserade databasdesignen och strukturerade karaktären hos SQL-lagringssystem sätter gränser för mängden data de kan lagra. NoSQL är ett utmärkt system för att lagra enorma mängder data.

3. Dataformat

Dataformat kan beskrivas som reglerna som definierar hur databaser lagrar och visar data. Dessa regler kan tillämpas på olika datatyper, till exempel datum, siffror, strängar och binär data. Dataformat påverka hur data sorteras, filtreras och aggregeras. 

Exempel på dataformat inkluderar PDF, XML, RTF SPSS, jpg/jpeg, gif, png, tiff, mpeg, mp4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, Protocol Buffers och ORC.

4. Säkerhet 

Det finns ett brett utbud av SQL-databaser, och många har robusta säkerhetsfunktioner, inklusive kryptering och autentisering, medan andra inte har det. Det finns en mängd olika datasäkerhetsverktyg tillgängliga. 

NoSQL-databaser har ibland svagare säkerhetssystem än SQL-databaser. Ofta saknar de inbyggda funktioner som används för datakryptering eller användarautentisering. (Det finns NoSQL-databaser som kan stödja och använda säkerhetsfunktionerna i SQL-databaser.)

5. Flexibilitet

NoSQL-databaser erbjuder större lagringsflexibilitet än SQL-databaser eftersom de tillåter lagring av olika typer av data på ett ställe. Detta gör dem idealiska för applikationer som kräver mer komplexa datastrukturer. Dessutom är NoSQL-databaser designade för att skalas snabbt och enkelt, vilket gör dem lämpliga för storskaliga projekt.

Även om SQL inte erbjuder samma flexibilitet som NoSQL när det gäller att lagra olika typer av data, erbjuder den större flexibilitet i antalet affärsinriktade program som den är kompatibel med.

SQL-användningsfall

Relationsdatabaser som använder SQL är populära eftersom de är lätta att förstå och använda. Detta beror på att de är utformade för att acceptera kommandon som representeras av enkla engelska ord och termer, och eftersom data kan nås direkt från den plats där den lagras, snarare än att kopiera den till andra applikationer. SQL-databaser kan stödja aktiviteterna nedan och många fler.

  • Marketing: Förstapartsdata blir allt viktigare för marknadsföringsändamål. Förstapartsdata (data som samlas in direkt från kunden) är vanligtvis en mindre mängd data än tredjepartsdata (köpt från externa resurser) och lagras ofta internt. I takt med att data från tredje part blir mindre och mindre tillgänglig används data från första part för marknadsföring. Organiseringen av relationer som en SQL-databas tillhandahåller för förstapartsdata kan vara mycket användbar för marknadsföring syften. SQL kan hjälpa marknadsföringsteam att rikta in sig på kunder och släppa kampanjer som är baserade på kunddata som har samlats in direkt av organisationen. 
  • Finans: Företag lagrar ofta sina finansiella data i databaser, eftersom de anses säkra och lätt att komma åt. Dessa data kan granskas när man fattar datadrivna beslut. Kvartalsvis försäljningsdata kan analyseras för att utveckla prognoser för det kommande året. Dessutom kan långsamma försäljningsperioder identifieras med målet att förhindra att de inträffar igen.
  • Sjukvård: SQL används nu för att analysera patientinformation som har lagrats i kliniska databaser. SQL kan enkelt hantera elektroniska journaler, vilket gör att vårdgivare kan hämta och uppdatera sina patienters journaler och generera rapporter om en patient. SQL i sjukvården kan användas för att utföra sjukvårdsanalyser och övervaka en patients data och identifiera mönster som kan kräva ingripande.

Användningsfall för NoSQL

NoSQL erbjuder en lösning för de skala och flexibilitetsutmaningar som företag står inför i forskning och hantering av stora mängder snabbt föränderliga data. Det kan användas för sakernas internet, sociala nätverk, realtidsanalys och insamling av affärsinformation. Förutom grundläggande storskalig forskning kan NoSQL-databaser också stödja de ansträngningar som anges nedan, och flera andra.

  • Tingenes Internet: För närvarande är miljarder enheter – allt från smartphones, Fitbits och hushållsapparater till system installerade i fabriker, sjukhus och bilar – ansluten till internet och bearbetas av NoSQL-databaser. Dessa enheter tar emot data om miljön, enhetens placering, en persons hjärtslag, produkters rörelser etc. Denna data kan användas av organisationer inom detaljhandel, tillverkning, sjukvård och många andra områden.
  • Realtidsanalys: NoSQL:s förmåga att extrahera användbar data i realtid har blivit en nödvändighet för moderna datadrivna företag. Snalytics i realtid kan användas för att öka operativ effektivitet, sänka kostnader och öka vinsten genom att reagera på "aktuella data" omedelbart. NoSQL är designad för realtidsanalys.
  • Innehållshantering: Det har blivit en nödvändighet för moderna företag att engagera sina användare och kunder med rikt, informativt innehåll. Detta innehåll är dock inte begränsat till text eller strukturerad data. Innehållshantering inkluderar också många former av semi- och ostrukturerad data – såsom ljud, video, bilder, presentationer och mycket mer. Organisationer som hanterar en mängd olika dataformat kan tycka att NoSQL-databaser är ganska användbara. 

Framtiden för SQL och NoSQL: NewSQL

Även om NoSQL är på trend och ökar i popularitet, kan det inte användas som en ersättning för SQL. SQL-databaser har blivit förankrade i den dagliga affärsverksamheten och ger en enhetlig norm. Relationsdatabaser bör förbli en stöttepelare för företag i decennier framöver.

NoSQL, å andra sidan, utvecklas fortfarande och hittar nya användningsområden. Även om det är en mogen teknologi har dess utveckling tagit en mängd olika riktningar och är inte standardiserad. 

En lösning för att kombinera SQL och NoSQL kallas NewSQL. NewSQL-databaser försöker slå samman fördelarna med både NoSQL- och SQL-databaser till en plattform. NewSQL är fortfarande ett relativt nytt koncept, och fortfarande under utveckling. Precis som med NoSQL har NewSQL-databaser ett brett utbud av arkitektoniska modeller, med olika funktioner och funktioner. 

Bilden används under licens från Shutterstock.com

Tidsstämpel:

Mer från DATAVERSITET