Es gibt viele Datenbanken auf dem Markt, und es kann äußerst schwierig sein, zu wissen, welche man wählen soll. Eine hervorragende Möglichkeit, einige Optionen auszuschließen, besteht darin, zunächst ein klares Verständnis der Hauptunterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken.
In diesem Artikel präsentieren wir einen detaillierten Vergleich zwischen diesen beiden verschiedenen Datenbanktypen in Bezug auf Struktur, Schema, Skalierbarkeit, Abfrage und Transaktionen.
Außerdem erklären wir wann sollte man SQL oder NoSQL verwenden Datenbanken und weitere bieten einen historischen Kontext für diejenigen, die wissen möchten, wie diese Dichotomie begann.
SQL ist eine Programmiersprache; es ist jedoch keine Allzweck-Programmiersprache wie Java, Javascript, oder Python. Stattdessen verfolgt SQL einen bestimmten Zweck: auf Daten zuzugreifen und sie zu manipulieren.
Genauer gesagt steht SQL für Strukturierte Abfragesprache. Es ist eine Abfragesprache, mit der bestimmte Daten aus Datenbanken abgerufen werden können. In diesem Sinne ist sie für den Zugriff, die Speicherung und die Bearbeitung relationaler Datenbanken konzipiert.
Eine relationale Datenbank ist ein Datenbanktyp (normalerweise in Tabellen organisiert), der die Erkennung und Zugriff auf Daten im Verhältnis zu einem anderen Datenelement in derselben Datenbank. Mit anderen Worten, es speichert verwandte Daten in mehreren Tabellen, die in Spalten und Zeilen organisiert sind, und ermöglicht es dem Benutzer, Daten (oder Informationen) aus verschiedenen Tabellen gleichzeitig abzufragen.
Eine relationale Datenbank ist eine Datenbank, die dem folgt relationales Datenmodell. Um eine relationale Datenbank zu verwalten, Relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) wird verwendet. Um auf diesem System zu arbeiten, verwenden viele Datenbanken daher in der Regel SQL, um die Datenbank zu verwalten und abzufragen. Somit SQL ist eine Sprache, die die Kommunikation mit Daten in einem RDBMS ermöglicht.
Ein wichtiger Aspekt, den es zu klären gilt, ist, dass SQL selbst kein Datenbanksystem ist. Um ehrlich zu sein, wann Vergleich von SQL mit NoSQL, die wichtigsten Unterschiede, die bewertet werden, sind Relationale Datenbanken im Vergleich zu nichtrelationalen Datenbanken (sowie verteilte Datenbanken).
Ein weiterer zu berücksichtigender Aspekt ist, dass SQL nicht die einzige Programmiersprache ist, die relationale Datenbanken abfragen kann, aber definitiv die beliebteste. Daher werden die Begriffe „SQL-Datenbanken“ und „relationale Datenbanken“ oft synonym verwendet. MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server und Oracle-Datenbank gehören zu den bekanntesten RDBMS, die SQL verwenden.
kein SQL bezieht sich auf nicht relationale Datenbanken und auf verteilte Datenbanken. NoSQL kann auch stehen für „Nicht nur SQL“ um hervorzuheben, dass einige NoSQL-Systeme möglicherweise auch die SQL-Abfragesprache unterstützen. Bevor Sie fortfahren, ist es in der Tat wichtig zu bedenken, dass NoSQL nicht unbedingt bedeutet, dass eine Datenbank SQL nicht unterstützt. Stattdessen es bedeutet, dass die Datenbank kein RDBMS ist.
Während herkömmliche RDBMS auf der SQL-Syntax basieren, um Daten zu speichern und abzufragen, NoSQL-Datenbanksysteme andere Technologien und Programmiersprachen verwenden, um strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten zu speichern.
Das relationales Datenmodell wurde 1970 von E.F. Codd eingeführt. Vier Jahre später (1974) führten Raymond Boyce und Donald Chamberlin SQL ein, das ursprünglich für Abfragen entwickelt wurde IBMs System R, ein Datenbankverwaltungssystem.
Es dauerte nicht lange, bis SQL zu einem großen Erfolg unter den relationalen Datenbanksystemen wurde, weil es unglaublich Praktikabilität und Fähigkeit, Datenduplizierung zu reduzieren. Daher galt es bald und lange Zeit als die vorherrschende Sprache relationaler Datenbanksysteme. Aber dann passierte eine winzige Sache: die World Wide Web, 1989.
Die Konsequenzen? Mehr Daten. Viel mehr Daten. Wie wir wissen, verlief das Wachstum des Internets nicht langsam, und als neue Quellen und Datenmengen unsere Welt immer wieder störten, begannen relationale Datenbanken, Probleme zu haben.
Zu Beginn des 21. Jahrhunderts, um mit dieser enormen Datenmenge umzugehen, wurden nichtrelationale Systeme, wie Großer Tisch (von Google, 2006) und Dynamo (von Amazon, 2007), begannen, ihren eigenen Weg zu gehen. Der Schwerpunkt lag auf Skalierbarkeit und schnelle Anwendung.
In diesen Jahren und als immer mehr nichtrelationale Datenbanken auftauchten, wurde das Konzept von NoSQL wurde sehr beliebt (obwohl der Begriff erstmals 1998 von Carlo Strozzi geprägt wurde und seit den 60er Jahren nichtrelationale Datenbanken existieren).
Standen die Anfänge des Jahrhunderts für das Ende von SQL und folglich von relationalen Datenbanken? - Nein, natürlich nicht. Aus zwei Gründen:
Die Zeit hat uns gelehrt, dass SQL-Datenbanken nicht besser oder schlechter sind als NoSQL-Datenbanken. Sie werden einfach bevorzugt und eignen sich besser für verschiedene Anwendungen Datenbankmanagementsysteme (DBMS).
Laut dem Trendbericht 2021 zur DZone-Datenpersistenz (Bild unten), relationale Datenbanken sind das beliebteste DBMS. NoSQL-Datenbanken beziehen sich jedoch auf alle nicht relationalen DBMS (einschließlich Graph, dokumentorientiert, schlüsselwertorientiert, spaltenorientiert und andere). Daher kombiniert NoSQL-Datenbanken sind derzeit beliebter als relationale Datenbanken.
Kurz gesagt, die richtige Wahl, wenn es darum geht SQL gegen NoSQL hängt in erster Linie davon ab, welche Art von Datenbank für die Zwecke der einzelnen Unternehmen oder Organisationen besser geeignet ist. Bevor wir dazu übergehen, wann die einzelnen verwendet werden sollen, schauen wir uns zunächst ihre Unterschiede an.
SQL-Datenbanken organisieren und speichern Daten nach Tabellen mit festen Spalten und Zeilen. Im Gegensatz dazu können NoSQL-Datenbanken auf verschiedene Arten gespeichert werden:
SQL-Datenbanken benötigen eine festes vordefiniertes Schema, und alle Daten müssen einer ähnlichen Struktur folgen. Folglich sind im Vorfeld umfangreiche Vorbereitungen in Bezug auf das System erforderlich. Außerdem ist die Flexibilität beeinträchtigt, wenn man bedenkt, dass mögliche Änderungen an der Struktur komplex und hochkompliziert sein können und das System stören können.
NoSQL-Datenbanken folgen wiederum einem dynamisches Schema für unstrukturierte Daten. Da keine vordefinierte Struktur erforderlich ist, sind Änderungen einfacher durchzuführen. Daher sind NoSQL-Datenbanken flexibler. Diese Flexibilität kann jedoch trotz der Vorteile auch die Zuverlässigkeit beeinträchtigen.
In Bezug auf Skalierbarkeit SQL-Datenbanken folgen einem vertikalen Ansatz, auch bekannt als „Scale-up“. In Datenbanken bedeutet dies, dass es möglich ist, die Datenmenge auf einem einzelnen Server zu erhöhen, indem ein vorhandener Computer beispielsweise mithilfe einer CPU, eines RAM oder einer SSD mit mehr Leistung versorgt wird.
Auf der anderen Seite NoSQL-Datenbanken skalieren horizontal (auch als „Scale-Out“ bezeichnet), da sie auf Standardservern skaliert werden, was bedeutet, dass dem Ressourcenpool weitere Server hinzugefügt werden und Daten auf diese Ressourcen verteilt werden können.
JOIN-Operationen ermöglichen es, Daten zu verbinden und miteinander in Beziehung zu setzen. Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken (können aber) nicht darauf ausgelegt sein, JOINs effizient zu unterstützen. Objekte können sich in nicht relationalen Datenbanksystemen auf verschiedenen Servern befinden, ohne dass Sie sich Gedanken über das Zusammenfügen von Tabellen mehrerer Server machen müssen.
Somit ermöglicht NoSQL eine einfache Skalierung durch Sharding von Daten und eine Routing-Ebene, die die Abfrage an den entsprechenden Shard umleiten kann, wodurch die NoSQL-Datenbanken hochgradig skalierbar und schnell abzufragen sind. Es beeinträchtigt jedoch die Datenintegrität und folgt keinem ACID-Ansatz.
Das „Scaling Out“ in RDBMS ist im Allgemeinen aufgrund der ACID-Konzepte, denen relationale Datenbanken folgen, schwieriger zu implementieren. Damit ein RDBMS mit mehreren Servern die Datenintegrität bei allen Transaktionen aufrechterhalten kann, wäre ein schneller Backend-Kommunikationskanal erforderlich. Dieser Kanal müsste alle Schreibvorgänge und Transaktionen synchronisieren und mögliche Deadlocks verhindern.
Obwohl es technisch möglich ist, in RDBMS zu skalieren, werden diese Datenbanksysteme in der Regel hochskaliert, um die Datenintegrität und die ACID-Prinzipien zu gewährleisten, anstatt Daten auf mehrere Server zu verteilen.
Wie bereits erwähnt, gibt es SQL schon lange; daher wird es weithin als ausgereifte und beliebte Sprache bewundert, die von einem zuverlässigen Ruf profitiert. Es ist unglaublich effizient, wenn es darum geht, Daten abzufragen, zu manipulieren und Daten aus relationalen Datenbanken abzurufen. Darüber hinaus zeichnet es sich auch dadurch aus, dass es deklarativ und leicht ist.
Ein weiterer großer Vorteil von SQL ist, dass es relativ leicht zu erlernen ist, sodass Marketer und Geschäftsanalysten es verwenden können, ohne dass unbedingt die Hilfe von technischem Personal erforderlich ist.
Wenn es darum geht Ausführen von NoSQL-Abfragen, es ist möglicherweise nicht so einfach wie SQL-Datenbanken, da es normalerweise eine zusätzliche Datenverarbeitung ausführen muss und keine deklarative Abfragesprache hat. Daher werden diese Aufgaben in der Regel ausgeführt von Datenwissenschaftler oder Entwickler.
Alles in allem wie man Abfragen in NoSQL-Datenbanken ausführt hängt stark von der betreffenden Datenbank ab. Zum Beispiel in MongoDB, um Daten aus der JSON-Dokumentendatenbank anzufordern, müssen Sie die Dokumente mit den Eigenschaften angeben, denen die Ergebnisse entsprechen sollen, und die folgende Funktion anwenden: db.collection.find (). Andere gängige Lösungen könnten das Erstellen der Abfragefunktionalität direkt in der Anwendungsebene (und nicht in der Datenbankebene) oder die Implementierung beinhalten MapReduce.
SQL-Datenbanken folgen in der Regel ACID-Eigenschaften in Bezug auf Transaktionen. ACID steht für Atomic, Consistent, Isolated und Durable. Schauen wir uns das genauer an, um genauer zu verstehen, was das bedeutet:
Wie man beobachten kann, Das ACID-Modell stellt sicher, dass eine Transaktion zuverlässig und konsistent ist. Daher eignen sich Datenbanken, die diesem Modell folgen, am besten für Organisationen und Unternehmen, die keine ungültigen und unterbrochenen Datentransaktionen oder andere Fehler riskieren können (z. B. Finanzinstitute).
Relationale Datenbankmanagementsysteme (wie MySQL, SQLite, PostgreSQL usw.) sind ACID-konform. Obwohl der NoSQL-Datenbankansatz normalerweise den ACID-Prinzipien widerspricht, können einige NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, IBMs Db2 und Apache CouchDB) auch ACID-Regeln integrieren und ihnen folgen.
In nicht relationalen Datenbanken hat die Zuverlässigkeit und Konsistenz der Daten aufgrund der ACID-Konformität in der Regel keine oberste Priorität, da dies Geschwindigkeit und Hochverfügbarkeit beeinträchtigen kann.
Bei NoSQL-Datenbanken konzentriert sich die Priorität in der Regel auf Flexibilität und eine hohe Transaktionsrate. Aus diesem Grund BASE-Modell wird in vielen NoSQL-Datenbanksystemen befolgt. Es steht für Basically Available, Soft State und Eventually Consistent.
NoSQL-Datenbanken folgen normalerweise dem BASE-Modell, das mehr Elastizität bietet als das ACID-Modell. Wie bereits erwähnt, eignet sich ACID besser für Unternehmen und Organisationen, die die Konsistenz, Berechenbarkeit und Zuverlässigkeit jeder Transaktion sicherstellen müssen.
Im Gegensatz dazu ist das BASE-Modell eher für Unternehmen geeignet, die Prioritäten setzen hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität von Datentransaktionen. Beispielsweise verarbeitet eine App für soziale Netzwerke riesige Datenmengen, die oft nicht sehr gut strukturiert sind. In diesem Fall könnte ein BASE-Modell das Speichern von Daten daher einfacher (und schneller) machen.
Jetzt, wo wir das behandelt haben Hauptunterschiede zwischen SQL und NoSQL, es ist an der Zeit zu erklären, wann das eine oder andere verwendet werden soll. Bevor Sie eine endgültige Entscheidung treffen, müssen Sie unbedingt die folgenden Aspekte berücksichtigen:
In Bezug auf den ersten Aspekt sind SQL-Datenbanken eine geeignetere Option als NoSQL, wenn Daten Integrität und Kohärenz ist der Schlüssel innerhalb einer Organisation.
Oft besteht das Missverständnis, dass relationale Datenbanken keine gute Option für den Umgang mit großen Datenmengen sind. Das stimmt nicht genau. Viele SQL-Datenbanken, wie PostgreSQL und MySQL, können in der Tat mit sehr respektvollen Datenmengen umgehen.
Da RDBMS, die SQL verwenden, jedoch ein festes Schema haben und eine Strukturierung der Daten erfordern, wird es wahrscheinlich sehr schwierig werden, mit der erforderlichen Wartung, Agilität und Leistung Schritt zu halten, die beispielsweise ein Unternehmen, das mit Big Data umgeht, erfordern könnte.
Auf den ersten Blick mag es so aussehen, als ob ein festes Schema einschränkend ist. Nun, auch hier kommt es auf den Zweck an. Eine vordefinierte Schemadatenbank macht das auch SQL-Datenbanken sind die am besten geeignete Option für die Verwaltung von Gehaltsabrechnungssystemen oder sogar für die Bearbeitung von Flugreservierungen. Tatsächlich verlassen sich die meisten Bankinstitute auf ein SQL-Datenbanksystem.
Wie wir bereits erklärt haben, relationale Datenbanken sind in der Regel ACID-konform, was bedeutet, dass Datentransaktionen Integrität, Gültigkeit und Zuverlässigkeit gewährleisten. Außerdem kann SQL einige Funktionen einschränken, aber es handelt sich auch um eine sehr ausgereifte Technologie.
Darüber hinaus bieten eine relationale Datenbank und SQL viel Unterstützung in Bezug auf Ad-hoc-Abfragen. Diese Art von Datenbanken ist in der Regel einfacher zu verwalten. Da SQL eine beliebte Abfragesprache ist und relativ leicht zu erlernen ist, ist nicht unbedingt ein großes Team von Ingenieuren erforderlich, um sie zu verwalten.
NoSQL-Datenbanken können speichern Sie verschiedene Arten von Daten und müssen nicht so strukturiert sein wie SQL-Datenbanken. Daher bieten nichtrelationale Datenbanken eine große Anpassungsfähigkeit und Flexibilität, was sie zu einer besseren Wahl macht, wenn Umgang mit großen Mengen unstrukturierter und nicht verwandter Daten.
In der Regel ist eine NoSQL-Datenbank eine bessere Option, je umfangreicher der Datensatz ist. Nicht relationale Datenbanken zeichnen sich in der Regel in folgenden Bereichen aus Anforderungen an Skalierbarkeit und Verfügbarkeit, ideal zum Beispiel für soziale Netzwerke und Echtzeitanwendungen (z. B. Online-Spiele, Instant Messaging).
NoSQL-Datenbanken erfordern Programmierkenntnisse. Im Gegensatz zu SQL, das auch von Mitarbeitern aus anderen Bereichen wie Management und Marketing erlernt werden kann, benötigen NoSQL-Datenbanken in der Regel jemanden mit Programmierkenntnissen und der Fähigkeit, sich je nach den verwendeten Datenbanksystemen andere Sprachen anzueignen.
Die Wahl der richtigen Datenbank ist selbst für Experten keine klare und präzise Entscheidung. Die Entscheidung, ob Sie sich für relationale oder nicht relationale Datenbanken entscheiden, ist ein guter Anfang. Dennoch ist es auch wichtig, die vielen zu berücksichtigen Verfügbare SQL- und NoSQL-Optionen auf dem Markt.
Zum Beispiel können CouchDB oder MongoDB für viele unstrukturierte Daten eine gute Option sein, aber vielleicht für Hochverfügbarkeit, Redis und Kassandra könnte besser geeignet sein. Und das sind alles nicht-relationale Datenbanksysteme!
Auf der anderen Seite SQL-Datenbanken bieten viele Vorteile in Bezug auf Datentransaktionen und die allgemeine Datenintegrität. Darüber hinaus können die Beziehungen relationaler Datenbanken leicht identifiziert und definiert werden, sodass wichtige Erkenntnisse einfach identifiziert werden können.
Marketing-Praktikant mit besonderem Interesse an Technologie und Forschung. In meiner Freizeit spiele ich Volleyball und verwöhne meinen Hund so gut es geht.
CEO von Imaginary Cloud und Mitautor des Buches Product Design Process. Ich mag Essen, Wein und Krav Maga (nicht unbedingt in dieser Reihenfolge).
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