SQL против NoSQL: когда что использовать
Введение
По словам Клайва Хамби, «Данные — это новая нефть».
Можно сказать, что эти слова вполне уместны в современном мире. Однако здесь важно отметить, что данные можно эффективно использовать только тогда, когда ими управляют и извлекают в более удобную форму, чем просто необработанные данные.
Таким образом, с безумным объемом данных, увеличивающимся с каждым днем, возникает необходимость эффективно и целенаправленно управлять этими данными и хранить их.
Именно здесь на сцену выходит система управления базами данных (СУБД). СУБД уже много лет используется для управления огромными массивами данных. Здесь следует отметить, что скелет СУБД — это фактическая база данных, в которой хранятся данные для определенной цели.
База данных — это, по сути, набор данных, которые можно хранить и получать к ним доступ в цифровом виде. Например, база данных, используемая для хранения записей об экзаменах группы студентов, по существу представляет собой набор таких данных, включающих имена, номера списков, предметы, оценки и т. д. для каждого учащегося в группе.
Поскольку количество данных растет так быстро, количество доступных баз данных также увеличивается. И это подводит нас к фундаментальной проблеме выбора базы данных, наиболее подходящей для выполнения требований конкретного проекта.
Этот выбор часто может служить главным решающим фактором того, насколько хорошо управляются ресурсы предприятия. Если мы выберем неправильный тип базы данных для хранения наших данных, процесс управления ею в соответствии с нашими потребностями может со временем усложниться.
Мы рассмотрим такие случаи в последних нескольких разделах этой статьи. Во-первых, давайте попробуем понять, какой выбор мы можем сделать при выборе базы данных для использования.
Итак, как вы, возможно, знаете, в основном доступны два типа баз данных, а именно
- Базы данных SQL (или язык структурированных запросов), такие как MySQL, PostgreSQL и т. д.; и
- Базы данных NoSQL (или не только язык структурированных запросов), такие как MongoDB, Redis и т. д.
Большую часть времени приходится выбирать между этими двумя широкими категориями баз данных для включения в проект. В этой статье мы рассмотрим каждый тип (SQL и NoSQL), а затем проведем сравнение, чтобы обсудить, когда какой из них использовать.
Наконец, мы подведем итоги, сделанные в результате обсуждения.
Давайте теперь более подробно рассмотрим каждый из типов баз данных SQL и NoSQL.
Что такое SQL?
SQL расшифровывается как язык структурированных запросов. База данных SQL напоминает табличный формат для сбора данных.
Это похоже на хранение данных в таблицах Excel с отдельными строками и столбцами. Базы данных Structured Query Language использовались для хранения данных для систем управления реляционными базами данных (RDBMS) в течение многих лет.
Это в основном связано с тем, что базы данных SQL часто классифицируются как реляционные базы данных, поскольку они эффективно устанавливают отношения между фрагментами данных, чтобы уменьшить избыточность при хранении данных снова и снова. Мы подробнее рассмотрим это в следующих разделах.
SQL отлично подходит для хранения данных с определенной структурой (таких, которые могут быть представлены в табличном формате), а также для управления отношениями между объектами данных.
Примером базы данных SQL может быть база данных, используемая для хранения заказов на еду в столовой. Для такой базы данных хранимая информация может быть легко структурирована по строкам и столбцам.
Кроме того, связывание информации, такой как идентификатор заказа с идентификатором определенного продукта питания с идентификатором конкретного клиента, было бы очень простым и легким в управлении с помощью SQL.
Некоторые популярные базы данных SQL, которые широко используются:
- MySQL
- PostgreSQL
- Db2
- База данных Oracle
- Microsoft SQL-сервер
- ЮгабайтДБ
Что такое NoSQL?
NoSQL означает не только язык структурированных запросов. База данных NoSQL не предназначена для определенной структуры.
Он может хранить данные в различных структурах данных (например, объекты JSON в виде пар ключ: значение и т. д.) вместо простых записей данных внутри строк и столбцов. Поскольку сущности представляют собой сложные структуры данных, база данных может иметь любую требуемую структуру.
Вот почему такие базы данных считаются более гибкими, чем базы данных SQL.
Однако базы данных NoSQL являются нереляционными базами данных, поскольку они не так хороши в очень легком установлении отношений между объектами данных.
Однако они более гибкие, так как позволяют выбрать наиболее подходящую структуру в зависимости от приложения.
Базы данных NoSQL не полностью лишены SQL, они также могут поддерживать некоторые команды SQL, когда это необходимо.
Примером базы данных NoSQL может быть база данных, используемая для управления профилями Facebook. В такой базе данных требуется больше гибкости.
Это можно увидеть в том, как можно создать более гибкую структуру, связывая друзей на Facebook друг с другом. Ни у одного человека нет определенного количества друзей, которых можно расположить в формате строк и столбцов так же, как у другого человека.
Таким образом, записи для каждого лица придали бы неоднородность структуре базы данных. Базы данных NoSQL идеально подходят для использования в таких случаях.
Некоторые популярные базы данных NoSQL, которые широко используются:
- MongoDB
- Редис
- Кассандра
- ФаунаБД
- Эластичный поиск
- CouchDB
В следующих разделах мы более подробно рассмотрим некоторые характерные особенности баз данных SQL и NoSQL, чтобы позже сделать вывод о том, что и когда использовать.
Характерные особенности SQL
- Схема. Схема — это структура или формат, в котором данные организованы в базе данных. Как мы обсуждали в предыдущих разделах, базы данных SQL имеют определенную структуру.
Это означает, что они имеют фиксированную предопределенную схему. Как следствие, базы данных SQL должны быть структурированы и организованы перед использованием. Другими словами, нам нужно определить схему базы данных SQL до того, как мы сможем ее использовать.
Это почти похоже на разработку формата таблицы до того, как мы введем в нее данные. После исправления схемы все новые добавляемые записи должны иметь тот же формат, что и указанный в схеме. - Масштабируемость. Базы данных SQL масштабируются вертикально или масштабируются вверх. Это означает, что для увеличения нагрузки нам потребуется переместить данные на более крупный сервер с большим объемом оперативной памяти, процессора или твердотельного накопителя. Чтобы наглядно представить это, можно рассмотреть, как можно увеличить деловое пространство здания, добавив больше этажей поверх существующей конструкции.
Иногда масштабирование по вертикали может быть затруднено, и часто существует предел того, насколько мы может масштабироваться, так как в какой-то момент включение большего дискового пространства или более сложных процессоров может стать неэкономичным.
Обычно это делает масштабирование баз данных SQL более проблематичным. Таким образом, базы данных SQL предпочтительнее для хранения сжатых данных, объем которых не будет слишком сильно увеличиваться с течением времени. - Свойства: SQL предназначен для приложений СУБД. Таким образом, он имеет свойства ACID для управления транзакциями. ACID означает атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность.
Теперь давайте рассмотрим каждое свойство более подробно:
а. Атомарность: это означает, что каждая транзакция должна рассматриваться как атомарная единица сама по себе. Таким образом, он должен быть обработан либо полностью, либо не обработан вообще.
б. Непротиворечивость: база данных должна быть в согласованном состоянии до и после каждой транзакции. Ни в одной транзакции нельзя вносить радикальные изменения в базу данных.
в. Изоляция: транзакции должны быть изолированы друг от друга. Они должны выполняться таким образом, чтобы не влиять на существование какой-либо другой транзакции.
д. Долговечность: база данных должна оставаться обновленной в случае системного сбоя или перезагрузки.
4. Надежность: благодаря свойствам ACID базы данных SQL очень надежны. Они работают более организованно, согласованно и зрело, чем базы данных NoSQL. Они более стабильны, предсказуемы и плохо адаптируются к новым изменениям.
Характерные особенности NoSQL
- Схема. Базы данных NoSQL имеют динамическую схему или настраиваемую структуру. Это означает, что не каждая запись, вводимая в базу данных, должна соответствовать жесткому формату.
Использование таких баз данных не требует тщательного планирования для структурирования схемы. В результате эти базы данных более универсальны с точки зрения вариантов использования. Мы можем изменить формат данных, хранящихся в базе данных NoSQL, в зависимости от наших потребностей. - Масштабируемость. Базы данных NoSQL масштабируются горизонтально или «масштабируются». Это означает, что для увеличения нагрузки могут быть добавлены дополнительные серверы по мере необходимости.
Чтобы наглядно представить, как это происходит, можно сказать, что это похоже на расширение бизнес-пространства за счет добавления новых зданий вокруг существующего здания.
Это упрощает масштабирование баз данных NoSQL по сравнению с базами данных SQL и является одним из самых больших преимуществ баз данных NoSQL.
Таким образом, эти базы данных более эффективно используют память и надежнее, поэтому с помощью NoSQL можно легко хранить большие объемы данных. базы данных. - Свойства: базы данных NoSQL не являются реляционными по своей природе. Таким образом, свойства ACID не являются для них центральными. Говорят, что такие базы данных обладают свойствами BASE.
BASE расшифровывается как «в основном доступный», «мягкое состояние» и «конечно непротиворечивый». Рассмотрим каждое свойство более подробно:
а. В основном доступны: данные будут доступны путем их репликации на узлах кластера базы данных. Это альтернатива немедленной согласованности.
б. Мягкое состояние: возложение ответственности на разработчиков за обеспечение согласованности базы данных, чтобы компенсировать отсутствие непосредственной согласованности.
в. Согласованность в конечном счете: несмотря на то, что немедленная согласованность отсутствует, в конечном итоге она достижима, пока данные все еще можно прочитать.
Здесь может быть интересно отметить, что базы данных NoSQL — это не только SQL. Таким образом, во многих случаях некоторые базы данных NoSQL (такие как MongoDB, Db2 и т. д.) также могут обладать некоторыми свойствами баз данных SQL.
4. Гибкость. Базы данных NoSQL, несомненно, более гибкие, чем базы данных SQL. Это связано с их функцией динамической схемы.
В сочетании с расширенной функцией масштабируемости базы данных NoSQL становятся еще более адаптируемыми к новым изменениям. Вносить изменения в такие базы данных довольно просто, и это открывает большие возможности для гибкости.
Когда использовать SQL?
Базы данных SQL лучше всего использовать в случаях, когда требуется структурирование реляционных данных. Поскольку базы данных SQL имеют фиксированную схему, их можно очень эффективно использовать для хранения структурированных данных. Здесь структурированные данные могут быть более статическими записями, такими как управление бронированием в отеле.
Сказать, что статические данные лучше всего подходят для баз данных SQL, значит сказать, что такие данные с наименьшей вероятностью изменят свой формат. Таким образом, его можно было бы легко структурировать в базе данных SQL.
Еще одним важным вариантом использования баз данных SQL являются реляционные данные. SQL отлично подходит для управления отношениями между объектами данных и связывания записей по мере необходимости. Это эффективно уменьшает ненужное дублирование данных и позволяет обновлять данные в режиме реального времени повсюду.
В тех случаях, когда необходимо установить обширную сеть отношений между объектами данных, идеально подходят базы данных SQL. Если мы рассмотрим тот же пример управления бронированием, то увидим, что коллекция, содержащая информацию о посетителе, может быть связана с коллекцией, содержащей информацию о доступных номерах.
В таком случае, если посетитель хочет перейти из люкса в номер люкс или наоборот, нужно будет изменить только связь, а не изменять каждую коллекцию отдельно.
Несмотря на то, что это очень простой пример, я надеюсь, что он проясняет основную идею того, как это происходит в более сложных случаях, таких как необходимость одновременного изменения нескольких записей.
Масштабирование баз данных SQL иногда может стать проблематичным. Однако обычно это возможно для случаев, связанных со структурированными и связанными данными. К сожалению, они не лучший вариант для хранения больших наборов несвязанных данных.
Как обсуждалось ранее, базы данных SQL чрезвычайно надежны благодаря своим свойствам ACID. Таким образом, они хорошо работают с приложениями, которым нужна непротиворечивая, стабильная и надежная база данных.
Эти базы данных являются более зрелыми и предсказуемыми, в основном испытанными и испытанными, поэтому не может возникнуть непредвиденных сценариев. Именно по этой причине базы данных SQL используются в финансовых учреждениях для хранения важной информации, которую нельзя изменять или терять.
Базы данных SQL также очень популярны из-за простоты использования и обучения. Обычно им требуется лишь небольшое обучение, потому что они используют очень стандартные команды.
Кроме того, из-за этой стандартизации доступно большое сообщество, которое поможет решить проблемы, связанные с запросами SQL.
Это делает базы данных SQL популярным выбором для хранения данных, таких как записи универмага, которыми может легко управлять и непрофессионал.
Когда использовать NoSQL?
Базы данных NoSQL отлично подходят для хранения неструктурированных данных. Они более гибкие, когда речь идет о формате, в котором хранятся данные. Формат может быть на основе документа, только столбца, на основе графика или даже пары ключ-значение.
Именно это делает базы данных NoSQL гораздо более привлекательными для использования. Такая гибкость также дает возможность модификации на любой стадии проекта.
Такие данные могут иметь более непредсказуемый характер, например, данные наблюдения или спутниковые данные, которые не обязательно всегда организованы в табличном формате.
Базы данных NoSQL являются нереляционными базами данных. Это означает, что их можно использовать для хранения данных, для которых не требуется слишком много реляционных связей.
Это говорит о том, что данные, подлежащие хранению, должны быть несвязанными и иметь скорее автономный характер. Базы данных NoSQL, хотя и могут в определенной степени работать с реляционными данными, немного затрудняют работу с огромными фрагментами таких данных.
Это связано с тем, что неструктурированный характер данных приводит к неоднородности, что затрудняет управление сложными отношениями. Подводя итог, можно сказать, что базы данных NoSQL идеально подходят для хранения больших наборов несвязанных данных. Таким примером могут быть данные, полученные из электронных писем или текстовых файлов.
Самым большим преимуществом использования баз данных NoSQL может быть их повышенная масштабируемость. Как упоминалось ранее, такие базы данных масштабируются горизонтально.
Это упрощает их масштабирование. Их можно использовать для хранения больших объемов постоянно меняющихся данных на нескольких серверах. Эта особая функция обеспечивает максимальную доступность и оптимальное использование ресурсов памяти.
Таким образом, базы данных NoSQL лучше всего подходят для хранения исключительно больших объемов неструктурированных и несвязанных данных, таких как большие данные.
Еще одним преимуществом баз данных NoSQL является их повышенная гибкость. У них есть динамическая схема, а также хорошие возможности масштабирования. Это делает их очень гибкими. Они могут легко хранить постоянно меняющиеся данные, такие как данные из социальных сетей или приложений для онлайн-игр.
Их гибкость также делает их более адаптируемыми и современными, в отличие от стабильных и непротиворечивых баз данных SQL.
Однако базы данных NoSQL немного сложны для изучения. Это делает их доступными в основном для профессионалов. Им нужно некоторое количество формального обучения, чтобы стать адептом.
Вот почему базы данных NoSQL в основном популярны при разработке технологических продуктов или новых технологических стартапов. Они все еще довольно новы, что означает, что они постоянно меняются и требуют постоянного обновления своих знаний о них.
Сравнительная таблица: SQL и NoSQL
Заключение
В этой статье мы рассмотрели, что такое базы данных SQL и NoSQL. Мы также обсудили некоторые характерные особенности двух типов баз данных. Основываясь на этом обсуждении, мы сделали вывод, когда и какую базу данных использовать.
Наконец, мы провели сравнение между базами данных SQL и NoSQL на основе ранее обсуждавшихся в статье моментов.
В заключение, само собой разумеется, что решение о том, когда использовать какую базу данных, в значительной степени зависит от того, какие данные необходимо хранить, а также от объема данных, которые необходимо сохранить.
Другим важным моментом, который способствует принятию правильного решения, возможно, является то, как со временем нужно будет управлять сохраненными данными и как часто их нужно будет обновлять в базе данных.
Некоторые приложения, в которых становится важным решить, какая база данных будет лучше, — это приложения для работы с большими данными, приложения для управления платежами, базы данных финансовых организаций, приложения для искусственного интеллекта/науки о данных и даже простое хранение записей информации через разные промежутки времени.
В некоторых случаях выбор правильного типа базы данных может иметь решающие последствия. Таким образом, становится очень важным понять потребности проекта и выбрать подходящую базу данных.
