В мире баз данных существуют две основные технологии баз данных, которые информируют о том, как компании предпочитают хранить и управлять данными для своих приложений. Этими технологиями являются SQL или реляционные базы данных и NoSQL, которые не являются реляционными базами данных. Хотя обе технологии считаются отраслевым стандартом и обещают полную структуру для хранения и управления данными в масштабе, они существенно отличаются от того, как организованы хранимые данные, в какой степени эти данные могут быть обновлены для удовлетворения потребностей организаций, которые, откровенно говоря, , сильно различаются по тому, как они хотят, чтобы их данные работали на них.
Таблицы SQL и документы NoSQL
Базы данных SQL хранят данные в связанных таблицах. Одна из определяющих особенностей базы данных SQL заключается в том, что перед вводом какой-либо информации должна существовать схема таблицы, в которой точно указывается, как данные будут отформатированы. Без этого нет базы данных. Кроме того, различные объекты, данные для которых хранятся в SQL, связаны друг с другом через различные отношения ORM (объектно-реляционное сопоставление). Вот как выглядит таблица базы данных SQL:
С другой стороны, данные, хранящиеся в базе данных NoSQL, не имеют схемы, не являются реляционными и хранятся в форме документов, которые представляют собой просто файлы JSON в облаке. Вот как будут выглядеть данные, хранящиеся в базе данных NoSQL:
Параллельно в ключевых областях управления базами данных
Представление:
Часто упоминается, что NoSQL работает быстрее, чем SQL, потому что вы можете получить всю информацию об элементе за один запрос без сложных SQL-запросов. Это связано с отсутствием практики нормализации базы данных в базах данных NoSQL, которая приводит к увеличению скорости, но снижению целостности данных.
Масштабирование:
Что касается масштабирования, существует два основных способа масштабирования базы данных. Горизонтальное масштабирование - это масштаб, который достигается за счет добавления большего количества машин в пул ресурсов, тогда как вертикальное масштабирование включает добавление большей мощности (ЦП, ОЗУ) к существующим машинам. Хотя это спорно, технологии баз данных NoSQL, такие как MongoDB, предлагают такие функции, как автоматическое сегментирование, которые обеспечивают более легкую горизонтальную масштабируемость и считаются в целом более масштабируемыми, чем базы данных SQL.
Практичность:
Посмотрим правде в глаза, технологии NoSQL существуют меньше, чем более зрелые технологии SQL. Это означает, что у разработчиков меньше опыта с ними и особенно с исправлением ошибок, которые неизбежно возникнут; особенно с учетом проблем с целостностью данных, которые существуют в NoSQL. Это означает, что, хотя компании могут изначально выбрать скорость и масштабируемость базы данных NoSQL, они все же теряют душевное спокойствие технологии баз данных, которая успела развиться и использоваться поколениями разработчиков и администраторов, которые используются в SQL.
Идеальные варианты использования
Проекты, в которых рекомендуется использовать SQL:
- Целостность данных - высокий приоритет
- Требования к данным можно определить заранее
- Требуется поддержка разработчиков высшего уровня
Проекты, в которых рекомендуется NoSQL:
- Неопределенные и постоянно меняющиеся требования к данным
- Скорость и масштабируемость необходимы
