При таком количестве данных в мире практически невозможно управлять данными без надлежащих баз данных. На сегодняшнем рынке представлены различные типы баз данных, и выбор лучшей базы данных, подходящей для вашего бизнеса, может оказаться непосильной задачей. Итак, в этой статье о SQL и NoSQL я сравню эти два типа баз данных, чтобы помочь вам выбрать, какой тип базы данных может помочь вам и вашей организации.

В этой статье будут рассмотрены следующие темы:

  • Что такое SQL?
  • Что такое NoSQL?
  • SQL против NoSQL
  • Примеры SQL и NoSQL
  • Что такое MySQL?
  • Что такое MongoDB?
  • MySQL против MongoDB
  • Демонстрация: вставка значений в таблицы и коллекции

Итак, приступим, ребята !!

Что такое SQL?

SQL, также известный как язык структурированных запросов, является ядром реляционной базы данных, которая используется для доступа к базам данных и управления ими. Этот язык используется для управления и извлечения данных из формата структурированных данных в форме таблиц и поддерживает отношения между этими таблицами. Отношения могли быть следующими:

  • Отношения «один к одному» - это когда одна строка в таблице A связана с одной строкой в ​​таблице B.
  • Отношение «один ко многим» - это когда одна строка в таблице A связана со многими строками в таблице B.
  • Отношение «многие ко многим» - это когда многие строки в таблице A могут быть связаны со многими строками в таблице B.
  • Самостоятельная ссылка - это когда запись в таблице A связана с самой таблицей.

Теперь давайте разберемся, что такое NoSQL?

Что такое NoSQL?

NoSQL, или более широко известная как база данных Not only SQL, предоставляет механизм для хранения и извлечения неструктурированных данных. Этот тип базы данных может обрабатывать огромное количество данных и имеет динамическую схему. Итак, в базе данных NoSQL нет определенного языка запросов, нет или очень мало отношений, но данные хранятся в формате коллекций и документов.

Таким образом, в базе данных может быть 'n' коллекций, а в каждой коллекции может быть 'm ' документов. Рассмотрим пример ниже.

Как вы можете видеть на изображении выше, существует база данных сотрудников, которая имеет 2 коллекции, то есть коллекцию сотрудников и проектов. Теперь в каждой из этих коллекций есть документы, которые в основном представляют собой значения данных. Итак, вы можете считать, что коллекции являются вашими таблицами, а документы - вашими полями в таблицах.

Хорошо, теперь, когда вы знаете, что такое SQL и NoSQL, давайте теперь посмотрим, как эти базы данных противостоят друг другу.

SQL против NoSQL

Итак, в этом противостоянии я буду сравнивать обе эти базы данных по следующим причинам:

  1. Тип базы данных
  2. Схема
  3. Категории баз данных
  4. Сложные запросы
  5. Иерархическое хранилище данных
  6. Масштабируемость
  7. Язык
  8. Онлайн-обработка
  9. Базовые свойства
  10. Внешняя поддержка

Тип базы данных

SQL называется реляционной базой данных, поскольку он организует структурированные данные в определенные строки и столбцы, при этом каждая таблица связана с другими таблицами в базе данных.

С другой стороны, NoSQL известен нереляционной базой данных. Это связано с тем, что данные хранятся в виде коллекций, между которыми нет или мало связей.

Схема

SQL требует предопределенной схемы для структурированных данных. Итак, прежде чем вы начнете использовать SQL для извлечения данных и управления ими, вам необходимо убедиться, что ваша структура данных предварительно определена в виде таблиц.

Однако в NoSQL есть динамическая схема для неструктурированных данных. Итак, если вы используете базу данных NoSQL, то предопределенной схемы нет, и полная схема ваших данных полностью зависит от того, как вы хотите хранить данные. т.е. какие поля вы хотите хранить в документах и ​​коллекциях.

Категории баз данных

Базы данных SQL есть. Таким образом, у вас может быть n таблиц, связанных друг с другом, и каждая таблица может иметь строки и столбцы, в которых хранятся данные в каждой ячейке таблицы.

Теперь, если мы говорим о базах данных NoSQL, то базы данных NoSQL имеют следующие категории баз данных:

  • База данных документов - каждый ключ связывает со сложной структурой данных, известной как документ. Он может содержать много разных пар ключ-значение, пар массивов ключей или даже вложенных документов.
  • Хранилища значений ключей. Это простейшие базы данных NoSQL. Каждый отдельный элемент в базе данных хранится как имя атрибута или ключ вместе с его значением.
  • Хранилище графиков. Они используются для хранения информации о сетях, например о социальных связях. Хранилища графиков включают Neo4J и HyperGraphDB.
  • Хранилища с широкими столбцами - хранилища с широкими столбцами, такие как Cassandra и HBase, оптимизированы для запросов к большим наборам данных и хранят столбцы данных вместе, а не строки.

Итак, базы данных SQL хранят данные в форме таблиц, а базы данных NoSQL хранят данные в форме пары ключ-значение, документов, графических баз данных или хранилищ с широкими столбцами.

Сложные запросы

По сравнению с NoSQL, SQL лучше подходит для среды сложных запросов, поскольку схема в базах данных SQL структурирована и хранит данные в табличном формате. Таким образом, даже если вы хотите применить вложенные запросы с множеством подзапросов внутри внешнего запроса, вы можете легко это сделать, используя правильные имена таблиц и столбцов.

Причина, по которой базы данных NoSQL не подходят для сложных запросов, заключается в том, что базы данных NoSQL не запрашиваются на стандартном языке, таком как SQL.

Иерархическое хранилище данных

Что ж, когда мы сравниваем базы данных по этому фактору, NoSQL лучше подходит для иерархического хранения по сравнению с базами данных SQL.

Это связано с тем, что по мере увеличения количества таблиц сложность поддержания отношений между ними также увеличивается. Таким образом, в таком сценарии вы не можете связать огромное количество таблиц со многими столбцами друг с другом. Но, когда вы рассматриваете базу данных NoSQL, этот вид базы данных лучше подходит для иерархического хранения данных, поскольку он следует парному способу хранения данных ключ-значение, который аналогичен данным JSON.

Масштабируемость

Базы данных SQL вертикально масштабируемые. Вы можете сбалансировать нагрузку на серверы данных, оптимизируя оборудование, такое как увеличение ЦП, ОЗУ, SSD и т. Д.

С другой стороны, базы данных NoSQL горизонтально масштабируемы. Вы можете выполнить балансировку нагрузки, добавив в кластер больше серверов для обработки большого объема трафика.

Язык

Базы данных SQL имеют определенный язык, и он не меняется от баз данных к базам данных. Этот тип баз данных использует SQL (язык структурированных запросов) для извлечения данных и управления ими.

В базах данных NoSQL нет определенного языка, используемого для запросов, и он варьируется от базы данных к базе данных. В базе данных NoSQL запросы в основном ориентированы на сбор документов, а язык известен как UnQL (неструктурированный язык запросов).

Онлайн-обработка

При сравнении SQL и NoSQL на основе этого фактора базы данных SQL используются для тяжелых приложений транзакционного типа. Это потому, что SQL обеспечивает атомарность, целостность и стабильность данных. Кроме того, вы можете использовать NoSQL для транзакций, но он все еще недостаточно стабилен при высокой нагрузке и для сложных транзакционных приложений. Итак, вы можете понять, что SQL в основном используется для OLTP (онлайн-обработка транзакций), а NoSQL в основном используется для OLAP (онлайн-аналитической обработки).

Базовые свойства

Базы данных SQL основаны на свойствах ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность), тогда как базы данных NoSQL основаны на теореме Brewers CAP (устойчивость, доступность и разбиение).

Позвольте мне сначала объяснить вам свойства ACID:

  • Атомарность: атомарность относится к полностью завершенным или неудачным транзакциям, когда транзакция относится к одной логической операции с данными. Это означает, что в случае сбоя одной части любой транзакции происходит сбой всей транзакции и состояние базы данных остается неизменным.
  • Согласованность. Согласованность гарантирует, что данные должны соответствовать всем правилам проверки. Проще говоря, вы можете сказать, что ваша транзакция никогда не покидает базу данных, не завершив ее состояние.
  • Изоляция. Основная цель изоляции - контроль параллелизма.
  • Долговечность. Долговечность означает, что, если транзакция была совершена, произойдет все, что может случиться между ними, например, потеря питания, сбой или ошибка любого рода.

Переходя к теореме CAP,

Теорема Brewers CAP утверждает, что база данных может обеспечить не более двух из трех гарантий: согласованности, доступности и допустимости разделов. Здесь

  • Согласованность. Все узлы одновременно видят одни и те же данные.
  • Доступность: гарантирует, что каждый запрос будет успешным или неудачным.
  • Допуск раздела: гарантирует, что система будет продолжать работать, несмотря на потерю сообщения или отказ части системы.

NoSQL не может одновременно обеспечить согласованность и высокую доступность.

Внешняя поддержка

Все поставщики SQL предлагают отличную поддержку, поскольку SQL существует более 40 лет. Однако для некоторых баз данных NoSQL доступны только ограниченные эксперты, и вам все равно придется полагаться на поддержку сообщества для развертывания крупномасштабных развертываний NoSQL. Это связано с тем, что NoSQL появился в конце 2000-х годов, и люди еще мало его изучили.

Итак, если мне нужно суммировать различия для SQL и NoSQL в этой статье о SQL и NoSQL, вы можете обратиться к таблице ниже.

Итак, ребята, на этом мы подошли к концу противостояния SQL и NoSQL. Теперь, когда мы так много обсудили SQL и NoSQL, позвольте мне показать вам несколько их примеров.

Примеры SQL и NoSQL

Примеры SQL и NoSQL:

Сейчас самые популярные базы данных SQL и NoSQL - это MySQL и MongoDB.

Итак, в следующей статье о SQL и NoSQL мы сравним MySQL и MongoDB.

Что такое MySQL?

MySQL - это система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, которая работает на многих платформах. Он обеспечивает многопользовательский доступ для поддержки многих механизмов хранения и поддерживается Oracle. Таким образом, вы можете купить коммерческую версию лицензии у Oracle, чтобы получить услуги поддержки премиум-класса.

Ниже перечислены особенности MySQL:

  • Простота управления - программное обеспечение очень легко загружается, а также использует планировщик событий для автоматического планирования задач.
  • Надежная поддержка транзакций - содержит свойство ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), а также обеспечивает распределенную поддержку нескольких версий.
  • Комплексная разработка приложений - MySQL имеет библиотеки подключаемых модулей для встраивания базы данных в любое приложение. Он также поддерживает хранимые процедуры, триггеры, функции, представления и многое другое для разработки приложений.
  • Высокая производительность - предоставляет утилиты быстрой загрузки с отдельными кэшами памяти и секционированием индекса таблицы.
  • Низкая совокупная стоимость владения. Это снижает затраты на лицензирование и расходы на оборудование.
  • Открытый исходный код и круглосуточная поддержка. Эта СУБД может использоваться на любой платформе и предлагает круглосуточную поддержку для версий с открытым исходным кодом и корпоративных версий.
  • Безопасная защита данных - MySQL поддерживает мощные механизмы, гарантирующие, что только авторизованные пользователи имеют доступ к базам данных.
  • Высокая доступность - MySQL может запускать конфигурации высокоскоростной репликации главный / подчиненный и предлагает кластерные серверы.
  • Масштабируемость и гибкость - с помощью MySQL вы можете запускать глубоко встроенные приложения и создавать хранилища данных, содержащие огромные объемы данных.

Далее в этой статье давайте разберемся, что такое MongoDB?

Что такое MongoDB?

MongoDB - это нереляционная база данных, которая хранит данные в документах. Этот тип базы данных хранит связанную информацию вместе для быстрой обработки запросов.

Особенности MongoDB следующие:

  • Индексирование: индексы создаются для повышения эффективности поиска.
  • Репликация: MongoDB распределяет данные по разным машинам.
  • Специальные запросы: он поддерживает специальные запросы, индексируя документы BSON и используя уникальный язык запросов.
  • Бессхемный: он очень гибкий, так как его база данных без схемы написана на C ++.
  • Раздробление: MongoDB использует сегментирование для развертывания с очень большими наборами данных и операций с высокой пропускной способностью.

Хорошо, теперь, когда вы знаете, что такое MySQL и MongoDB, давайте посмотрим, как эти базы данных противостоят друг другу.

MySQL против MongoDB

Итак, в этом противостоянии я буду сравнивать обе эти базы данных по следующим причинам:

  1. Язык запроса
  2. Гибкость схемы
  3. Отношения
  4. Безопасность
  5. Представление
  6. Служба поддержки
  7. Ключевая особенность
  8. Репликация
  9. использование
  10. Активное сообщество

Язык запроса

MongoDB, с другой стороны, MySQL использует язык структурированных запросов (SQL). Этот язык прост и состоит в основном из команд DDL, DML, DCL и TCL для извлечения данных и управления ими. С другой стороны, MongoDB использует язык неструктурированных запросов. Итак, язык запросов - это в основном язык запросов MongoDB. См. Изображение ниже.

Гибкость схемы

MySQL обладает хорошей гибкостью схемы для структурированных данных, поскольку вам просто нужно четко определить таблицы и столбцы. Теперь не имеет ограничений на дизайн схемы. Вы можете напрямую упомянуть пару документов внутри коллекции, не имея каких-либо отношений между этими документами. Но единственная проблема с MongoDB заключается в том, что вам необходимо оптимизировать схему в зависимости от того, как вы хотите получить доступ к данным.

Отношения

При сравнении MySQL и MongoDB на основе этого фактора MySQL поддерживает отношения с помощью операторов JOIN, но MongoDB не поддерживает операторы JOIN . Но он поддерживает размещение одного документа внутри другого документа (также известное как встраивание документов) и многомерные типы данных, такие как массивы.

Безопасность

MySQL в основном использует модель безопасности на основе привилегий. Такая модель безопасности аутентифицирует пользователя и упрощает пользование привилегиями в конкретной базе данных.

MongoDB, с другой стороны, использует контроль доступа на основе ролей с гибким набором привилегий, обеспечивающих такие функции безопасности, как авторизация и аутентификация.

Представление

Сравнивая MySQL и MongoDB по этому параметру, позвольте мне сказать вам, что MySQL довольно медленный по сравнению с MongoDB, когда рассматриваются большие базы данных. В основном это связано с тем, что MySQL нельзя использовать для больших и неструктурированных объемов данных.

Однако MongoDB может обрабатывать большие неструктурированные данные. Таким образом, он быстрее, чем MySQL, где рассматриваются большие базы данных, поскольку он позволяет пользователям выполнять запросы таким образом, что нагрузка на серверы снижается.

ПРИМЕЧАНИЕ. Как такового не существует жесткого правила, согласно которому MongoDB всегда будет быстрее обрабатывать ваши данные. Это полностью зависит от ваших данных и инфраструктуры.

Служба поддержки

Что ж, оба они предлагают отличную поддержку 24 * 7 для исправлений безопасности, выпусков обслуживания, исправлений ошибок, патчей и обновлений. Таким образом, нет никакой разницы между ними обоими по этому параметру.

Ключевая особенность

Вы можете обратиться к следующему изображению, чтобы узнать о ключевых функциях MySQL и MongoDB:

Репликация

MySQL поддерживает репликацию главный-подчиненный и репликацию главный-главный. MongoDB, с другой стороны, поддерживает встроенную репликацию, сегментирование и автоматический выбор. Итак, с помощью автоматического выбора в MongoDB вы можете настроить другая база данных или база данных-получатель, которая автоматически принимает на себя управление в случае сбоя основной базы данных.

использование

Вы можете обратиться к следующему изображению, чтобы понять, где использовать MySQL и MongoDB:

Активное сообщество

При сравнении MySQL с MongoDB на основе этого фактора, базы данных MySQL предлагают лучшее сообщество, чем MongoDB, поскольку они принадлежат и обслуживаются Oracle Corporation.

Итак, если мне нужно суммировать различия между MySQL и MongoDB, вы можете обратиться к таблице ниже.

Итак, ребята, на этом мы подошли к концу противостояния MySQL и MongoDB. Теперь, когда вы знаете гораздо больше о MySQL и MongoDB, возможно, у вас возник вопрос, а именно: Компании Wether должны перейти на MySQL или MongoDB?

Что ж, между ними обоими нет явного победителя. Выбор базы данных полностью зависит от схемы вашей базы данных и от того, как вы хотите получить к ней доступ. Тем не менее, вы можете использовать MySQL, когда у вас есть фиксированная схема, высокая транзакция, низкие эксплуатационные расходы, безопасность данных с ограниченным бюджетом и MongoDB, в то время как у вас нестабильная схема, высокая доступность, облачные вычисления со встроенным сегментированием.

Таким образом, не будет окончательного вердикта относительно того, какой из них лучший, поскольку каждый из них превосходит ваши требования.

Теперь, когда вы знаете различия между MySQL и MongoDB, в следующей статье, посвященной SQL и NoSQL, позвольте мне показать вам, как вставлять данные в таблицы и коллекции в MySQL Workbench и MongoDB Compass соответственно.

Демонстрация: вставка данных в таблицы и коллекции

Начнем со вставки данных в таблицу с помощью MySQL Workbench.

Вставить данные в таблицу с помощью MySQL Workbench

Чтобы вставить данные в таблицы с помощью MySQL Workbench, вы можете выполнить следующие шаги:

Шаг 1. Откройте MySQL Workbench и создайте соединение.

Шаг 2: Теперь, когда ваше соединение будет создано, откройте его, и вы будете перенаправлены на следующую панель управления.

Шаг 3. Теперь, чтобы создать базу данных и таблицу, выполните следующие запросы:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Шаг 4: Теперь, когда ваша таблица создана, для вставки значений в таблицу используйте синтаксис INSERT INTO, как показано ниже:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Шаг 5: при просмотре таблицы вы увидите результат, как показано ниже.

Теперь, в следующей статье о SQL и NoSQL, давайте посмотрим, как создавать базу данных и коллекции в MongoDB Compass.

Вставить данные в коллекцию с помощью MongoDB Compass

Чтобы вставить данные в таблицы с помощью MongoDB Compass, вы можете выполнить следующие шаги:

Шаг 1. Откройте MongoDB Compass и создайте хост. После создания хоста нажмите Подключиться. См. Ниже.

Шаг 2: Теперь, когда ваш хост будет подключен, чтобы создать базу данных, нажмите на параметр Создать базу данных и укажите База данных и название коллекции.

Шаг 3: Теперь откройте свою базу данных и выберите коллекцию. Здесь я выбрал образец коллекции. Чтобы добавить документы в коллекцию, выберите вариант Вставить документ и укажите параметры. Здесь я упомянул EmpID и EmpName.

На этом мы подошли к концу сравнения SQL и NoSQL. Надеюсь, вам понравилась эта статья, и вы поняли все различия. Если вы хотите ознакомиться с другими статьями о самых популярных технологиях на рынке, таких как искусственный интеллект, DevOps, этический взлом, посетите официальный сайт Edureka.

Обязательно обратите внимание на другие статьи из этой серии, которые объяснят различные другие аспекты SQL.

1. SQL для науки о данных

2. 50 самых популярных вопросов на собеседовании с Oracle

3. 65 основных вопросов для собеседования по SQL

Первоначально опубликовано на https://www.edureka.co 16 апреля 2019 г.