Ten artykuł o porównaniu SQL i NoSQL^{(SQL and NoSQL)} rzuci światło na debatę na temat zalet i ograniczeń każdego z nich. Odkąd szum bazy danych NoSQL ewoluował w zakresie przechowywania danych w bazach danych NoSQL , pomyślałem o zbadaniu obu koncepcji, aby dotrzeć do ich głębi. I zajęło mi trochę czasu, aby dowiedzieć się, co faktycznie prowadzi do ewolucji bazy danych NoSQL .

Cóż, wszystko sprowadza się do dążenia do zapewnienia użytkownikom końcowym możliwie najlepszych doświadczeń w szybki, rzeczywisty i połączony sposób. Twórcy baz danych próbują zoptymalizować rzeczy, aby uzyskać lepszą wydajność, ponieważ technologia w dziale pamięci masowej zmienia się drastycznie.

Podstawy bazy danych SQL i NoSQL:

Co to jest baza danych SQL

Mówiąc o bazie danych SQL , podstawowa koncepcja jest taka; ma to relacyjna baza danych^{(Relational database)} . Tak! Baza danych SQL^(SQL) jest relacyjną bazą danych. Czym właściwie jest relacyjna baza danych? Relacyjna baza danych ściśle używa relacji (często nazywanych tabelami) do przechowywania danych. Relacyjna baza danych dopasowuje dane przy użyciu wspólnych cech znalezionych w zestawie danych. Powstała grupa nazywana jest Schema .

Relacja (tabela) w relacyjnej bazie danych podzielona jest na zestaw wierszy i kolumn. Krotka oznacza wiersz w tabeli bazy danych, który jest pobierany za pomocą zapytania.

Jak więc pomaga SQL?

SQL ( Structured Query Language ) to język programowania używany do zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych. Najlepszym przykładem jest Microsoft SQL Server . Microsoft SQL Server to relacyjna baza danych używana do przechowywania i pobierania danych przez aplikacje na tych samych komputerach lub w sieci.

Podstawowe cechy serwera SQL

1. Relacyjna baza danych to zbiór tabel zawierających dane dopasowane do predefiniowanych kategorii.
2. Każda tabela zawiera co najmniej jedną kategorię danych w kolumnach.
3. Każdy wiersz zawiera unikatowe wystąpienie danych dla kategorii zdefiniowanych przez kolumny.
4. Użytkownik może uzyskać dostęp do danych z bazy danych bez znajomości struktury tabeli bazy danych.

Ograniczenia bazy danych SQL

Skalowalność^{(Scalability)} : użytkownicy muszą skalować relacyjne bazy danych na potężnych serwerach, które są drogie i trudne w obsłudze. Aby skalować relacyjną bazę danych, musi być ona dystrybuowana na wielu serwerach. Obsługa tabel na różnych serwerach to chaos.

Złożoność^(Complexity) : W serwerze SQL dane i tak muszą zmieścić się w tabelach. Jeśli Twoje dane nie mieszczą się w tabelach, musisz zaprojektować strukturę bazy danych, która będzie złożona i ponownie trudna w obsłudze.

Co to jest baza danych NoSQL?

W ciągu ostatnich kilku lat „jeden rozmiar dla wszystkich” – myślenie o magazynach danych zostało zakwestionowane zarówno przez firmy naukowe^(Science) , jak i firmy internetowe, co musi prowadzić do pojawienia się dużej różnorodności alternatywnych baz danych. Ruch, a także nowe magazyny danych są powszechnie określane terminem NoSQL .

Podstawową cechą NoSQL jest to, że może nie wymagać stałych schematów tabel, zwykle unika operacji łączenia i zazwyczaj skaluje się w poziomie. Badacze akademiccy^(Academic) zwykle nazywają te bazy danych strukturyzowanymi pamięciami masowymi, terminem obejmującym klasyczne relacyjne bazy danych jako podzbiór.

Baza danych NoSQL^(NoSQL) również wymienia „ACID” (atomowość, spójność, izolację i trwałość). Bazy danych NoSQL^(NoSQL) , w różnym stopniu, pozwalają nawet na różne schematy danych w zależności od rekordu. Jeśli w NoSQL^(NoSQL) nie istnieje schemat ani tabela , to jak zwizualizować strukturę bazy danych? Cóż^(Well) , oto odpowiedź

Nie jest wymagany schemat^{(No schema required)} : dane można wstawiać do bazy danych NoSQL bez uprzedniego zdefiniowania sztywnego schematu bazy danych. W konsekwencji format wstawianych danych można zmienić w dowolnym momencie, bez zakłócania działania aplikacji. Zapewnia to ogromną elastyczność aplikacji, co ostatecznie zapewnia znaczną elastyczność biznesową.

Automatyczna elastyczność: ^{(Auto elasticity: )}NoSQL automatycznie rozkłada dane na wiele serwerów bez konieczności korzystania z pomocy aplikacji. Serwery można dodawać lub usuwać z warstwy danych bez przestojów aplikacji.

Zintegrowane buforowanie:^{(Integrated caching:)} W celu zwiększenia ilości danych i zwiększenia wydajności techniki NoSQL buforują dane w pamięci systemowej. Jest to w przeciwieństwie do bazy danych SQL , w której należy to zrobić przy użyciu oddzielnej infrastruktury.

Opisując architekturę przechowywania danych w NoSQL , istnieją trzy rodzaje popularnych baz danych NoSQL .

• Sklepy typu klucz-wartość^{(Key-value stores)} . Jak sama nazwa wskazuje, magazyn klucz-wartość to system, który przechowuje wartości indeksowane do wyszukiwania według kluczy. Systemy te mogą przechowywać ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane.
• Bazy danych zorientowane kolumnowo^{(Column-oriented databases)} . Zamiast przechowywać zestawy informacji w silnie ustrukturyzowanej tabeli kolumn i wierszy z polami o jednakowej wielkości dla każdego rekordu, jak ma to miejsce w przypadku relacyjnych baz danych, bazy danych zorientowane na kolumny zawierają jedną rozszerzalną kolumnę ściśle powiązanych danych.
• Sklepy oparte na dokumentach^{(Document-based stores)} . Te bazy danych przechowują i organizują dane jako kolekcje dokumentów, a nie tabele strukturalne z polami o jednakowych rozmiarach dla każdego rekordu. Dzięki tym bazom użytkownicy mogą dodawać do dokumentu dowolną liczbę pól o dowolnej długości.

Obraz pokazuje różnicę między trzema z nich.

Zalety bazy danych NoSQL

1) Bazy danych NoSQL zazwyczaj przetwarzają dane szybciej niż relacyjne bazy danych.

2) Bazy danych NoSQL są również często szybsze, ponieważ ich modele danych są prostsze.

3)    Główne systemy NoSQL^{(Major NoSQL)} są wystarczająco elastyczne, aby lepiej umożliwić programistom korzystanie z aplikacji w sposób, który spełnia ich potrzeby.

Porównanie^{(SQL NoSQL Comparision)} i wnioski^(Conclusion) dotyczące SQL NoSQL :

SQL i NoSQL były wspaniałymi wynalazkami na przestrzeni czasu, aby zapewnić optymalizację i płynność przechowywania i pobierania danych. Krytykowanie któregokolwiek z nich nie pomoże sprawie. Jeśli w dzisiejszych czasach jest szum NoSQL , nie oznacza to, że jest to srebrna kula dla wszystkich Twoich potrzeb. Obie technologie są najlepsze w tym, co robią. Od dewelopera zależy, czy lepiej je wykorzysta w zależności od sytuacji i potrzeb.

Jeśli chcesz poznać NoSQL , możesz pobrać oficjalny dokument dotyczący Microsoft NoSQL Azure .

Przejdź tutaj, jeśli chcesz poznać różnicę między MySQL a SQL Server^{(difference between MySQL and SQL Server)} .^{(Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.)}

Difference between SQL and NoSQL: A Comparison

This article on SQL and NoSQL comparison will throw light on the debate on advantages and limitations on each. Ever since the buzz of NoSQL database evolved in storing data into the NoSQL databases,  I thought of exploring both the concepts to reach out to its depth. And it took me some time to figure out things that actually lead to the evolution of the NoSQL database.

Well, it all comes down to the quest of providing the best possible experience to the end-users in a quick, real and connected way. Database developers are trying to optimize things to yield better performance as the technology in the storage department is changing drastically.

Basics of SQL and NoSQL database:

What is SQL database

Talking about SQL database, the basic concept is that; it has is a Relational database. Yes! SQL database is a relational database. So what exactly is a relational database? A relational database strictly uses relations (frequently called as tables) to store data. A relational database matches data by using common characteristics found in the dataset. And the resulting group is termed as Schema.

A relation (table) in a relational database is divided into a set of rows and columns. A Tuple stands for a row in a database table that is retrieved using a query.

So how does SQL help?

SQL (Structured Query Language) is a programming language that is used to manage data in relational databases. Microsoft SQL Server is the best example. Microsoft SQL Server is a relational database that is used to store and retrieve data by applications either on the same computers or over the network.

Basic features of SQL server

1. A relational database is a set of tables containing data fitted into predefined categories.
2. Each table contains one or more data categories in columns.
3. Each row contains a unique instance of data for the categories defined by the columns.
4. The user can access data from the database without knowing the structure of the database table.

Limitations for SQL database

Scalability: Users have to scale relational databases on powerful servers that are expensive and difficult to handle. To scale a relational database it has to be distributed on multiple servers. Handling tables across different servers is chaos.

Complexity: In SQL server’s data has to fit into tables anyhow. If your data doesn’t fit into tables, then you need to design your database structure that will be complex and again difficult to handle.

What is NoSQL database?

In the past few years, the ”one size fits all“ – thinking concerning data stores has been questioned by both, Science and web companies, which has to lead to the emergence of a great variety of alternative databases. The movement as well as the new datastores are commonly subsumed under the term NoSQL.

The basic quality of NoSQL is that it may not require fixed table schemas, usually avoid join operations, and typically scale horizontally. Academic researchers typically refer to these databases as structured storage, a term that includes classic relational databases as a subset.

NoSQL database also trades off “ACID” (atomicity, consistency, isolation, and durability). NoSQL databases, to varying degrees, even allow for the schema of data to differ from record to record. If there doesn’t exist schema or a table in NoSQL, then how do you visualize the database structure? Well here is the answer

No schema required: Data can be inserted in a NoSQL database without first defining a rigid database schema. As a corollary, the format of the data being inserted can be changed at any time, without application disruption. This provides immense application flexibility, which ultimately delivers substantial business flexibility.

Auto elasticity: NoSQL automatically spreads your data onto multiple servers without requiring application assistance. Servers can be added or removed from the data layer without application downtime.

Integrated caching: In order to increase data through and increase performance advance NoSQL techniques cache data in system memory. This is in contrast to SQL database where this has to be done using the separate infrastructure.

Describing the architecture of data storage in NoSQL, there are three types of popular NoSQL databases.

• Key-value stores. As the name implies, a key-value store is a system that stores values indexed for retrieval by keys. These systems can hold structured or unstructured data.
• Column-oriented databases. Rather than store sets of information in a heavily structured table of columns and rows with uniform-sized fields for each record, as is the case with relational databases, column-oriented databases contain one extendable column of closely related data.
• Document-based stores. These databases store and organize data as collections of documents, rather than as structured tables with uniform-sized fields for each record. With these databases, users can add any number of fields of any length to a document.

The image shows the difference between three of them.

Advantages of NoSQL database

1)    NoSQL databases generally process data faster than relational databases.

2)    NoSQL databases are also often faster because their data models are simpler.

3)    Major NoSQL systems are flexible enough to better enable developers to use the applications in ways that meet their needs.

SQL NoSQL Comparision and Conclusion:

SQL and NoSQL have been great inventions over time in order to keep data storage and retrieval optimized and smooth. Criticizing any one of them will not help the cause. If there is a buzz of NoSQL these days, it doesn’t mean it is a silver bullet to all your needs. Both technologies are best in what they do. It is up to a developer to make better use of them depending on the situation and needs.

If you are looking to explore NoSQL, you can download Microsoft NoSQL Azure whitepaper.

Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.

Related posts

• Różnica między SQL a MySQL: porównanie

• Jak pobrać i zainstalować MySQL w systemie Windows 10?

• Migracja danych z MS Access do bazy danych SQL Server

• HDG wyjaśnia: Co to jest SQL, T-SQL, MSSQL, PL/SQL i MySQL?

• Eksportuj dane SQL do Excela z nagłówkami kolumn

• 10 najlepszych witryn porównujących ceny, aby uzyskać najlepsze oferty

• Porównanie procesorów CPU – Intel Core i9 vs i7 vs i5 vs i3

• Microsoft Visual Studio — wersje, porównanie, funkcje, często zadawane pytania

• 9 najlepszych dostawców bezpłatnych usług e-mail w 2022 roku: przegląd i porównanie

• Którą sieć VPN najlepiej kupić? Tabela porównawcza VPN

• Zaufanie GXT 960 Graphin vs GXT 970 Morfix: przegląd porównawczy

• 10 najlepszych publicznych serwerów DNS w 2022 r.: porównanie i przegląd

• Jak wygenerować skrypt zmiany tabeli w SQL?

• Porównanie wersji systemu Windows 7 — Home, Professional, Ultimate

• SATA 3 vs M.2 vs NVMe – przegląd i porównanie