Zusammenfassung der Unterschiede zwischen SQL und NoSQL

Hauptunterschiede:

1. Typ

SQL-Datenbanken werden hauptsächlich als relationale Datenbanken (RDBMS) bezeichnet, während NoSQL-Datenbanken hauptsächlich als nicht-relationale Datenbanken oder verteilte Datenbanken bezeichnet werden.

2. Sprache

SQL-Datenbanken definieren und bearbeiten Daten auf Basis der Structured Query Language (SQL). Von der Seite betrachtet ist diese Sprache sehr mächtig. SQL ist eine der vielseitigsten und am weitesten verbreiteten Optionen und daher insbesondere für komplexe Abfragen eine sichere Wahl. Andererseits kann es aber auch einschränkend sein. SQL erfordert, dass Sie ein vordefiniertes Schema verwenden, um die Struktur Ihrer Daten zu bestimmen, bevor Sie sie verwenden. Darüber hinaus müssen alle Ihre Daten derselben Struktur folgen. Dies kann im Vorfeld eine Menge Vorbereitung erfordern, was bedeutet, dass strukturelle Änderungen sowohl schwierig als auch störend für das gesamte System sind.

NoSQL-Datenbanken haben dynamische Schemata für unstrukturierte Daten. Daten werden auf mehrere Arten gespeichert, das heißt, sie können dokumentenorientiert, spaltenorientiert, graphenbasiert oder als KeyValue-Speicher organisiert sein. Diese Flexibilität bedeutet, dass Dokumente erstellt werden können, ohne vorher eine Struktur zu definieren. Jedes Dokument kann außerdem eine eigene, einzigartige Struktur haben. Die Syntax variiert je nach Datenbank und Sie können nach und nach Felder hinzufügen.

3. Skalierbarkeit

In fast allen Fällen sind SQL-Datenbanken vertikal skalierbar. Das bedeutet, dass Sie die Auslastung eines einzelnen Servers durch Hinzufügen von Funktionen wie RAM, CPU oder SSD erhöhen können. Andererseits können NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden. Das bedeutet, dass Sie durch Sharding oder Hinzufügen weiterer Server zu Ihrer NoSQL-Datenbank mehr Datenverkehr bewältigen können. Es ist vergleichbar mit dem Hinzufügen weiterer Stockwerke zum selben Gebäude, anstatt in der Nähe weitere Gebäude zu errichten. Daher könnte NoSQL mit der Zeit immer größer und leistungsfähiger werden, sodass diese Datenbanken die bevorzugte Wahl für große oder sich ständig ändernde Datensätze wären.

4. Struktur

SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, NoSQL-Datenbanken hingegen sind Schlüssel-Wert-, dokumentenbasierte Graphdatenbanken oder Wide Column Stores. Dadurch sind relationale SQL-Datenbanken die bessere Wahl für Anwendungen, die mehrzeilige Transaktionen erfordern, wie etwa Buchhaltungssysteme, oder für Legacy-Systeme, die für eine relationale Struktur erstellt wurden.

5. Zu befolgende Attribute

SQL-Datenbanken folgen den ACID-Eigenschaften (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit), während NoSQL-Datenbanken dem CAP-Theorem von Brewer (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz) folgen.

6. Unterstützung

Alle SQL-Datenbanken ihrer Anbieter werden gut unterstützt. Darüber hinaus gibt es viele unabhängige Beratungsunternehmen, die Ihnen bei groß angelegten Bereitstellungen mit SQL-Datenbanken helfen können. Bei einigen NoSQL-Datenbanken sind Sie jedoch immer noch auf die Unterstützung der Community angewiesen und für die Einrichtung und Bereitstellung groß angelegter NoSQL-Bereitstellungen steht nur begrenztes externes Fachwissen zur Verfügung.

Einige Beispiele für SQL-Datenbanken sind PostgreSQL, MySQL, Oracle und Microsoft SQL Server. Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind Redis, RavenDB Cassandra, MongoDB, BigTable, HBase, Neo4j und CouchDB.

Wichtige Unterschiede zwischen SQL und NoSQL:

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