Vue d'ensemble
- Comprendre ce que sont les bases de données SQL et NoSQL.
- Passez en revue la différence mise en évidence entre les bases de données SQL et No SQL.
- Ce n'est pas une liste exhaustive. N'hésitez pas à ajouter d'autres différences entre SQL et NoSQL dans les commentaires
introduction
Vous ne pouvez pas arrêter d'apprendre sur les bases de données en science des données. En réalité, nous devons nous familiariser avec la gestion des bases de données, comment exécuter des requêtes rapidement, etc. en tant que professionnels de la science des données. Il n'y a aucun moyen de l'éviter!
Il y a deux choses que vous devez savoir: apprenez tout ce que vous pouvez sur l'administration des bases de données, puis découvrez comment le faire efficacement. crème, vous irez loin dans le domaine de la science des données.
En tant qu'ingénieur de données, est obligé de travailler avec toutes sortes de bases de données, en particulier SQL et NoSQL. Cependant, la plupart d'entre nous ont déjà une expérience considérable avec les bases de données SQL. Là où nous échouons, c'est lorsque nous devons passer aux bases de données NoSQL, et ça peut être un peu intimidant au début, pour être honnête, le début est toujours le plus dur.
Ensuite, pour aplatir l'obstacle pour vous, Nous parlerons de quelques différences clés entre ces deux types de bases de données dans cet article.. Cela vous donnera un aperçu des deux et vous facilitera le démarrage de votre voyage.. Nous allons commencer!
Table des matières
- Que sont les bases de données SQL?
- Que sont les bases de données NoSQL?
- Différence entre les bases de données SQL et NoSQL
- Conception schématique
- Structure de données
- La vitesse
- Escalade
- Utilisation
- Adresse principale, guide principal
Que sont les bases de données SQL?
SQL est un langage de requête standard qui permet d'interroger des bases de données relationnelles. Donc, ces bases de données sont aussi souvent appelées bases de données SQL.
Le principal avantage des bases de données par rapport aux systèmes de stockage de fichiers normaux est qu'elles réduisent considérablement la redondance des données., facilite l'échange de données entre plusieurs utilisateurs et assure la sécurité des données qui peuvent être d'une immense importance pour une organisation.
Chaque base de données contient plusieurs tables, contenant des données sous forme de lignes et de colonnes. Et chaque table est liée à d'autres tables de la base de données.
Que sont les bases de données NoSQL?
NoSQL or Not only SQL fait son apparition à la fin de la décennie de 2000. Il s'agit de bases de données flexibles, évolutif, rentable et pas de régime.
Ils sont nés de la nécessité de gérer de grandes quantités de données que nous générons dans le monde d'aujourd'hui, qui viennent dans différentes variétés et sont générés à un rythme accéléré.
Par rapport aux bases de données SQL, ils sont de divers types: basé sur des documents, basé sur des valeurs clés, basé sur de larges colonnes, basé sur des graphiques. Chacun a ses avantages et ses inconvénients.
Voyons maintenant quelques-unes des principales différences entre les bases de données SQL et NoSQL.
Différence entre les bases de données SQL et NoSQL
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Conception schématique
bases de données SQL est-ce ainsi bases de données relationnelles qui stockent des données dans plusieurs tables liées. Ces tableaux sont rapports. Chaque relation est organisée en lignes et en colonnes. Chaque ligne est un double et a un dossier, et chaque colonne est un attribut donc chaque enregistrement a généralement une valeur. Les tables de la base de données sont liées à l'aide de clés SQL.
Les colonnes du tableau contiennent un certain type de données. Si un enregistrement contient des données avec tout autre type de données, la base de données renverra une erreur. En outre, un enregistrement doit contenir le même nombre de valeurs que le nombre de colonnes de la table ou il doit explicitement fournir une valeur NULL. Les exemples les plus populaires de bases de données SQL sont MySQL, PostgreSQL et Oracle.
Il y a 4 Types de bases de données NoSQL: basé sur des documents, basé sur des valeurs clés, basé sur de larges colonnes et basé sur des graphiques.
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Bases de données documentaires
Ces bases de données stockent des données dans des documents de type JSON. Chaque document a un format clé-valeur, ce qui signifie que les données sont semi-structurées. Même si une valeur manque dans un document pour une clé, la base de données ne lancera pas d'erreur. Un exemple populaire est MongoDB.
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Bases de données clé-valeur
Ces bases de données stockent les données au format clé-valeur. Les clés et les valeurs peuvent être n'importe quoi, des chaînes aux valeurs complexes. Les clés sont stockées dans des structures d'index efficaces et peuvent localiser les valeurs rapidement et de manière unique. Cela les rend idéales pour les applications qui nécessitent une récupération rapide des données.. Amazon DynamoDB est un exemple de ces bases de données.
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Bases de données étendues basées sur des colonnes
Cette base de données stocke les données dans des enregistrements similaires à n'importe quelle base de données relationnelle, mais il a la capacité de stocker un grand nombre de colonnes dynamiques. C'est-à-dire, le nombre de valeurs de colonne pour les lignes peut varier dans ces bases de données. Regroupe logiquement les colonnes en familles de colonnes. Cassandre est un exemple populaire.
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Bases de données basées sur des graphes
Ils utilisent des nœuds pour stocker des entités de données comme des lieux, produits, etc. et des bords pour stocker la relation entre eux. Il n'y a pas de limite au nombre et au type de relations qu'un nœud peut avoir. Neo4j est un exemple de ces bases de données.
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Structure de données
Déterminer la structure ou le schéma de la base de données avant d'ajouter des données est une condition préalable aux bases de données SQL. Cela signifie que ce type de base de données ne peut stocker que des données structurées. Cela rend très rigide la gestion des données du monde réel qui sont transmises à un rythme effréné.. La mise à jour du schéma ici prendrait beaucoup de temps et d'efforts et nécessiterait de mettre à jour de nombreuses relations.
Bases de données NoSQL d'un autre côté, ils n'ont pas de structure fixe. Ils peuvent traiter tout type de données: structuré, semi-structuré ou non structuré. Cela signifie que même si les données entrantes ont un nombre différent d'attributs, la base de données pourra les gérer sans aucune erreur. Cela rend les bases de données NoSQL très populaires car nous pouvons facilement changer le schéma sans trop d'interruption.
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La vitesse
Il n'y a pas vraiment de différence entre les deux en termes de vitesse. Les deux fonctionneront aussi bien dans la plupart des scénarios. Cependant, vous remarquerez peut-être des différences lorsqu'il s'agit de traiter des requêtes complexes et des ensembles de données volumineux.
bases de données SQL exiger que le stockage des données soit sous une forme standardisée pour éviter la redondance des données. Bien que cela réduise la quantité de stockage requise par la base de données et assure une mise à jour facile des enregistrements, peut avoir un effet sur la requête de base de données. Par exemple, effectuer des requêtes complexes comme des jointures sur une base de données contenant plusieurs tables peut être assez fatiguant, surtout lorsque la taille des données devient assez importante. Les bases de données NoSQL surmontent cet inconvénient.
Bases de données NoSQL peu importe s'il y a duplication de données car le stockage n'est pas un problème avec les bases de données NoSQL. Les données dans les bases de données NoSQL sont généralement stockées de manière optimisée pour les requêtes. Cela signifie que vous pouvez stocker des données de la même manière que vous en auriez besoin après avoir effectué une requête. Cela élimine tout le problème des jointures et rend la tâche d'interrogation beaucoup plus rapide.
Par exemple, Les bases de données SQL vous obligent à conserver deux tables distinctes pour les informations sur les employés et les informations sur les services, les lier avec une clé étrangère, peut-être l'identifiant du département.
Cependant, dans le cas des bases de données NoSQL, como MongoDB, peut stocker les informations complètes sur l'employé, y compris les informations du département, dans le même document, bien que vous puissiez faire une imbrication de valeur si vous le souhaitez.
Noter: peut toujours effectuer des jointures sur des bases de données NoSQL.
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Escalade
Les bases de données SQL s'exécutent sur des machines traditionnelles. Cela signifie qu'ils fonctionnent sur un seul serveur. À présent, si vous dépassez la capacité actuelle de votre serveur, devrait utiliser un processeur plus puissant, ajouter plus de RAM, stockage de pile, etc. C'est échelle verticale. Cela peut être assez cher, surtout si vous devez faire face au Big Data (sur ordre de TB, FR, PB, etc.)
D'un autre côté, Offre de bases de données NoSQL échelle horizontale. Cela signifie que si vous manquez de capacité, vous pouvez simplement ajouter une machine au cluster (un groupe de machines travaillant ensemble). Ces machines sont généralement beaucoup moins chères et sont connues sous le nom de matériel de base. Cette capacité des bases de données NoSQL a un autre avantage important en plus du renforcement des capacités moins cher qui est diffusion des données.
Les bases de données NoSQL s'exécutent généralement sur plusieurs machines interconnectées, ce qu'on appelle un cluster. Les données sont réparties entre les machines du cluster. Chaque machine stockera une partie des données.
Maintenant, vous devez vous demander en quoi cela est bénéfique.
Bon, la diffusion des données nous offre la possibilité de répliquer les données et offre Tolérance aux pannes. C'est-à-dire, une partie des données peut être répliquée et stockée sur plusieurs machines.
Si une machine tombe en panne, les données qu'il contient seront présentes sur une autre machine du cluster et peuvent être utilisées à l'insu de l'utilisateur, offrant ainsi une tolérance aux pannes. Évidemment, ce n'est pas possible avec les bases de données SQL car le stockage de toutes les données se fait sur la même machine.
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Adresse principale, guide principal
Un grand avantage de bases de données SQL est sa capacité à gérer traitement transactionnel. Ces processus modifient le contenu d'une base de données. Les propriétés ACID des bases de données SQL régissent:
- Atomique – Les transactions ont lieu une à la fois ou ne se produisent pas du tout.
- Cohérence – Cela garantit que la base de données n'est pas laissée au milieu d'un état plein. Si une erreur se produit, s'assure que les modifications d'annulation se produisent.
- Isolation – Les transactions se produisent indépendamment. Aucune transaction n'a accès à une autre transaction.
- Durabilité – Les modifications apportées à la base de données via les transactions à la fin sont validées dans la base de données et les mises à jour ne sont pas perdues.
Bases de données NoSQL d'un autre côté, ne fournissent pas complètement les propriétés ACID. En échange, le théorème CAP les gouverne:
- Cohérence – Cela signifie que l'utilisateur ils devraient pouvoir voir les mêmes données quel que soit le nœud / machine sont connectés dans le système / grappe. Ensuite, si des données ont été écrites sur un nœud, doit être répliqué sur toutes ses répliques.
- Disponibilité – Ceci signifie que chaque demande d'utilisateur doit obtenir une réponse du système. Si l'utilisateur veut lire ou écrire, l'utilisateur doit obtenir une réponse même si l'opération a échoué.
- Tolérance de partition – La partition se produit lorsqu'un nœud ne peut pas recevoir de messages d'un autre nœud du système. Cela peut être dû à une panne de réseau, panne de serveur ou toute autre raison. Donc, la tolérance de partition garantira que le système peut toujours fonctionner même s'il y a une partition dans le système.
Cependant, Les bases de données NoSQL doivent faire un compromis entre cohérence et disponibilité lors du partitionnement. Ceci est dû au fait, dans un système du monde réel, la partition est susceptible de se produire en raison d'une défaillance du réseau ou d'une autre raison. Donc, quand une partition se produit, une base de données NoSQL doit faire des compromis sur la cohérence ou la disponibilité. Pour cela, une base de données distribuée NoSQL est caractérisée comme CP ou AP.
Noter: Les bases de données NoSQL ne sont pas si rigides en matière de CAP. La plupart offrent des options pour équilibrer cohérence et disponibilité. Donc, le choix n'est pas toujours aussi noir et blanc.
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Utilisation
La propriété ACID rend les bases de données SQL extrêmement importantes dans les domaines où les transactions sont extrêmement importantes. La banque est un exemple où les transactions monétaires doivent être traitées correctement, surtout en cas d'échec du transfert, dont l'échec peut coûter une fortune.
En outre, si vos données seront structurées et ne changeront pas, aucune raison d'utiliser des bases de données NoSQL. Vous pouvez toujours profiter des capacités de vos bases de données SQL et, bien sûr, sa connaissance stellaire de SQL!
Cependant, si vous cherchez à travailler avec un grand volume de données sans structure établie, Les bases de données NoSQL sont la meilleure option. Mais même les bases de données NoSQL peuvent avoir un large cas d'utilisation en fonction de la structure inhérente et de votre préférence pour les propriétés du théorème CAP..
Tandis que, d'un côté, ElasticSearch stocke les données des journaux, Cassandre, d'un autre côté, est utilisé par de nombreux sites Web de médias sociaux. Cependant, Tout cela en fin de compte aide à gérer le volume, la vitesse et la variété du Big Data!
Remarques finales
Dans cet article, nous discutons des principales différences entre les bases de données SQL et NoSQL. Il ne s'agit en aucun cas d'une liste exhaustive des différences entre les deux bases de données. Mais j'espère, Vous avez une bonne description des deux!
Regarder vers l'avenir, Je vous recommande d'essayer le Cours SQL pour la science des données et les articles suivants sur SQL et NoSQL:
