Base dati SQL vs NOSQL | Differenza tra SQL e NOSQL

Panoramica

• Capire cosa sono i database SQL e NoSQL.
• Rivedere la differenza evidenziata tra database SQL e No SQL.
• Questa non è una lista esaustiva. Sentiti libero di aggiungere altre differenze tra SQL e NoSQL nei commenti

introduzione

Non puoi smettere di imparare a conoscere i database nella scienza dei dati. Infatti, dobbiamo acquisire una certa familiarità con come gestire i database, come eseguire rapidamente le query, eccetera. come professionisti della scienza dei dati. Non c'è modo di evitarlo!

Ci sono due cose che dovresti sapere: impara tutto quello che puoi sull'amministrazione del database e poi scopri come farlo in modo efficiente. crema, farai molta strada nel campo della scienza dei dati.

Come ingegnere dei dati, è obbligato a lavorare con tutti i tipi di database, in particolare SQL e NoSQL. tuttavia, la maggior parte di noi ha già una notevole esperienza con i database SQL. Dove falliamo è quando dobbiamo passare a database NoSQL, e all'inizio può essere un po' intimidatorio, ad essere onesti, l'inizio è sempre il più difficile.

Quindi, per appiattire l'ostacolo per te, Parleremo di alcune differenze chiave tra questi due tipi di database in questo articolo.. Questo ti darà una panoramica dei due e ti renderà più facile iniziare il tuo viaggio.. Iniziamo!

Sommario

1. Cosa sono i database SQL?
2. Cosa sono i database NoSQL?
3. Differenza tra database SQL e NoSQL
   1. Disegno schematico
   2. Struttura dati
   3. Velocità
   4. Arrampicata
   5. Utilizzo
   6. Indirizzo principale, guida principale

Cosa sono i database SQL?

SQL è un linguaggio di query standard che aiuta a interrogare i database relazionali. Perciò, questi database sono spesso chiamati anche database SQL.

Il vantaggio principale dei database rispetto ai normali sistemi di archiviazione di file è che riduce notevolmente la ridondanza dei dati., facilita lo scambio di dati tra più utenti e garantisce la sicurezza dei dati che possono essere di immensa importanza per un'organizzazione.

Ogni database contiene più tabelle, contenente dati sotto forma di righe e colonne. E ogni tabella è correlata ad altre tabelle all'interno del database.

Cosa sono i database NoSQL?

NoSQL o non solo SQL è apparso sulla scena alla fine del decennio di 2000. Si tratta di database flessibili, scalabile, redditizio e senza schema.

Nascono dalla necessità di gestire grandi quantità di dati che generiamo nel mondo di oggi, che sono disponibili in diverse varietà e sono generati a un ritmo accelerato.

Rispetto ai database SQL, sono di vari tipi: basata su documenti, in base a valori chiave, basato su colonne larghe, basato sulla grafica. Ognuno ha i suoi pro e contro.

Ora tuffiamoci e vediamo alcune delle differenze chiave tra i database SQL e NoSQL..

Differenza tra database SQL e NoSQL

1. Disegno schematico

   Database SQL è così database relazionali che memorizzano i dati in più tabelle correlate. Queste tabelle sono relazioni. Ogni relazione è organizzata in righe e colonne. Ogni riga è un Doppio e ha un record, e ogni colonna è a attributo quindi ogni record di solito ha un valore. Le tabelle del database sono correlate tramite chiavi SQL.

   Le colonne della tabella contengono un certo tipo di dati. Se un record contiene dati con qualsiasi altro tipo di dati, il database genererà un errore. Cosa c'è di più, un record deve contenere lo stesso numero di valori del numero di colonne nella tabella oppure deve fornire esplicitamente un valore nullo. Gli esempi più popolari di database SQL sono MySQL, PostgreSQL e Oracle.

   Ci sono 4 Tipi di database NoSQL: basata su documenti, in base a valori chiave, ampio basato su colonne e basato su grafico.

   • Database basati su documenti

     Questi database archiviano i dati in documenti simili a JSON. Ogni documento ha un formato chiave-valore, il che significa che i dati sono semi-strutturati. Anche se manca un valore all'interno di un documento per una chiave, il database non genererà un errore. Un esempio popolare è MongoDB.

     

   • Database di valori-chiave

     Questi database archiviano i dati in formato chiave-valore. Sia le chiavi che i valori possono essere qualsiasi cosa, dalle stringhe ai valori complessi. Le chiavi sono memorizzate in strutture di indice efficienti e possono individuare i valori in modo rapido e univoco. Questo li rende ideali per le applicazioni che richiedono un rapido ripristino dei dati.. Amazon DynamoDB è un esempio di questi database.

     

   • Database estesi basati su colonne

     Questo database memorizza i dati in record simili a qualsiasi database relazionale, ma ha la capacità di memorizzare un gran numero di colonne dinamiche. Vale a dire, il numero di valori di colonna per le righe può variare in quei database. Raggruppa le colonne in modo logico in famiglie di colonne. Cassandra è un esempio popolare.

     

   • Database basati su grafici

     Usano i nodi per memorizzare entità di dati come luoghi, prodotti, eccetera. e bordi per memorizzare la relazione tra di loro. Non c'è limite al numero e al tipo di relazioni che un nodo può avere. Neo4j è un esempio di questi database.

     

2. Struttura dati

   Determinare la struttura o lo schema del database prima di aggiungere qualsiasi dato è un prerequisito per i database SQL. Ciò significa che questo tipo di database può memorizzare solo dati strutturati. Ciò rende molto poco flessibile la gestione dei dati del mondo reale che vengono trasmessi a una velocità feroce.. L'aggiornamento dello schema qui richiederebbe molto tempo e fatica e richiederebbe l'aggiornamento di molte relazioni.

   Database NoSQL In secondo luogo, non hanno una struttura fissa. Possono gestire qualsiasi tipo di dati: strutturato, semi-strutturato o non strutturato. Ciò significa che anche se i dati in arrivo hanno un numero diverso di attributi, il database sarà in grado di gestirli senza alcun errore. Questo rende i database NoSQL molto popolari perché possiamo cambiare facilmente lo schema senza troppe interruzioni.

3. Velocità

   Non c'è una vera differenza tra i due quando si tratta di velocità. Entrambi funzioneranno ugualmente bene nella maggior parte degli scenari. tuttavia, potresti notare alcune differenze quando si tratta di gestire query complesse e set di dati di grandi dimensioni.

   Database SQL richiedono che l'archiviazione dei dati sia in forma standardizzata per evitare la ridondanza dei dati. Sebbene ciò riduca la quantità di spazio di archiviazione richiesta dal database e garantisca un facile aggiornamento dei record, potrebbe avere qualche effetto sulla query del database. Ad esempio, eseguire query complesse come join su un database contenente più tabelle può essere piuttosto stancante, soprattutto quando la dimensione dei dati diventa piuttosto significativa. I database NoSQL superano questo svantaggio.

   Database NoSQL non importa se c'è la duplicazione dei dati perché l'archiviazione non è un problema con i database NoSQL. I dati nei database NoSQL sono generalmente archiviati in modo ottimizzato per le query. Ciò significa che puoi memorizzare i dati nello stesso modo in cui ne avresti bisogno dopo aver effettuato una query. Questo esclude l'intero problema dei join e rende il compito di interrogare molto più veloce.

   Ad esempio, I database SQL richiedono di mantenere due tabelle separate per le informazioni sui dipendenti e le informazioni sul reparto, collegandoli con una chiave esterna, forse l'identificativo del dipartimento.

   

   tuttavia, nel caso di database NoSQL, come MongoDB, può memorizzare le informazioni complete sul dipendente, comprese le informazioni sul reparto, all'interno dello stesso documento, anche se puoi fare qualche nidificazione di valore se vuoi.

   

   Nota: può ancora eseguire join su database NoSQL.

4. Arrampicata

   I database SQL funzionano su macchine tradizionali. Ciò significa che vengono eseguiti su un singolo server. Ora, se superi la capacità attuale del tuo server, dovrebbe usare una CPU più potente, aggiungi più RAM, impilare l'archiviazione, eccetera. Questo è scala verticale. Questo può essere piuttosto costoso, soprattutto se hai a che fare con Big Data (nell'ordine di TB, GB, PB, eccetera.)

   In secondo luogo, Offerta di database NoSQL scala orizzontale. Ciò significa che se esaurisci la capacità, puoi semplicemente aggiungere una macchina al cluster (un gruppo di macchine che lavorano insieme). Queste macchine sono generalmente molto più economiche e sono conosciute come hardware di base. Questa capacità dei database NoSQL ha un altro importante vantaggio oltre alla creazione di capacità più economica che è distribuzione dei dati.

   

   I database NoSQL generalmente vengono eseguiti su più macchine interconnesse, quello che è noto come un cluster. I dati sono distribuiti tra le macchine all'interno del cluster. Ogni macchina memorizzerà una parte dei dati.

   

   Ora devi chiederti come è questo vantaggioso.

   Bene, la distribuzione dei dati ci offre la possibilità di replicare i dati e offerta Tolleranza ai guasti. Vale a dire, una parte dei dati può essere replicata e archiviata su più macchine.

   

   Se una macchina si guasta, i dati in esso contenuti saranno presenti su qualche altra macchina nel cluster e possono essere utilizzati all'insaputa dell'utente, offrendo così tolleranza ai guasti. Ovviamente, questo non è possibile con i database SQL perché l'archiviazione di tutti i dati è sulla stessa macchina.

5. Indirizzo principale, guida principale

   Un grande vantaggio di Database SQL è la sua capacità di gestire elaborazione transazionale. Questi processi modificano il contenuto di un database. Le proprietà ACID dei database SQL governano:

   • atomicità – Le transazioni avvengono una alla volta o non si verificano affatto.
   • Consistenza – Ciò garantisce che il database non venga lasciato nel mezzo di uno stato completo. Se si verifica un errore, assicura che si verifichino modifiche al rollback.
   • Isolamento – Le transazioni avvengono in modo indipendente. Nessuna transazione ha accesso ad altre transazioni.
   • Durata – Le modifiche apportate al database tramite le transazioni al completamento vengono salvate nel database e gli aggiornamenti non vengono persi.

   Database NoSQL In secondo luogo, non forniscono completamente le proprietà ACID. Anziché, il teorema CAP li governa:

   • Consistenza – Ciò significa che l'utente dovrebbero essere in grado di vedere gli stessi dati indipendentemente dal nodo / macchina sono collegati al sistema / grappolo. Quindi, se i dati sono stati scritti su un nodo, deve essere replicato su tutte le sue repliche.
   • Disponibilità – Ciò significa che ogni richiesta dell'utente dovrebbe ricevere una risposta dal sistema. Se l'utente vuole leggere o scrivere, l'utente dovrebbe ricevere una risposta anche se l'operazione non è andata a buon fine.
   • Tolleranza della partizione – La partizione si verifica quando un nodo non può ricevere messaggi da un altro nodo nel sistema. Potrebbe essere stato a causa di un errore di rete, guasto del server o qualsiasi altro motivo. Perciò, la tolleranza della partizione assicurerà che il sistema possa continuare a funzionare anche se è presente una partizione nel sistema.

   tuttavia, I database NoSQL devono fare un compromesso tra coerenza e disponibilità quando si verifica il partizionamento. Questo è perché, in un sistema del mondo reale, è probabile che la partizione si verifichi a causa di un errore di rete o per altri motivi. Perciò, quando si verifica una partizione, un database NoSQL deve compromettere la consistenza o la disponibilità. Perché, un database distribuito NoSQL è caratterizzato come CP o AP.

   

   Nota: I database NoSQL non sono così rigidi quando si tratta di CAP. La maggior parte offre opzioni per bilanciare coerenza e disponibilità. Perciò, la scelta non è sempre così in bianco e nero.

6. Utilizzo

   La proprietà ACID rende i database SQL estremamente importanti nei campi in cui le transazioni sono estremamente importanti. Il settore bancario è un esempio in cui le transazioni di denaro devono essere gestite correttamente, soprattutto in caso di mancato trasferimento, il cui fallimento può costare una fortuna.

   Cosa c'è di più, se i tuoi dati saranno strutturati e non cambieranno, nessun motivo per utilizzare i database NoSQL. Puoi sempre sfruttare le capacità dei tuoi database SQL e, Certo, la sua conoscenza stellare di SQL!

   tuttavia, se stai cercando di lavorare con un grande volume di dati senza una struttura stabilita, I database NoSQL sono l'opzione migliore. Ma anche i database NoSQL possono avere un'ampia gamma di casi d'uso a seconda della struttura intrinseca e delle preferenze per le proprietà del teorema CAP..

   Mentre, da una parte, ElasticSearch memorizza i dati di registro, Cassandra, In secondo luogo, è utilizzato da molti siti di social media. tuttavia, Tutto questo alla fine della giornata aiuta a gestire il volume, la velocità e la varietà dei Big Data!

Note finali

In questo articolo, discutiamo le principali differenze tra database SQL e NoSQL. Questo non è affatto un elenco esaustivo delle differenze tra i due database. Ma si spera, Hai una buona descrizione di entrambi!

Guardando al futuro, Ti consiglio di provare il SQL per il corso di scienza dei dati e i seguenti articoli su SQL e NoSQL:

Imparentato