SQL vs NoSQL: So wählen Sie

Key Takeaways

• SQL-Datenbanken sind ideal für Projekte mit gut definierten, verwandten Datenanforderungen und wo die Datenintegrität von entscheidender Bedeutung ist. Sie werden häufig für Online -Shops und Banking -Systeme verwendet. NoSQL -Datenbanken eignen sich besser für Projekte mit nicht verwandten, sich entwickelnden oder unbestimmten Datenanforderungen, bei denen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der Schlüssel sind. Sie werden üblicherweise für soziale Netzwerke, Kundenmanagement- und Webanalyse -Systeme verwendet.
• NoSQL -Datenbanken bieten Flexibilität bei der Datenspeicherung und ermöglichen die Hinzufügung oder Entfernung von Feldern nach Belieben. Sie speichern alle Daten über eine Person in einem einzigen Dokument, wodurch das Abrufen von Daten und die Volltext-Suche einfacher ist. Sie implementieren jedoch keine Datenintegritätsregeln oder unterstützen Transaktionen in mehreren Dokumenten.
• SQL -Datenbanken sind für Projekte erforderlich, die eine robuste Datenintegrität und Transaktionsunterstützung erfordern, wie ein Lagerverwaltungssystem. Sie speichern verwandte Daten in Tabellen, erfordern vor der Verwendung ein Schema und Support -Tabellenverbindungen. Das Schema ist jedoch starr und die Daten können fragmentiert werden, sodass es Entwicklern oder Systemadministratoren schwierig ist, die Datenbank zu untersuchen.

Im vorherigen Artikel haben wir die primären Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL -Datenbanken erörtert. In dieser Follow-up werden wir unser Wissen auf bestimmte Szenarien anwenden und die beste Option ermitteln. Zusammenfassung: SQL -Datenbanken:

• Verwandte Daten in Tabellen
speichern
• Erfordern Sie ein Schema, das Tabellen vor der Verwendung
definiert
• Förderung der Normalisierung, um die Redundanz von Daten zu reduzieren
• Support -Tabelle verbindet sich, um verwandte Daten aus mehreren Tabellen in einem einzigen Befehl abzurufen
Datenintegritätsregeln implementieren
Geben Sie Transaktionen an, um zwei oder mehr Aktualisierungen erfolgreich zu gewährleisten oder als Atomeinheit zu fehlen.
kann skaliert werden (mit einiger Anstrengung)
Verwenden Sie eine leistungsstarke deklarative Sprache zum Abfragen
Bieten Sie viel Unterstützung, Fachwissen und Werkzeuge an.

NoSQL -Datenbanken:
Verwandte Daten in json-ähnlichen Namenswertdokumenten
• speichern
• kann Daten speichern, ohne ein Schema anzugeben
• muss normalerweise denormalisiert werden, sodass Informationen zu einem Element in einem einzelnen Dokument enthalten sind
• sollte keine Verknüpfungen erfordern (vermutlich denormalisierte Dokumente werden verwendet)
• Erlauben Sie, dass Daten jederzeit ohne Überprüfung
überall gespeichert werden.
• Garantie -Aktualisierungen für ein einzelnes Dokument - jedoch nicht mehrere Dokumente
• Bieten Sie eine hervorragende Leistung und Skalierbarkeit
• Verwenden Sie JSON -Datenobjekte zum Abfragen
sind eine neuere, aufregende Technologie.

SQL -Datenbanken sind ideal für Projekte, bei denen die Anforderungen ermittelt werden können und eine robuste Datenintegrität von wesentlicher Bedeutung ist. NoSQL -Datenbanken sind ideal für nicht verwandte, unbestimmte oder sich entwickelnde Datenanforderungen, bei denen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit wichtiger sind. In einfacher Begriffen:

• SQL ist digital. Es funktioniert am besten für klar definierte, diskrete Elemente mit genauen Spezifikationen. Typische Anwendungsfälle sind Online -Geschäfte und Banksysteme.
• noSQL ist analog. Es eignet sich am besten für organische Daten mit Flüssigkeitsanforderungen. Typische Anwendungsfälle sind soziale Netzwerke, Kundenmanagement- und Webanalyse -Systeme.

Nur wenige Projekte werden genau geeignet. Jede Option kann praktikabel sein, wenn Sie flachere oder natürliche denormalisierte Daten haben. Aber bitte beachten Sie diese vereinfachten Beispielszenarien mit umfassenden Verallgemeinerungen! Sie wissen mehr über Ihr Projekt als ich, und ich würde nicht empfehlen, von SQL auf NoSQL zu wechseln oder umgekehrt, es sei denn, es bietet erhebliche Vorteile. Es ist Ihre Wahl. Betrachten Sie die Vor- und Nachteile zu Beginn Ihres Projekts und Sie können nichts falsch machen.

Szenario eins: Eine Kontaktliste

Lassen Sie uns das Rad neu erfinden und ein SQL-basierter Adressbuchsystem implementieren. Unsere anfängliche naive Kontakttabelle ist mit den folgenden Feldern definiert:

• id
• Titel
• FirstName
• LastName
• Geschlecht
• Telefon
• E -Mail
• address1
• address2
• address3
• Stadt
• Region
• Zipcode
• Land

Problem eins: Nur wenige Personen haben eine einzige Telefonnummer. Wir brauchen wahrscheinlich mindestens drei für Landlinien, Mobile und Arbeitsplatz, aber es spielt keine Rolle, wie viele wir zuweisen-jemand, irgendwo wird mehr wollen. Erstellen wir eine separate Telefon Tabelle, damit Kontakte so viele haben können, wie sie möchten. Dies normalisiert auch unsere Daten - wir benötigen keine Null für Kontakte ohne eine Zahl:

• contact_id
• Name (Text wie Landlinie, Arbeit mobil usw.)
• Nummer

Problem zwei: Wir haben das gleiche Problem mit E -Mail -Adressen. Erstellen wir also eine ähnliche E -Mail -Tabelle:

• contact_id
• Name (Text wie Home -E -Mail, Arbeits -E -Mail usw.)
• Adresse

Problem Drei: Wir möchten möglicherweise keine (geografische) Adresse eingeben, oder wir möchten möglicherweise mehrere Adressen für Arbeiten, Haushalt, Ferienhäuser usw. eingeben. Wir benötigen daher eine neue Adresstabelle:

• contact_id
• Name (Text wie Zuhause, Büro usw.)
• address1
• address2
• address3
• Stadt
• Region
• Zipcode
• Land

Unsere ursprüngliche Kontakttabelle wurde reduziert auf:

• id
• Titel
• FirstName
• LastName
• Geschlecht

Großartig - Wir haben eine normalisierte Datenbank, mit der eine beliebige Anzahl von Telefonnummern, E -Mail -Adressen und Adressen für jeden Kontakt gespeichert werden kann. Bedauerlicherweise … Das Schema ist starr Wir haben den zweiten Vornamen des Kontakts, das Geburtsdatum, das Unternehmen oder die Arbeitsplanung nicht berücksichtigt. Es spielt keine Rolle, wie viele Felder wir hinzufügen. Wir erhalten bald Aktualisierungsanfragen für Notizen, Jubiläen, Beziehungsstatus, Social -Media -Konten, Beinmessungen, bevorzugte Art von Käse usw. Es ist unmöglich, jede Option zu erwähnen, also ' D Erstellen Sie möglicherweise eine andereData-Tabelle mit Namenswertepaaren, um damit umzugehen. Die Daten sind fragmentiert Für Entwickler oder Systemadministratoren ist es nicht einfach, die Datenbank zu untersuchen. Die Programmlogik wird auch langsamer und komplexer, da es nicht praktisch ist, die Daten eines Kontakts in einer einzigen Auswahlanweisung mit mehreren Join -Klauseln abzurufen. (Sie konnten, aber das Ergebnis würde jede Kombination aus Telefon, E -Mail und Adresse enthalten: Wenn jemand drei Telefonnummern, fünf E -Mails und zwei Adressen hätte, würde die SQL -Abfrage dreißig Ergebnisse generieren.) Schließlich ist die Volltext-Suche schwierig. Wenn jemand die Zeichenfolge "sitepoint" eingibt, müssen wir alle vier Tabellen überprüfen, um festzustellen, ob es Teil eines Kontaktnamens, eines Telefons, einer E -Mail oder eines E -Mail ist und das Ergebnis entsprechend eingreift. Wenn Sie jemals die Suche von WordPress verwendet haben, werden Sie verstehen, wie frustrierend das sein kann.

Die NoSQL -Alternative

Unsere Kontaktdaten betreffen Menschen. Sie sind unvorhersehbar und haben zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Anforderungen. Die Kontaktliste würde von der Verwendung einer NoSQL -Datenbank profitieren, in der alle Daten zu einer Person in einem einzigen Dokument in der Kontaktaufnahme gespeichert sind:

<span>{
</span>  <span>name: [
</span>    <span>"Billy", "Bob", "Jones"
</span>  <span>],
</span>  <span>company: "Fake Goods Corp",
</span>  <span>jobtitle: "Vice President of Data Management",
</span>  <span>telephone: {
</span>    <span>home: "0123456789",
</span>    <span>mobile: "9876543210",
</span>    <span>work: "2244668800"
</span>  <span>},
</span>  <span>email: {
</span>    <span>personal: "bob@myhomeemail.net",
</span>    <span>work: "bob@myworkemail.com"
</span>  <span>},
</span>  <span>address: {
</span>    <span>home: {
</span>      <span>line1: "10 Non-Existent Street",
</span>      <span>city: "Nowhere",
</span>      <span>country: "Australia"
</span>    <span>}
</span>  <span>},
</span>  <span>birthdate: <span>ISODate</span>("1980-01-01T00:00:00.000Z"),
</span>  <span>twitter: '@bobsfakeaccount',
</span>  <span>note: "Don't trust this guy",
</span>  <span>weight: "200lb",
</span>  <span>photo: "52e86ad749e0b817d25c8892.jpg"
</span><span>}</span>

In diesem Beispiel haben wir den Titel oder das Geschlecht des Kontakts nicht gespeichert und Daten hinzugefügt, die für niemanden angewendet werden müssen. Es spielt keine Rolle - unsere NoSQL -Datenbank macht es nichts aus, und wir können Felder nach Belieben hinzufügen oder entfernen. Da die Daten des Kontakts in einem einzigen Dokument enthalten sind, können wir mit einer einzigen Abfrage einige oder alle Informationen abrufen. Eine Volltext-Suche ist ebenfalls einfacher. In MongoDB können wir einen Index für alle Kontakte definieren Textfelder mit:

db<span>.contact.createIndex({ "$**": "text" });</span>

Führen Sie dann eine Volltext-Suche mit: Führen Sie mit:

db<span>.contact.find({
</span>  <span>$text: { $search: "something" }
</span><span>});</span>

Szenario zwei: ein soziales Netzwerk

Ein soziales Netzwerk verwendet möglicherweise ähnliche Kontaktdatenspeicher, erweitert jedoch den Funktionssatz mit Optionen wie Beziehungslinks, Statusaktualisierungen, Nachrichten und „Likes“. Diese Einrichtungen können implementiert und als Reaktion auf die Benutzernachfrage fallen gelassen werden - es ist unmöglich vorherzusagen, wie sie sich weiterentwickeln werden. Zusätzlich:

• Die meisten Datenaktualisierungen haben einen einzelnen Ursprungspunkt: der Benutzer. Es ist unwahrscheinlich, dass wir zwei oder mehr Datensätze gleichzeitig aktualisieren müssen, sodass keine Transaktionsfunktionalität erforderlich ist.
• Trotz dessen, was einige Benutzer denken, ist es unwahrscheinlich, dass ein fehlgeschlagenes Status -Update einen globalen Zusammenbruch oder finanziellen Verlust verursacht. Die Schnittstelle und Leistung der Anwendung haben eine höhere Priorität als eine robuste Datenintegrität.

NoSQL scheint gut zu passen. Die Datenbank ermöglicht es uns, Features schnell zu implementieren, die verschiedene Datenarten speichern. Beispielsweise könnten alle datierten Statusaktualisierungen des Benutzers in ein einzelnes Dokument in der Statussammlung platziert werden:

<span>{
</span>  <span>name: [
</span>    <span>"Billy", "Bob", "Jones"
</span>  <span>],
</span>  <span>company: "Fake Goods Corp",
</span>  <span>jobtitle: "Vice President of Data Management",
</span>  <span>telephone: {
</span>    <span>home: "0123456789",
</span>    <span>mobile: "9876543210",
</span>    <span>work: "2244668800"
</span>  <span>},
</span>  <span>email: {
</span>    <span>personal: "bob@myhomeemail.net",
</span>    <span>work: "bob@myworkemail.com"
</span>  <span>},
</span>  <span>address: {
</span>    <span>home: {
</span>      <span>line1: "10 Non-Existent Street",
</span>      <span>city: "Nowhere",
</span>      <span>country: "Australia"
</span>    <span>}
</span>  <span>},
</span>  <span>birthdate: <span>ISODate</span>("1980-01-01T00:00:00.000Z"),
</span>  <span>twitter: '@bobsfakeaccount',
</span>  <span>note: "Don't trust this guy",
</span>  <span>weight: "200lb",
</span>  <span>photo: "52e86ad749e0b817d25c8892.jpg"
</span><span>}</span>

Obwohl dieses Dokument lang werden könnte, können wir eine Teilmenge des Arrays wie das neueste Update holen. Der gesamte Statusverlauf für jeden Benutzer kann auch schnell durchsucht werden. Nehmen wir nun an, wir wollten bei der Veröffentlichung eines Update eine Emoticon -Wahl einführen. Dies wäre eine Frage des Hinzufügens einer grafischen Referenz zu neuen Einträgen im Update -Array. Im Gegensatz zu einem SQL -Store müssen frühere Nachrichten Emoticons auf NULL festgelegt werden. Unsere Programmlogik kann ein Standard oder kein Bild anzeigen, wenn ein Emoticon nicht festgelegt ist.

Szenario drei: Ein Lagerverwaltungssystem

Betrachten Sie ein System, das lagernde Waren überwacht. Wir müssen aufzeichnen:
Produkte, die im Lager ankommen und an einen bestimmten Ort/Bucht zugewiesen werden
Warenbewegungen im Lagerhaus, z. Aktien neu anordnen, sodass die gleichen Produkte an benachbarten Orten
• sind
Bestellungen und die anschließende Entfernung von Produkten aus dem Lagerhaus zur Lieferung.

Unsere Datenanforderungen:
generische Produktinformationen wie Kastenmengen, Abmessungen und Farbe können gespeichert werden. Es handelt sich jedoch um diskrete Daten, die wir identifizieren und auf alles anwenden können. Es ist unwahrscheinlich, dass wir uns mit Einzelheiten wie Laptop -Prozessorgeschwindigkeit oder geschätzten Batterielebensdauer von Smartphones befassen.
Es ist unerlässlich, Fehler zu minimieren. Wir können keine Produkte verschwinden oder an einen Ort verlegt werden, an dem bereits verschiedene Produkte gespeichert werden.
In seiner einfachsten Form erfassen wir die Übertragung von Elementen von einem physischen Bereich in einen anderen - oder entfernen von Ort A und platzieren Sie sich in Position B. Das sind zwei Aktualisierungen für dieselbe Aktion.

Wir brauchen einen robusten Laden mit erzwungenen Datenintegrität und Transaktionsunterstützung. Nur eine SQL -Datenbank entspricht (derzeit) diese Anforderungen.

entdecken Sie sich!

Ich hoffe, diese Szenarien helfen, aber jedes Projekt ist anders und letztendlich müssen Sie Ihre eigene Entscheidung treffen. (Obwohl wir Entwickler unsere technologischen Entscheidungen rechtfertigen, unabhängig davon, wie gut sie sind!) Der beste Rat: Setzen Sie sich so vielen Technologien wie möglich aus. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, ein begründetes und emotional unparteiisches Urteil über SQL oder NoSQL vorzunehmen. Viel Glück.

häufig gestellte Fragen (FAQs) zu SQL vs NoSQL

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL -Datenbanken? SQL -Datenbanken sind relational, dh sie organisieren Daten in Tabellen und Zeilen. Sie verwenden eine strukturierte Abfragesprache (SQL), um die Daten zu definieren und zu manipulieren. Andererseits sind NoSQL-Datenbanken nicht relationale und können Daten auf verschiedene Weise speichern: dokumentbasierte, spaltenbasierte, graphbasierte oder Schlüsselwertepaare. Sie sind besonders nützlich für die Arbeit mit großen Mengen verteilter Daten.

Wann sollte ich SQL über NoSQL? von größter Bedeutung. Sie sind auch von Vorteil, wenn Sie komplexe Fragen durchführen müssen. SQL -Datenbanken sind säure konform, um zuverlässige Transaktionen zu gewährleisten.

Wann ist NoSQL eine bessere Wahl als SQL? ist unklar oder ändert sich im Laufe der Zeit. Sie bieten Flexibilität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit, was sie zu einer guten Wahl für Echtzeitanwendungen und Big Data macht. kann im selben Projekt koexistieren. Dies ist als Polyglot -Persistenzarchitektur bekannt. Die Auswahl der Datenbank hängt von den spezifischen Anforderungen jedes Teils Ihrer Anwendung ab. Zu den beliebten NoSQL-Datenbanken gehören MongoDB, Cassandra und Redis. Tabellen und Beziehungen. In NoSQL-Datenbanken kann die Datenmodellierung in Abhängigkeit von der Art der NoSQL-Datenbank auf verschiedene Weise erfolgen: Dokument, Schlüsselwert, Spalten- oder Graph. > SQL -Datenbanken skalieren typischerweise vertikal durch Hinzufügen leistungsfähigerer Hardware, während die NoSQL -Datenbanken horizontal durch Hinzufügen mehr Server zu Skalierung von NoSQL -Datenbanken zu skalieren mehr Verkehr bearbeiten.

Was ist Cap -Theorem und wie gilt es für SQL und NoSQL? und Partitionstoleranz. SQL -Datenbanken priorisieren Konsistenz und Verfügbarkeit, während die NoSQL -Datenbanken die Verfügbarkeit und Partitionstoleranz priorisieren. für Transaktionen. NoSQL -Datenbanken stellen dagegen nicht alle Säureeigenschaften an. Stattdessen konzentrieren sie sich auf das Modell der Basis (im Grunde genommen verfügbar, weicher Zustand, letztendlich konsistent).

Was sind einige Anwendungsfälle für SQL und NoSQL? Zeilentransaktionen wie Buchhaltungssysteme oder Systeme, die komplexe Abfragen erfordern. NoSQL-Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die große Datenmengen behandeln und horizontal wie Content-Management-Systeme, Echtzeitanalysen und IoT-Anwendungen skalieren müssen.

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