Bei der Auswahl des Datenbankformats stehen Praktiker häufig vor der Wahl zwischen der Erstellung mit SQL oder NoSQL. Beide haben zwar ihren Platz im Datenmanagement, werden aber im Laufe der Zeit immer unterschiedlicher und jedes wird immer vielseitiger.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die zentralen Unterschiede zwischen SQL und NoSQL, zeigen sie auf und erklären, warum man eine bestimmte Art von Datenverwaltungssystem bevorzugen kann. Lassen Sie uns direkt darauf eingehen.

Untersuchung der fünf zentralen Unterschiede zwischen SQL und NoSQL

Die Wahl zwischen einer nicht-relationalen (NoSQL) und einer relationalen (SQL) Datenbank wird Datenmanager dazu bringen, sich die Kernunterschiede zwischen diesen beiden Datenbanken anzusehen. Obwohl beide ihre eigenen Vor- und Nachteile haben, gibt es einige grundlegende Unterschiede, die diese als unterschiedliche Arten der Datenverwaltung kennzeichnen.

Typischerweise sind die fünf genannten Unterschiede zwischen SQL und NoSQL:

• Prozess
• Sprache
• Struktur
• Skalierbarkeit
• Ideale Verwendung

Lassen Sie uns diese weiter aufschlüsseln.

Prozess

Ein zentraler Unterschied zwischen diesen beiden Datenbanksystemen besteht darin, dass SQL beim Auflösen von Transaktionen „ACID“ und NoSQL „CAP“ verwendet.

ACID ist ein Akronym, das für Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit steht und die vier Prozessregeln darstellt, die angezeigt werden müssen, wenn eine Transaktion ausgeführt wird. Wenn Sie diese weiter aufschlüsseln, haben Sie:

• Atomarität – Nichts in SQL kann jemals teilweise abgeschlossen werden. Dies ist ein atomares System, in dem alles gelingt oder fehlschlägt; es gibt absolut keinen Mittelweg.
• Konsistenz – Jeder Schritt innerhalb dieses Systems folgt den Regeln; es ist ein geregeltes System und muss sich daher während seines Ablaufs immer durch Invarianten bewegen. Dadurch wird sichergestellt, dass nichts beschädigt wird und dass der Ergebnispool immer konsistent ist. Auch beim Laufen an SQL-Debug, werden die Ergebnisse konsistent sein.
• Isolation – Auch wenn zwei Prozesse gleichzeitig laufen würden, würden sie immer voneinander getrennt bleiben. Diese Isolierung stellt sicher, dass der Endzustand immer konsistent ist, da er nicht durch etwas anderes beeinflusst werden kann, das möglicherweise gleichzeitig ausgeführt wird (ähnlich wie C).
• Langlebigkeit – Sobald eine Transaktion ausgeführt wurde, wird sie bis zum Ende fortgesetzt. Da SQL nicht auf halbem Weg anhalten kann, ist die Auswirkung der Ausführung auf diesem System endgültig.

Wenn es um die Ausführung von Transaktionen auf NoSQL geht, hält sich das System an „CAP“, was für Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz steht. Lassen Sie uns diese aufschlüsseln:

• Konsistenz – In NoSQL, das sich vom atomaren System von SQL unterscheidet, können Fehler auftreten. Das Konsequente an diesem System ist, dass eine Anfrage entweder das neueste Ergebnis oder einen Fehler erhält, es gibt keine anderen Optionen.
• Verfügbarkeit – Selbst wenn ein Fehler vorliegt, liefert jede Anfrage, die über dieses System ausgeführt wird, auch ein fehlerfreies Ergebnis.
• Partitionstoleranz - Partitionstoleranz ist das Konzept, dass selbst wenn ein Cluster zwischen zwei Knoten unterbrochen wird (fehlende direkte Kommunikation oder Pause darin), der Cluster als Ganzes weiterhin funktioniert und ausgeführt wird.

Die unterschiedlichen Prozesse, denen gefolgt wird, sind einer der grundlegendsten Unterschiede zwischen diesen beiden Datenbanksystemen, weshalb wir sie in dieser Liste zuerst angesprochen haben.

Sprache

Da sich die Geschäftswelt weiterhin alternativen Datensätzen, breiteren Pools und flexiblen Formen der Datenerfassung zuwendet, hat sich NoSQL schnell entwickelt. Da es sich um ein Datenbankformat handelt, das eine Reihe unterschiedlicher Datenstrukturen an einem Ort zulässt, bedient es moderne Umgebungen, die mit flexiblen Datensätzen umgehen müssen. Aus diesem Grund haben die Sprachen hinter NoSQL normalerweise weder die Schnittstelle, die SQL bietet, noch Unterstützung für komplexe Abfragen.

Auf der anderen Seite ist SQL ein Legacy-System, das auf zurückgeht 1979 und mit über 42 Jahren auf dem Buckel. Teils aufgrund seiner relationalen Struktur und teils aufgrund der schieren Menge an Zeit, die es schon gibt, ist SQL umfassend dokumentiert und für die Mehrheit der Entwickler sehr bekannt.

Bestimmte Dialekte von SQL können variieren, aber dies ändert nichts an der Syntax oder Grammatik der verwendeten Sprache. Dieses fast identische System ermöglicht es jedem, der eine Form von SQL beherrscht, seine Fähigkeiten schnell in andere Formate zu übersetzen.

Struktur

Wie bereits erwähnt, sind SQL-Datenbanken relational, was bedeutet, dass sie sich auf bestimmte Regeln und Datenintegrität und -konsistenz verlassen, wenn es um das Sammeln, Unterbringen und Verarbeiten von Daten geht. Wie Sie sich vorstellen können, bestehen SQL-Datenbanken für ein sehr strukturiertes System aus Zeilen und Spalten, wobei logische Beziehungen alle Wechselbeziehungen untermauern.

Andererseits können NoSQL-Datenbanken in Struktur und Stil variieren, was hauptsächlich ihre breiteren Anwendungsfälle widerspiegelt. Hier nur drei Beispiele für den möglichen Aufbau von NoSQL-Datenbanken:

• Graphs – Eine Graph-Datenbank ermöglicht die Untersuchung der Beziehung zwischen zwei Objekten, was ein schnelles Manövrieren vieler verbundener Daten auf einmal ermöglicht. Dies ist ideal für Data Scientists, die mit verknüpften Datensätzen arbeiten müssen.
• Dokumente – Dokumente sind in diesem Zusammenhang alle Objekte, die alle ihre eigenen Informationen enthalten, dh sie sind eine abgeschottete Dateneinheit. Ein Dokument kann sich vollständig von einem anderen unterscheiden, was bedeutet, dass eine Dokument-NoSQL-Datenbank in der Lage sein muss, eine Vielzahl von Datenstrukturen zu enthalten.
• Spaltenorientiert – Datenbanken relationaler Datenbankmanagementsysteme ermöglichen es, viele einzelne Daten an einem Ort zu speichern, ohne sie transformieren zu müssen, um den strukturellen Regeln zu entsprechen, die SQL erfordern würde.

Wie Sie sehen können, hat SQL eine sehr einfache Definition, während NoSQL viele Dinge sein kann, viele Formen annehmen und eine Reihe von Funktionen erfüllen kann.

Skalierbarkeit

Sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken sind skalierbar, sodass Unternehmen die Größe ihrer Datenbank erhöhen können, um die zu erfassenden und zu verarbeitenden Daten besser aufnehmen zu können. Diese beiden Formate sind jedoch in unterschiedliche Richtungen skalierbar. Lassen Sie uns das aufschlüsseln:

• SQL – SQL-Datenbanken sind typischerweise vertikal skaliert. Das bedeutet, dass Sie die Last auf Ihrem Server kontinuierlich erhöhen könnten, sei es in Bezug auf CPU-, RAM- oder SSD-Auslastung. Bei dieser Skalierung geht es darum, die Leistungsfähigkeit der Datenbank zu erhöhen, aber nicht unbedingt darum, was sie leisten kann.
• NoSQL – Alternativ kann NoSQL horizontal skaliert werden. Ob durch Sharding oder das kontinuierliche Hinzufügen weiterer Server, die sich mit Ihrer NoSQL-Datenbank verbinden, dies ermöglicht es der gesamten Datenbank, größer, komplizierter und letztendlich leistungsfähiger zu werden.

Allerdings können diese Systeme tatsächlich sowohl vertikal als auch horizontal skalieren. SQL kann jedoch viel besser vertikal skaliert werden, und NoSQL ist effizienter bei horizontaler Skalierung. Ein Teil dessen, was Dateningenieure dazu veranlasst, sich für eines zu entscheiden, ist die Endeffizienz. Sie könnten zwar jedes System skalieren, aber wenn eines wesentlich mehr Zeit, Aufwand und Ressourcen in Anspruch nehmen wird, ist es besser, vorausschauend zu planen und gleich zu Beginn des Bauprozesses die richtige Datenbank für den beabsichtigten Zweck zu verwenden.

Ideale Verwendung

Auf welche Art von System Sie sich stark verlassen werden, hängt davon ab, wofür Sie die Datenbank benötigen. Beispielsweise eignen sich SQL-Datenbanken hervorragend für alle Transaktionen, die aus mehreren Zeilen bestehen. Andererseits sind NoSQL-Datenbanken deutlich effizienter, wenn es um unstrukturierte Daten geht.

Für eine Fülle von unsortierten Dokumenten oder JSON-Dateien wäre beispielsweise eine NoSQL-Datenbank viel passender. SQL-Datenbanken werden jedoch in der Regel viel häufiger verwendet, da Legacy-Systeme auf relationale Strukturen angewiesen sind, um zu funktionieren. Mit der Erweiterung der Anzahl unterschiedlicher Datenformate, die der durchschnittliche Datenwissenschaftler verwenden wird, nimmt die Verwendung von NoSQL-Datenbanken kontinuierlich zu.

Tatsächlich argumentieren viele, dass NoSQL-Datenbanken aufgrund des Chaos moderner Daten und der ständigen Notwendigkeit, unterschiedliche Quellen zu verarbeiten, jetzt das bevorzugte Datenbankset sind, wenn diese beiden Methoden verglichen werden.

Abschließende Überlegungen

Obwohl sowohl SQL als auch NoSQL Datenbanksysteme sind, haben sie am Ende des Tages viel weniger gemeinsam, als Sie vielleicht denken, wenn man die Namen betrachtet. Wenn Sie verstehen, wie sich diese unterscheiden, erhalten Benutzer die Werkzeuge, um das System richtig auszuwählen, das ihnen für dieses bestimmte Projekt am besten zugute kommt.

Ebenso ist es wichtig zu verstehen, dass beide Systeme Vorteile haben – da sowohl SQL als auch NoSQL wirkungsvolle Zwecke im Unternehmen erfüllen.

Quelle: Plato Data Intelligence: PlatoData.io