Różnice między bazami danych SQL i NoSQL — porównanie MySQL i MongoDB

Z ilością danych obecnych na świecie, zarządzanie danymi bez odpowiednich baz danych jest prawie niemożliwe. Na dzisiejszym rynku istnieją różne rodzaje baz danych, a wybór najlepszej bazy danych, która pasuje do Twojej firmy, może być przytłaczającym zadaniem. Tak więc w tym artykule na temat SQL vs NoSQL porównam te dwa rodzaje baz danych, aby pomóc Ci wybrać rodzaj bazy danych, który może pomóc Tobie i Twojej organizacji.

W tym artykule zostaną omówione następujące tematy:

• • Co to jest SQL?
  • Co to jest NoSQL?
  • SQL kontra NoSQL
  • Przykłady SQL i NoSQL
  • Co to jest MySQL?
  • Co to jest MongoDB?
  • MySQL a MongoDB
  • Demo:wstawiaj wartości do tabel i kolekcji

Zacznijmy więc, ludzie!!

Co to jest SQL?

SQL, czyli strukturalny język zapytań, jest rdzeniem relacyjnej bazy danych, która służy do uzyskiwania dostępu do baz danych i zarządzania nimi. Ten język jest używany do manipulowania i pobierania danych z ustrukturyzowanego formatu danych w postaci tabel i utrzymuje relacje między tymi tabelami. Relacje mogą wyglądać następująco:

• Relacja jeden-do-jednego ma miejsce, gdy pojedynczy wiersz w tabeli A jest powiązany z pojedynczym wierszem w tabeli B.
• Relacja jeden-do-wielu ma miejsce, gdy pojedynczy wiersz w tabeli A jest powiązany z wieloma wierszami w tabeli B.
• Relacja wiele-do-wielu ma miejsce, gdy wiele wierszy w tabeli A może być powiązanych z wieloma wierszami w tabeli B.
• Relacja odwołująca się do siebie ma miejsce, gdy rekord w tabeli A jest powiązany z tą samą tabelą.

Teraz w dalszej części tego artykułu wyjaśnimy, czym jest NoSQL?

Co to jest NoSQL?

NoSQL, lub najczęściej znana jako baza danych Nie tylko SQL, zapewnia mechanizm przechowywania i wyszukiwania nieustrukturyzowanych danych. Ten typ bazy danych może obsłużyć ogromną ilość danych i ma dynamiczny schemat. Tak więc baza danych NoSQL nie ma określonego języka zapytań, żadnych lub bardzo niewielu relacji, ale dane są przechowywane w formacie kolekcji i dokumentów.

Tak więc baza danych może mieć 'n' liczba kolekcji, a każda kolekcja może mieć „m” liczba dokumentów. Rozważ poniższy przykład.

Jak widać na powyższym obrazku, istnieje baza danych pracowników, która zawiera 2 kolekcje, tj. Kolekcję pracowników i projektów. Teraz każda z tych kolekcji ma dokumenty, które są w zasadzie wartościami danych. Możesz więc założyć, że kolekcje to Twoje tabele, a Dokumenty to Twoje pola w tabelach .

W porządku, więc teraz, gdy już wiesz, co to jest SQL i NoSQL, zobaczmy teraz, jak te bazy danych mają się do siebie.

SQL a NoSQL

Więc w tej konfrontacji porównam obie te bazy danych w oparciu o następujące przesłanki:

1. 1. Typ bazy danych
   2. Schemat
   3. Kategorie bazy danych
   4. Złożone zapytania
   5. Hierarchiczne przechowywanie danych
   6. Skalowalność
   7. Język
   8. Przetwarzanie online
   9. Właściwości podstawowe
   10. Wsparcie zewnętrzne

Typ bazy danych

SQL nazywa się relacyjną bazą danych ponieważ organizuje uporządkowane dane w określone wiersze i kolumny, przy czym każda tabela jest powiązana z innymi tabelami w bazie danych.

NoSQL jest z drugiej strony znany jako nierelacyjna baza danych . Dzieje się tak dlatego, że dane są przechowywane w postaci zbiorów bez lub z niewielką liczbą relacji między nimi.

Schemat

SQL wymaga predefiniowanego schematu dla uporządkowanych danych. Tak więc, zanim zaczniesz używać SQL do wyodrębniania i manipulowania danymi, musisz upewnić się, że struktura danych jest wstępnie zdefiniowana w postaci tabel.

Jednak NoSQL ma dynamiczny schemat dla danych nieustrukturyzowanych. Tak więc, jeśli używasz bazy danych NoSQL, nie ma wstępnie zdefiniowanego schematu, a kompletny schemat twoich danych całkowicie zależy od tego, jak chcesz przechowywać dane. tj. które pola chcesz przechowywać w dokumentach i kolekcjach.

Kategorie bazy danych

Bazy danych SQL to t bazy danych oparte na możliwościach . Możesz więc mieć „n” powiązanych ze sobą tabel, a każda tabela może mieć wiersze i kolumny, które przechowują dane w każdej komórce tabeli.

Teraz, jeśli mówimy o bazach danych NoSQL, to bazy danych NoSQL mają następujące kategorie baz danych:

• Baza danych dokumentów – Łączy każdy klucz ze złożoną strukturą danych, znaną jako dokument. Może zawierać wiele różnych par klucz-wartość, pary tablic kluczy, a nawet zagnieżdżone dokumenty
• Sklepy z kluczową wartością – To najprostsze bazy danych NoSQL. Każdy element w bazie danych jest przechowywany jako nazwa atrybutu lub klucz wraz z jego wartością.
• Sklep z wykresami – Służą do przechowywania informacji o sieciach, takich jak połączenia społecznościowe. Sklepy z wykresami obejmują Neo4J i HyperGraphDB.
• Sklepy z szeroką kolumną – Magazyny z szeroką kolumną, takie jak Cassandra i HBase, są zoptymalizowane pod kątem zapytań dotyczących dużych zestawów danych i przechowują kolumny danych razem, zamiast wierszy.

Tak więc bazy danych SQL przechowują dane w formie tabel, a bazy danych NoSQL przechowują dane w formie pary klucz-wartość, dokumentów, baz danych wykresów lub magazynów szerokokolumnowych.

Złożone zapytania

SQL jest lepiej dopasowany do złożonego środowiska zapytań w porównaniu do NoSQL, ponieważ schemat w bazach danych SQL ma strukturę i dane są przechowywane w formacie tabelarycznym. Tak więc, nawet jeśli chcesz zastosować zagnieżdżone zapytania z wieloma podzapytaniami wewnątrz zapytania zewnętrznego, możesz to łatwo zrobić, używając odpowiednich nazw tabel i kolumn.

Teraz, powód, dla którego bazy danych NoSQL nie nadają się do złożonych zapytań dzieje się tak, ponieważ bazy danych NoSQL nie są odpytywane w standardowym języku, takim jak SQL.

Hierarchiczne przechowywanie danych

Cóż, kiedy porównamy bazy danych pod kątem tego czynnika, NoSQL lepiej pasuje do hierarchicznego przechowywania w porównaniu z bazami danych SQL.

Dzieje się tak, ponieważ wraz ze wzrostem liczby tabel rośnie złożoność utrzymywania relacji między nimi. Tak więc w takim scenariuszu nie można powiązać ze sobą ogromnej ilości tabel z wieloma kolumnami. Ale jeśli weźmiesz pod uwagę bazę danych NoSQL, ten rodzaj bazy danych lepiej pasuje do hierarchicznego przechowywania danych, ponieważ jest zgodny z parą klucz-wartość przechowywania danych, która jest podobna do danych JSON.

Skalowalność

Bazy danych SQL są skalowalne w pionie . Możesz równoważyć obciążenie serwerów danych, optymalizując sprzęt, taki jak zwiększanie procesora, pamięci RAM, dysku SSD itp.

Z drugiej strony bazy danych NoSQL są skalowalne w poziomie . Możesz przeprowadzić równoważenie obciążenia, dodając więcej serwerów do klastra, aby obsłużyć duży ruch.

Język

Bazy danych SQL mają określony język, i nie różni się od baz danych do baz danych. Ten rodzaj baz danych używa języka SQL ( Structured Query Language ) do pobierania i manipulowania danymi.

Bazy danych NoSQL nie mają określonego języka używany do zapytań i różni się w zależności od bazy danych. W bazie danych NoSQL zapytania koncentrują się głównie na gromadzeniu dokumentów, a język jest znany jako UnQL (nieustrukturyzowany język zapytań).

Przetwarzanie online

Porównując SQL i NoSQL, w oparciu o ten czynnik, bazy danych SQL są używane w obciążonych aplikacjach typu transakcyjnego. Cóż, dzieje się tak, ponieważ SQL zapewnia niepodzielność, integralność i stabilność danych. Można również używać NoSQL do celów transakcyjnych, ale nadal nie jest wystarczająco stabilny przy dużym obciążeniu i złożonych aplikacjach transakcyjnych. Możesz więc zrozumieć, że SQL jest używany głównie do OLTP (przetwarzania transakcyjnego online), a NoSQL jest używany głównie do OLAP (przetwarzania analitycznego online).

Właściwości podstawowe

Bazy danych SQL są oparte na właściwościach ACID ( Atomowość, spójność, izolacja i trwałość), podczas gdy bazy danych NoSQL są oparte na twierdzeniu Brewers CAP ( Spójność, dostępność i tolerancja partycji).

Pozwól, że najpierw wyjaśnię właściwości ACID:

• Atomowość :Niepodzielność odnosi się do transakcji, które zostały całkowicie wykonane lub nie powiodły się, gdzie transakcja odnosi się do pojedynczej logicznej operacji na danych. Oznacza to, że jeśli jedna część dowolnej transakcji nie powiedzie się, cała transakcja nie powiedzie się, a stan bazy danych pozostanie niezmieniony.
• Spójność :Spójność gwarantuje, że dane muszą spełniać wszystkie reguły walidacji. W prostych słowach możesz powiedzieć, że Twoja transakcja nigdy nie opuszcza bazy danych bez ukończenia jej stanu.
• Izolacja :Głównym celem izolacji jest kontrola współbieżności.
• Trwałość :Trwałość oznacza, że ​​jeśli transakcja została popełniona, nastąpi wszystko, co może się pojawić, takie jak utrata zasilania, awaria lub jakikolwiek błąd.

Przejście do twierdzenia CAP,

Twierdzenie Brewers CAP stwierdza, że ​​baza danych może osiągnąć najwyżej dwie z trzech gwarancji:spójność, dostępność i tolerancja partycji. Tutaj

• Spójność: Wszystkie węzły widzą te same dane w tym samym czasie.
• Dostępność: Gwarantuje, że każde żądanie zakończy się powodzeniem, nie powiodło się.
• Tolerancja partycji: G gwarantuje, że system będzie nadal działać pomimo utraty wiadomości lub awarii części systemu.

NoSQL nie może jednocześnie zapewnić spójności i wysokiej dostępności.

Wsparcie zewnętrzne

Wszyscy dostawcy SQL oferują doskonałe wsparcie, odkąd SQL istnieje od ponad 40 lat. Jednak w przypadku niektórych baz danych NoSQL dostępna jest tylko ograniczona liczba ekspertów i nadal musisz polegać na wsparciu społeczności, aby wdrożyć swoje wdrożenia NoSQL na dużą skalę. Dzieje się tak, ponieważ NoSQL powstał pod koniec 2000 roku i ludzie jeszcze go nie poznali.

Jeśli więc mam podsumować różnice między SQL i NoSQL w tym artykule na temat SQL i NoSQL, możesz odwołać się do poniższej tabeli.

Tabela 1: Różnice między SQL a NoSQL – SQL vs NoSQL

Tak więc, na tym kończymy starcie między SQL i NoSQL. Teraz, gdy już tak dużo rozmawialiśmy o SQL i NoSQL, pozwól, że pokażę Ci kilka przykładów tego samego.

Przykłady SQL i NoSQL

Przykłady SQL i NoSQL są następujące:

Najpopularniejsze bazy danych SQL i NoSQL to MySQL i MongoDB .

W dalszej części tego artykułu o SQL i NoSQL będziemy porównywać MySQL i MongoDB. Ale zanim to nastąpi, możesz również zapoznać się z tym filmem na temat SQL vs NoSQL.

SQL a NoSQL — różnica między bazami danych B/W SQL i NoSQL | Edureka

W tym filmie Edureka na temat SQL i NoSQL omówimy różnice między SQL i NoSQL. Omówiono również różnice między MySQL i MongoDB.

Co to jest MySQL?

MySQL to system zarządzania relacyjnymi bazami danych typu open source, który działa na wielu platformach. Zapewnia dostęp dla wielu użytkowników do obsługi wielu silników pamięci masowej i jest wspierany przez firmę Oracle. Możesz więc kupić wersję licencji komercyjnej od Oracle, aby uzyskać usługi pomocy technicznej premium.

Oto cechy MySQL:

• Łatwość zarządzania – Oprogramowanie jest bardzo łatwo pobierane, a także używa harmonogramu zdarzeń do automatycznego planowania zadań.
• Solidne wsparcie transakcyjne – Posiada właściwość ACID (Atomity, Consistency, Isolation, Durability), a także umożliwia rozproszoną obsługę wielu wersji.
• Kompleksowe tworzenie aplikacji – MySQL posiada biblioteki wtyczek do osadzenia bazy danych w dowolnej aplikacji. Obsługuje również procedury składowane, wyzwalacze, funkcje, widoki i wiele innych do tworzenia aplikacji. Możesz zapoznać się z samouczkiem RDS, aby zrozumieć RDBMS Amazon.
• Wysoka wydajność – Zapewnia narzędzia do szybkiego ładowania z odrębnymi pamięciami podręcznymi i partycjonowaniem indeksu tabeli.
• Niski całkowity koszt posiadania – Zmniejsza to koszty licencji i wydatki na sprzęt.
• Otwarte źródło i wsparcie 24 * 7 – Ten RDBMS może być używany na dowolnej platformie i oferuje całodobowe wsparcie dla wersji open source i Enterprise.
• Bezpieczna ochrona danych – MySQL obsługuje potężne mechanizmy zapewniające dostęp do baz danych tylko autoryzowanym użytkownikom.
• Wysoka dostępność – MySQL może uruchamiać konfiguracje szybkiej replikacji master/slave i oferuje serwery klastrowe.
• Skalowalność i elastyczność – Dzięki MySQL możesz uruchamiać głęboko osadzone aplikacje i tworzyć hurtownie danych zawierające ogromną ilość danych.

Następnie w tym artykule wyjaśnimy, czym jest MongoDB?

Co to jest MongoDB?

MongoDB to nierelacyjna baza danych, która przechowuje dane w dokumentach. Ten typ bazy danych przechowuje powiązane informacje razem w celu szybkiego przetwarzania zapytań.

Funkcje MongoDB są następujące:

• Indeksowanie: Indeksy są tworzone w celu poprawy wydajności wyszukiwania.
• Replikacja: MongoDB dystrybuuje dane na różne maszyny.
• Zapytania ad hoc: Obsługuje zapytania ad hoc, indeksując dokumenty BSON i używając unikalnego języka zapytań.
• Bez schematu: Jest bardzo elastyczny ze względu na swoją pozbawioną schematów bazę danych napisaną w C++.
• Sharding: MongoDB używa shardingu, aby umożliwić wdrożenia z bardzo dużymi zestawami danych i operacjami o wysokiej przepustowości.

W porządku, więc teraz, gdy wiesz, co to jest MySQL i MongoDB, zobaczmy, jak te bazy danych mają się do siebie.

MySQL a MongoDB

W związku z tym porównam obie te bazy danych w oparciu o następujące przesłanki:

1. 1. Język zapytań
   2. Elastyczność schematu
   3. Związki
   4. Bezpieczeństwo
   5. Wydajność
   6. Wsparcie
   7. Kluczowe funkcje
   8. Replikacja
   9. Wykorzystanie
   10. Aktywna społeczność

Język zapytań

MySQL używa języka zapytań strukturalnych (SQL) . Język ten jest prosty i składa się głównie z poleceń DDL, DML DCL i TCL służących do pobierania i manipulowania danymi. Z drugiej strony MongoDB używa nieustrukturyzowanego języka zapytań . Tak więc język zapytań jest w zasadzie językiem zapytań MongoDB. Zobacz obrazek poniżej.

Elastyczność schematu

MySQL ma dobrą elastyczność schematu danych strukturalnych ponieważ wystarczy jasno zdefiniować tabele i kolumny. Z drugiej strony MongoDB nie ma ograniczeń w projektowaniu schematu . Możesz bezpośrednio wspomnieć o kilku dokumentach w kolekcji bez żadnych relacji między tymi dokumentami. Ale jedyny problem z MongoDB polega na tym, że musisz zoptymalizować swój schemat w oparciu o to, jak chcesz uzyskać dostęp do danych.

Relacje

Porównując MySQL i MongoDB na podstawie tego czynnika, MySQL obsługuje relacje za pomocą instrukcji JOIN ale MongoDB nie obsługuje instrukcji JOIN . Ale obsługuje umieszczanie jednego dokumentu w innym dokumencie (znane również jako osadzanie dokumentów) i wielowymiarowe typy danych, takie jak tablice.

Bezpieczeństwo

MySQL zasadniczo używa modelu bezpieczeństwa opartego na uprawnieniach . Ten rodzaj modelu bezpieczeństwa uwierzytelnia użytkownika i ułatwia jego uprawnienia w określonej bazie danych.

MongoDB z drugiej strony używa kontroli dostępu opartej na rolach z elastycznym zestawem uprawnień zapewniającym funkcje bezpieczeństwa, takie jak autoryzacja i uwierzytelnianie.

Wydajność

Porównując MySQL i MongoDB dla tego parametru, powiem ci, że MySQL jest dość wolny w porównaniu z MongoDB gdy brane są pod uwagę duże bazy danych. Wynika to głównie z tego, że MySQL nie może być używany do dużych i nieustrukturyzowanych ilości danych.

Jednak MongoDB ma możliwość obsługi dużych nieustrukturyzowanych danych. Jest więc szybszy niż MySQL, w którym bierze się pod uwagę duże bazy danych, ponieważ umożliwia użytkownikom wysyłanie zapytań w taki sposób, aby zmniejszyć obciążenie serwerów.

Wsparcie

Cóż, obie oferują doskonałe wsparcie 24*7 dla poprawek bezpieczeństwa, wydań konserwacyjnych, poprawek błędów, poprawek i aktualizacji. Tak więc nie ma między nimi żadnej różnicy w oparciu o ten parametr.

Kluczowe funkcje

Możesz zapoznać się z następującym obrazem, aby zapoznać się z kluczowymi funkcjami MySQL i MongoDB:

Replikacja

MySQL obsługuje replikację master-slave i replikacja master-master. Z drugiej strony MongoDB obsługuje wbudowaną replikację, sharding i automatyczne wybory. Tak więc, za pomocą automatycznych wyborów w MongoDB, możesz skonfigurować inną lub pomocniczą bazę danych, która automatycznie przejmie kontrolę, jeśli podstawowa baza danych ulegnie awarii.

Użycie

Możesz zapoznać się z następującym obrazem, aby zrozumieć, gdzie używać MySQL i MongoDB:

Aktywna społeczność

Porównując MySQL z MongoDB w oparciu o ten czynnik, bazy danych MySQL oferują lepszą społeczność niż MongoDB ponieważ jest własnością i jest utrzymywana przez Oracle Corporation.

Jeśli więc mam podsumować różnice między MySQL i MongoDB, możesz odwołać się do poniższej tabeli.

Tabela 2: Różnice między MySQL i MongoDB – SQL vs NoSQL

Tak więc, na tym kończymy starcie MySQL i MongoDB. Teraz, gdy wiesz o wiele więcej na temat MySQL i MongoDB, możesz zadać sobie pytanie, np. Czy firmy powinny wybrać MySQL lub MongoDB?

Cóż, nie ma wyraźnego zwycięzcy między nimi. Wybór bazy danych całkowicie zależy od schematu bazy danych i sposobu, w jaki chcesz uzyskać do niej dostęp. Niemniej jednak możesz używać MySQL, gdy masz stały schemat, dużą liczbę transakcji, niskie koszty utrzymania, bezpieczeństwo danych przy ograniczonym budżecie i MongoDB, gdy masz niestabilny schemat, wysoką dostępność, przetwarzanie w chmurze, z wbudowanym shardingiem.

Nie będzie więc żadnego ostatecznego werdyktu, który z nich jest najlepszy, ponieważ każdy z nich wyróżnia się w oparciu o twoje wymagania.

Teraz, gdy znasz już różnice między MySQL i MongoDB, w następnym artykule na temat SQL vs NoSQL pokażę Ci, jak wstawiać dane do tabel i kolekcji odpowiednio w MySQL Workbench i MongoDB Compass.

Demo:wstawiaj dane do tabel i kolekcji

Zacznijmy od wstawienia danych do tabeli za pomocą MySQL Workbench.

Wstaw dane do tabeli za pomocą MySQL Workbench

Aby wstawić dane do tabel za pomocą MySQL Workbench, wykonaj następujące czynności:

Krok 1: Otwórz MySQL Workbench i utwórz połączenie. To know how to create a connection, you refer to the MySQL Workbench Tutorial.

Step 2: Now, once your connection has been created, open your connection and then you will be redirected to the following dashboard.

Step 3: Now to create a database and a table, follow the below queries:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Step 5: When you view your table, you will the output as below.

Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.

Insert data into a collection using MongoDB Compass

To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:

Step 1: Open MongoDB Compass and create a host . Once your host is created click on Connect. Patrz poniżej.

Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.

Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters . Here I have mentioned the EmpID and EmpName.

Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL . I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.

Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.

Masz do nas pytanie? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.