Forskelle mellem SQL &NoSQL-databaser - MySQL &MongoDB-sammenligning

Med den mængde data, der findes i verden, er det næsten umuligt at administrere data uden ordentlige databaser. På dagens marked er der forskellige slags databaser til stede, og det kan være en overvældende opgave at vælge den bedste database, der passer til din virksomhed. Så i denne artikel om SQL vs NoSQL vil jeg sammenligne disse to typer databaser for at hjælpe dig med at vælge, hvilken type database der kan hjælpe dig og din organisation.

Følgende emner vil blive dækket i denne artikel:

• • Hvad er SQL?
  • Hvad er NoSQL?
  • SQL vs NoSQL
  • Eksempler på SQL og NoSQL
  • Hvad er MySQL?
  • Hvad er MongoDB?
  • MySQL vs MongoDB
  • Demo:Indsæt værdier i tabeller og samlinger

Så lad os komme i gang, folkens!

Hvad er SQL?

SQL aka Structured Query Language er kernen i den relationelle database, som bruges til at få adgang til og administrere databaserne. Dette sprog bruges til at manipulere og hente data fra et struktureret dataformat i form af tabeller og har relationer mellem disse tabeller. Relationerne kunne være som følger:

• Et en-til-en-forhold er, når en enkelt række i tabel A er relateret til en enkelt række i tabel B.
• Et en-til-mange-forhold er, når en enkelt række i tabel A er relateret til mange rækker i tabel B.
• En mange-til-mange relation er, når mange rækker i tabel A kan relateres til mange rækker i tabel B.
• Et selvrefererende forhold er, når en post i tabel A er relateret til den samme tabel selv.

Lad os nu i denne artikel forstå, hvad NoSQL er?

Hvad er NoSQL?

NoSQL, eller mest kendt som ikke kun SQL-database, giver en mekanisme til lagring og genfinding af ustrukturerede data. Denne type database kan håndtere en enorm mængde data og har et dynamisk skema. Så en NoSQL-database har ikke noget specifikt forespørgselssprog, ingen eller meget få relationer, men har data gemt i formatet af samlinger og dokumenter.

Så en database kan have et 'n' antal samlinger, og hver samling kan have 'm' antal dokumenter. Overvej eksemplet nedenfor.

Som du kan se fra ovenstående billede, er der en medarbejderdatabase, som har 2 samlinger, dvs. medarbejder- og projektsamlingen. Nu har hver af disse samlinger Dokumenter, som dybest set er dataværdierne. Så du kan antage, at samlingerne er dine tabeller, og at Dokumenterne er dine felter i tabellerne .

Okay, så nu hvor du ved, hvad der er SQL &NoSQL, så lad os nu se, hvordan disse databaser står over for hinanden.

SQL vs NoSQL

Så i denne forbindelse vil jeg sammenligne begge disse databaser baseret på følgende grunde:

1. 1. Databasetype
   2. Skema
   3. Databasekategorier
   4. Komplekse forespørgsler
   5. Hierarkisk datalagring
   6. Skalerbarhed
   7. Sprog
   8. Online behandling
   9. Basisegenskaber
   10. Ekstern support

Databasetype

SQL kaldes en relationel database da den organiserer strukturerede data i definerede rækker og kolonner, hvor hver tabel er relateret til de andre tabeller i databasen.

NoSQL er på den anden side kendt som en ikke-relationel database . Dette skyldes, at data lagres i form af samlinger med ingen eller få relationer imellem dem.

Skema

SQL har brug for et foruddefineret skema til strukturerede data. Så før du begynder at bruge SQL til at udtrække og manipulere data, skal du sikre dig, at din datastruktur er foruddefineret i form af tabeller.

NoSQL har dog et dynamisk skema for ustrukturerede data. Så hvis du bruger en NoSQL-database, er der ikke noget foruddefineret skema til stede, og det komplette skema for dine data afhænger fuldstændig af, hvordan du ønsker at gemme data. dvs. hvilke felter du ønsker at gemme i dokumenter og samlinger.

Databasekategorier

SQL-databaserne er t baserede databaser . Så du kan have 'n' antal tabeller relateret til hinanden, og hver tabel kan have rækker og kolonner, der gemmer data i hver celle i tabellen.

Nu, hvis vi taler om NoSQL-databaser, så har NoSQL-databaser følgende kategorier af databaser:

• Dokumentdatabase – Den parrer hver nøgle med en kompleks datastruktur kendt som dokumentet. Den kan indeholde mange forskellige nøgleværdi-par eller nøglematrixpar eller endda indlejrede dokumenter
• Nøgleværdibutikker – De er de enkleste NoSQL-databaser. Hvert enkelt element i databasen gemmes som et attributnavn eller nøgle sammen med dets værdi.
• Grafbutik – De bruges til at gemme information om netværk, såsom sociale forbindelser. Grafbutikker omfatter Neo4J og HyperGraphDB.
• Brede kolonnebutikker – Brede kolonnelagre såsom Cassandra og HBase er optimeret til forespørgsler over store datasæt og gemmer kolonner med data sammen i stedet for rækker.

Så SQL-databaser gemmer data i form af tabeller, og NoSQL-databaser gemmer data i form af nøgleværdi-par, dokumenter, grafdatabaser eller store kolonner.

Komplekse forespørgsler

SQL er en bedre egnet til komplekse forespørgselsmiljøer sammenlignet med NoSQL, da skemaet i SQL-databaser er struktureret og har data gemt i et tabelformat. Så selvom du ønsker at anvende indlejrede forespørgsler med mange underforespørgsler inde i den ydre forespørgsel, kan du nemt gøre det ved at bruge de korrekte tabel- og kolonnenavne.

Nu, grunden til, at NoSQL-databaser ikke passer godt til komplekse forespørgsler skyldes, at NoSQL-databaserne ikke forespørges på et standardsprog som SQL.

Hierarkisk datalagring

Når vi sammenligner databaserne på denne faktor, passer NoSQL bedre til hierarkisk lagring sammenlignet med SQL-databaser.

Det skyldes, at når antallet af tabeller stiger, bliver kompleksiteten af ​​at vedligeholde relationer mellem dem også ved med at stige. Så i et sådant scenarie kan du ikke relatere den enorme mængde af tabeller med mange kolonner i dem til hinanden. Men når du overvejer en NoSQL-database, passer denne type database bedre til den hierarkiske datalagring, da den følger nøgleværdiparrets måde at gemme data på, som ligner JSON-data.

Skalerbarhed

SQL-databaserne er vertikalt skalerbare . Du kan belastningsbalancere dataserverne ved at optimere hardware såsom at øge CPU, RAM, SSD osv.

På den anden side er NoSQL-databaser horisontalt skalerbare . Du kan udføre belastningsbalancering ved at tilføje flere servere til din klynge for at håndtere en stor mængde trafik.

Sprog

SQL-databaserne har et specifikt sprog, og det varierer ikke fra database til database. Denne type databaser bruger SQL (Structured Query Language) til at hente og manipulere dataene.

NoSQL-databaserne har ikke noget specifikt sprog bruges til forespørgsler, og det varierer fra database til database. I NoSQL-databasen er forespørgslerne hovedsageligt fokuseret på indsamling af dokumenter, og sproget er kendt som UnQL (Unstructured Query Language).

Onlinebehandling

Ved sammenligning af SQL og NoSQL, baseret på denne faktor, bruges SQL-databaser til heavy-duty transaktionstype applikationer. Nå, det er fordi SQL giver atomicitet, integritet og stabilitet af dataene. Du kan også bruge NoSQL til transaktionsformål, men det er stadig ikke stabilt nok i høj belastning og til komplekse transaktionsapplikationer. Så du kan forstå, at SQL hovedsageligt bruges til OLTP (Online Transactional Processing) og NoSQL primært bruges til OLAP (Online Analytical Processing).

Basisegenskaber

SQL-databaser er baseret på ACID-egenskaber (Atomicitet, Konsistens, Isolation og Holdbarhed), hvorimod NoSQL-databaserne er baseret på Brewers CAP-sætningen (Konsistens, tilgængelighed og partitionstolerance).

Lad mig først forklare dig ACID-egenskaberne:

• Atomicitet :Atomicitet refererer til de transaktioner, der er fuldstændig udførte eller mislykkede, hvor transaktionen refererer til en enkelt logisk operation af en data. Det betyder, at hvis en del af en transaktion mislykkes, mislykkes hele transaktionen, og databasetilstanden forbliver uændret.
• Konsistens :Konsistens sikrer, at dataene skal opfylde alle valideringsreglerne. Med enkle ord kan du sige, at din transaktion aldrig forlader databasen uden at fuldføre dens tilstand.
• Isolation :Hovedmålet med isolation er samtidighedskontrol.
• Holdbarhed :Holdbarhed betyder, at hvis en transaktion er blevet begået, vil den forekomme, hvad end der måtte komme imellem såsom strømtab, nedbrud eller enhver form for fejl.

Kommer til CAP-sætning,

Brewers CAP-sætning siger, at en database højst kan opnå to ud af tre garantier:Konsistens, Tilgængelighed og Partitionstolerance. Her

• Konsistens: Alle noder ser de samme data på samme tid.
• Tilgængelighed: Garanterer, om enhver anmodning er mislykket.
• Partitionstolerance: Ggaranterer, om et system fortsætter med at fungere på trods af tab af besked eller fejl i en del af systemet.

NoSQL kan ikke give sammenhæng og høj tilgængelighed sammen.

Ekstern support

Alle SQL-leverandører tilbyder fremragende support, da SQL har eksisteret i mere end de sidste 40 år. For nogle NoSQL-databaser er der dog kun begrænsede eksperter tilgængelige, og du er stadig nødt til at stole på fællesskabssupport for at implementere dine store NoSQL-implementeringer. Dette skyldes, at NoSQL er opstået i slutningen af ​​2000'erne, og folk har ikke udforsket det meget endnu.

Så hvis jeg skal opsummere forskellene for SQL og NoSQL i denne artikel om SQL vs NoSQL, kan du henvise til nedenstående tabel.

Tabel 1: Forskelle mellem SQL og NoSQL – SQL vs NoSQL

Så folkens, med dette kommer vi til en ende på denne face-off mellem SQL og NoSQL. Nu, hvor vi har diskuteret så meget om SQL og NoSQL, så lad mig vise dig nogle eksempler på det samme.

Eksempler på SQL og NoSQL

Eksempler på SQL og NoSQL er som følger:

Nu er de mest populære databaser fra SQL og NoSQL MySQL og MongoDB .

Så, næste gang i denne artikel om SQL vs NoSQL, vil vi sammenligne MySQL og MongoDB. Men før det kan du også gennemgå denne video om SQL vs NoSQL.

SQL vs NoSQL – Forskel S/H SQL &NoSQL-databaser | Edureka

Denne Edureka-video om SQL vs NoSQL vil diskutere forskellene mellem SQL og NoSQL. Den diskuterer også forskellene mellem MySQL og MongoDB.

Hvad er MySQL?

MySQL er et open source-system til relationel databasestyring, der fungerer på mange platforme. Det giver adgang til flere brugere for at understøtte mange storage-motorer og understøttes af Oracle. Så du kan købe en kommerciel licensversion fra Oracle for at få premium supporttjenester.

Følgende er funktionerne i MySQL:

• Nem administration – Softwaren bliver meget nemt downloadet og bruger også en begivenhedsplanlægning til at planlægge opgaverne automatisk.
• Robust transaktionssupport – Besidder egenskaben ACID (Atomicitet, Konsistens, Isolation, Holdbarhed) og tillader også distribueret multi-version support.
• Omfattende applikationsudvikling – MySQL har plugin-biblioteker til at integrere databasen i enhver applikation. Det understøtter også lagrede procedurer, triggere, funktioner, visninger og meget mere til applikationsudvikling. Du kan henvise til RDS Tutorial for at forstå Amazons RDBMS.
• Høj ydeevne – Giver værktøjer til hurtig indlæsning med forskellige hukommelsescaches og tabelindekspartitionering.
• Lav total ejerskabsomkostning – Dette reducerer licensomkostninger og hardwareudgifter.
• Open Source &24 * 7 support – Dette RDBMS kan bruges på enhver platform og tilbyder 24*7 support til open source og enterprise-udgave.
• Sikker databeskyttelse – MySQL understøtter kraftfulde mekanismer til at sikre, at kun autoriserede brugere har adgang til databaserne.
• Høj tilgængelighed – MySQL kan køre master/slave-replikeringskonfigurationer med høj hastighed, og det tilbyder klyngeservere.
• Skalerbarhed og fleksibilitet – Med MySQL kan du køre dybt indlejrede applikationer og oprette datavarehuse, der rummer en enorm mængde data.

Lad os derefter i denne artikel forstå, hvad er MongoDB?

Hvad er MongoDB?

MongoDB er en ikke-relationel database, som gemmer data i dokumenter. Denne type database gemmer de relaterede oplysninger sammen til hurtig forespørgselsbehandling.

Funktioner i MongoDB er som følger:

• Indeksering: Dets indekser oprettes for at forbedre søgeydelsen.
• Replikering: MongoDB distribuerer data på tværs af forskellige maskiner.
• Ad hoc-forespørgsler: Det understøtter ad-hoc-forespørgsler ved at indeksere BSON-dokumenterne og bruge et unikt forespørgselssprog.
• Skemafri: Den er meget fleksibel på grund af dens skemaløse database, der er skrevet i C++.
• Sharding: MongoDB bruger sharding til at muliggøre implementeringer med meget store datasæt og operationer med høj gennemløb.

Okay, så nu, hvor du ved, hvad MySQL og MongoDB er, så lad os nu se, hvordan disse databaser står over for hinanden.

MySQL vs MongoDB

Så i dette øjemed vil jeg sammenligne begge disse databaser baseret på følgende grunde:

1. 1. Forespørgselssprog
   2. Fleksibilitet af skema
   3. Relationer
   4. Sikkerhed
   5. Ydeevne
   6. Support
   7. Nøglefunktioner
   8. Replikering
   9. Brug
   10. Aktivt fællesskab

Forespørgselssprog

MySQL bruger Structured Query language (SQL) . Dette sprog er enkelt og består hovedsageligt af DDL, DML DCL &TCL kommandoer til at hente og manipulere data. MongoDB derimodbruger et ustruktureret forespørgselssprog . Så forespørgselssproget er grundlæggende MongoDB-forespørgselssproget. Se billedet nedenfor.

Fleksibilitet i skemaet

MySQL har god fleksibilitet i skemaet for strukturerede data da du blot skal definere tabeller og kolonner klart. Nu, MongoDB, på den anden side, har ingen begrænsninger for skemadesign . Du kan direkte nævne et par dokumenter i en samling uden at have nogen relationer mellem disse dokumenter. Men det eneste problem med MongoDB er, at du skal optimere dit skema baseret på, hvordan du vil have adgang til dataene.

Relationer

Ved at sammenligne MySQL og MongoDB baseret på denne faktor, understøtter MySQL relationer ved hjælp af JOIN-sætninger men MongoDB understøtter ikke JOIN-sætningerne . Men det understøtter placering af et dokument i et andet dokument (også kendt som indlejring af dokumenter) og multidimensionelle datatyper såsom arrays.

Sikkerhed

MySQL bruger grundlæggende en privilegebaseret sikkerhedsmodel . Denne form for sikkerhedsmodel autentificerer en bruger og letter brugerrettighederne på en bestemt database.

MongoDB bruger på den anden side enrollebaseret adgangskontrol med et fleksibelt sæt privilegier, der giver sikkerhedsfunktioner såsom autorisation og godkendelse.

Ydeevne

Når jeg sammenligner MySQL og MongoDB på denne parameter, så lad mig fortælle dig, at MySQL er ret langsom i forhold til MongoDB når store databaser overvejes. Dette skyldes primært, at MySQL ikke kan bruges til store og ustrukturerede mængder data.

MongoDB har dog evnen til at håndtere store ustrukturerede data. Så det er hurtigere end MySQL, hvor store databaser betragtes, da det giver brugerne mulighed for at forespørge på en sådan måde, at belastningen på servere reduceres.

Support

Nå, begge tilbyder fremragende support 24*7 til sikkerhedsrettelser, vedligeholdelsesudgivelser, fejlrettelser, patches og opdateringer. Så der er som sådan ingen forskel mellem dem begge baseret på denne parameter.

Nøglefunktioner

Du kan henvise til følgende billede for nøglefunktionerne i MySQL og MongoDB:

Replikering

MySQL understøtter master-slave-replikering og master-master replikering. MongoDB på den anden side understøtter indbygget replikering, sharding og autovalg. Så ved hjælp af autovalg i MongoDB kan du oprette en anden eller sekundær database til automatisk at tage over, hvis den primære database fejler.

Brug

Du kan henvise til følgende billede for at forstå, hvor du skal bruge MySQL og MongoDB:

Aktivt fællesskab

Ved at sammenligne MySQL med MongoDB baseret på denne faktor, MySQL-databaser tilbyder et bedre fællesskab end MongoDB da det ejes og vedligeholdes af Oracle Corporation.

Så hvis jeg skal opsummere forskellene mellem MySQL og MongoDB, kan du henvise til nedenstående tabel.

Tabel 2: Forskelle mellem MySQL og MongoDB – SQL vs NoSQL

Så folkens, med dette kommer vi til en ende på denne face-off mellem MySQL og MongoDB. Nu, at vide så meget mere om MySQL og MongoDB kan have rejst et spørgsmål i dit sind, dvs.Om virksomheder skal gå efter MySQL eller MongoDB?

Der er ingen klar vinder mellem dem begge. Valget af database afhænger helt af skemaet for din database, og hvordan du ønsker at få adgang til den. Ikke desto mindre kan du bruge MySQL, når du har et fast skema, høj transaktion, lav vedligeholdelse, datasikkerhed med et begrænset budget og MongoDB, mens du har et ustabilt skema, høj tilgængelighed, cloud computing, med indbygget sharding.

Så der vil ikke være nogen endelig dom over, hvilken af ​​dem der er bedst, da hver af disse udmærker sig baseret på dine krav.

Nu, hvor du kender forskellene mellem MySQL og MongoDB, så lad mig næste gang i denne artikel om SQL vs NoSQL vise dig, hvordan du indsætter data i tabeller og samlinger i henholdsvis MySQL Workbench og MongoDB Compass.

Demo:Indsæt data i tabeller og samlinger

Lad os starte med at indsætte data i en tabel ved hjælp af MySQL Workbench.

Indsæt data i en tabel ved hjælp af MySQL Workbench

For at indsætte data i tabeller ved hjælp af MySQL Workbench kan du følge nedenstående trin:

Trin 1: Åbn MySQL Workbench og opret en forbindelse. For at vide, hvordan man opretter en forbindelse, henviser du til MySQL Workbench Tutorial.

Trin 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. Se nedenfor.

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.

Har du et spørgsmål til os? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.