Guinguette Marais Poitevin

Die fünf kritischen Unterschiede von SQL vs NoSQL:

1. SQL-Datenbanken sind relational, NoSQL sind nicht-relational.
2. SQL-Datenbanken verwenden eine strukturierte Abfragesprache und haben ein vordefiniertes Schema. NoSQL-Datenbanken haben dynamische Schemata für unstrukturierte Daten.
3. SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar.
4. SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken Dokument-, Key-Value-, Graph- oder Wide-Column-Stores sind.
5. SQL-Datenbanken sind besser für mehrzeilige Transaktionen, NoSQL sind besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON.

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Wenn es um die Auswahl einer modernen Datenbank geht, ist eine der größten Entscheidungen die Wahl einer relationalen (SQL) oder nicht-relationalen (NoSQL) Datenstruktur. Während beide Optionen praktikabel sind, gibt es wichtige Unterschiede zwischen den beiden, die Anwender bei ihrer Entscheidung berücksichtigen müssen.

Hier schlüsseln wir die wichtigsten Unterschiede auf und diskutieren die besten SQL- und NoSQL-Datenbanksysteme.

InhaltsverzeichnisSQL vs. NoSQLDie besten SQL-DatenbanksystemeNicht-relationale NoSQL-Datenbanksysteme

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Keith Slater

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Die großen Unterschiede zwischen SQL und NoSQL

Die Sprache

Stellen Sie sich eine Stadt vor – nennen wir sie Stadt A -, in der alle die gleiche Sprache sprechen. Alle Unternehmen sind darauf aufgebaut, jede Form der Kommunikation nutzt sie. Kurz gesagt, es ist die einzige Möglichkeit für die Bewohner, die Welt um sie herum zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Diese Sprache an einem Ort zu ändern, wäre verwirrend und störend für alle.

Stellen Sie sich nun eine andere Stadt vor, Stadt B, in der jedes Haus eine andere Sprache sprechen kann. Jeder interagiert anders mit der Welt, und es gibt kein „universelles“ Verständnis oder eine feste Organisation. Wenn ein Haus anders ist, hat das keinerlei Auswirkungen auf die anderen.

Dies hilft, einen der grundlegenden Unterschiede zwischen SQL (relationalen) und NoSQL (nicht-relationalen) Datenbanken zu verdeutlichen, und dieser Unterschied hat große Auswirkungen. Lassen Sie uns das erklären:

SQL-Datenbanken: SQL-Datenbanken verwenden eine strukturierte Abfragesprache (SQL) zur Definition und Manipulation von Daten. Auf der einen Seite ist dies extrem leistungsfähig: SQL ist eine der vielseitigsten und am weitesten verbreiteten Optionen auf dem Markt, was es zu einer sicheren Wahl macht und besonders für komplexe Abfragen geeignet ist. Auf der anderen Seite kann es aber auch restriktiv sein. SQL erfordert, dass Sie vordefinierte Schemata verwenden, um die Struktur Ihrer Daten zu bestimmen, bevor Sie mit ihnen arbeiten. Darüber hinaus müssen alle Ihre Daten der gleichen Struktur folgen. Dies kann erhebliche Vorbereitungen im Vorfeld erfordern und, wie bei Stadt A, kann es bedeuten, dass eine Änderung der Struktur sowohl schwierig als auch störend für Ihr gesamtes System wäre.

NoSQL-Datenbanken: NoSQL-Datenbanken hingegen haben dynamische Schemata für unstrukturierte Daten, und die Daten werden auf viele Arten gespeichert: Sie können spaltenorientiert, dokumentenorientiert, graphbasiert oder als KeyValue-Store organisiert sein. Diese Flexibilität bedeutet, dass:

• Sie können Dokumente erstellen, ohne zuerst ihre Struktur definieren zu müssen
• Jedes Dokument kann seine eigene einzigartige Struktur haben
• Die Syntax kann von Datenbank zu Datenbank variieren, und
• Sie können Felder nach und nach hinzufügen.

Die Skalierbarkeit

In den meisten Situationen sind SQL-Datenbanken vertikal skalierbar, was bedeutet, dass Sie die Last auf einem einzelnen Server erhöhen können, indem Sie Dinge wie CPU, RAM oder SSD vergrößern. NoSQL-Datenbanken hingegen sind horizontal skalierbar. Das bedeutet, dass Sie mehr Datenverkehr durch Sharding oder das Hinzufügen weiterer Server in Ihrer NoSQL-Datenbank bewältigen können. Das ist wie das Hinzufügen weiterer Stockwerke zum selben Gebäude im Vergleich zum Hinzufügen weiterer Gebäude in der Nachbarschaft. Letztere können letztendlich größer und leistungsfähiger werden, was NoSQL-Datenbanken zur bevorzugten Wahl für große oder sich ständig ändernde Datensätze macht.

Die Struktur

SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken entweder dokumentenbasiert, Schlüssel-Wert-Paare, Graph-Datenbanken oder spaltenbreite Speicher sind. Das macht relationale SQL-Datenbanken zu einer besseren Option für Anwendungen, die mehrzeilige Transaktionen erfordern – wie etwa ein Buchhaltungssystem – oder für Altsysteme, die für eine relationale Struktur gebaut wurden.

Zu den Beispielen für SQL-Datenbanken gehören MySQL, Oracle, PostgreSQL und Microsoft SQL Server. Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j und CouchDB.

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Dave Schuman

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Die besten SQL-Datenbanksysteme

Nachdem wir nun die wichtigsten strukturellen Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken festgelegt haben, lassen Sie uns ein wenig tiefer in dieses Thema eintauchen, indem wir die besten SQL- und NoSQL-Datenbankoptionen überprüfen, die derzeit verfügbar sind.

Wir beginnen mit SQL-Datenbanksystemen. Denken Sie daran, dass die besten SQL-Datenbanksysteme inzwischen Kompatibilität mit NoSQL bieten. Trotzdem arbeiten sie immer noch am besten mit relationalen SQL-Strukturen.

MySQL

Hier sind einige Vorteile und Stärken von MySQL:

• Gehört zu Oracle: Obwohl MySQL frei und quelloffen ist, ist das Datenbanksystem im Besitz von Oracle und wird von diesem verwaltet.
• Ausgereift: MySQL ist eine extrem etablierte Datenbank, d.h. es gibt eine riesige Community, umfangreiche Tests und ziemlich viel Stabilität.
• Kompatibilität: MySQL ist für alle wichtigen Plattformen verfügbar, einschließlich Linux, Windows, Mac, BSD und Solaris. Es hat auch Konnektoren zu Sprachen wie Node.js, Ruby, C#, C++, Java, Perl, Python und PHP, was bedeutet, dass es nicht auf die SQL-Abfragesprache beschränkt ist.
• Kostengünstig: Die Datenbank ist Open-Source und kostenlos.
• Replizierbar: Die MySQL-Datenbank kann über mehrere Knoten repliziert werden, wodurch die Arbeitslast reduziert und die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Anwendung erhöht werden kann.
• Sharding: Während Sharding bei den meisten SQL-Datenbanken nicht möglich ist, kann es bei MySQL-Servern durchgeführt werden. Dies ist sowohl kostengünstig als auch gut für das Geschäft.
• Wer sollte es verwenden? MySQL ist eine gute Wahl für jedes Unternehmen, das von seiner vordefinierten Struktur und den festgelegten Schemata profitiert. Zum Beispiel werden Anwendungen, die mehrzeilige Transaktionen erfordern – wie Buchhaltungssysteme oder Systeme zur Bestandsüberwachung – oder die auf Altsystemen laufen, mit der MySQL-Struktur gut zurechtkommen.

Oracle Database

Ein weiteres beliebtes SQL-Datenbanksystem, besonders bei Unternehmen, ist Oracle Database. Oracle Database bietet die folgenden Stärken und Vorteile:

• Professionell entwickelt und verwaltet: Oracle entwickelt und verwaltet das Oracle Database-System. Als kommerzielle Option profitiert dieses relationale Datenbankmanagementsystem von häufigen Updates und ausgezeichnetem Kundensupport.
• Einzigartiger SQL-„Dialekt“: Oracle Database verwendet einen eigenen Dialekt von SQL, der als PL/SQL (Procedural Language/SQL) bekannt ist. Diese Sprache unterscheidet sich in kleinen Punkten von traditionellem SQL, vor allem im Umgang mit Stored Procedures, eingebauten Funktionen und Variablen.
• Teuer: Als professionell entwickeltes und verwaltetes Datenbanksystem ist Oracle eine der teuersten Optionen auf dem Markt.
• Kompatibilität: Oracle Database ist für alle Betriebssysteme verfügbar.
• DBMS-Organisation: Oracle gruppiert seine Objekte nach Schemas, die eine Teilmenge der Datenbankobjekte sind.
• Große Datenbankgrößen: Oracle kann mit extrem großen Datenbanken umgehen, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen mit großem Datenbedarf macht.
• Einfaches Upgrade: Mit Oracle Database können Sie ein Upgrade durchführen, ohne das System komplett überholen zu müssen.
• Transaktionskontrolle: Bei Oracle sind neue Datenbankverbindungen neue Transaktionen. Sie können Rollbacks und Änderungen vornehmen, da sich die Werte vor dem Commit nicht ändern.
• Weitere Vorteile: Oracle bietet Bitmap-Indizierung, Partitionierung, funktionsbasierte Indizierung, Reverse-Key-Indizierung und Star-Query-Optimierung.
• Wer sollte es verwenden? Oracle Database ist eine exzellente Datenbank, aber die Kosten könnten kleine bis mittelgroße Unternehmen davon abhalten, die Vorteile dieser Datenbank zu nutzen. Für ein Unternehmen, das große Datenanforderungen und ein großzügiges Budget hat, könnte diese Lösung passend sein.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server ist eine beliebte Option für kleine bis mittelgroße Unternehmen. Er bietet die folgenden Vorteile:

• Professionell entwickelt und verwaltet: Microsoft entwickelt und verwaltet das Datenbanksystem Microsoft SQL Server. Als kommerzielles relationales Datenbankmanagementsystem profitieren Kunden von häufigen Updates und einem hervorragenden Anwendersupport.
• Einzigartiger SQL-„Dialekt“: SQL Server verwendet einen eigenen SQL-Dialekt, genannt T-SQL (Transact SQL). Wie Oracle unterscheidet sich dieser Dialekt von traditionellem SQL in der Handhabung von eingebauten Funktionen, gespeicherten Prozeduren und Variablen.
• Kompatibilität: SQL Server funktioniert nur mit Windows- und Linux-basierten Systemen.
• Transaktionssteuerung: Da bei SQL Server jeder Befehl separat ausgeführt wird, ist es schwierig, während des Prozesses Anpassungen vorzunehmen, wenn Fehler gefunden werden.
• DBMS-Organisation: SQL Server organisiert Tabellen, Prozeduren und Ansichten nach Datenbanknamen.
• Einfach zu bedienen: SQL Server hat den Ruf, einfach zu bedienen zu sein. Laut diesem Rezensenten: „Die Oberfläche ist leicht zu verstehen, die Fehlerprüfung ist stark (und sie sagt Ihnen tatsächlich, was falsch ist).“
• Exzellenter Support: Als Microsoft-Produkt bietet SQL Server Live-Produktsupport und eine ausgezeichnete Dokumentation.
• Andere Funktionen: SQL Server bietet einige großartige Tools und Funktionen wie BI-Tools, Database Tuning Advisor, SQL Server Management Studio und SQL Server Profiler.
• Wer sollte es verwenden? Microsoft SQL Server ist eine ausgezeichnete Wahl für kleine bis mittelgroße Unternehmen, die ein hochwertiges, professionell verwaltetes Datenbanksystem mit exzellentem Support benötigen, aber nicht die Kosten oder die Skalierbarkeit einer Unternehmenslösung wie Oracle benötigen.

PostgreSQL

Wir haben PostgreSQL als letztes unter den SQL DBMS aufgeführt, weil es ein hybrides SQL/NoSQL-Datenbanksystem ist, das einen Mittelweg zwischen diesen beiden Optionen findet. PostgreSQL bietet die folgenden Stärken und Vorteile:

• Kosteneffizienz: PostgreSQL ist ein freies und Open-Source-Datenbanksystem. Die PostgreSQL Global Development Group entwickelt und verwaltet das System.
• Kompatibilität: PostgreSQL ist für eine Vielzahl von Betriebssystemen verfügbar, darunter HP-UX, FreeBSD, Linux, OpenBSD, NetBSD, OS X, Unix, Solaris und Windows. Außerdem bietet es Unterstützung für die Sprachen .Net, C++, C, Java, Delphi, Perl, PHP, JavaScript (Node.js), Python und Tsl.
• ORDBMS: PostgreSQL ist ein „Objektorientiertes Datenbankmanagementsystem“ (ORDBMS), nicht einfach ein „Relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS)“. Das heißt, es dient als Hybrid zwischen einem streng relationalen Modell (SQL) und einem streng objektorientierten Modell (NoSQL).
• Benutzerunterstützung: PostgreSQL hat per se keinen eigenen Kundensupport, aber es gibt eine aktive Community, die bereitwillig kostenlosen Support leistet. Darüber hinaus gibt es hervorragende kostenpflichtige Supportoptionen von Drittanbietern.
• Hohe ACID-Konformität: PostgreSQL ist dafür bekannt, ein Höchstmaß an Atomarität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit zu bieten. Dies sind die vier Standards, die Experten verwenden, um die Qualität eines Datenbankdesigns zu beurteilen. Erfahren Sie hier mehr über ACID-Konformität.
• Pure SQL: Ein weiterer Vorteil von PostgreSQL ist die Tatsache, dass es eine der reinsten Formen von SQL verwendet, die es gibt, im Gegensatz zu anderen Datenbanksystemen, die oft einzigartige Abweichungen aufweisen.
• Wer sollte es verwenden? Als Hybrid zwischen einer relationalen Datenbank und einer objektorientierten Datenbank ist PostgreSQL hervorragend geeignet, wenn Ihre Daten nicht in ein perfektes relationales Modell passen. Es eignet sich hervorragend für besonders große Datenbanken und zur Durchführung komplizierter Abfragen.

NoSQL nicht-relationale Datenbanksysteme

Nun kommen wir zu den verschiedenen NoSQL nicht-relationalen Datenbanksystemen. Diese Systeme erfordern ein wenig mehr technisches Fachwissen, um sie zu verstehen. Wir beginnen mit MongoDB.

MongoDB

Im Folgenden sind einige der Vorteile und Stärken von MongoDB aufgeführt:

• Kostenlos zu verwenden: Seit Oktober 2018 werden die Updates von MongoDB unter der Server Side Public License (SSPL) v1 veröffentlicht und die Datenbank ist frei nutzbar.
• Dynamisches Schema: Wie bereits erwähnt, bietet dies die Flexibilität, das Datenschema zu ändern, ohne die vorhandenen Daten zu verändern.
• Skalierbarkeit: MongoDB ist horizontal skalierbar, was Ihnen hilft, die Arbeitslast zu reduzieren und Ihr Unternehmen mit Leichtigkeit zu skalieren.
• Verwaltbarkeit: Die Datenbank benötigt keinen Datenbankadministrator. Da sie auf diese Weise recht benutzerfreundlich ist, kann sie sowohl von Entwicklern als auch von Administratoren verwendet werden.
• Geschwindigkeit: Sie ist bei einfachen Abfragen hochperformant.
• Flexibilität: Sie können neue Spalten oder Felder zu MongoDB hinzufügen, ohne dass sich dies auf bestehende Zeilen oder die Anwendungsleistung auswirkt.
• Nicht säurekonform: Als NoSQL-Datenbank ist MongoDB nicht ACID-konform. Siehe PostgreSQL oben für mehr über ACID-Konformität.
• MongoDB Atlas (eine neue Funktion): MongoDB hat kürzlich die globale Cloud-Datenbanktechnologie MongoDB Atlas in sein Angebot aufgenommen. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, vollständig verwaltete MongoDB über AWS, Azure oder GCP bereitzustellen. Mit MongoDB Atlas können Sie Treiber, Integrationen und Tools nutzen, um den Zeitaufwand für die Verwaltung Ihrer Datenbank zu reduzieren. Hier sind die Preisinformationen von Atlas.
• Wer sollte es verwenden? MongoDB ist eine gute Wahl für Unternehmen, die ein schnelles Wachstum oder Datenbanken ohne klare Schemadefinitionen haben (d.h. Sie haben viele unstrukturierte Daten). Wenn Sie kein Schema für Ihre Datenbank definieren können, wenn Sie sich dabei ertappen, Datenschemata zu denormalisieren, oder wenn sich Ihre Datenanforderungen und Schemata ständig weiterentwickeln – wie es oft bei mobilen Apps, Echtzeit-Analysen, Content-Management-Systemen usw. der Fall ist. –

Apache Cassandra

Apache Cassandra (oder Cassandra DB) war ursprünglich ein Facebook-Produkt, wurde aber 2008 von Facebook als freies, quelloffenes NoSQL-Datenbanksystem veröffentlicht. Hier einige der Vorteile und Stärken von Cassandra:

• Kostenlos und Open-Source: Nachdem Facebook Cassandra als Open-Source zur Verfügung gestellt hatte, übernahm Apache das Projekt im Jahr 2010.
• Hoch skalierbar: Cassandra profitiert von einem „Masterless Design“. Das bedeutet, dass alle seine Knoten identisch sind, was einen einfachen Betrieb ermöglicht und die Skalierung auf eine größere Datenbankarchitektur erleichtert.
• Überall aktiv: Benutzer können von allen Cassandra-Knoten aus schreiben und lesen.
• Schnelle Schreib- und Lesevorgänge: Das Design von Cassandra beschleunigt Lese- und Schreibbefehle durch seine verteilte, hochverfügbare Organisation enorm, selbst bei großen Projekten.
• Nicht ACID-konform: Als NoSQL-Datenbank ist Cassandra nicht ACID-konform, stattdessen bietet Cassandra atomare, isolierte und dauerhafte Transaktionen mit möglicher Konsistenz.
• Unterstützung für SQL: Auch wenn Cassandra nicht ACID-konform ist, bietet es eine gewisse Unterstützung für SQL über SQL-ähnliche DDL-, DML- und SELECT-Anweisungen.
• Schlecht beim Aktualisieren und Löschen von Daten: Cassandra ist nicht für das Aktualisieren und Löschen von Daten optimiert.
• Bietet hervorragenden Datenschutz: Cassandra verfügt über ein Commit-Log-Design, das dafür sorgt, dass keine Daten verloren gehen. Außerdem verfügt es über eine Backup/Restore-Funktion, die zusätzlichen Datenschutz bietet.
• Redundanz von Daten und Knotenfunktionen: Cassandra bietet konstante Betriebszeit und eliminiert singuläre Fehlerpunkte.
• Wer sollte es verwenden? Cassandra ist vor allem für den Einsatz mit IoT-Technologie (Internet der Dinge) geeignet, da es schnelle Echtzeit-Einblicke bietet. Es eignet sich hervorragend zum Schreiben von zeitbasierten Log-Aktivitäten, Fehlerprotokollen und Sensordaten. Wenn Sie eine schnelle Lese- und Schreibverarbeitung benötigen, könnte Cassandra Ihre Datenbank sein. Cassandra ist auch gut für diejenigen geeignet, die mit SQL-ähnlichen Datentypen auf einer NoSQL-Datenbank arbeiten möchten.

Google Cloud BigTable

Als Google-Produkt ist Google Cloud BigTable nicht kostenlos, aber es bietet eindeutige Vorteile, die den für die Nutzung erforderlichen Preis wert sein können. Werfen wir nun einen Blick auf die Vorteile von BigTable:

• Niedrige Latenzzeit: Laut Google bietet BigTable eine konsistente Latenzzeit von unter 10 ms.
• Replikation: Durch die Replikation bietet BigTable eine höhere Verfügbarkeit, Haltbarkeit und Ausfallsicherheit, wenn es zu zonalen Ausfällen kommt. Replikation bietet auch „Hochverfügbarkeit für Live-Serving-Anwendungen und Workload-Isolation für Serving vs. Analytics“
• Maschinelles Lernen: BigTable verfügt über eine Speicher-Engine für die Verwendung mit Anwendungen für maschinelles Lernen.
• Einfach zu integrieren: Lässt sich gut mit Open-Source-Datenanalysetools integrieren.
• Hoch skalierbar: Google BigTable kann mit massiven Datenquellen in der Größenordnung von Hunderten von Petabytes arbeiten.
• Vollständig verwaltet mit Integrationen: Wie MongoDB Atlas wird auch BigTable vollständig verwaltet, was die Arbeitsbelastung reduziert. Außerdem lässt es sich sofort in viele Plattformen integrieren, was die zum Laden von Daten erforderlichen ETL-Prozesse rationalisiert.
• Hochgradig kompatibel mit Google-Diensten: Als Google-Produkt lässt sich BigTable gut mit anderen Diensten unter dem Dach von Google integrieren.
• Wann sollten Sie es verwenden? Laut Google eignet sich BigQuery hervorragend für Fintech, IoT und Werbetechnologie sowie für andere Anwendungsfälle. Für Fintech können Sie eine Prüfung auf Betrugsmuster erstellen und Transaktionsinformationen in Echtzeit beobachten. Sie können auch Finanzmarktdaten, Handelsaktivitäten und mehr speichern und konsolidieren. Für IoT können Sie riesige Mengen von Echtzeit-Zeitreihendaten, die von Sensoren aufgezeichnet werden, aufnehmen und verstehen, um Dashboards und wertvolle Analysen zu erstellen. Für die Werbung können Sie große Mengen an Daten zum Kundenverhalten sammeln, um Muster zu finden, die Ihre Marketingbemühungen unterstützen.

Apache HBase

Als eine Datenbank, die nach dem Vorbild von Google BigQuery entwickelt wurde, wurde Apache Hbase für die Arbeit mit großen Datensätzen geschaffen. Hier sind einige der Vorteile und Stärken von HBase:

• Open-Source und kostenlos: Apache HBase ist ein quelloffenes, kostenloses NoSQL-Datenbanksystem, das von Apache verwaltet wird. Es wurde nach dem Vorbild von Google Cloud BigTable (siehe oben) entwickelt, um BigTable-ähnliche Funktionen auf dem Hadoop Distributed File System (HDFS) anzubieten.
• Massive Tabellen: HBase wurde speziell für die Verwaltung großer Datenmengen entwickelt.
• Skalierbar über einen Cluster: Hbase ist hervorragend in der Lage, über einen Cluster hinweg zu skalieren. Cluster beziehen sich auf Clustering-Algorithmen, die verwendet werden, um Erkenntnisse des maschinellen Lernens aus Daten abzuleiten.
• Datenverwaltung: HBase organisiert Zeilen in „Regionen“. Die Regionen bestimmen, wie die Tabelle über mehrere Knoten, die einen Cluster bilden, aufgeteilt wird. Wenn eine der Regionen zu groß ist, teilt HBase sie automatisch auf, um die Last gleichmäßig auf mehrere Server zu verteilen.
• Funktioniert sowohl mit unstrukturierten als auch mit halbstrukturierten Daten: Als NoSQL-Datenbank ist HBase ideal für die Speicherung sowohl halbstrukturierter als auch strukturierter Daten.
• Konsistenz: HBase bietet eine schnelle, konsistente Verarbeitung von Lese- und Schreibbefehlen. Nach der Durchführung eines Schreibvorgangs erhalten alle Leseanfragen auf die Daten die gleiche Antwort.
• Failover: HBase nutzt Replikation, um Failover zu bieten, wodurch die negativen Auswirkungen eines Systemausfalls auf die Benutzer reduziert oder eliminiert werden.
• Sharding: HBase bietet automatisches und konfigurierbares Sharding für Tabellen.
• Wann sollten Sie es verwenden? Die Apache-HBase-Website rät, HBase zu verwenden, „wenn Sie zufälligen Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf Ihre Big Data benötigen.“ Die Datenbank ist dafür ausgelegt, riesige Tabellen mit Informationen zu hosten, die Milliarden von Zeilen und Millionen von Spalten umfassen.

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