Sql и nosql в чем разница

Сравнение SQL- и NoSQL-баз данных

SQL и NoSQL — две популярные модели баз данных, которые используют для решения различных задач. Чтобы понять, какая из них подойдёт в вашем случае, необходимо разобраться в их различиях, преимуществах и недостатках.

В этой статье я рассмотрю основные характеристики SQL- и NoSQL-баз данных и сравню их, чтобы помочь выбрать лучший вариант для вашего проекта.

▍ Начнём с определений SQL- и NoSQL-баз данных

SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов, используемый для управления и манипулирования реляционными базами данных. SQL-базы данных применяются там, где необходимо хранить и управлять данными структурированной природы, например, информацией о продуктах, покупателях и оформленных заказах в магазине.

NoSQL (Not Only SQL) — это широкий термин, который относится к нереляционным моделям баз данных, которые используют различные структуры для хранения данных: документы, ключ-значение, столбцовые и графовые БД. NoSQL-базы данных применяются, когда необходимо хранить данные неструктурированной природы, например, большие объёмы текстовых данных, изображения и видео.

Я люблю метафоры, и поэтому для каждого рассматриваемого типа баз данных приведу примеры:

SQL-базы данных можно сравнить с большим хранилищем файлов, которые находятся в ящиках с метками и связями между ними. Каждый ящик содержит отдельный файл с определённой информацией. Чтобы получить доступ к нужному файлу, необходимо знать метку ящика, в котором он хранится, и связь с другими ящиками, чтобы составить полную картину информации. Это подобно работе с таблицами и связями в SQL-базах данных, где каждая таблица представляет из себя отдельный ящик с заданной информацией, которая может быть легко найдена и объединена с помощью специальных запросов.

NoSQL-базы данных можно сравнить с большим и сложным пазлом, в котором каждая часть представляет отдельный фрагмент информации. Информация может быть представлена не только в виде текста, но и в виде изображений, звуковых файлов, видеоматериалов и т. д. Каждый фрагмент может быть различного размера и формы, и для того, чтобы получить полную картину, необходимо собрать и объединить все фрагменты. Это подобно работе с NoSQL-базами данных, где каждый элемент может быть различного типа и формата, и для того, чтобы получить всю необходимую информацию, следует использовать различные методы и инструменты запросов. Как и в пазле, каждый элемент данных имеет своё место и собирается в единую картину по мере необходимости.

▍ Типы и структуры данных

В SQL и NoSQL два различных подхода к хранению и организации информации в базах данных. Каждый подход имеет свой уникальный набор типов данных и структур, которые используются для хранения и обработки данных.

SQL-базы данных используют реляционную модель данных, где информация хранится в таблицах, связанных между собой. В таблице имеется набор столбцов, каждый из которых соответствует определённому типу данных. Например, целочисленные данные, строки, даты, время, нулевые значения, булевы значения и т. д. Это означает, что набор данных может быть разбит на отдельные поля для каждого вида информации. В SQL-базах данных используется язык запросов SQL, который позволяет пользователям создавать таблицы, добавлять, изменять и удалять данные, а также запрашивать информацию из базы данных.

NoSQL-базы данных имеют более гибкую модель данных, которая не требует таблиц и связей, как в SQL-базах. Как правило, данные в NoSQL-базах хранятся в документах, коллекциях или графах. Документ — это структурированный контейнер для хранения данных в формате пар ключ-значение, где пары могут иметь разные типы данных. Коллекция — это группа документов, связанных между собой. Граф — это набор вершин и связей между ними. NoSQL-базы данных используют специальные языки запросов, которые позволяют пользователям запрашивать и манипулировать данными, такие как: MongoDB Query Language для MongoDB, Cassandra Query Language для Apache Cassandra и т. д.

▍ Способы хранения данных и производительность

SQL- и NoSQL-базы данных используют разные способы хранения данных и имеют уникальные характеристики производительности, которые необходимо учитывать при выборе модели базы данных для своего проекта.

SQL-базы данных обычно используют реляционную модель, где данные хранятся в таблицах, связанных с друг другом. Данные в таблицах структурированы по строгим правилам и могут быть связаны с помощью внешних ключей. Эта структура данных делает SQL-базы данных хорошо подходящими для хранения и обработки структурированных данных. Однако эта модель не подходит для хранения неструктурированных данных, таких как изображения, звуковые файлы, видеоматериалы и т. д.

NoSQL-базы данных используют нереляционную модель хранения данных, где данные могут храниться в виде «ключ-значение», документов, графов и т. д. В NoSQL-базах данных нет строгих правил для организации данных, что делает их более гибкими для хранения различных типов данных и структур. Однако эта гибкость может повредить производительности при обработке данных в некоторых случаях.

Что касается производительности, то SQL-базы данных обычно имеют высокую производительность при работе с сильно структурированными данными и большими объёмами информации, поскольку они могут использовать оптимизированные индексы и быстрые алгоритмы сортировки/фильтрации данных. Однако при работе с неструктурированными данными, производительность SQL-баз может снижаться.

NoSQL-базы данных обычно могут обрабатывать большой объём неструктурированных данных с высокой производительностью, так как они не имеют строгих правил структурирования. Однако при работе со сложными запросами или при запрашивании связанных данных могут возникать сложности с производительностью.

▍ Способы обработки запросов путём индексирования и соответствующие возможности

Индексирование является важным способом увеличения производительности баз данных при обработке запросов. В SQL- и NoSQL-моделях применяются различные методы индексирования данных, которые обеспечивают быстрый доступ к данным во время выполнения запросов.

В SQL-базах данных используется B-Tree индекс, который является структурой дерева, где каждый узел имеет набор ключей, отсортированных в порядке возрастания или убывания. Этот тип индекса позволяет быстро выполнять запросы SELECT, JOIN, WHERE и ORDER BY, а также обеспечивает быстрый доступ к данным при выполнении операций вставки, обновления и удаления данных. Также в SQL-базах данных применяются индексы на нескольких столбцах, которые позволяют оптимизировать выполнение запросов, использующих несколько столбцов.

В NoSQL-базах данных используются различные типы индексов, в зависимости от конкретной модели. В MongoDB, которая относится к документо-ориентированным базам данных, применяется индексирование на основе ключей, которое позволяет осуществлять быстрый поиск по значениям в полях документов. В базах данных ключ-значение, таких как Redis, необходимо указывать явно, какие ключи должны быть проиндексированы. Этот тип индексирования позволяет быстро получать значения по ключам, но не позволяет выполнять сложные запросы, ограничиваясь только поиском по ключам. В графовых базах данных, таких как Neo4j, используются графовые индексы, которые обеспечивают быстрый доступ к связям между узлами графа.

В целом, SQL-базы данных имеют более развитое индексирование, чем NoSQL-базы, что обеспечивает более высокую производительность при выполнении сложных запросов, но может снижать скорость работы при выполнении простых запросов. В NoSQL-базах данных индексирование зависит от конкретной модели и требует более детального планирования и настройки для обеспечения требуемой производительности.

Надёжность и устойчивость баз данных — один из самых важных аспектов при их разработке и эксплуатации. Базы данных могут столкнуться с различными проблемами, такими как сбои и отказы, поэтому необходимо иметь стабильную и надёжную систему, которая позволит быстро восстановить работу в случае возникновения неполадок.

▍ Надёжность и устойчивость баз данных

SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные механизмы для обеспечения надёжности и устойчивости, но их методы зависят от конкретного решения и его требований к надёжности и безопасности.

В SQL-базах данных используется транзакционная модель, которая позволяет сохранять целостность данных и обеспечивать ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) свойства для отказоустойчивости и надёжности базы данных. Также SQL-базы данных могут использовать процессы резервного копирования и восстановления для обеспечения сохранности данных и минимизации потерь в случае сбоя.

В NoSQL-базах данных , которые редко используют транзакционные модели, обычно применяется распределённая архитектура, чтобы повысить надёжность и отказоустойчивость. Кластеризация и репликация данных помогают минимизировать вероятность потери данных и обеспечить их доступность в случае отказа ноды или узла.

Если сравнивать, то у SQL-баз данных есть ряд преимуществ по сравнению с NoSQL. Например, в SQL можно легко установить ограничения на доступ к данным для разных пользователей, а также применять различные аутентификационные механизмы для обеспечения безопасности данных. При этом SQL-базы данных имеют лучшую поддержку транзакционности, что позволяет автоматически откатывать изменения при обнаружении проблемных транзакций и, таким образом, нивелировать возможные проблемы безопасности.

С другой стороны, у NoSQL-баз данных есть некоторые преимущества в области безопасности. Например, MongoDB и Couchbase используют документо-ориентированную модель, что делает их более непроницаемыми для атак с использованием SQL-инъекций. В NoSQL-базах данных также применяются методы шифрования данных, что обеспечивает более высокий уровень безопасности. Однако в NoSQL-базах данных разработчики должны самостоятельно реализовывать механизмы безопасности, что может привести к возможным проблемам, если разработчик недостаточно опытен или внимателен при разработке.

▍ Гибкость и масштабируемость SQL и NoSQL

SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные уровни гибкости и масштабируемости, которые зависят от конкретного решения и его требований к масштабируемости и гибкости.

Одним из преимуществ NoSQL-баз данных является гибкость и масштабируемость. Благодаря своей децентрализованной архитектуре, они могут легко масштабироваться горизонтально, добавляя новые серверы и распределяя нагрузку между ними. Также в NoSQL-базах данных нет строгих требований к структуре данных, и это позволяет быстро изменять схемы данных и добавлять новые поля без перехода на новую версию схемы. Однако это может привести к трудностям с обработкой запросов, если структура данных не очень хорошо продумана и изменяется слишком часто.

SQL-базы данных , с другой стороны, могут быть более ограничены в гибкости структуры данных и масштабируемости. В них необходимо заранее определить структуру таблиц и типы данных, что может усложнить процесс изменения схемы в будущем. Однако кэширование в SQL-базах данных позволяет улучшить производительность и более точно отслеживать изменения, что может помочь в оптимизации обработки запросов.

Таким образом, NoSQL-базы данных более гибкие и масштабируемые, что особенно важно для крупных проектов с большим объёмом данных, но при этом менее предсказуемые и менее организованные, что может привести к трудностям с управлением. SQL-базы данных имеют большую структурированность и лучшее соответствие этикету ACID, но при этом они более ограничены в гибкости структуры данных и масштабируемости, что может быть проблемой для крупных проектов.

▍ Влияние типа базы данных на реализацию транзакций

Транзакции — это операции, которые выполняются на данных в базе данных и поддерживают свойства ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).

ACID — это аббревиатура, которая означает четыре основных свойства транзакций в СУБД:

1. Атомарность (Atomicity) — это свойство, которое гарантирует, что транзакция будет выполнена целиком или не выполнена вовсе. Если транзакция не может быть выполнена полностью, то она будет откатана, и база данных вернётся к состоянию, которое было до начала транзакции.
2. Согласованность (Consistency) — это свойство, которое означает, что транзакция должна привести базу данных из одного согласованного состояния в другое согласованное состояние. В результате выполнения транзакции база данных не может быть нарушена, и данные должны соответствовать всем ограничениям и правилам целостности.
3. Изолированность (Isolation) — это свойство, которое помогает избежать непредсказуемых результатов при одновременном доступе к данным нескольких транзакций. Свойство изолированности гарантирует, что каждая транзакция выполняется независимо от остальных, даже если они работают с одними и теми же данными.
4. Долговечность (Durability) — это свойство, которое гарантирует, что после выполнения транзакции данные будут сохранены в базе данных и не будут утеряны или повреждены при возможном отказе системы. Транзакция должна быть выполнена таким образом, чтобы изменения, внесённые в базу данных, были сохранены даже в случае сбоя системы и необходимости её перезапуска.

Обеспечение транзакционности — один из ключевых аспектов БД, которые гарантируют целостность данных и правильную работу приложений, использующих эти данные.

SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные модели поддержки транзакции и свои методы транзакционной обработки.

SQL-базы данных обычно используют ACID-комплект свойств, что означает, что транзакции выполняются совместно и что любые откатывания транзакций произойдут для всех соединений с данными. Это значит, что если транзакция завершится неудачей, все изменения будут отменены и база данных будет возвращена к предыдущему состоянию. В SQL-базах данных транзакции могут быть поддержаны с помощью механизмов специальных языковых конструкций (например, в SQL есть операторы BEGIN TRANSACTION, COMMIT и ROLLBACK).

С другой стороны, NoSQL-базы данных , такие как MongoDB или Cassandra, обычно не используют транзакции, так как они нацелены на большие масштабы данных и скорость обработки, нежели на поддержку обеспечения транзакционности. Вместо этого NoSQL-базы данных используют CAP-теорему, которая помогает выбрать между согласованностью данных, доступностью и устойчивостью к разделению (partition tolerance). Это означает, что они обычно предоставляют потребителю выбор между согласованностью и доступностью, и что наши приложения могут выбрать, что им больше нужно в конкретной ситуации.

Таким образом, SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные методы реализации транзакций. SQL-базы данных построены на модели поддержки транзакций и включают ACID-свойства, тогда как в NoSQL-базах данных поддержка транзакций не всегда реализуется. Вместо этого NoSQL-базы данных используют CAP-теорему, чтобы помочь пользователям выбрать между согласованностью и доступностью данных.

▍ Настройка и управление SQL- и NoSQL-базами данных

Для настройки и управления SQL-базами данных наиболее распространёнными инструментами являются SQL Management Studio (для SQL Server), phpMyAdmin (для MySQL), и pgAdmin (для PostgreSQL). Они позволяют администраторам управлять базой данных, создавать и изменять таблицы, индексы, представления, процедуры и триггеры, а также устанавливать права доступа и конфигурировать различные параметры.

Для настройки и управления NoSQL-базами данных наиболее распространёнными инструментами являются MongoDB Compass, Cassandra Query Language Shell (CQLSH), и Neo4j Browser. Эти инструменты позволяют администраторам управлять базой данных, создавать и изменять коллекции (в случае MongoDB) или таблицы (в случае Cassandra и Neo4j), производить запросы и управлять различными параметрами конфигурации.

Основные отличия в настройке и управлении SQL- и NoSQL-базами данных связаны с их различной структурой. SQL-базы данных часто требуют более жёстких схем для данных, что может ограничивать гибкость некоторых операций, например, добавление новых столбцов в таблицу. NoSQL-базы данных, напротив, обычно предоставляют более гибкие схемы, позволяя быстро создавать и изменять коллекции или таблицы, что делает их более масштабируемыми и удобными для некоторых видов приложений.

▍ Отличия

Основные отличия между SQL и NoSQL:

1. Схема данных: SQL-база данных имеет строгую схему данных, которая определяет типы данных и связи между таблицами. В NoSQL-базах данных нет строгой схемы данных.
2. Масштабируемость: SQL-базы данных имеют ограничения на масштабируемость, из-за чего они могут быть неэффективны в обработке большого количества данных. NoSQL-базы данных обладают большой масштабируемостью, из-за чего они могут обрабатывать большие объёмы данных.
3. Гибкость запросов: SQL имеет очень мощный язык запросов, что делает его лучшим выбором для сложных запросов, связанных с большим количеством таблиц. С другой стороны, NoSQL имеет простой язык запросов, который хорошо подходит для запросов, связанных с большим количеством данных.
4. Скорость обработки: Несмотря на то, что SQL обычно работает медленнее, чем NoSQL, его мощный язык запросов позволяет быстро обрабатывать сложные запросы. С другой стороны, NoSQL работает очень быстро с неструктурированными данными в больших объёмах.

• SQL-базы данных имеют жёстко определённый формат хранения данных, что делает их наиболее подходящим выбором для представления сложных связанных данных;
• SQL имеет мощный язык запросов, который позволяет обрабатывать сложные запросы;
• SQL-базы данных обычно требуют больших затрат на обслуживание и настройку.

• NoSQL-базы данных хранят данные в форме документов, что делает их лучшим выбором для хранения неструктурированных данных, таких как данные о социальных сетях и блогах;
• NoSQL имеет простой язык запросов, который позволяет быстро обрабатывать запросы на огромные объёмы неструктурированных данных;
• NoSQL-базы данных позволяют быстрее масштабировать и расширять базу данных.

▍ Заключение

В целом, SQL- и NoSQL-базы данных имеют уникальные преимущества и недостатки в зависимости от типа данных, которые мы пытаемся хранить и обрабатывать. SQL-базы данных обычно хороши для хранения структурированных данных, в то время как NoSQL лучше подходит для неструктурированных данных. Но в конечном итоге выбор базы данных зависит от конкретных требований проекта.

SQL vs. NoSQL Databases: What's the Difference?

Explore key differences between SQL and NoSQL databases and learn which type of database is best for various use cases.

SQL is a decades-old method for accessing relational databases, and most who work with databases are familiar with it. As unstructured data, amounts of storage and processing power and types of analytics have changed over the years, however, we’ve seen different database technologies become available that are a better fit for newer types of use cases. These databases are commonly called NoSQL.

SQL and NoSQL differ in whether they are relational (SQL) or non-relational (NoSQL), whether their schemas are predefined or dynamic, how they scale, the type of data they include and whether they are more fit for multi-row transactions or unstructured data.

What is a SQL database?

SQL, which stands for “Structured Query Language,” is the programming language that’s been widely used in managing data in relational database management systems (RDBMS) since the 1970s. In the early years, when storage was expensive, SQL databases focused on reducing data duplication.

Fast-forward to today, and SQL is still widely used for querying relational databases, where data is stored in rows and tables that are linked in various ways. One table record may link to one other or to many others, or many table records may be related to many records in another table. These relational databases, which offer fast data storage and recovery, can handle great amounts of data and complex SQL queries.

What is a NoSQL database?

NoSQL is a non-relational database, meaning it allows different structures than a SQL database (not rows and columns) and more flexibility to use a format that best fits the data. The term “NoSQL” was not coined until the early 2000s. It doesn’t mean the systems don’t use SQL, as NoSQL databases do sometimes support some SQL commands. More accurately, “NoSQL” is sometimes defined as “not only SQL.”

To lay the groundwork, see the following video from Jamil Spain:

How SQL works

SQL databases are valuable in handling structured data, or data that has relationships between its variables and entities.

Scalability

In general, SQL databases can scale vertically, meaning you can increase the load on a server by migrating to a larger server that adds more CPU, RAM or SSD capability. While vertical scalability is used most frequently, SQL databases can also scale horizontally through sharding or partitioning logic, although that’s not well-supported.

Structure

SQL database schema organizes data in relational, tabular ways, using tables with columns or attributes and rows of records. Because SQL works with such a strictly predefined schema, it requires organizing and structuring data before starting with the SQL database.

Properties

RDBMS, which use SQL, must exhibit four properties, known by the acronym ACID. These ensure that transactions are processed successfully and that the SQL database has a high level of reliability:

• Atomicity: All transactions must succeed or fail completely and cannot be left partially complete, even in the case of system failure.
• Consistency: The database must follow rules that validate and prevent corruption at every step.
• Isolation: Concurrent transactions cannot affect each other.
• Durability: Transactions are final, and even system failure cannot “roll back” a complete transaction.

Support

Because SQL databases have a long history now, they have huge communities, and many examples of their stable codebases online. There are many experts available to support SQL and programming relational data.

Examples of SQL databases

How NoSQL works

Unlike SQL, NoSQL systems allow you to work with different data structures within a database. Because they allow a dynamic schema for unstructured data, there’s less need to pre-plan and pre-organize data, and it’s easier to make modifications. NoSQL databases allow you to add new attributes and fields, as well as use varied syntax across databases.

Scalability

NoSQL databases scale better horizontally, which means one can add additional servers or nodes as needed to increase load.

Structure

NoSQL databases are not relational, so they don’t solely store data in rows and tables. Instead, they generally fall into one of four types of structures:

• Column-oriented, where data is stored in cells grouped in a virtually unlimited number of columns rather than rows.
• Key-value stores, which use an associative array (also known as a dictionary or map) as their data model. This model represents data as a collection of key-value pairs.
• Document stores, which use documents to hold and encode data in standard formats, including XML, YAML, JSON (JavaScript Object Notation) and BSON. A benefit is that documents within a single database can have different data types.
• Graph databases, which represent data on a graph that shows how different sets of data relate to each other. Neo4j, RedisGraph (a graph module built into Redis) and OrientDB are examples of graph databases.

Properties

While SQL calls for ACID properties, NoSQL follows the CAP theory (although some NoSQL databases — such as IBM’s DB2, MongoDB, AWS’s DynamoDB and Apache’s CouchDB — can also integrate and follow ACID rules).

The CAP theorem says that distributed data systems allow a trade-off that can guarantee only two of the following three properties (which form the acronym CAP) at any one time:

• Consistency: Every request receives either the most recent result or an error. MongoDB is an example of a strongly consistent system, whereas others such as Cassandra offer eventual consistency.
• Availability: Every request has a non-error result.
• Partition tolerance: Any delays or losses between nodes do not interrupt the system operation.

Support

While NoSQL has quickly been adopted, it has smaller user communities and, therefore, less support. NoSQL users do benefit from open-source systems, as opposed to the many SQL languages that are proprietary.

Examples of NoSQL databases

When to use SQL vs NoSQL

When to use SQL

SQL is a good choice when working with related data. Relational databases are efficient, flexible and easily accessed by any application. A benefit of a relational database is that when one user updates a specific record, every instance of the database automatically refreshes, and that information is provided in real-time.

SQL and a relational database make it easy to handle a great deal of information, scale as necessary and allow flexible access to data — only needing to update data once instead of changing multiple files, for instance. It’s also best for assessing data integrity. Since each piece of information is stored in a single place, there’s no problem with former versions confusing the picture.

Most of the big tech companies use SQL, including Uber, Netflix and Airbnb. Even major companies like Google, Facebook and Amazon, which build their own database systems, use SQL to query and analyze data.

When to use NoSQL

While SQL is valued for ensuring data validity, NoSQL is good when it’s more important that the availability of big data is fast. It’s also a good choice when a company will need to scale because of changing requirements. NoSQL is easy-to-use, flexible and offers high performance.

NoSQL is also a good choice when there are large amounts of (or ever-changing) data sets or when working with flexible data models or needs that don’t fit into a relational model. When working with large amounts of unstructured data, document databases (e.g., CouchDB, MongoDB, and Amazon DocumentDB) are a good fit. For quick access to a key-value store without strong integrity guarantees, Redis may be the best choice. When a complex or flexible search across a lot of data is needed, Elastic Search is a good choice.

Scalability is a significant benefit of NoSQL databases. Unlike with SQL, their built-in sharding and high availability requirements allow horizontal scaling. Furthermore, NoSQL databases like Cassandra, developed by Facebook, handle massive amounts of data spread across many servers, having no single points of failure and providing maximum availability.

Other big companies that use NoSQL systems because they are dependent on large volumes of data not suited to a relational database include Amazon, Google and Netflix. In general, the more extensive the dataset, the more likely that NoSQL is a better choice.

SQL, NoSQL and IBM

Selecting or suggesting a database is a key responsibility for most database experts, and “SQL vs. NoSQL» is a helpful rubric for informed decision-making. When considering either database, it is also important to consider critical data needs and acceptable tradeoffs conducive to meeting performance and uptime goals.

IBM Cloud supports cloud-hosted versions of several SQL and NoSQL databases with its cloud-native databases. For more guidance on selecting the best option for you, check out «A Brief Overview of the Database Landscape» and «How to Choose a Database on IBM Cloud.»

Interested in going more in-depth with individual databases? Check out our “Database Deep Dives” series of blog posts.

SQL и NoSQL: разбираемся в основных моделях баз данных

С незапамятных времен память была одной из самых важных и необходимых составляющих компьютера. Несмотря на разницу в методах реализации, большинство вычислительных машин оснащены необходимым аппаратным обеспечением для обработки и хранения информации. В наше время невозможно представить работу какого-либо приложения, хоть игры, хоть сайта, без получения, обработки и записи определённого типа данных. Системы управления базами данных (СУБД) — это высокоуровневое программное обеспечение, работающее с низкоуровневыми API. Для решения различных проблем создавались новые виды СУБД (реляционные, NoSQL и т.д.) и их новые реализации (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis и т.д.). В этой статье мы разберемся в основах баз данных и СУБД.

Системы управления базами данных

СУБД — это общий термин, относящийся ко всем видам абсолютно разных инструментов, от компьютерных программ до встроенных библиотек. Эти приложения управляют или помогают управлять наборами данных. Так как эти данные могут быть разного формата и размера, были созданы разные виды СУБД.

СУБД основаны на моделях баз данных — определённых структурах для обработки данных. Каждая СУБД создана для работы с одной из них с учётом особенностей операций над информацией.

Хотя решений, реализующих различные модели баз данных, очень много, периодически некоторые из них становятся очень популярными и используются на протяжении многих лет. Сейчас самой популярной моделью является реляционная система управления базами данных (РСУБД).

Модели баз данных

Каждая СУБД реализует одну из моделей баз данных для логической структуризации используемых данных. Эти модели являются главным критерием того, как будет работать и управлять информацией приложение. Существует несколько таких моделей, среди которых самой популярной является реляционная.

Хотя она и является весьма мощной и гибкой, есть ситуации, решения которых она предложить не может. Тут на помощь придёт сравнительно новая модель, называемая NoSQL. Она набирает популярность и предлагает весьма интересные решения и дополнительный функционал. Из-за того, что эти системы не используют строгую структуризацию данных, они предлагают большую свободу действий при обработке информации.

Реляционная модель

Представленная в 70-х, реляционная модель предлагает математический способ структуризации, хранения и использования данных. Отношения (англ. relations) дают возможность группировки данных как связанных наборов, представленных в виде таблиц, содержащих упорядоченную информацию (например, имя и адрес человека) и соотносящих значения и атрибуты (его номер паспорта).

Благодаря десятилетиям исследований и разработки РСУБД работают производительно и надёжно. В сочетании с большим опытом использования администраторами реляционные базы данных стали выбором, гарантирующим защиту информации от потерь.

Несмотря на строгие принципы формирования и обработки данных, РСУБД могут быть весьма гибкими, если приложить немного усилий.

Безмодельный (NoSQL) подход

NoSQL-способ структуризации данных заключается в избавлении от ограничений при хранении и использовании информации. Базы данных NoSQL, используя неструктуризированный подход, предлагают много эффективных способов обработки данных в отдельных случаях (например, при работе с хранилищем текстовых документов).

Популярные СУБД

В этой статье мы опишем вам парадигмы основных решений для работы с базами данных. Хотя точные числа привести очень сложно, в большинстве случаев выбор делается в пользу реляционной модели или NoSQL. Прежде чем мы сравним их, давайте узнаем, что находится «под капотом» у каждой из них.

РСУБД

Реляционные системы управления базами данных берут своё название от реализуемой модели — реляционной. Сейчас они остаются, да и ещё какое-то время будут, самым популярным выбором для надёжного, безопасного и производительного хранения данных.

РСУБД требуют чётких и ясных схем — не стоит путать со специфическим определением для PostgreSQL — для работы с данными. Эти рамки, определённые пользователем, задают способ их хранения и использования. Схемы очень похожи на таблицы, столбцы которых отражают порядковый номер и тип информации в каждой записи, а строки — содержимое этих записей.

Самыми популярными РСУБД сейчас являются:

• SQLite: очень мощная встраиваемая РСУБД.

• MySQL: самая популярная и часто используемая РСУБД.

• PostgreSQL: самая продвинутая и гибкая РСУБД.

NoSQL-СУБД

NoSQL-СУБД не используют реляционную модель структуризации данных. Существует много реализаций, рещающих этот вопрос по-своему, зачастую весьма специфично. Эти бессхемные решения допускают неограниченное формирование записей и хранение данных в виде ключ-значение.

В отличие от традиционных РСУБД, некоторые базы данных NoSQL, например, MongoDB, позволяют группировать коллекции данных с другими базами данных. Такие СУБД хранят данные как одно целое. Эти данные могут представлять собой одиночный объект наподобие JSON и вместе с тем корректно отвечать на запросы к полям.

NoSQL базы данных не используют общий формат запроса (как SQL в реляционных базах данных). Каждое решение использует собственную систему запросов.

Сравнение SQL и NoSQL

Для того, чтобы прийти к простому и понятному выводу, давайте проанализируем разницу между SQL- и NoSQL-подходами:

SQL and NoSQL. What’s better?

Всем привет, на связи Naize и сегодня мы с вами поговорим про базы данных! С самого момента создания компьютера, память была одной из очень важных составляющих. Сейчас уже нельзя представить работу какого-либо приложения, без манипуляций с данными и памятью. Так что оставить без внимания работы с базами данных не получится. Сегодня мы разберемся, что такое SQL и чем он отличается от NoSQL. Сперва добавим немного терминологии, без которой разобраться с БД будет сложно))

Системы управления базами данных (СУБД) — это высокоуровневое программное обеспечение, работающее с низкоуровневыми API (знаю, это звучит страшно). Для решения различных проблем создавались разные виды СУБД (реляционные, NoSQL и т.д.) и их новые реализации (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis и т.д.). В этой статье мы разберемся в основах баз данных и СУБД.
СУБД — общий термин, который относится ко всем видам разных инструментов, от компьютерных программ до встроенных библиотек. СУБД управляют или помогают управлять наборами данных. А поскольку данные могут быть разного формата и размера, были разработаны разные СУБД.

Модели баз данных

Каждая СУБД реализует одну из моделей баз данных для логической структуризации используемых данных. Эти модели являются главным критерием того, как будет работать с информацией программа. Существует несколько моделей, среди которых сейчас самая популярна — это реляционная.

Хотя реляционная модель является мощной и гибкой, в некоторых ситуациях с ней бывает очень не удобно работать. Тут на помощь придёт довольно таки новая модель по имени NoSQL. Сейчас она набирает популярность и предлагает интересные решения и дополнительный функционал. Из-за того, что эти NoSQL системы не используют строгую структуру данных, они предлагают большую свободу действий при обработке информации в отличие от реляционных.

Давайте с вами поговорим про каждую модель данных более подробно, и узнаем, в каких ситуациях какая будет более предпочтительна.

Реляционная модель

Эта модель была разработана в 70-х, и она предлагает математический способ структурирования, хранения и использования данных. Название этой модели происходит от английского слова relations (отношения). И эти отношения дают возможность группировать данных как связанные между собой наборы, представленные в виде таблиц, которые содержат упорядоченную информацию (например, имя и номер телефона человека) и соотносящих значения и атрибуты (например, место работы).

Если не понятно, что здесь к чему, то можете представить таблицы Excel. У них есть строки и столбцы. Вот представьте несколько таких таблиц, у которых значения в некоторых полях ссылаются на другие таблицы. И посмотрите на картинку, она ещё больше прояснит ситуацию.

Благодаря десятилетиям работы и развития РСУБД, они работают производительно и надёжно. В сочетании с хорошим опытом использования этих систем администраторами, реляционные базы данных стали выбором, гарантирующим защиту информации от потерь.

Несмотря на строгие принципы формирования и обработки данных, РСУБД могут быть очень гибкими, если приложить достаточно усилий и понимать принципы их работы. А теперь пора поговорить про NoSQL модели.

Безмодельный (NoSQL) подход

NoSQL-способ работы с данными заключается в избавлении от ограничений при хранении и использовании информации. Базы данных NoSQL, используя неструктурированный подход и предлагают много эффективных способов для обработки данных в отдельных случаях (например, при работе с хранилищем текстовых документов). Здесь нет тех “отношений” между таблицами, как в реляционных базах, да и таблиц тоже как таковых нет.

В NoSQL вместо таблиц используются “коллекции”, о коллекциях содержаться документы, которые могут иметь разную структуру. На картинке “показана” самая популярная NoSQL база данных — MongoDB.

Если вы знакомы с JSON, то вам будет проще понять нереляционные базы данных. На картинке ниже показаны документы в коллекции MongoDB. К тому же эта модель понятнее для людей, в отличие от реляционной, которую гораздо лучше понимает компьютер.

Популярные СУБД

SQL СУБД

Реляционные системы управления базами данных берут своё название от реализуемой модели — реляционной. Сейчас они остаются, да и ещё какое-то время будут, самым популярным выбором для надёжного, безопасного и производительного хранения данных. РСУБД требуют чётких и ясных схем для работы с данными. Эти рамки, определённые пользователем, задают способ хранения и использования данных.

Самыми популярными РСУБД сейчас являются:

• SQLite: довольно простая в использовании РСУБД.
• MySQL: самая популярная и часто используемая РСУБД.
• PostgreSQL: самая продвинутая и гибкая РСУБД

NoSQL СУБД

NoSQL-СУБД не используют реляционную модель работы с данными. Существует много реализаций NoSQL, решающих этот вопрос по-своему, зачастую весьма специфично. Эти бессхемные решения допускают неограниченное формирование записей и хранение данных в виде ключ-значение (как, например, в JSON, или в ассоциативных массивах). NoSQL базы данных не используют общий формат запроса (как SQL в реляционных базах данных). Каждое решение использует собственную систему запросов. Это уже немного другая тема, и в этом посте я не буду про неё рассказывать.

Самыми популярными NoSQL сейчас являются:

• MongoDB: самая популярная NoSQL, понятная и удобная.
• Redis: хранит все данные в оперативной памяти, очень быстрый.

В случае с NoSQL трудно сказать, что лучше и популярнее всего, поскольку каждое конкретное СУБД решает свои задачи (работа и поиск по тексту, кеширование, и тд).

Сравнение SQL и NoSQL

Для того, чтобы прийти к простому и понятному выводу, давайте посмотрим на разницу между SQL- и NoSQL-подходами:

Структура и тип хранящихся данных. SQL-реляционные базы данных требуют наличия строго определённой структуры хранения данных, а NoSQL в свою очередь таких ограничений не ставят.

Запросы. Вне зависимости от лицензии, РСУБД реализуют SQL-стандарты, поэтому из них можно получать данные при помощи языка SQL. Каждая NoSQL база данных реализует свой способ работы с данными.

Масштабируемость. Оба решения легко масштабируются вертикально (к примеру, путём увеличения системных ресурсов). Тем не менее, из-за своей современности, NoSQL обычно предоставляют более простые способы горизонтального масштабирования (например, создания кластера из нескольких машин).

Надёжность. Когда речь заходит о надёжности, SQL базы данных будут однозначно впереди. Но это только пока…

Поддержка. РСУБД имеют за плечами много лет развития. Они очень популярны, и поэтому получить поддержку тоже очень легко. При необходимости, решить проблемы с ними гораздо проще, чем с NoSQL.

На этой ноте я закончу пост. Теперь вы знаете, что такое SQL и NoSQL, а также чем они отличаются друг от друга, в чем их преимущества и слабости. Про БД можно говорить много и долго, но в один пост уложиться не получится. Так что ждите ещё про базы данных))