Dieser Artikel über den Vergleich von SQL und NoSQL^{(SQL and NoSQL)} beleuchtet die Debatte über die jeweiligen Vorteile und Einschränkungen. Seit sich die Begeisterung für NoSQL -Datenbanken zum Speichern von Daten in den NoSQL - Datenbanken entwickelt hat, habe ich daran gedacht, beide Konzepte zu untersuchen, um ihre Tiefe zu erreichen. Und ich brauchte einige Zeit, um Dinge herauszufinden, die tatsächlich zur Entwicklung der NoSQL - Datenbank führten.

Nun, es läuft alles auf das Bestreben hinaus, den Endbenutzern auf schnelle, reale und vernetzte Weise das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Datenbankentwickler versuchen, die Dinge zu optimieren, um eine bessere Leistung zu erzielen, da sich die Technologie in der Speicherabteilung drastisch ändert.

Grundlagen der SQL- und NoSQL-Datenbank:

Was ist eine SQL-Datenbank

Apropos SQL- Datenbank, das Grundkonzept ist das; es ist eine relationale Datenbank^{(Relational database)} . Ja! Die SQL-^(SQL) Datenbank ist eine relationale Datenbank. Was genau ist eine relationale Datenbank? Eine relationale Datenbank verwendet ausschließlich Relationen (häufig als Tabellen bezeichnet), um Daten zu speichern. Eine relationale Datenbank gleicht Daten ab, indem sie gemeinsame Merkmale verwendet, die im Datensatz gefunden werden. Und die resultierende Gruppe wird als Schema bezeichnet .

Eine Relation (Tabelle) in einer relationalen Datenbank ist in eine Reihe von Zeilen und Spalten unterteilt. Ein Tupel steht für eine Zeile in einer Datenbanktabelle, die mit einer Abfrage abgerufen wird.

Wie hilft SQL also?

SQL ( Structured Query Language ) ist eine Programmiersprache, die zur Verwaltung von Daten in relationalen Datenbanken verwendet wird. Microsoft SQL Server ist das beste Beispiel. Microsoft SQL Server ist eine relationale Datenbank, die verwendet wird, um Daten von Anwendungen entweder auf denselben Computern oder über das Netzwerk zu speichern und abzurufen.

Grundfunktionen des SQL-Servers

1. Eine relationale Datenbank ist eine Reihe von Tabellen, die Daten enthalten, die in vordefinierte Kategorien eingeordnet sind.
2. Jede Tabelle enthält eine oder mehrere Datenkategorien in Spalten.
3. Jede Zeile enthält eine eindeutige Instanz von Daten für die durch die Spalten definierten Kategorien.
4. Der Benutzer kann auf Daten aus der Datenbank zugreifen, ohne die Struktur der Datenbanktabelle zu kennen.

Einschränkungen für die SQL-Datenbank

Skalierbarkeit^{(Scalability)} : Benutzer müssen relationale Datenbanken auf leistungsstarken Servern skalieren, die teuer und schwierig zu handhaben sind. Um eine relationale Datenbank zu skalieren, muss sie auf mehrere Server verteilt werden. Der Umgang mit Tabellen auf verschiedenen Servern ist chaotisch.

Komplexität^(Complexity) : In SQL Server müssen die Daten sowieso in Tabellen passen. Wenn Ihre Daten nicht in Tabellen passen, müssen Sie Ihre Datenbankstruktur entwerfen, die komplex und wiederum schwierig zu handhaben ist.

Was ist eine NoSQL-Datenbank?

In den letzten Jahren wurde das „one size fits all“-Denken bei Datenspeichern sowohl von der Wissenschaft^(Science) als auch von Web-Unternehmen in Frage gestellt, was zur Entstehung einer Vielzahl alternativer Datenbanken führen muss. Die Bewegung sowie die neuen Datenspeicher werden gemeinhin unter dem Begriff NoSQL zusammengefasst .

Die grundlegende Qualität von NoSQL besteht darin, dass es möglicherweise keine festen Tabellenschemata erfordert, normalerweise Join-Operationen vermeidet und normalerweise horizontal skaliert. Akademische^(Academic) Forscher bezeichnen diese Datenbanken typischerweise als strukturierte Speicherung, ein Begriff, der klassische relationale Datenbanken als Teilmenge umfasst.

Die NoSQL-^(NoSQL) Datenbank tauscht auch „ACID“ (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit) aus. NoSQL -Datenbanken ermöglichen in unterschiedlichem Maße sogar, dass sich das Schema der Daten von Datensatz zu Datensatz unterscheidet. Wenn in NoSQL^(NoSQL) kein Schema oder keine Tabelle vorhanden ist, wie visualisieren Sie dann die Datenbankstruktur? Nun^(Well) , hier ist die Antwort

Kein Schema erforderlich^{(No schema required)} : Daten können in eine NoSQL -Datenbank eingefügt werden, ohne zuerst ein starres Datenbankschema zu definieren. Als logische Folge kann das Format der eingefügten Daten jederzeit ohne Unterbrechung der Anwendung geändert werden. Dies bietet eine enorme Anwendungsflexibilität, die letztendlich eine erhebliche geschäftliche Flexibilität bietet.

Automatische Elastizität: ^{(Auto elasticity: )}NoSQL verteilt Ihre Daten automatisch auf mehrere Server, ohne dass Anwendungsunterstützung erforderlich ist. Server können der Datenschicht ohne Anwendungsausfallzeit hinzugefügt oder daraus entfernt werden.

Integriertes Caching:^{(Integrated caching:)} Um den Datendurchsatz zu erhöhen und die Leistung zu steigern , cachen NoSQL -Techniken Daten im Systemspeicher. Dies steht im Gegensatz zur SQL- Datenbank, wo dies über die separate Infrastruktur erfolgen muss.

Um die Architektur der Datenspeicherung in NoSQL zu beschreiben , gibt es drei Arten beliebter NoSQL - Datenbanken.

• Schlüsselwertspeicher^{(Key-value stores)} . Wie der Name schon sagt, ist ein Schlüssel-Wert-Speicher ein System, das Werte speichert, die für den Abruf durch Schlüssel indiziert sind. Diese Systeme können strukturierte oder unstrukturierte Daten enthalten.
• Spaltenorientierte Datenbanken^{(Column-oriented databases)} . Anstatt Informationssätze in einer stark strukturierten Tabelle mit Spalten und Zeilen mit einheitlich großen Feldern für jeden Datensatz zu speichern, wie es bei relationalen Datenbanken der Fall ist, enthalten spaltenorientierte Datenbanken eine erweiterbare Spalte mit eng verwandten Daten.
• Dokumentbasierte Speicher^{(Document-based stores)} . Diese Datenbanken speichern und organisieren Daten als Sammlungen von Dokumenten und nicht als strukturierte Tabellen mit Feldern einheitlicher Größe für jeden Datensatz. Mit diesen Datenbanken können Benutzer einem Dokument beliebig viele Felder beliebiger Länge hinzufügen.

Das Bild zeigt den Unterschied zwischen drei von ihnen.

Vorteile der NoSQL-Datenbank

1) NoSQL-Datenbanken verarbeiten Daten im Allgemeinen schneller als relationale Datenbanken.

2) NoSQL-Datenbanken sind auch oft schneller, weil ihre Datenmodelle einfacher sind.

3)    Wichtige NoSQL^{(Major NoSQL)} -Systeme sind flexibel genug, um es Entwicklern besser zu ermöglichen, die Anwendungen auf eine Weise zu verwenden, die ihren Anforderungen entspricht.

SQL NoSQL-Vergleich^{(SQL NoSQL Comparision)} und Fazit^(Conclusion) :

SQL und NoSQL waren im Laufe der Zeit großartige Erfindungen, um das Speichern und Abrufen von Daten optimiert und reibungslos zu halten. Irgendeinen von ihnen zu kritisieren wird der Sache nicht helfen. Wenn NoSQL heutzutage in aller Munde ist, bedeutet das nicht, dass es eine Wunderwaffe für alle Ihre Bedürfnisse ist. Beide Technologien sind am besten in dem, was sie tun. Es liegt an einem Entwickler, sie je nach Situation und Bedarf besser zu nutzen.

Wenn Sie sich mit NoSQL vertraut machen möchten, können Sie das ^(NoSQL)Microsoft NoSQL Azure -Whitepaper herunterladen .

Gehen Sie hierher, wenn Sie mehr über den Unterschied zwischen MySQL und SQL Server^{(difference between MySQL and SQL Server)} erfahren möchten .^{(Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.)}

Difference between SQL and NoSQL: A Comparison

Thіs article on SQL and NoSQL comparison will throw light on the debate on advantages and limitations on each. Ever since the buzz of NoSQL database evolved in storing data into the NoSQL databases,  I thought of exploring both the concepts to reach out to its depth. And it took me some time to figure out things that actually lead to the evolution of the NoSQL database.

Well, it all comes down to the quest of providing the best possible experience to the end-users in a quick, real and connected way. Database developers are trying to optimize things to yield better performance as the technology in the storage department is changing drastically.

Basics of SQL and NoSQL database:

What is SQL database

Talking about SQL database, the basic concept is that; it has is a Relational database. Yes! SQL database is a relational database. So what exactly is a relational database? A relational database strictly uses relations (frequently called as tables) to store data. A relational database matches data by using common characteristics found in the dataset. And the resulting group is termed as Schema.

A relation (table) in a relational database is divided into a set of rows and columns. A Tuple stands for a row in a database table that is retrieved using a query.

So how does SQL help?

SQL (Structured Query Language) is a programming language that is used to manage data in relational databases. Microsoft SQL Server is the best example. Microsoft SQL Server is a relational database that is used to store and retrieve data by applications either on the same computers or over the network.

Basic features of SQL server

1. A relational database is a set of tables containing data fitted into predefined categories.
2. Each table contains one or more data categories in columns.
3. Each row contains a unique instance of data for the categories defined by the columns.
4. The user can access data from the database without knowing the structure of the database table.

Limitations for SQL database

Scalability: Users have to scale relational databases on powerful servers that are expensive and difficult to handle. To scale a relational database it has to be distributed on multiple servers. Handling tables across different servers is chaos.

Complexity: In SQL server’s data has to fit into tables anyhow. If your data doesn’t fit into tables, then you need to design your database structure that will be complex and again difficult to handle.

What is NoSQL database?

In the past few years, the ”one size fits all“ – thinking concerning data stores has been questioned by both, Science and web companies, which has to lead to the emergence of a great variety of alternative databases. The movement as well as the new datastores are commonly subsumed under the term NoSQL.

The basic quality of NoSQL is that it may not require fixed table schemas, usually avoid join operations, and typically scale horizontally. Academic researchers typically refer to these databases as structured storage, a term that includes classic relational databases as a subset.

NoSQL database also trades off “ACID” (atomicity, consistency, isolation, and durability). NoSQL databases, to varying degrees, even allow for the schema of data to differ from record to record. If there doesn’t exist schema or a table in NoSQL, then how do you visualize the database structure? Well here is the answer

No schema required: Data can be inserted in a NoSQL database without first defining a rigid database schema. As a corollary, the format of the data being inserted can be changed at any time, without application disruption. This provides immense application flexibility, which ultimately delivers substantial business flexibility.

Auto elasticity: NoSQL automatically spreads your data onto multiple servers without requiring application assistance. Servers can be added or removed from the data layer without application downtime.

Integrated caching: In order to increase data through and increase performance advance NoSQL techniques cache data in system memory. This is in contrast to SQL database where this has to be done using the separate infrastructure.

Describing the architecture of data storage in NoSQL, there are three types of popular NoSQL databases.

• Key-value stores. As the name implies, a key-value store is a system that stores values indexed for retrieval by keys. These systems can hold structured or unstructured data.
• Column-oriented databases. Rather than store sets of information in a heavily structured table of columns and rows with uniform-sized fields for each record, as is the case with relational databases, column-oriented databases contain one extendable column of closely related data.
• Document-based stores. These databases store and organize data as collections of documents, rather than as structured tables with uniform-sized fields for each record. With these databases, users can add any number of fields of any length to a document.

The image shows the difference between three of them.

Advantages of NoSQL database

1)    NoSQL databases generally process data faster than relational databases.

2)    NoSQL databases are also often faster because their data models are simpler.

3)    Major NoSQL systems are flexible enough to better enable developers to use the applications in ways that meet their needs.

SQL NoSQL Comparision and Conclusion:

SQL and NoSQL have been great inventions over time in order to keep data storage and retrieval optimized and smooth. Criticizing any one of them will not help the cause. If there is a buzz of NoSQL these days, it doesn’t mean it is a silver bullet to all your needs. Both technologies are best in what they do. It is up to a developer to make better use of them depending on the situation and needs.

If you are looking to explore NoSQL, you can download Microsoft NoSQL Azure whitepaper.

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