Skillnader mellan SQL &NoSQL-databaser - MySQL &MongoDB-jämförelse

Med den mängd data som finns i världen är det nästan omöjligt att hantera data utan ordentliga databaser. På dagens marknad finns det olika typer av databaser, och att bestämma den bästa databasen som passar ditt företag kan vara en överväldigande uppgift. Så i den här artikeln om SQL vs NoSQL kommer jag att jämföra dessa två typer av databaser för att hjälpa dig välja vilken typ av databas som kan hjälpa dig och din organisation.

Följande ämnen kommer att behandlas i den här artikeln:

• • Vad är SQL?
  • Vad är NoSQL?
  • SQL vs NoSQL
  • Exempel på SQL och NoSQL
  • Vad är MySQL?
  • Vad är MongoDB?
  • MySQL vs MongoDB
  • Demo:Infoga värden i tabeller och samlingar

Så, låt oss komma igång, gott folk!

Vad är SQL?

SQL aka Structured Query Language är kärnan i relationsdatabasen som används för att komma åt och hantera databaserna. Detta språk används för att manipulera och hämta data från ett strukturerat dataformat i form av tabeller och har relationer mellan dessa tabeller. Relationerna kan vara följande:

• En en-till-en-relation är när en enskild rad i tabell A är relaterad till en enskild rad i tabell B.
• En en-till-många-relation är när en enskild rad i tabell A är relaterad till många rader i tabell B.
• En många-till-många-relation är när många rader i tabell A kan relateras till många rader i tabell B.
• En självrefererande relation är när en post i tabell A är relaterad till samma tabell i sig.

Låt oss nu i den här artikeln förstå vad NoSQL är?

Vad är NoSQL?

NoSQL, eller mest känd som inte bara SQL-databas, tillhandahåller en mekanism för lagring och hämtning av ostrukturerad data. Denna typ av databas kan hantera en enorm mängd data och har ett dynamiskt schema. Så en NoSQL-databas har inget specifikt frågespråk, inga eller ett fåtal relationer, men har data lagrade i formatet samlingar och dokument.

Så, en databas kan ha ett 'n' antal samlingar och varje samling kan ha 'm' antal dokument. Betrakta exemplet nedan.

Som du kan se från bilden ovan finns det en medarbetardatabas som har 2 samlingar, det vill säga samlingen för anställda och projekt. Nu har var och en av dessa samlingar dokument, som i princip är datavärdena. Så du kan anta att samlingarna är dina tabeller och att dokumenten är dina fält i tabellerna .

Okej, så nu när du vet vad som är SQL och NoSQL, låt oss nu se hur dessa databaser står sig mot varandra.

SQL vs NoSQL

Så i det här ögonblicket kommer jag att jämföra båda dessa databaser baserat på följande skäl:

1. 1. Typ av databas
   2. Schema
   3. Databaskategorier
   4. Komplexa frågor
   5. Hierarkisk datalagring
   6. Skalbarhet
   7. Språk
   8. Bearbetning online
   9. Basegenskaper
   10. Extern support

Typ av databas

SQL kallas en relationsdatabas eftersom den organiserar strukturerad data i definierade rader och kolumner, där varje tabell är relaterad till de andra tabellerna i databasen.

NoSQL, å andra sidan, är känd som en icke-relationell databas . Det beror på att data lagras i form av samlingar med inga eller få relationer mellan dem.

Schema

SQL behöver ett fördefinierat schema för strukturerad data. Så innan du börjar använda SQL för att extrahera och manipulera data måste du se till att din datastruktur är fördefinierad i form av tabeller.

NoSQL har dock ett dynamiskt schema för ostrukturerad data. Så om du använder en NoSQL-databas finns det inget fördefinierat schema, och det fullständiga schemat för dina data beror helt på hur du vill lagra data. dvs vilka fält vill du lagra i dokument och samlingar.

Databaskategorier

SQL-databaserna är t bara baserade databaser . Så du kan ha ett antal tabeller relaterade till varandra och varje tabell kan ha rader och kolumner som lagrar data i varje cell i tabellen.

Nu, om vi pratar om NoSQL-databaser, så har NoSQL-databaser följande kategorier av databaser:

• Dokumentdatabas – Den kopplar ihop varje nyckel med en komplex datastruktur som kallas dokumentet. Den kan innehålla många olika nyckel-värdepar, eller nyckelmatrispar eller till och med kapslade dokument
• Nyckelvärdebutiker – De är de enklaste NoSQL-databaserna. Varje enskilt objekt i databasen lagras som ett attributnamn eller nyckel tillsammans med dess värde.
• Graph Store – De används för att lagra information om nätverk, till exempel sociala kontakter. Grafbutiker inkluderar Neo4J och HyperGraphDB.
• Breda kolumnbutiker – Breda kolumnlager som Cassandra och HBase är optimerade för frågor över stora datamängder och lagrar datakolumner tillsammans istället för rader.

Så, SQL-databaser lagrar data i form av tabeller och NoSQL-databaser lagrar data i form av nyckel-värdepar, dokument, grafdatabaser eller breda kolumner.

Komplexa frågor

SQL passar bättre för komplexa frågemiljöer jämfört med NoSQL eftersom schemat i SQL-databaser är strukturerat och har data lagrade i ett tabellformat. Så även om du vill använda kapslade frågor med många underfrågor inuti den yttre frågan, kan du enkelt göra det genom att använda rätt tabell- och kolumnnamn.

Nu, anledningen till att NoSQL-databaser inte passar för komplexa frågor beror på att NoSQL-databaserna inte efterfrågas på ett standardspråk som SQL.

Hierarkisk datalagring

Nå, när vi jämför databaserna på denna faktor, passar NoSQL bättre för hierarkisk lagring jämfört med SQL-databaser.

Detta beror på att allt eftersom antalet tabeller ökar, kommer komplexiteten att upprätthålla relationer mellan dem också att öka. Så i ett sådant scenario kan du inte relatera den enorma mängden tabeller med många kolumner i dem till varandra. Men när du överväger en NoSQL-databas, passar den här typen av databas bättre för den hierarkiska datalagringen eftersom den följer nyckel-värdepar-sättet att lagra data som liknar JSON-data.

Skalbarhet

SQL-databaserna är vertikalt skalbara . Du kan lastbalansera dataservrarna genom att optimera hårdvara som att öka CPU, RAM, SSD, etc.

Å andra sidan är NoSQL-databaser horisontellt skalbara . Du kan utföra lastbalansering genom att lägga till fler servrar till ditt kluster för att hantera en stor mängd trafik.

Språk

SQL-databaserna har ett specifikt språk, och det varierar inte från databaser till databaser. Den här typen av databaser använder SQL (Structured Query Language) för att hämta och manipulera data.

NoSQL-databaserna har inget specifikt språk används för frågor, och det varierar från databas till databas. I NoSQL-databasen är frågorna huvudsakligen fokuserade på insamling av dokument och språket är känt som UnQL (Unstructured Query Language).

Bearbetning online

När man jämför SQL och NoSQL, baserat på denna faktor, används SQL-databaser för tunga tillämpningar av transaktionstyp. Tja, detta beror på att SQL tillhandahåller atomicitet, integritet och stabilitet för data. Du kan också använda NoSQL för transaktionsändamål, men det är fortfarande inte tillräckligt stabilt vid hög belastning och för komplexa transaktionsapplikationer. Så du kan förstå att SQL huvudsakligen används för OLTP (Online Transactional Processing) och NoSQL används främst för OLAP (Online Analytical Processing).

Basegenskaper

SQL-databaser är baserade på ACID-egenskaper (Atomicitet, konsistens, isolering och hållbarhet) medan NoSQL-databaserna är baserade på Brewers CAP-satsen ( Konsistens, tillgänglighet och partitionstolerans ).

Låt mig först förklara ACID-egenskaperna:

• Atomicitet :Atomicitet hänvisar till transaktioner som är helt genomförda eller misslyckade där transaktion hänvisar till en enda logisk operation av en data. Det betyder att om en del av en transaktion misslyckas, misslyckas hela transaktionen och databastillståndet lämnas oförändrat.
• Konsistens :Konsistens säkerställer att data måste uppfylla alla valideringsregler. Med enkla ord kan du säga att din transaktion aldrig lämnar databasen utan att fullborda dess tillstånd.
• Isolering :Huvudmålet med isolering är samtidighetskontroll.
• Hållbarhet :Hållbarhet betyder att om en transaktion har begåtts, kommer den att inträffa vad som än kan komma emellan, såsom strömavbrott, krasch eller någon form av fel.

Kommer till CAP-teorem,

Brewers CAP Theorem säger att en databas endast kan uppnå högst två av tre garantier:Konsistens, Tillgänglighet och Partitionstolerans. Här

• Konsistens: Alla noder ser samma data samtidigt.
• Tillgänglighet: Garanterar om varje begäran har misslyckats.
• Partitionstolerans: Ggaranterar om ett system fortsätter att fungera trots meddelandeförlust eller fel på en del av systemet.

NoSQL kan inte ge konsekvens och hög tillgänglighet tillsammans.

Extern support

Alla SQL-leverantörer erbjuder utmärkt support eftersom SQL har funnits i mer än de senaste 40 åren. Men för vissa NoSQL-databas är endast begränsade experter tillgängliga och du måste fortfarande förlita dig på communitysupport för att distribuera dina storskaliga NoSQL-distributioner. Detta beror på att NoSQL har kommit till i slutet av 2000-talet och folk har inte utforskat det så mycket ännu.

Så, om jag måste sammanfatta skillnaderna för SQL och NoSQL i den här artikeln om SQL vs NoSQL, kan du referera till tabellen nedan.

Tabell 1: Skillnader mellan SQL och NoSQL – SQL vs NoSQL

Så, gott folk, med detta kommer vi till ett slut på denna konfrontation mellan SQL och NoSQL. Nu, när vi har diskuterat så mycket om SQL och NoSQL, låt mig visa dig några exempel på detsamma.

Exempel på SQL och NoSQL

Exempel på SQL och NoSQL är följande:

Nu är de mest populära databaserna från SQL och NoSQL MySQL och MongoDB .

Så härnäst i den här artikeln om SQL vs NoSQL kommer vi att jämföra MySQL och MongoDB. Men innan dess kan du också gå igenom den här videon om SQL vs NoSQL.

SQL vs NoSQL – Skillnad B/W SQL &NoSQL-databaser | Edureka

Denna Edureka-video om SQL vs NoSQL kommer att diskutera skillnaderna mellan SQL och NoSQL. Den diskuterar också skillnaderna mellan MySQL och MongoDB.

Vad är MySQL?

MySQL är ett relationsdatabashanteringssystem med öppen källkod som fungerar på många plattformar. Det ger åtkomst till flera användare för att stödja många lagringsmotorer och stöds av Oracle. Så du kan köpa en kommersiell licensversion från Oracle för att få premiumsupporttjänster.

Följande är funktionerna i MySQL:

• Enkel hantering – Programvaran laddas enkelt ner och använder även en händelseschemaläggare för att schemalägga uppgifterna automatiskt.
• Robust transaktionsstöd – Innehåller egenskapen ACID (Atomicitet, Konsistens, Isolering, Hållbarhet) och tillåter även distribuerat stöd för flera versioner.
• Omfattande applikationsutveckling – MySQL har pluginbibliotek för att bädda in databasen i vilken applikation som helst. Den stöder också lagrade procedurer, triggers, funktioner, vyer och mycket mer för applikationsutveckling. Du kan hänvisa till RDS Tutorial för att förstå Amazons RDBMS.
• Höga prestanda – Ger snabbladdningsverktyg med distinkta minnescacher och tabellindexpartitionering.
• Låg total ägandekostnad – Detta minskar licenskostnader och hårdvarukostnader.
• Öppen källkod och 24 * 7 support – Detta RDBMS kan användas på alla plattformar och erbjuder 24*7 stöd för öppen källkod och företagsutgåva.
• Säkert dataskydd – MySQL stöder kraftfulla mekanismer för att säkerställa att endast auktoriserade användare har tillgång till databaserna.
• Hög tillgänglighet – MySQL kan köra höghastighetsmaster/slav-replikeringskonfigurationer och den erbjuder klusterservrar.
• Skalbarhet och flexibilitet – Med MySQL kan du köra djupt inbäddade applikationer och skapa datalager som innehåller en enorm mängd data.

Låt oss sedan i den här artikeln förstå vad MongoDB är?

Vad är MongoDB?

MongoDB är en icke-relationell databas som lagrar data i dokument. Den här typen av databas lagrar den relaterade informationen tillsammans för snabb frågebehandling.

Funktioner i MongoDB är följande:

• Indexering: Dess index skapas för att förbättra sökresultatet.
• Replikering: MongoDB distribuerar data över olika maskiner.
• Ad-hoc-frågor: Den stöder ad-hoc-frågor genom att indexera BSON-dokumenten och använda ett unikt frågespråk.
• Schemalös: Den är mycket flexibel på grund av dess schemalösa databas som är skriven i C++.
• Skärning: MongoDB använder sharding för att möjliggöra distributioner med mycket stora datamängder och operationer med hög genomströmning.

Okej, så nu när du vet vad MySQL och MongoDB är, låt oss nu se hur dessa databaser står sig mot varandra.

MySQL vs MongoDB

Så nu kommer jag att jämföra båda dessa databaser baserat på följande skäl:

1. 1. Frågespråk
   2. Schemas flexibilitet
   3. Relationer
   4. Säkerhet
   5. Prestanda
   6. Support
   7. Nyckelfunktioner
   8. Replikering
   9. Användning
   10. Aktiv grupp

Frågespråk

MySQL använder Structured Query language (SQL) . Detta språk är enkelt och består huvudsakligen av DDL, DML DCL &TCL-kommandon för att hämta och manipulera data. MongoDB, å andra sidan,använder ett ostrukturerat frågespråk . Så frågespråket är i princip MongoDB-frågespråket. Se bilden nedan.

Schemas flexibilitet

MySQL har god flexibilitet i schemat för strukturerad data eftersom du bara behöver definiera tabeller och kolumner tydligt. Nu, MongoDB, å andra sidan, har inga restriktioner för schemadesign . Du kan direkt nämna ett par dokument i en samling utan att ha någon relation mellan dessa dokument. Men det enda problemet med MongoDB är att du måste optimera ditt schema baserat på hur du vill komma åt data.

Relationer

När man jämför MySQL och MongoDB baserat på denna faktor, stödjer MySQL relationer med hjälp av JOIN-satser men MongoDB stöder inte JOIN-satserna . Men det stöder placering av ett dokument i ett annat dokument (även känt som inbäddning av dokument) och flerdimensionella datatyper som arrayer.

Säkerhet

MySQL använder i princip en privilegiebaserad säkerhetsmodell . Denna typ av säkerhetsmodell autentiserar en användare och underlättar användarrättigheterna på en viss databas.

MongoDB, å andra sidan, använder enrollbaserad åtkomstkontroll med en flexibel uppsättning privilegier som ger säkerhetsfunktioner som auktorisering och autentisering.

Prestanda

När jag jämför MySQL och MongoDB på den här parametern, låt mig berätta att MySQL är ganska långsam i jämförelse med MongoDB när stora databaser beaktas. Detta beror främst på att MySQL inte kan användas för stora och ostrukturerade mängder data.

MengoDB har dock förmågan att hantera stora ostrukturerade data. Så det är snabbare än MySQL där stora databaser övervägs eftersom det tillåter användare att fråga på ett sådant sätt att belastningen på servrarna minskar.

Support

Tja, båda erbjuder utmärkt support 24*7 för säkerhetsfixar, underhållsutgåvor, buggfixar, patchar och uppdateringar. Så det finns som sådan ingen skillnad mellan dem båda baserat på denna parameter.

Nyckelfunktioner

Du kan hänvisa till följande bild för nyckelfunktionerna i MySQL och MongoDB:

Replikering

MySQL stöder master-slave replikering och master-master replikering. MongoDB, å andra sidan, stöder inbyggd replikering, skärning och automatiska val. Så med hjälp av autoval i MongoDB kan du ställa in en annan eller sekundär databas för att automatiskt ta över om den primära databasen misslyckas.

Användning

Du kan hänvisa till följande bild för att förstå var du ska använda MySQL och MongoDB:

Aktiv grupp

När man jämför MySQL med MongoDB baserat på denna faktor, MySQL-databaser erbjuder en bättre gemenskap än MongoDB eftersom det ägs och underhålls av Oracle Corporation.

Så, om jag ska sammanfatta skillnaderna mellan MySQL och MongoDB, kan du referera till tabellen nedan.

Tabell 2: Skillnader mellan MySQL och MongoDB – SQL vs NoSQL

Så, gott folk, med detta kommer vi till ett slut på denna konfrontation mellan MySQL och MongoDB. Nu, att veta så mycket mer om MySQL och MongoDB kan ha väckt en fråga hos dig, dvs.Om företag ska välja MySQL eller MongoDB?

Det finns ingen tydlig vinnare mellan dem båda. Valet av databas beror helt på schemat för din databas och hur du vill komma åt den. Ändå kan du använda MySQL när du har ett fast schema, hög transaktion, lågt underhåll, datasäkerhet med en begränsad budget och MongoDB samtidigt som du har ett instabilt schema, hög tillgänglighet, cloud computing, med inbyggd sharding.

Så det kommer inte att finnas någon slutgiltig bedömning om vilken av dem som är bäst eftersom var och en av dessa utmärker sig baserat på dina krav.

Nu när du vet skillnaderna mellan MySQL och MongoDB, nästa i den här artikeln om SQL vs NoSQL, låt mig visa dig hur du infogar data i tabeller och samlingar i MySQL Workbench respektive MongoDB Compass.

Demo:Infoga data i tabeller och samlingar

Låt oss börja med att infoga data i en tabell med MySQL Workbench.

Infoga data i en tabell med MySQL Workbench

För att infoga data i tabeller med MySQL Workbench kan du följa stegen nedan:

Steg 1: Öppna MySQL Workbench och skapa en anslutning. För att veta hur man skapar en anslutning hänvisar du till MySQL Workbench Tutorial.

Steg 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 nedan.

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 en fråga till oss? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.