Rozdíly mezi databázemi SQL a NoSQL – srovnání MySQL a MongoDB

S množstvím dat přítomných na světě je téměř nemožné spravovat data bez řádných databází. Na dnešním trhu existují různé druhy databází a rozhodnutí o nejlepší databázi, která vyhovuje vašemu podnikání, může být ohromujícím úkolem. Takže v tomto článku o SQL vs NoSQL porovnám tyto dva typy databází, abych vám pomohl vybrat, který typ databáze může pomoci vám a vaší organizaci.

Tento článek se bude zabývat následujícími tématy:

• • Co je SQL?
  • Co je NoSQL?
  • SQL vs NoSQL
  • Příklady SQL a NoSQL
  • Co je MySQL?
  • Co je MongoDB?
  • MySQL vs MongoDB
  • Ukázka:Vkládání hodnot do tabulek a kolekcí

Takže, začněme, lidi!!

Co je SQL?

SQL aka Structured Query Language je jádrem relační databáze, která se používá pro přístup k databázím a jejich správu. Tento jazyk se používá k manipulaci a získávání dat ze strukturovaného datového formátu ve formě tabulek a udržuje vztahy mezi těmito tabulkami. Vztahy mohou být následující:

• Vztah jeden k jednomu nastane, když jeden řádek v tabulce A souvisí s jedním řádkem v tabulce B.
• Vztah jeden k mnoha nastane, když jeden řádek v tabulce A souvisí s mnoha řádky v tabulce B.
• Vztah Many-to-Many znamená, že mnoho řádků v tabulce A může souviset s mnoha řádky v tabulce B.
• Samostatně odkazující vztah je, když záznam v tabulce A souvisí se stejnou tabulkou samotnou.

Nyní, v dalším článku tohoto článku nám dejte vědět, co je NoSQL?

Co je NoSQL?

NoSQL, nebo nejběžněji známá jako Nejen SQL databáze, poskytuje mechanismus pro ukládání a získávání nestrukturovaných dat. Tento typ databáze dokáže zpracovat obrovské množství dat a má dynamické schéma. Databáze NoSQL tedy nemá žádný specifický dotazovací jazyk, žádné nebo jen velmi málo vztahů, ale má data uložená ve formátu kolekcí a dokumentů.

Databáze tedy může mít ‘n‘ počet kolekcí a každá kolekce může mít ‘m‘ počet dokumentů. Zvažte příklad níže.

Jak můžete vidět z obrázku výše, existuje databáze zaměstnanců, která má 2 sbírky, tj. sbírku zaměstnanců a sbírku projektů. Nyní má každá z těchto kolekcí Dokumenty, což jsou v podstatě datové hodnoty. Můžete tedy předpokládat, žekolekce jsou vašimi tabulkami a Dokumenty jsou vašimi poli v tabulkách .

Dobře, takže když už víte, co je SQL a NoSQL, pojďme se nyní podívat, jak si tyto databáze stojí proti sobě.

SQL vs NoSQL

Takže při této příležitosti porovnám obě tyto databáze na základě následujících důvodů:

1. 1. Typ databáze
   2. Schéma
   3. Kategorie databáze
   4. Složité dotazy
   5. Hierarchické úložiště dat
   6. Škálovatelnost
   7. Jazyk
   8. Zpracování online
   9. Vlastnosti základny
   10. Externí podpora

Typ databáze

SQL se nazývá relační databáze protože organizuje strukturovaná data do definovaných řádků a sloupců, přičemž každá tabulka souvisí s ostatními tabulkami v databázi.

NoSQL je na druhou stranu známá jako nerelační databáze . Je tomu tak proto, že data jsou uložena ve formě kolekcí, mezi nimiž nejsou žádné nebo jen málo vztahů.

Schéma

SQL potřebuje předdefinované schéma pro strukturovaná data. Než tedy začnete používat SQL k extrakci a manipulaci s daty, musíte se ujistit, že vaše datová struktura je předem definovaná ve formě tabulek.

NoSQL však má dynamické schéma pro nestrukturovaná data. Pokud tedy používáte databázi NoSQL, pak není přítomno žádné předdefinované schéma a úplné schéma vašich dat zcela závisí na tom, jak chcete data ukládat. tj. která pole chcete ukládat do dokumentů a sbírek.

Kategorie databáze

Databáze SQL jsou t možné databáze . Takže můžete mít ‚n‘ počet vzájemně propojených tabulek a každá tabulka může mít řádky a sloupce, které ukládají data v každé buňce tabulky.

Pokud nyní mluvíme o NoSQL databázích, pak NoSQL databáze mají následující kategorie databází:

• Databáze dokumentů – Spáruje každý klíč se složitou datovou strukturou známou jako dokument. Může obsahovat mnoho různých párů klíč–hodnota nebo párů polí klíčů nebo dokonce vnořených dokumentů
• Obchody s klíčovou hodnotou – Jsou to nejjednodušší NoSQL databáze. Každá jednotlivá položka v databázi je uložena jako název atributu nebo klíč spolu s její hodnotou.
• Graph store – Používají se k ukládání informací o sítích, jako jsou sociální spojení. Mezi obchody Graph patří Neo4J a HyperGraphDB.
• Úložiště se širokými sloupci – Široká úložiště sloupců, jako je Cassandra a HBase, jsou optimalizována pro dotazy na velké datové sady a ukládají sloupce dat společně namísto řádků.

Takže databáze SQL ukládají data ve formě tabulek a databáze NoSQL ukládají data ve formě páru klíč-hodnota, dokumentů, databází grafů nebo úložišť se širokými sloupci.

Složité dotazy

SQL je lépe vhodný pro prostředí složitých dotazů ve srovnání s NoSQL je schéma v SQL databázích strukturováno a má data uložená v tabulkovém formátu. Takže i když chcete použít vnořené dotazy s mnoha poddotazy uvnitř vnějšího dotazu, můžete to snadno udělat pomocí správných názvů tabulek a sloupců.

Nyní důvod, proč databáze NoSQL nejsou vhodné pro složité dotazy je to proto, že databáze NoSQL nejsou dotazovány ve standardním jazyce, jako je SQL.

Hierarchické úložiště dat

No, když porovnáme databáze podle tohoto faktoru, NoSQL se lépe hodí pro hierarchické úložiště ve srovnání s databázemi SQL.

S rostoucím počtem tabulek se totiž zvyšuje i složitost udržování vztahů mezi nimi. Takže v takovém scénáři nemůžete spojit to obrovské množství tabulek s mnoha sloupci v nich navzájem. Ale když vezmete v úvahu databázi NoSQL, tento druh databáze se lépe hodí pro hierarchické ukládání dat, protože se řídí způsobem ukládání dat pomocí páru klíč-hodnota, který je podobný datům JSON.

Škálovatelnost

Databáze SQL jsouvertikálně škálovatelné . Datové servery můžete vyvážit optimalizací hardwaru, jako je zvýšení CPU, RAM, SSD atd.

Na druhou stranu databáze NoSQL jsou horizontálně škálovatelné . Vyrovnávání zátěže můžete provést přidáním dalších serverů do svého clusteru, abyste zvládli velké množství provozu.

Jazyk

databáze SQL mají specifický jazyk, a neliší se databáze od databází. Tento druh databází používá SQL (Structured Query Language) pro získávání a manipulaci s daty.

NoSQL databáze nemají žádný specifický jazyk používá se pro dotazy a liší se databáze od databáze. V databázi NoSQL jsou dotazy zaměřeny především na sběr dokumentů a jazyk je známý jako UnQL (Unstructured Query Language).

Zpracování online

Při porovnání SQL a NoSQL jsou na základě tohoto faktoru databáze SQL používány pronáročné aplikace transakčního typu. Je to proto, že SQL poskytuje atomicitu, integritu a stabilitu dat. NoSQL můžete také použít pro účely transakcí, ale stále není dostatečně stabilní při vysokém zatížení a pro složité transakční aplikace. Můžete tedy pochopit, že SQL se používá hlavně pro OLTP (online transakční zpracování) a NoSQL se používá hlavně pro OLAP (online analytické zpracování).

Vlastnosti základny

Databáze SQL jsou založeny na vlastnostech ACID ( Atomicita, Konzistence, Izolace a Trvanlivost), zatímco databáze NoSQL jsou založeny na Brewers CAP teorému (Konzistence, dostupnost a tolerance oddílů).

Nejprve vám vysvětlím vlastnosti ACID:

• Atomicita :Atomicita odkazuje na transakce, které jsou zcela provedeny nebo neúspěšné, kde transakce odkazuje na jedinou logickou operaci dat. To znamená, že pokud jedna část jakékoli transakce selže, celá transakce selže a stav databáze zůstane nezměněn.
• Konzistence :Konzistence zajišťuje, že data musí splňovat všechna ověřovací pravidla. Jednoduše řečeno, můžete říci, že vaše transakce nikdy neopustí databázi, aniž by dokončila její stav.
• Izolace :Hlavním cílem izolace je kontrola souběžnosti.
• Trvanlivost :Trvanlivost znamená, že pokud byla transakce potvrzena, dojde k čemukoli, co může nastat mezi tím, jako je ztráta napájení, pád nebo jakákoli chyba.

Přecházíme k teorému CAP

Teorém Brewers CAP uvádí, že databáze může dosáhnout maximálně dvou ze tří záruk:Konzistence, Dostupnost a Tolerance oddílů. Zde

• Konzistence: Všechny uzly vidí stejná data ve stejnou dobu.
• Dostupnost: Zaručuje, že každý požadavek je úspěšný v neúspěšném.
• Tolerance oddílu: Garantuje, zda systém pokračuje v provozu navzdory ztrátě zpráv nebo selhání části systému.

NoSQL nemůže zajistit konzistenci a vysokou dostupnost dohromady.

Externí podpora

Všichni dodavatelé SQL nabízejí vynikající podporu, protože SQL existuje již více než posledních 40 let. U některých databází NoSQL je však k dispozici pouze omezený počet odborníků a při nasazení rozsáhlých nasazení NoSQL se stále musíte spolehnout na podporu komunity. Je to proto, že NoSQL vzniklo na konci roku 2000 a lidé ho ještě moc nezkoumali.

Pokud tedy musím shrnout rozdíly mezi SQL a NoSQL v tomto článku o SQL vs NoSQL, můžete se podívat na níže uvedenou tabulku.

Tabulka 1: Rozdíly mezi SQL a NoSQL – SQL vs NoSQL

Takže, lidi, tímto se dostáváme ke konci tohoto střetu mezi SQL a NoSQL. Nyní, když jsme toho tolik probrali o SQL a NoSQL, dovolte mi ukázat vám několik příkladů téhož.

Příklady SQL a NoSQL

Příklady SQL a NoSQL jsou následující:

Nyní jsou nejoblíbenější databáze SQL a NoSQL MySQL a MongoDB .

Takže v dalším článku o SQL vs NoSQL porovnáme MySQL a MongoDB. Ale předtím si také můžete projít toto video o SQL vs NoSQL.

SQL vs. NoSQL – rozdíl mezi B/W SQL a NoSQL databázemi | Edureka

Toto video Edureka o SQL vs NoSQL pojednává o rozdílech mezi SQL a NoSQL. Pojednává také o rozdílech mezi MySQL a MongoDB.

Co je MySQL?

MySQL je open source systém pro správu relačních databází, který funguje na mnoha platformách. Poskytuje víceuživatelský přístup pro podporu mnoha úložišť a je podporován společností Oracle. Můžete si tedy zakoupit komerční verzi licence od společnosti Oracle, abyste získali prémiové služby podpory.

Následující jsou funkce MySQL:

• Snadná správa – Software se velmi snadno stáhne a také používá plánovač událostí k automatickému plánování úkolů.
• Robustní transakční podpora – Drží vlastnost ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) a také umožňuje distribuovanou podporu více verzí.
• Komplexní vývoj aplikací – MySQL má knihovny pluginů pro vložení databáze do libovolné aplikace. Podporuje také uložené procedury, spouštěče, funkce, pohledy a mnoho dalších pro vývoj aplikací. Chcete-li porozumět RDBMS společnosti Amazon, můžete se podívat na tutoriál RDS.
• Vysoký výkon – Poskytuje nástroje pro rychlé načítání s odlišnou mezipamětí a rozdělením indexů tabulek.
• Nízké celkové náklady na vlastnictví – To snižuje náklady na licence a výdaje na hardware.
• Otevřený zdroj a nepřetržitá podpora 24 * 7 – Tento RDBMS lze použít na jakékoli platformě a nabízí nepřetržitou podporu pro open source a podnikovou edici.
• Bezpečná ochrana dat – MySQL podporuje výkonné mechanismy, které zajistí, že k databázím budou mít přístup pouze oprávnění uživatelé.
• Vysoká dostupnost – MySQL může spouštět vysokorychlostní konfigurace replikace master/slave a nabízí clusterové servery.
• Škálovatelnost a flexibilita – S MySQL můžete spouštět hluboce vestavěné aplikace a vytvářet datové sklady obsahující obrovské množství dat.

Dále v tomto článku pochopíme, co je MongoDB?

Co je MongoDB?

MongoDB je nerelační databáze, která ukládá data v dokumentech. Tento typ databáze ukládá související informace společně pro rychlé zpracování dotazů.

Funkce MongoDB jsou následující:

• Indexování: Jeho indexy jsou vytvářeny za účelem zlepšení výkonu vyhledávání.
• Replikace: MongoDB distribuuje data mezi různé počítače.
• Ad-hoc dotazy: Podporuje ad-hoc dotazy indexováním dokumentů BSON a použitím jedinečného dotazovacího jazyka.
• Bez schématu: Je velmi flexibilní díky své databázi bez schémat, která je napsána v C++.
• Sharding: MongoDB využívá sharding k umožnění nasazení s velmi velkými datovými sadami a operacemi s vysokou propustností.

Dobře, takže teď, když víte, co je MySQL a MongoDB, pojďme se nyní podívat, jak si tyto databáze stojí proti sobě.

MySQL vs MongoDB

V tomto ohledu tedy porovnám obě tyto databáze na základě následujících důvodů:

1. 1. Dotazovací jazyk
   2. Flexibilita schématu
   3. Vztahy
   4. Zabezpečení
   5. Výkon
   6. Podpora
   7. Klíčové funkce
   8. Replikace
   9. Použití
   10. Aktivní komunita

Dotazovací jazyk

MySQL používá jazyk strukturovaných dotazů (SQL) . Tento jazyk je jednoduchý a skládá se hlavně z příkazů DDL, DML DCL a TCL pro načítání a manipulaci s daty. MongoDB na druhou stranupoužívá nestrukturovaný dotazovací jazyk . Dotazovacím jazykem je tedy v podstatě dotazovací jazyk MongoDB. Viz obrázek níže.

Flexibilita schématu

MySQL má dobrou flexibilitu schématu pro strukturovaná data protože potřebujete jasně definovat tabulky a sloupce. Nyní MongoDB na druhou stranu nemá žádná omezení na návrh schématu . Můžete přímo zmínit několik dokumentů ve sbírce, aniž byste mezi těmito dokumenty měli nějaké vztahy. Jediným problémem MongoDB je však to, že musíte optimalizovat své schéma podle toho, jak chcete k datům přistupovat.

Vztahy

Při porovnání MySQL a MongoDB na základě tohoto faktoru MySQL podporuje vztahy pomocí příkazů JOIN ale MongoDB nepodporuje příkazy JOIN . Podporuje však umístění jednoho dokumentu do jiného dokumentu (známé také jako vkládání dokumentů) a vícerozměrné datové typy, jako jsou pole.

Zabezpečení

MySQL v zásadě používá bezpečnostní model založený na privilegiích . Tento druh modelu zabezpečení ověřuje uživatele a usnadňuje uživatelská oprávnění v konkrétní databázi.

MongoDB na druhé straně používářízení přístupu na základě rolí s flexibilní sadou privilegií poskytujících bezpečnostní funkce, jako je autorizace a ověřování.

Výkon

Při porovnání MySQL a MongoDB na tomto parametru vám dovolte, abych vám řekl, že MySQL je ve srovnání s MongoDB poměrně pomalý při uvažování velkých databází. Je to způsobeno především tím, že MySQL nelze použít pro velká a nestrukturovaná množství dat.

Avšak MongoDB má schopnost zpracovat velká nestrukturovaná data. Je tedy rychlejší než MySQL, kde se berou v úvahu velké databáze, protože umožňuje uživatelům dotazovat se takovým způsobem, že se sníží zatížení serverů.

Podpora

No, oba nabízejí vynikající podporu 24*7 pro opravy zabezpečení, vydání údržby, opravy chyb, záplaty a aktualizace. Na základě tohoto parametru tedy mezi oběma není žádný rozdíl.

Klíčové funkce

Klíčové funkce MySQL a MongoDB naleznete na následujícím obrázku:

Replikace

MySQL podporuje replikaci master-slave a master-master replikace. MongoDB na druhou stranu podporuje vestavěnou replikaci, sharding a automatické volby. Takže pomocí automatických voleb v MongoDB můžete nastavit další nebo sekundární databázi, která se automaticky převezme, pokud primární databáze selže.

Použití

Můžete se podívat na následující obrázek, abyste pochopili, kde používat MySQL a MongoDB:

Aktivní komunita

Při porovnání MySQL s MongoDB na základě tohoto faktoru databáze MySQL nabízejí lepší komunitu než MongoDB tak, jak je vlastněna a udržována společností Oracle Corporation.

Pokud tedy mám shrnout rozdíly mezi MySQL a MongoDB, můžete se podívat na níže uvedenou tabulku.

Tabulka 2: Rozdíly mezi MySQL a MongoDB – SQL vs NoSQL

Takže, lidi, tímto se dostáváme ke konci tohoto střetu mezi MySQL a MongoDB. Nyní, když víte mnohem více o MySQL a MongoDB, možná ve vás vyvolala otázku, tj.Měli by podniky používat MySQL nebo MongoDB?

No, mezi oběma neexistuje jasný vítěz. Výběr databáze zcela závisí na schématu vaší databáze a způsobu, jakým k ní chcete přistupovat. Přesto můžete MySQL používat, když máte pevné schéma, vysoké transakce, nízkou údržbu, zabezpečení dat s omezeným rozpočtem a MongoDB, zatímco máte nestabilní schéma, vysokou dostupnost, cloud computing s vestavěným shardingem.

Nebude tedy existovat žádný konečný verdikt o tom, který z nich je nejlepší, protože každý z nich exceluje na základě vašeho požadavku.

Nyní, když znáte rozdíly mezi MySQL a MongoDB, dovolte mi v dalším článku o SQL vs NoSQL ukázat vám, jak vkládat data do tabulek a kolekcí v MySQL Workbench a MongoDB Compass.

Demo:Insert Data Into Tables And Collections

Let us start with inserting data into a table using MySQL Workbench.

Insert data into a table using MySQL Workbench

To insert data into tables using MySQL Workbench, you can follow the below steps:

Step 1: Open MySQL Workbench and create a connection. To know how to create a connection, you refer to the MySQL Workbench Tutorial.

Step 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. Refer below.

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.

Máte na nás otázku? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.