SQL vs. NoSQL:Was ist der Unterschied?

Einführung

Eine der wichtigsten Entscheidungen bei der Auswahl einer Datenbank ist die Wahl zwischen einer SQL- oder einer NoSQL-Datenbanklösung.

In diesem Artikel lernen Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken kennen. Am Ende dieses Artikels können Sie entscheiden, welche Art von Datenbankstruktur Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Unterschiede zwischen NoSQL und SQL

SQL steht für Structured Query Language. SQL ist eine Standardsprache zum Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten in relationalen Datenbanksystemen.

NoSQL oder „Nicht-SQL“ ist eine nicht-relationale Datenbank, die kein festes Schema erfordert und einfach zu skalieren ist.

Obwohl beide Optionen praktikabel sind, gibt es 11 Hauptunterschiede zwischen ihnen, die Sie bei Ihrer Entscheidung berücksichtigen müssen.

Vergleich	SQL	NoSQL
Abfragesprache	Strukturierte Abfragesprache (SQL)	Keine deklarative Abfragesprache
Datenbanktyp	Tabelle	Schlüsselwert, Dokument, Breitspalte und Diagramm
Schema	Vordefiniert	Dynamisch
Datenmodell	Relational	Nicht relational
Beliebte Datenbankverwaltung Systeme	MySQL, PostgreSQL, Oracle und MS-SQL	MongoDB, Apache HBase, Amazon DynamoDB, Redis, Couchbase, Cassandra und Elasticsearch
Skalierungsfähigkeit	Vertikal	Horizontal
Hardware	Spezialisierte DB-Hardware (Oracle Exadata usw.)	Commodity-Hardware
ACID vs. BASE	SÄURE	BASIS
Open-Source	Eine Mischung aus Open Source wie Postgres und MySQL und kommerziellen wie Oracle Database.	Open-Source
Vorteile	Plattformübergreifende Unterstützung, sicher und kostenlos	Einfaches, leistungsstarkes und flexibles Tool
Nachteile	Aufwändig in der Wartung und ineffizient bei der Verarbeitung von Big Data, komplexe relationale Datenbanksysteme lassen sich nur schwer in andere Systeme exportieren und sind nicht gut für die Verarbeitung verschiedener Datentypen	Daten sind weniger strukturiert, NoSQL-Datenbanken sind nicht so zuverlässig (keine ACID-Unterstützung), NoSQL-Datenbanken sind neuer und bieten möglicherweise weniger Funktionen als ihre SQL-Pendants
Anwendungsfälle	ACID-Unterstützung, komplexe Abfragen, keine Änderungen oder Wachstum	Echtzeitdaten, Datenmengen ohne Struktur, agiles Business, Cloud Computing

Datenbanktypen

Datenbanktypen hängen davon ab, wie die Daten gespeichert werden.

• SQL hat eine tabellenbasierte Datenbank . Die Tabellendatenbank speichert Daten in Tabellen mit festen Zeilen und Spalten.

NoSQL hat 4 Arten von Datenbanken:

• Schlüsselwertdatenbank – Speichert jedes Datenelement als Attributname oder Schlüssel zusammen mit seinem Wert.
• Dokumentendatenbank – Speichert Daten in JSON-, BSON- oder XML-Dokumenten.
• Breitspaltige Datenbank – Speichert und gruppiert Daten in Spalten statt in Zeilen.
• Grafikdatenbank – Optimiert, um die Verbindungen zwischen Datenelementen zu erfassen und zu durchsuchen.

Hinweis: Weitere Informationen zu NoSQL-Datenbanktypen finden Sie in unserem Artikel zu NoSQL-Datenbanktypen.

Schema

Ein Datenbankschema ist eine Struktur, die definiert, wie eine Datenbank aufgebaut ist. Es definiert, wie die Daten organisiert sind und wie die Beziehungen zwischen Daten verknüpft sind. Es gibt zwei Arten von Schemas:

• Vordefiniert
• Dynamisch

SQL benötigt ein vordefiniertes Schema für unstrukturierte Daten. Sie müssen die Datenstruktur in Form von Tabellen vordefinieren, bevor Sie beginnen, SQL zum Bearbeiten von Daten zu verwenden.

Eine NoSQL-Datenbank benötigt jedoch kein vordefiniertes Schema. NoSQL verwendet ein dynamisches Schema für unstrukturierte Daten. Ein dynamisches Schema ermöglicht das Speichern von Daten vor dem Anwenden des Schemas. Das Schema hängt vollständig davon ab, wie Sie Daten speichern möchten.

Hinweis: Erfahren Sie in unserem Artikel Was ist NoSQL.

, wie NoSQL-Datenbanken funktionieren

Datenmodell

Das Datenmodell zeigt die logische Struktur der Datenbank. Es organisiert Datenelemente und standardisiert ihre Beziehung zueinander. Es gibt zwei Arten von Datenmodellen:

• Relational
• Nicht relational

Wir können Unterschiede zwischen diesen Datenmodellen beobachten, indem wir uns die mehreren Entitäten ansehen. Betrachten Sie als Beispiel eine Bestellung von einem Restaurant und zwei Entitäten:Bestellung und Lieferadresse.

SQL verwendet ein relationales Datenmodell. Das relationale SQL-Modell verwendet eine Viele-zu-Viele-Beziehung. In einer Viele-zu-Viele-Beziehung kann sich eine einzelne Bestellzeile auf mehrere Lieferadressenzeilen beziehen. Ebenso kann sich jede Lieferadressenzeile auf mehrere Bestellzeilen beziehen.

NoSQL verwendet ein nichtrelationales Datenmodell die keine Beziehungen verwendet. NoSQL-Datenbanken denormalisieren Daten, indem sie die Lieferadresse in jeder Bestellzeile duplizieren, die diese Lieferadresse enthält. Daher werden Daten mehrfach gespeichert. Dies ermöglicht ein einfaches Speichern und Abrufen von Daten und erhöht die Geschwindigkeit der Abfrage. Erfahren Sie mehr über NoSQL-Datenbankmodellierungstechniken.

Skalierungsfähigkeit

Datenbankskalierbarkeit ist die Fähigkeit, immer größere Datenmengen ohne Leistungseinbußen zu speichern. Es gibt zwei Arten der Skalierbarkeit:

• Vertikal
• Horizontal

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar . Bei der vertikalen Skalierung befinden sich die Daten auf einem einzelnen Knoten, und die einzige Möglichkeit zur Skalierung besteht darin, einer vorhandenen Maschine weitere Hardwareressourcen wie CPU und RAM hinzuzufügen. Dadurch wird die vertikale Skalierung teurer. Ein weiterer Nachteil der vertikalen Skalierung besteht darin, dass sie auf einem Computer ausgeführt wird. Wenn also der Server ausfällt, fällt auch Ihre Anwendung aus.

NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar . Bei der horizontalen Skalierung enthält jeder Knoten nur einen Teil der Daten, sodass Sie der bestehenden Gruppe verteilter Systeme weitere Maschinen hinzufügen können. Dadurch wird die horizontale Skalierung billiger und schneller.

SÄURE vs. BASIS

Die gebräuchlichsten Konsistenzmodelle sind ACID und Base .

SQL-Datenbanken verwenden die ACID Konsistenzmodell. ACID steht für:

• Atom – Alle Operationen in einer Transaktion sind erfolgreich oder jede Operation wird rückgängig gemacht. Teilerfolge sind nicht erlaubt.
• Konsequent – Jede Transaktion versetzt die Datenbank von einem gültigen Zustand in einen anderen. Die Transaktion kann die Datenbank nicht in einem inkonsistenten Zustand belassen.
• Isoliert – Transaktionen können sich nicht gegenseitig stören.
• Langlebig – Die Ergebnisse der Anwendung einer Transaktion sind dauerhaft, auch bei Fehlern.

Das Hauptmerkmal des ACID-Modells ist Konsistenz. Wenn Sie eine Transaktion abschließen, sind ihre Daten konsistent und stabil.

NoSQL-Datenbanken verwenden die BASE Konsistenzmodell. BASE steht für:

• Grundsätzlich verfügbar – Alle Benutzer können eine Abfrage durchführen. Die Datenbank verteilt Daten auf mehrere Systeme, sodass die Datenbank nicht vollständig ausfällt, falls ein Datensegment ausfällt.
• Soft-State – Der Datenbankstatus kann sich im Laufe der Zeit ändern.
• Endkonsistenz – Wenn das System funktioniert und wir lange genug warten, wird die Datenbank irgendwann konsistent.

Der Vorteil des BASE-Konsistenzmodells besteht darin, dass Transaktionen schneller festgeschrieben werden. Datenbanken, die das BASE-Modell verwenden, ziehen Verfügbarkeit der Konsistenz replizierter Daten vor.

Erfahren Sie mehr über die beiden beliebtesten Datenbank-Transaktionsmodelle und ihre Unterschiede im Artikel ACID vs. BASE.

Anwendungsfälle

Nicht jede Datenbank passt zu allen Geschäftsanforderungen. Sehen wir uns die Anwendungsfälle für beide Arten von Datenbanken genauer an.

Gründe für die Verwendung einer SQL-Datenbank:

• Wenn Sie ACID-Unterstützung benötigen – Mit ACID-Unterstützung erhalten Sie Datenkonsistenz und 100 % Datenintegrität.
• Wenn Sie mit komplexen Abfragen und Berichten arbeiten – SQL eignet sich im Vergleich zu NoSQL besser für komplexe Abfrageumgebungen.
• Wenn Sie nicht viele Änderungen oder Wachstum erwarten – Wenn Ihr Unternehmen nicht exponentiell wächst, gibt es keinen Grund, ein System zu verwenden, das darauf ausgelegt ist, eine Zunahme des Datenvolumens zu unterstützen.

Gründe für die Verwendung einer NoSQL-Datenbank:

• Wenn Sie Echtzeitdaten benötigen – NoSQL benötigt keine Schemas, wodurch der Informationsprozess beschleunigt wird.
• Wenn Sie Datenmengen ohne Struktur speichern – NoSQL unterstützt alle Datentypen.
• Wenn Sie ein agiles Unternehmen führen – NoSQL erfordert keinen Vorbereitungsprozess, wodurch Ausfallzeiten reduziert werden.
• Wenn Sie Cloud Computing und Speicher optimal nutzen möchten – Damit eine Cloud-Lösung skalierbar ist, müssen die Daten einfach über mehrere Server geteilt werden können.

Beliebte Datenbankverwaltungssysteme

Werfen wir einen genaueren Blick auf die beliebtesten Datenbankverwaltungssysteme für relationale und NoSQL-Datenbanktypen.

Top 5 der SQL-Datenbankverwaltungssysteme

• MySQL – Die Datenbank ist anpassbar und läuft unter Linux, Windows, OS X, FreeBSD und Solaris. Hauptmerkmale sind eine große Anzahl von Online-Tutorials und -Informationen, die Fähigkeit zur Partitionierung und Replikation, Xpath und eine Volltextsuche.
• Oracle – Es ist das beste System für alle geschäftskritischen kommerziellen Anwendungen. Hauptmerkmale sind automatische Speicher-, Speicher- und Undo-Verwaltung, Data Guard für Standby-Datenbank, Virtual Private Database und Real Application Cluster (RAC). Der Nachteil ist, dass Oracle nicht Open Source ist.
• PostgreSQL – Es läuft unter Linux, Windows und OS X. Schlüsselfunktionen sind Point-in-Time-Recovery, Fremdschlüssel, Unterstützung für Tablespaces und asynchrone Replikation.
• SQLite – Dieses RDBMS ist in einer C-Sprache geschrieben. SQLite ist keine Client-Server-Datenbank-Engine. Es ist eine eigenständige, serverlose SQL-Datenbank-Engine. Hauptmerkmale sind eine schnelle Reaktionszeit, keine externen Abhängigkeiten und die Unterstützung von Datenbanken mit einer Größe von mehreren TB. SQLite erfordert keine Konfiguration ohne Einrichtungs- oder Verwaltungsaufgaben, und die gesamte Datenbank wird als einzelne Festplattendatei gespeichert.
• Microsoft SQL-Server – Es ist auf Windows beschränkt, aber dies ist ein Vorteil, wenn Ihre Organisation Microsoft-Produkte verwendet. Hauptmerkmale sind hohe Leistung, Plattformabhängigkeit und Reduzierung temporärer Datenbankprobleme.

Die 5 besten NoSQL-Datenbankverwaltungssysteme

• MongoDB – Es ist ein Open-Source-System, das skalierbar und zugänglich ist. Es ist in C++ geschrieben. Es bietet eine hohe Leistung, da es auf mehreren Servern ausgeführt werden kann und Daten im JSON-Format gespeichert werden.
• Kassandra – System zur Handhabung sehr großer Mengen strukturierter Daten über mehrere Commodity-Server. Es ist in Java geschrieben. Hauptmerkmale sind lineare Skalierbarkeit, schnelle Reaktionszeit und Flexibilität. Cassandra unterstützt MapReduce mit Apache Hadoop und Peer-to-Peer-Architektur.
• Couchbase – System für interaktive Webanwendungen. Schlüsselfunktionen von Couchbase sind Datenkomprimierung, Indexpartitionierung und Unterstützung für JSON.
• Amazon DynamoDB – System, das alle Arten von Datenmodellen zulässt. Die Skalierung wird von Amazon verwaltet. Hauptmerkmale sind hohe Skalierbarkeit, Datenspeicherung in Partitionen, JSON-Nutzung als Transportprotokoll und Reduzierung der Komplexität.
• Redis – Redis ist ein Schlüsselwertspeicher, der in einer C-Sprache geschrieben ist. Hauptmerkmale sind automatisches Failover, Schlüssel mit begrenzter Lebensdauer und Unterstützung für eine Vielzahl von Datentypen.

Hinweis: Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen MongoDB und Cassandra in unserem Vergleichsartikel.