Ce didacticiel sur la différence entre les bases de données SQL et NoSQL abordera les principales différences entre SQL et NoSQL. Mais avant de discuter de la différence entre NoSQL et SQL, examinons-les d'abord individuellement. Commençons par SQL:
Qu'est-ce que SQL?
Le langage SQL (Structured Query Language) prononcé comme "SQL" ou parfois comme "See-Quel " est le langage standard pour traiter les bases de données relationnelles. Une base de données relationnelle définit des relations sous forme de tables.
La programmation SQL peut être utilisée efficacement pour insérer, rechercher, mettre à jour, supprimer des enregistrements de base de données.
Cela ne veut pas dire que SQL ne peut pas faire des choses au-delà de cela. Il peut faire beaucoup de choses, y compris, mais sans s'y limiter, l'optimisation et la maintenance des bases de données.
Les bases de données relationnelles comme MySQL Database, Oracle, Ms SQL Server, Sybase, etc. utilisent SQL.
Qu'est-ce que NoSQL?
NoSQL est un DMS non relationnel, qui ne nécessite pas de schéma fixe, évite les jointures et est facile à mettre à l'échelle. La base de données NoSQL est utilisée pour les magasins de données distribués avec d'énormes besoins de stockage de données. NoSQL est utilisé pour le Big Data et les applications Web en temps réel. Par exemple, des entreprises comme Twitter, Facebook, Google qui collectent des téraoctets de données utilisateur chaque jour.
La base de données NoSQL signifie "Not Only SQL" ou "Not SQL". Même si un meilleur terme aurait été adopté par NoREL NoSQL. Carl Strozz a introduit le concept NoSQL en 1998.
Le SGBDR traditionnel utilise la syntaxe SQL pour stocker et récupérer des données pour plus d'informations. Au lieu de cela, un système de base de données NoSQL englobe un large éventail de technologies de base de données capables de stocker des données structurées, semi-structurées, non structurées et polymorphes.
Ensuite, nous discuterons de la différence clé entre SQL et NoSQL.
DIFFÉRENCE CLÉ
- SQL prononcé comme "SQL" ou comme "See-Quel" est principalement appelé SGBDR ou bases de données relationnelles alors que NoSQL est une base de données non relationnelle ou distribuée.
- En comparant les bases de données SQL et NoSQL, les bases de données SQL sont des bases de données basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL peuvent être basées sur des documents, des paires clé-valeur, des bases de données graphiques.
- Les bases de données SQL sont évolutives verticalement tandis que les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement.
- Les bases de données SQL ont un schéma prédéfini tandis que les bases de données NoSQL utilisent un schéma dynamique pour les données non structurées.
- En comparant les performances de NoSQL à celles de SQL, SQL nécessite un matériel de base de données spécialisé pour de meilleures performances, tandis que NoSQL utilise du matériel de base.
Différence entre SQL et NoSQL
Voici la principale différence entre NoSQL et SQL:
| Paramètre | SQL | NOSQL |
|---|---|---|
| Définition | Les bases de données SQL sont principalement appelées SGBDR ou bases de données relationnelles | Les bases de données NoSQL sont principalement appelées bases de données non relationnelles ou distribuées |
| Conception pour | Le SGBDR traditionnel utilise la syntaxe et les requêtes SQL pour analyser et obtenir les données pour plus d'informations. Ils sont utilisés pour les systèmes OLAP. | Le système de base de données NoSQL se compose de différents types de technologies de base de données. Ces bases de données ont été développées en réponse aux demandes présentées pour le développement de l'application moderne. |
| Langage de requête | Langage de requête structuré (SQL) | Pas de langage de requête déclaratif |
| Taper | Les bases de données SQL sont des bases de données basées sur des tables | Les bases de données NoSQL peuvent être basées sur des documents, des paires clé-valeur, des bases de données graphiques |
| Schéma | Les bases de données SQL ont un schéma prédéfini | Les bases de données NoSQL utilisent un schéma dynamique pour les données non structurées. |
| Capacité à évoluer | Les bases de données SQL sont évolutives verticalement | Les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement |
| Exemples | Oracle, Postgres et MS-SQL. | MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra, Hbase. |
| Idéal pour | Un choix idéal pour l'environnement de requêtes complexes. | Il ne convient pas aux requêtes complexes. |
| Stockage de données hiérarchique | Les bases de données SQL ne sont pas adaptées au stockage hiérarchique des données. | Plus approprié pour le magasin de données hiérarchique car il prend en charge la méthode de paire clé-valeur. |
| Variations | Un type avec des variations mineures. | De nombreux types différents qui incluent des magasins de valeurs clés, des bases de données de documents et des bases de données de graphiques. |
| Année de développement | Il a été développé dans les années 1970 pour résoudre les problèmes de stockage de fichiers plats | Développé à la fin des années 2000 pour surmonter les problèmes et les limitations des bases de données SQL. |
| Open source | Un mélange d'open-source comme Postgres et MySQL, et commercial comme Oracle Database. | Open source |
| Cohérence | Il doit être configuré pour une cohérence forte. | Cela dépend du SGBD car certains offrent une forte cohérence comme MongoDB, tandis que d'autres offrent uniquement une cohérence éventuelle, comme Cassandra. |
| Meilleur utilisé pour | La base de données SGBDR est la bonne option pour résoudre les problèmes ACID. | NoSQL est le mieux utilisé pour résoudre les problèmes de disponibilité des données |
| Importance | Il doit être utilisé lorsque la validité des données est très importante | À utiliser lorsqu'il est plus important d'avoir des données rapides que des données correctes |
| Meilleure option | Lorsque vous avez besoin de prendre en charge les requêtes dynamiques | À utiliser lorsque vous devez évoluer en fonction des besoins changeants |
| Matériel | Matériel DB spécialisé (Oracle Exadata, etc.) | Matériel de base |
| Réseau | Réseau hautement disponible (Infiniband, Fabric Path, etc.) | Réseau de marchandise (Ethernet, etc.) |
| Type de stockage | Stockage hautement disponible (SAN, RAID, etc.) | Stockage des disques de base (disques durs standard, JBOD) |
| Meilleures caractéristiques | Support multiplateforme, sécurisé et gratuit | Outil facile à utiliser, haute performance et flexible. |
| Principales entreprises utilisant | Hootsuite, CircleCI, jauges | Airbnb, Uber, Kickstarter |
| Salaire moyen | Le salaire moyen d'un développeur SQL professionnel est de 84328 $ par an aux États-Unis. | Le salaire moyen pour "NoSQL developer" varie d'environ 72 174 $ par an |
| Modèle ACID vs BASE | ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) est une norme pour le SGBDR | Base (fondamentalement disponible, état souple, éventuellement cohérent) est un modèle de nombreux systèmes NoSQL |
Différence entre ACID et BASE dans le SGBD
Quand utiliser SQL?
L'image ci-dessous montre les questions Stackoverflow pour les bases de données SQL vs NoSQL:
- SQL est le langage le plus simple utilisé pour communiquer avec le SGBDR
- Analyser les sessions comportementales et personnalisées
- Créer des tableaux de bord personnalisés
- Il vous permet de stocker et d'obtenir rapidement des données de la base de données
- Préféré lorsque vous souhaitez utiliser des jointures et exécuter des requêtes complexes
Quand utiliser NoSQL?
L'image ci-dessous montre les tendances Google pour NoSQL vs SQL:
NoSQL DB (mongo) Vs RDBMS DB (mysql) Google Trend
- Lorsque le support ACID n'est pas nécessaire
- Quand le modèle SGBDR traditionnel ne suffit pas
- Données nécessitant un schéma flexible
- La logique des contraintes et des validations ne doit pas être implémentée dans la base de données
- Journalisation des données à partir de sources distribuées
- Il doit être utilisé pour stocker des données temporaires telles que les paniers d'achat, la liste de souhaits et les données de session