SQL vs. NoSQL: Wann lohnt sich welche Datenbank? (2023)

SQL vs. NoSQL: Welche Datenbankstruktur macht in Zeiten von Big Data Sinn? IT-Analysten, Ingenieure und Entscheidungsträger sind häufig mit relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS) und strukturierter Abfragesprache (SQL) für die Interaktion mit diesen Systemen vertraut. Diese sind immer noch der breite Standard. Aber die Vielfalt und Tiefe der heutigen Datenbanksysteme kann überwältigend sein und zusätzliche Alternativen erfordern. Darüber hinaus haben wachsende Mengen an unstrukturierten Daten, die Verfügbarkeit von Verarbeitungs- und Speicherleistung und sich entwickelnde Analyseanforderungen das Interesse an grundlegend anderen Technologien geweckt.

Diese beliebten Alternativen zu herkömmlichen RDBMSs, die als NoSQL bekannt sind, dienen einer Vielzahl moderner Anwendungsfälle.

Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, lohnt es sich für Benutzer, sich der Unterschiede zwischen SQL, NoSQL und Datenbankverwaltungssystemen (DBMSs) und einzelnen Sprachen bewusst zu sein und zu wissen, in welchen Situationen sie die Technologien am besten einsetzen.

Was sind die Unterschiede zwischen SQL und NoSQL?

SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, mit der relationale Datenbanken abgefragt werden können.Relationale Datenbanken modellieren Daten als Datensätze in Zeilen und Tabellen mit logischen Verknüpfungen zwischen ihnen.NoSQL (nicht nur SQL) hingegen stellt eine Sammlung alternativer Datenbankverwaltungssysteme (DBMSs) dar, die nicht relational sind.und sie verwenden normalerweise kein SQL.

Es gibt fünf Hauptunterschiede zwischen SQL und NoSQL:

1. Sprache
2. Skalierbarkeit
3. Struktur
4. Eigenschaften
5. Unterstützung und Gemeinschaften

1. Sprache

SQL gibt es seit über 40 Jahren und ist daher bekannt, gut dokumentiert und weit verbreitet. Sicher und vielseitig, eignet es sich besonders für komplexe Abfragen. Allerdings schränkt es einsqlder Benutzer innerhalb von a zu arbeitenvordefiniertes Tabellenschemafür. Daher ist mehr Aufwand erforderlich, um die Daten zu organisieren und zu verstehen, bevor sie verwendet werden können.

Sterbendynamische Schemas von NoSQL-Datenbankenermöglichen die Darstellung alternativer Strukturen im Vergleich. Sie liegen oft nebeneinander, was die Flexibilität erhöht und den Planungsaufwand reduziert. Auch beim Hinzufügen neuer Attribute oder Felder gibt es mehr Freiheit. Es ist auch möglich, in verschiedenen Datenbanken unterschiedliche Syntaxen zu verwenden. Den NoSQL-Sprachen fehlt jedoch die Standardschnittstelle, die SQL bietet, sodass komplexere Abfragen schwierig auszuführen sein können.

Obwohl es viele SQL-Dialekte gibt, haben sie alle eine gemeinsame Syntax und nahezu identische Grammatik. Wenn Sie eine Sprache zum Abfragen relationaler Datenbanken beherrschen, kennen Sie auch die meisten anderen. Es gibt wenig Konsistenz zwischen den NoSQL-Sprachen, da es sich um eine Reihe unterschiedlicher und nicht verwandter Technologien handelt. Viele NoSQL-Datenbanken verwenden ihre eigene Sprache für dieDatenverarbeitung, die durch bestimmte Builds und Fähigkeiten begrenzt ist.

2. Skalierbarkeit

MehrheitlichSQL-Datenbanken können skaliert werdenErhöhung der Rechenleistung bestehender Hardware.NoSQL-DatenbankenVerwenden Sie eine Master-Slave-Architektur, dieam besten horizontal skalieren, mit zusätzlichen Servern oder Netzwerkknoten. Dies sind die Grundlagen, aber es gibt Ausnahmen, die Sie beachten sollten:

• SQL-Datenbanken können auch horizontal skaliert werden. Die Sharding- oder Partitionierungslogik, d. h. das Aufteilen einer Datenbank auf mehrere Server, wird jedoch häufig nicht gut unterstützt.
• NoSQL-Technologien sind vielfältig. Während viele auf der Master-Slave-Architektur basieren, gibt es auch Erweiterungsmöglichkeiten.
• Die Einsparungen durch effizientere Datenstrukturen können Skalierbarkeitsunterschiede ausgleichen. Das Wichtigste ist, den Anwendungsfall zu verstehen und entsprechend zu planen.

3. Struktur

SQL-Datenbankschemata stellen immer relationale Tabellendaten dar, mit Konsistenz- und Integritätsregeln. Sie enthalten Tabellen mit Spalten (Attributen) und Zeilen (Datensätzen). Eingänge haben strikte logische Beziehungen.

NoSQL-Datenbanken müssen diesem Format nicht entsprechen, fallen aber im Allgemeinen in eine von vier Kategorien:

• Spaltenorientierte DatenbankenThread-orientiertes RDBMS implementieren. Sie ermöglichen eine effiziente Speicherung von hochdimensionalen Daten und individuellen Datensätzen mit unterschiedlichen Attributen.
• SchlüsselwertdatenbankenSie sind Wörterbücher, die mit einem eindeutigen Schlüssel auf verschiedene Objekte zugreifen.
• Dokumentenspeicherenthalten halbstrukturierte Daten: Objekte, die ihre eigenen relevanten Informationen enthalten und sich vollständig voneinander unterscheiden können.
• Graphdatenbankenfügen Sie tiefe Verknüpfungen zwischen Objekten und Dokumenten hinzu, um eine schnelle Suche in eng verknüpften Datensätzen zu ermöglichen.

4. Eigenschaften

SQL und NoSQL unterliegen unterschiedlichen Regeln für die Abwicklung von Transaktionen. RDBMS muss vier Merkmale haben, genanntEigenschaften von "ACID", Anhang:

• Atomizität:Alle Transaktionen müssen erfolgreich sein oder vollständig fehlschlagen. Sie dürfen auch bei einem Systemausfall nicht unvollständig sein.
• Konsistenz (Zusammenhalt):Die Datenbank folgt bei jedem Schritt unveränderlichen Entitäten: Regeln, die Manipulationen validieren und verhindern.
• Isolation:Verhindert, dass sich konkurrierende Transaktionen gegenseitig beeinflussen. Auch parallel ausgeführte Transaktionen sollten das gleiche Ergebnis liefern, als würden sie sequentiell ausgeführt.
• Haltbarkeit:Selbst ein Systemabsturz kann die Auswirkungen einer erfolgreichen Transaktion nicht rückgängig machen.

NoSQL-Technologien halten sich daran„CAP“-Prinzip. Diese besagt, dass in jeder Datenbank nur zwei der folgenden Eigenschaften gleichzeitig garantiert werden können:

• Konsistenz (Zusammenhalt):Jede Anfrage erhält das aktuelle Ergebnis oder einen Fehler.
• Verfügbarkeit:Jede Anfrage erhält ein fehlerfreies Ergebnis, unabhängig davon, ob dieses Ergebnis aktualisiert wird.
• Partitionstoleranz:Verzögerungen oder Verluste zwischen Netzwerkknoten unterbrechen den Systembetrieb nicht.

5. Unterstützung und Gemeinschaften

SQL-Datenbanken haben große Communitys, stabile Codebasen und bewährte Standards. Es gibt viele Anwendungsfälle und Experten, die denjenigen helfen, die neu in der relationalen Datenprogrammierung sind.

NoSQL-Technologien gewinnen schnell an Boden, aber Gemeinschaften bleiben kleiner und stärker fragmentiert. Viele SQL-Sprachen sind proprietär oder mit großen einzelnen Anbietern verbunden. Unterdessen profitieren NoSQL-Communities von offenen Systemen und einem fokussierten Engagement für die Beteiligung der Benutzer.

SQL ist für die meisten wichtigen Plattformen verfügbar, von Betriebssystemen bis hin zu Architekturen und Programmiersprachen. Bei NoSQL variiert die Kompatibilität stärker und Abhängigkeiten müssen sorgfältiger analysiert werden.

SQL-Datenbanken vs. NoSQL: MySQL, MongoDB und mehr

Die SQL-Dialekte haben viele Gemeinsamkeiten, arbeiten aber mit unterschiedlichen Datenbanken. Er kann seinbeliebtesten SQL-DialektMySQL, ein kostenloses Open-Source-RDBM, aber auch unter proprietären Lizenzen verfügbar. Benutzer verwenden es zunehmend für Webanwendungen. Es ist bekannt für seine Kompatibilität, Unterstützung und gute Leistung. Mit Features wie einem JSON-Datentyp, dem „Document Store“ und der Unterstützung für Sharding (horizontale Skalierung) hat MySQL auch Zugeständnisse an NoSQL-Anwender gemacht.

Die nicht-relationale Seite von NoSQL verwendet zunehmend MongoDB. Es ist in erster Linie ein Dokumentenspeicher mit JSON-ähnlichen Strukturen und einer JavaScript-Schnittstelle. MongoDB ist dafür bekannt, dass es mit weniger Administration extrem einfach zu bedienen ist. Darüber hinaus eignet es sich gut für einfache Abfragen und ist dank seiner NoSQL-Basis sehr flexibel. Es eignet sich hervorragend für die hierarchische Datenspeicherung und unterstützt bekannte relationale Konzepte, von der Indizierung über die Aggregation bis hin zu einem gewissen Grad an ACID-Konformität. Wie MySQL, obwohl relativ neu, wird es von vielen Plattformen und Programmierumgebungen unterstützt.

Andere SQL-Datenbanken

MS-SQL ist das relationale Datenbankprodukt von Microsoft, das in einem Dutzend Editionen für verschiedene Endbenutzer erhältlich ist. Der Zugriff erfolgt über proprietäres Transact-SQL (T-SQL). Microsoft Azure enthält eine eigene Komponente zur Skalierung von MS-SQL-Datenbanken in der Cloud.

Oracle Database ist eines der ältesten und etabliertesten RDBMS. Sein relationaler Speicher lässt sich über PL/SQL anbinden, wird aber dennoch zu einem Multi-Modell-System.

Andere wichtige RDBMS sind Access, Ingres, PostgreSQL, Sybase und SQLite.

Andere NoSQL-Datenbanken

Apache CouchDB ist wie MongoDB eine dokumentenorientierte Datenbank mit JSON-Schemas und Abfragen über JavaScript. CouchDB zeichnet sich durch seine Skalierbarkeit aus, da es eine Multi-Master-Architektur anstelle des typischen verteilten Single-Master-Designs verwendet.

Redis (Remote Dictionary Server) ist die beliebteste Key-Value-Datenbank. Es ist offen zugänglich, hat eine schnelle verteilte In-Memory-Implementierung und unterstützt viele abstrakte Datenstrukturen, von denen einige in anderen NoSQL-Umgebungen selten zu finden sind.

Mit InfinityDB und DynamoDB von Amazon sind zwei weitere Schlüsselwertdatenbanken verfügbar. Spaltenbasierte Stores wie Cassandra, MariaDB und Scylla lassen sich gut skalieren. Beliebte Graphdatenbanken sind ArangoDB, InfiniteGraph und Neo4j.

Die Cloud und die Zukunft von SQL und NoSQL

Die heutigen Marken haben mehrere Prioritäten: Sie schätzen die Interaktivität zwischen Endbenutzern, rechtfertigen Cloud-basierte dezentrale Architekturen und präsentieren reichhaltige neue Daten. Hier kommt NoSQL ins Spiel, der Spezialist für große, verteilte, veränderliche Daten.

Das nicht-relationale Interesse hat traditionelle RDBMS für eine Weile in den Schatten gestellt. Doch jetzt bekommen sie wieder Auftrieb. Denn SQL als eine Art Lingua Franca für Daten wird noch zugänglicher und verständlicher.

NoSQL repräsentiert zunehmend eine Reihe von Technologien mit allgemeiner Anwendbarkeit. Aufgrund seiner Unterstützung für SQL-ähnliche Programmierung und der Koexistenz mit RDBMS wird es oft als „Nicht nur SQL“ bezeichnet. Wie oben bereits beschrieben, können auch traditionelle RDBMS in generalisierte Datenbanken umgewandelt und an NoSQL angebunden werden. Natürlich bleiben beide Paradigmen beim modernen Übergang in die Cloud gleichermaßen gültig.

Wann sollte man NoSQL vs. relationale Datenbanken für Ihr Unternehmen

Im Allgemeinen empfehlen wir die Verwendung von NoSQL für:

• grafische oder hierarchische Daten
• große und sich schnell ändernde Datensätze
• Unternehmen, die extrem schnell wachsen, aber keine Datenschemata haben

Anwendungsfälle können soziale Netzwerke, Online-Content-Management, Streaming-Analysen oder mobile Apps sein.

SQL hingegen ist besser geeignet für:

• kleine Daten
• tabellarisch modellierte Daten
• Systeme, bei denen Konsistenz entscheidend ist

Dazu gehören z. B. Buchhaltungssysteme kleiner Unternehmen, Verkaufsdatenbanken oder Transaktionssysteme wie E-Commerce-Zahlungsabwicklung. Im Zweifelsfall ist SQL die bessere Wahl, da RDBMS kompatibler und fehlertoleranter sind.

SQL vs. NoSQL: Die beste Lösung für Ihr Unternehmen

SQL mag etwas altmodisch und teilweise eingeschränkt erscheinen, ist aber gleichzeitig bewährt und wird zunehmend als universelle Schnittstelle zu SQL anerkannt.Datenanalyse. NoSQL-Datenbanken sind neu und flexibel, aber unausgereift und erfordern Benutzererfahrung. Aus pragmatischer Sicht sind beide Modelle durchaus sinnvoll und wachsen sogar zusammen. Letztendlich ist eine Technologie nur dann wertvoll, wenn sie Ihrem Unternehmen dient, oft mit einem höheren ROI. Sogar Unternehmen wie Google, die über die Ressourcen verfügen, um NoSQL-Systeme von Grund auf neu zu erstellen, haben festgestellt, dass SQL einen Mehrwert bietet. Also setzen sie es auf kritischen Systemen zurück.

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