Реляционная база данных и нереляционная в чем разница
SQL против NoSQL на примере MySQL и MongoDB
Авторизуйтесь
SQL против NoSQL на примере MySQL и MongoDB
Когда необходимо выбрать СУБД, главный вопрос обычно заключается в выборе реляционной (SQL) или нереляционной (NoSQL) структуры. У обоих вариантов есть свои преимущества, а также несколько ключевых особенностей, которые стоит иметь в виду при выборе.
Основные различия
Представьте себе город — пусть он называется Город А, где все говорят на одном языке. Все дела ведутся на нём, он используется в любой форме коммуникации — в целом это единственное средство взаимодействия и взаимопонимания для обитателей города. Изменение языка в любой из сфер деятельности собьёт всех с толку.
Теперь представьте Город Б, где все обитатели говорят на разных языках. Они совершенно по-разному взаимодействуют с окружающим миром, и для них не существует «универсального» средства общения.
Эти два примера наглядно демонстрируют различия между реляционными и нереляционными базами данных, и за этими различиями скрываются ключевые особенности обеих СУБД.
Реляционные базы данных используют структурированный язык запросов (Structured Query Language, SQL) для определения и обработки данных. С одной стороны, это открывает большие возможности для разработки: SQL один из наиболее гибких и распространённых языков запросов, так что его выбор позволяет минимизировать ряд рисков, и будет особенно кстати, если предстоит работа с комплексными запросами. С другой стороны, в SQL есть ряд ограничений. Построение запросов на этом языке обязывает предопределять структуру данных и, как в случае с Городом А, последующее изменение структуры данных может быть губительным для всей системы.
Нереляционные базы данных, в свою очередь, предлагают динамическую структуру данных, которые могут храниться несколькими способами: ориентированно по колонкам, документо-ориентированно, в виде графов или на основе пар «ключ-значение». Такая гибкость означает следующее:
Масштабируемость
В большинстве случаев SQL базы данных вертикально масштабируемые, то есть вы можете увеличивать нагрузку на отдельно взятый сервер, наращивая мощность центральных процессоров, объёмы ОЗУ или системы хранения данных. А NoSQL базы данных горизонтально масштабируемы. Это означает, что вы можете увеличивать трафик, распределяя его или добавляя больше серверов к вашей СУБД. Всё равно, что добавлять больше этажей к вашему зданию, либо добавлять больше зданий на улицу. Во втором случае, система может стать куда больше и мощнее, делая выбор NoSQL базы данных предпочитаемым для больших или постоянно меняющихся структур данных.
Структура
В реляционных СУБД данные представлены в виде таблиц, в то время как в нереляционных — в виде документов, пар «ключ-значение», графов или wide-column хранилищ. Это делает SQL базы данных лучшим выбором для приложений, которые предполагают транзакции с несколькими записями — как, например, система учётных записей — или для устаревших систем, которые были построены для реляционных структур.
В число СУБД для SQL баз данных входят MySQL, Oracle, PostgreSQL и Microsoft SQL Server. Для работы с NoSQL подойдут MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j и CouchDB.
SQL vs. NoSQL: MySQL или MongoDB
Разобравшись с ключевыми структурными различиями SQL и NoSQL баз данных, стоит внимательно рассмотреть их функциональные особенности на примере MySQL и MongoDB.
MySQL: реляционная СУБД
MongoDB: нереляционная СУБД
Какую СУБД выбрать?
MySQL — верный выбор для любого проекта, который может положиться на предопределённую структуру и заданные схемы. С другой стороны, MongoDB — отличный вариант для быстрорастущих проектов без определённой схемы данных. В особенности если вы не можете определить схему для своей базы данных, вам не подходит ни одна из предлагаемых другими СУБД или в вашем проекте она постоянно меняется, как, например, в случае с мобильными приложениями, системами аналитики в реальном времени или контент-менеджмента.
Реляционные и нереляционные базы данных
В IT-среде традиционно выделяют два основных типа БД: реляционные (для простоты будем называть их РБД) и нереляционные (соответственно НБД). Они имеют фундаментальные отличия, например, используются для хранения различных данных и требуют разного подхода в проектировании.
Рассмотрим каждый тип подробнее.
Отличия SQL и NoSQL
Чтобы разобраться в том, чем отличается реляционная база данных от нереляционной, необходимо в отдельности рассмотреть их особенности. В РБД хранятся структурированные данные, которые могут представлять объекты из окружающего нас мира. Так, в построенной по такой модели базе могут содержаться сведения о реальном человеке или о том, какие товары покупатель сложил в корзину в торговом центре. Эти данные обязательно группируются в таблицах в заданном формате.
НБД устроены по-другому. Типы хранящихся данных в них напрямую зависят от вида самой БД. Так, если речь идет о документно-ориентированной базе, данные в ней будут содержаться в формате иерархии и могут описывать самые разные объекты с произвольными характеристиками. В этом, пожалуй, одно из важнейших достоинств NoSQL — база позволяет хранить огромные объемы информации в виде единой сущности. Такой объем в условиях РБД пришлось бы разбить на несколько отдельных, хоть и взаимосвязанных, таблиц.
Особенности SQL
Для начала подробнее поговорим про РБД. Вся информация в БД всегда строго структурируется, она всегда связана с другими сведениями. В таблице обязательно присутствуют строки (с записями) и столбцы (с типом данных).
Информация в ячейке всегда записывается по определенному шаблону.
Целостность информации
Если говорить про целостность информации в БД, то имеется в виду, что она точна, полна и единообразна.
Чтобы поддерживать целостность в SQL, используются специальные инструменты, в том числе первичные и внешние ключи, а также специальные ограничения, к примеру, «Default».
Эти ограничения дают возможность использовать эффективные правила ко всем сведениям в таблицах базы данных, а также гарантировать точность информации.
Транзакции
Транзакцией в БД принято называть упорядоченную последовательность операторов обработки информации, которая может перевести БД из одного состояния в другое.
В РБД так может называться оператор/операторы, которые выполнены в виде последовательных операций, представляющих единую задачу.
Операторы должны выполняться одновременно и как целое. Они могут быть записаны в БД вместе или не записываются вообще ни в каком виде.
Соответствие требованиям
Чтобы соблюдать целостность, все транзакции внутри БД должны соответствовать нескольким требованиям:
Особенности NoSQL
Для сравнения SQL и NoSQL рассмотрим также особенности второго названного типа БД. В отличие от SQL, в NoSQL вся информация хранится без четко установленной структуры и явных связей между всеми данными. Здесь хранятся не какие-то структурированные и четкие таблицы, а любые сведения, которые могут быть представлены в виде текстового документа, аудиофайла или публикации в интернете.
Так как в подобных базах можно хранить практически любые данные, они широко применяются в разнообразных приложениях для ПК и смартфонов. Они идеально подходят для всех случаев, когда больше важна не структурированность понятных данных, а гибкая и легко масштабируемая БД, характеризующаяся к тому же высокими параметрами производительности.
Можно выделить несколько особенностей нереляционной базы данных.
Гибкость
Благодаря высокой гибкости NoSQL дают возможность выполнять разработку намного быстрее, допускают реализацию в несколько этапов. Модели с хорошей гибкостью подходят для хранения как неструктурированных, так и не полностью структурированных сведений.
Масштабируемость
НБД рассчитаны на масштабирование с использованием распределенных кластеров. Некоторые разработчики облачных решений проводят необходимые операции в фоновом режиме, что обеспечивает сервису максимальную управляемость.
Эффективность
Базы NoSQL оптимизируются для хранения шаблонов или конкретных данных, благодаря чему достигается значительно большая производительность, чем у РБД.
Виды SQL
Выделяют несколько наиболее распространенных и часто используемых SQL-баз:
Виды NoSQL
Выделяют несколько различных видов НБД:
На чем основывать выбор типа БД?
Некоторые представляют себе SQL vs NoSQL в качестве некоего противостояния. Однако в действительности его нет между РБД и НБД. Они в принципе используются в разных случаях:
Отличия реляционной базы от нереляционной часто используются разработчиками для решения нескольких разных проблем в рамках одного проекта. Применение РБД и НБД решений позволяет запустить БД в разных конфигурациях, обеспечить их хорошую масштабируемость и надежность.
SQL или NoSQL — вот в чём вопрос
Все мы знаем, что в мире технологий баз данных существует два основных направления: SQL и NoSQL, реляционные и нереляционные базы данных. Различия между ними заключаются в том, как они спроектированы, какие типы данных поддерживают, как хранят информацию.
Реляционные БД хранят структурированные данные, которые обычно представляют объекты реального мира. Скажем, это могут быть сведения о человеке, или о содержимом корзины для товаров в магазине, сгруппированные в таблицах, формат которых задан на этапе проектирования хранилища.
Нереляционные БД устроены иначе. Например, документо-ориентированные базы хранят информацию в виде иерархических структур данных. Речь может идти об объектах с произвольным набором атрибутов. То, что в реляционной БД будет разбито на несколько взаимосвязанных таблиц, в нереляционной может храниться в виде целостной сущности.
Внутреннее устройство различных систем управления базами данных влияет на особенности работы с ними. Например, нереляционные базы лучше поддаются масштабированию.
Какую технологию выбрать? Ответ на этот вопрос зависит от особенностей проекта, о котором идёт речь.
О выборе SQL-баз данных
Не существует баз данных, которые подойдут абсолютно всем. Именно поэтому многие компании используют и реляционные, и нереляционные БД для решения различных задач. Хотя NoSQL-базы стали популярными благодаря быстродействию и хорошей масштабируемости, в некоторых ситуациях предпочтительными могут оказаться структурированные SQL-хранилища. Вот две причины, которые могут послужить поводом для выбора SQL-базы:
О выборе NoSQL-баз данных
Если есть подозрения, что база данных может стать узким местом некоего проекта, основанного на работе с большими объёмами информации, стоит посмотреть в сторону NoSQL-баз, которые позволяют то, чего не умеют реляционные БД.
Вот возможности, которые стали причиной популярности таких NoSQL баз данных, как MongoDB, CouchDB, Cassandra, HBase:
SQL и NoSQL
Начнём с некоторых ключевых концепций реляционных и нереляционных баз данных. Ниже показана база данных, содержащая сведения о взаимоотношениях людей. Вариант a — это бессхемная структура, построенная в виде графа, характерная для NoSQL-решений. Вариант b показывает, как те же данные можно представить в структурированном виде, типичном для SQL. 
Два варианта представления данных
Бессхемность означает, что два документа в структуре данных NoSQL не должны иметь одинаковые поля и могут хранить данные разных типов. Вот, например, массив объектов, набор полей которых не совпадает.
При реляционном подходе данные надо хранить в заранее спроектированной структуре, из которой эти данные потом можно извлекать. Например, используя оператор JOIN при выборке из двух таблиц:
Как более продвинутый пример, для демонстрации того, когда SQL предпочтительнее NoSQL, рассмотрим особенности применения в NoSQL-базах алгоритмов уплотнения. Проблема заключается в том, что в некоторых NoSQL-базах (например, в CouchDB и HBase) постоянно приходится формировать так называемые sstables — строковые таблицы в формате ключ-значение, отсортированные по ключу. В такие таблицы, которые сохраняются на диск, данные попадают из таблиц, хранящихся в памяти, при их переполнении и в других ситуациях. При интенсивной работе с базой создание таблиц, со временем, приводит к тому, что подсистема ввода-вывода устройства хранения данных становится узким местом для операций чтения данных. Как результат, чтение в NoSQL-базе происходит медленнее, чем запись, что сводит на нет одно из главных преимуществ нереляционных баз данных. Именно для того, чтобы уменьшить этот эффект, системы NoSQL используют, в фоновом режиме, алгоритмы уплотнения данных, пытаясь объединить множество таблиц в одну. Но и сама по себе эта операция весьма ресурсоёмка, система работает под повышенной нагрузкой.
Масштабируемость
Одно из основных различий рассматриваемых технологий заключается в том, что NoSQL-базы лучше поддаются масштабированию. Например, в MongoDB имеется встроенная поддержка репликации и шардинга (горизонтального разделения данных) для обеспечения масштабируемости. Хотя масштабирование поддерживается и в SQL-базах, это требует гораздо больших затрат человеческих и аппаратных ресурсов.
| Тип хранилища данных | Сценарий использования | Пример | Рекомендации |
| Хранилище типа ключ-значение | Подходит для простых приложений, с одним типом объектов, в ситуациях, когда поиск объектов выполняют лишь по одному атрибуту. | Интерактивное обновление домашней страницы пользователя в Facebook. | Рекомендовано знакомство с технологией memcached. Если приходится искать объекты по нескольким атрибутам, рассмотрите вариант перехода к хранилищу, ориентированному на документы. |
| Хранилище, ориентированное на документы | Подходит для хранения объектов различных типов. | Транспортное приложение, оперирующее данными о водителях и автомобилях, работая с которым надо искать объекты по разным полям, например — имя или дата рождения водителя, номер прав, транспортное средство, которым он владеет. | Подходит для приложений, в ходе работы с которыми допускается реализация принципа «согласованность в конечном счёте» с ограниченными атомарностью и изоляцией. Рекомендуется применять механизм кворумного чтения для обеспечения своевременной атомарной непротиворечивости. |
| Система хранения данных с расширяемыми записями | Более высокая пропускная способность и лучшие возможности параллельной обработки данных ценой слегка более высокой сложности, нежели у хранилищ, ориентированных на документы. | Приложения, похожие на eBay. Вертикальное и горизонтальное разделение данных для хранения информации клиентов. | Для упрощения разделения данных используются HBase или Hypertable. |
| Масштабируемая RDBMS | Использование семантики ACID освобождает программистов от необходимости работать на достаточно низком уровне, а именно, отвечать за блокировки и непротиворечивость данных, обрабатывать устаревшие данные, коллизии. | Приложения, которым не требуются обновления или слияния данных, охватывающие множество узлов. | Стоит обратить внимание на такие системы, как MySQL Cluster, VoltDB, Clustrix, ориентированные на улучшенное масштабирование. |
Более подробное сравнение SQL и NoSQL можно найти в этом материале. Вот его основные положения. А именно, были проведены испытания трёх основных характеристик систем: параллельная обработка данных, работа с хранилищами информации, репликация данных. Возможности параллельной обработки оценивались путём анализа механизмов блокировки, управления параллельным доступом на основе многоверсионности, и ACID. Тестирование хранилищ охватывало и физические носители, и хранилища использующие оперативную память. Репликацию испытывали в синхронном и асинхронном режимах.
Используя данные, полученные в ходе испытаний, авторы делают выводы о том, что SQL-базы с возможностью кластеризации показали многообещающие результаты производительности в расчёте на один узел, и, кроме того, обладают способностью масштабируемости, что даёт системам RDBMS преимущество перед NoSQL за счёт полного соответствия принципам ACID.
Индексация
В системах RDBMS индексация используется для ускорения операций извлечения данных из баз. Отсутствие индекса означает, что таблица должна быть просмотрена целиком для того, чтобы выполнить запрос на чтение.
И в SQL, и в NoSQL-базах индексы служат одной и той же цели — ускорить и оптимизировать извлечение данных. Но то, как именно они работают — различается из-за разных архитектур баз данных и особенностей хранения информации в базе. В то время, как SQL-индексы представлены в виде B-деревьев, которые отражают иерархическую структуру реляционных данных, в NoSQL базах данных они указывают на документы, или на части документов, между которыми, в основном, нет никаких отношений. Вот подробный материал на эту тему.
CRM-системы
CRM-приложения — это один из лучших примеров систем, для которых характерны огромные объёмы ежедневно обрабатываемых данных и очень большое количество транзакций. Все разработчики таких приложений используют и SQL, и NoSQL базы данных. И, хотя большая часть данных транзакций всё ещё хранится в SQL-базах, применение находят общедоступные системы класса DBaaS (data-base-as-a-service, база данных как сервис), наподобие AWS DynamoDB и Azure DocumentDB, в результате, серьёзная нагрузка по обработке данных может быть перенесена в облачные NoSQL-базы.
В то время, как использование подобных служб освобождает разработчика от решения задач по обслуживанию хранилищ, это, кроме того, область, где NoSQL базы применяются для того, для чего они, в основном, и были созданы, например, для глубинного анализа данных. Объёмы информации, хранимой в огромных CRM-системах финансовых и телекоммуникационных компаний, было бы практически невозможно проанализировать, используя инструменты вроде SAS или R. Это потребовало бы огромных аппаратных ресурсов.
Главное преимущество таких систем — использование неструктурированных данных, похожих на документы. Такие данные могут подаваться на вход статистических моделей, которые дают компаниям возможность выполнять различные виды анализа. CRM-приложения, кроме того, являются весьма удачным примером, в котором две системы баз данных выступают не конкурентами, а существуют в гармонии, играя каждая свою роль в большой архитектуре управления данными.
Итоги
Занимаясь поиском системы управления базами данных, можно выбрать одну технологию, а позже, уточнив требования, переключиться на что-то другое. Однако, разумное планирование позволит сэкономить немало времени и средств.
Вот признаки проектов, для которых идеально подойдут SQL-базы:
Уважаемые читатели, а вам приходилось выбирать системы управления базами данных для собственных проектов? Если да — поделитесь пожалуйста опытом, расскажите, что и почему вы в итоге выбрали.
В чем разница между реляционной и нереляционной базой данных
главное отличие между реляционной и нереляционной базой данных заключается в том, что Реляционная база данных хранит данные в таблицах, в то время как нереляционная база данных хранит данные в формат
Содержание:
главное отличие между реляционной и нереляционной базой данных заключается в том, что Реляционная база данных хранит данные в таблицах, в то время как нереляционная база данных хранит данные в формате ключ-значение, в документах или каким-либо другим способом без использования таблиц, таких как реляционная база данных.
Ключевые области покрыты
1. Что такое реляционная база данных
— определение, функциональность
2. Что такое нереляционная база данных
— определение, функциональность
3. В чем разница между реляционной и нереляционной базой данных
— Сравнение основных различий
Основные условия
База данных, СУБД, NoSQL, Нереляционная база данных, Реляционная база данных
Что такое реляционная база данных
Модель базы данных определяет логический дизайн и структуру базы данных. Кроме того, он определяет, как данные хранятся и доступны с помощью СУБД. Здесь реляционная база данных основана на реляционной модели. Реляционная база данных хранит данные в таблицах. Таблица состоит из строк и столбцов. Где, строки представляют каждую сущность, в то время как столбцы представляют атрибуты.
Рисунок 1: Таблица в реляционной базе данных
Например, предположим, что база данных продаж. Таблица клиентов имеет столбцы или атрибуты, такие как customer_id, name, address, contact_no. Каждая строка в таблице представляет одного клиента. Первичным ключом таблицы customer является customer_id. Это помогает идентифицировать каждую запись в отдельности. Кроме того, предположим, что в базе данных продаж есть еще одна таблица, называемая заказами. У него есть order_id, order_name, date, customer_id. Customer_id в таблице customer является внешним ключом в таблице заказа. Таким образом, две таблицы связаны друг с другом. В реляционной базе данных таблицы связаны друг с другом.
Можно нормализовать данные в таблицах реляционной базы данных, чтобы минимизировать избыточность данных. Кроме того, язык структурированных запросов (SQL) помогает запрашивать данные в реляционной базе данных.
Что такое нереляционная база данных
Реляционная база данных не эффективна для хранения большого количества данных, таких как BigData. Нереляционная база данных является решением этой проблемы. Кроме того, нереляционная база данных также называется NoSQL, Эти базы данных могут хранить большие данные. Также возможно кластеризовать данные на несколько машин, чтобы снизить затраты на обслуживание.
Существуют различные типы нереляционных баз данных.
Разница между реляционной и нереляционной базой данных
Определение
Synonms
Реляционные базы данных также называются базами данных SQL, в то время как нереляционные базы данных также называются базами данных NoSQL.
Реляционные базы данных используют SQL, тогда как нереляционные базы данных не используют SQL.
присоединяется
Разница между реляционной и нереляционной базой данных заключается в том, что таблицы в реляционной базе данных могут быть объединены. С другой стороны, в нереляционной базе данных нет единой концепции.
Другое различие между реляционной и нереляционной базой данных состоит в том, что реляционные базы данных не могут быть классифицированы далее. Напротив, базы данных ключ-значение, документы, столбцы и графы являются типами нереляционных баз данных.
использование
Реляционные базы данных помогают выполнять сложные запросы. Кроме того, они обеспечивают гибкость и помогают анализировать данные. Нереляционные базы данных хорошо работают с большим количеством данных. Кроме того, они уменьшают задержку и улучшают пропускную способность. Следовательно, это еще одно различие между реляционной и нереляционной базой данных.
Примеры
Заключение
Основное различие между реляционной и нереляционной базой данных состоит в том, что реляционная база данных хранит данные в таблицах, в то время как нереляционная база данных хранит данные в формате ключ-значение, в документах или каким-либо другим способом без использования таблиц, таких как реляционная база данных.
Ссылка:
1. «Модели баз данных СУБД». Модели баз данных в СУБД | Studytonight,