SQL 和 NoSQL 数据库之间的差异【绽放吧!数据库】
由于世界上存在大量数据,几乎不可能在没有适当数据库的情况下管理数据。在当今市场上,存在着不同种类的数据库,决定最适合您业务的数据库可能是一项艰巨的任务。因此,在这篇关于SQL与 NoSQL 的文章中,我将比较这两种类型的数据库,以帮助您选择哪种类型的数据库可以帮助您和您的组织。
本文将涵盖以下主题:
- What is SQL?
- What is NoSQL?
- SQL vs NoSQL
- Examples of SQL and NoSQL
- What is MySQL?
- What is MongoDB?
- MySQL vs MongoDB
- Demo: Insert values into tables and collections
所以,让我们开始吧,伙计们!!
什么是 SQL?
SQL又名结构化查询语言是关系数据库的核心,用于访问和管理数据库。这种语言用于以表格的形式从结构化数据格式中操作和检索数据,并保存这些表格之间的关系。关系可能如下:
- 一对一关系是指表 A 中的一行与表 B 中的一行相关。
- 一对多关系是指表 A 中的单行与表 B 中的多行相关。
- 多对多关系是指表 A 中的许多行可以与表 B 中的许多行相关。
- 自引用关系是指表 A 中的记录与同一个表本身相关。
现在,本文接下来让我们了解什么是 NoSQL?
什么是 NoSQL?
NoSQL,或者最常称为 Not only SQL 数据库,提供了一种用于存储和检索非结构化数据的机制。这种类型的数据库可以处理海量数据并具有动态模式。因此,NoSQL 数据库没有特定的查询语言,没有或只有很少的关系,而是以集合和文档的格式存储数据。
因此,一个数据库可以有“n”个集合,每个集合可以有“m ”个文档。考虑下面的例子。
正如你所看到的上图中,有一个员工数据库,其中有 2 个集合,即员工和项目集合。现在,这些集合中的每一个都有文档,它们基本上是数据值。因此,您可以假设集合是您的表,而文档是您在表中的字段。
好的,既然您知道什么是 SQL 和 NoSQL,现在让我们看看这些数据库是如何相互对抗的。
SQL 与 NoSQL
因此,面对这种情况,我将基于以下理由比较这两个数据库:
- Type of Database
- Schema
- Database Categories
- Complex Queries
- Hierarchical Data Storage
- Scalability
- Language
- Online Processing
- Base Properties
- External Support
数据库类型
SQL 被称为关系数据库,因为它将结构化数据组织成定义的行和列,每个表都与数据库中的其他表相关。
另一方面,NoSQL 被称为非关系型数据库。这是因为数据以集合的形式存储,它们之间没有或几乎没有关系。
架构
SQL 需要为结构化数据预定义架构。因此,在开始使用 SQL 提取和操作数据之前,您需要确保您的数据结构以表格的形式预先定义。
但是,NoSQL 具有非结构化数据的动态模式。因此,如果您使用的是 NoSQL 数据库,则不存在预定义的架构,数据的完整架构完全取决于您希望如何存储数据。即您想在文档和集合中存储哪些字段。
数据库类别
在 SQL数据库是牛逼能够根据数据库。因此,您可以拥有 'n' 个相互关联的表,并且每个表都可以有行和列,用于在表的每个单元格中存储数据。
现在,如果我们谈论 NoSQL 数据库,那么 NoSQL 数据库有以下几类数据库:
- 文档数据库- 它将每个键与称为文档的复杂数据结构配对。它可以包含许多不同的键值对、键数组对甚至嵌套文档
- 键值存储——它们是最简单的 NoSQL 数据库。数据库中的每个项目都作为属性名称或键与其值一起存储。
- 图存储- 它们用于存储有关网络的信息,例如社交关系。图存储包括 Neo4J 和 HyperGraphDB。
- 宽列存储——Cassandra和HBase等宽列存储针对大型数据集的查询进行了优化,并将数据列存储在一起,而不是行。
因此,SQL 数据库以表的形式存储数据,NoSQL 数据库以键值对、文档、图形数据库或宽列存储的形式存储数据 。
复杂查询
与 NoSQL 相比,SQL更适合复杂的查询环境,因为 SQL 数据库中的架构是结构化的,并且数据以表格格式存储。因此,即使您希望在外部查询中应用具有许多子查询的嵌套查询,您也可以通过使用正确的表名和列名轻松实现。
现在,NoSQL 数据库不适合复杂查询的原因是因为 NoSQL 数据库不是使用 SQL 等标准语言进行查询的。
分层数据存储
好吧,当我们根据这个因素比较数据库时,与 SQL 数据库相比,NoSQL 更适合分层存储 。
这是因为随着表数量的增加,维护它们之间关系的复杂性也在不断增加。因此,在这种情况下,您无法将具有许多列的大量表相互关联。但是,当您考虑 NoSQL 数据库时,这种数据库更适合分层数据存储,因为它遵循类似于 JSON 数据的键值对存储数据的方式。
可扩展性
SQL 数据库可垂直扩展。您可以通过优化硬件(例如增加 CPU、RAM、SSD 等)来对数据服务器进行负载平衡。
另一方面,NoSQL 数据库是水平可扩展的。您可以通过向集群添加更多服务器来处理大量流量来执行负载平衡。
语言
在SQL数据库有一个特定的语言,它不从数据库到数据库的不同而不同。这种数据库使用SQL(结构化查询语言)来检索和操作数据。
在NoSQL数据库没有特定的语言用于查询,并从数据库到数据库的变化。在 NoSQL 数据库中,查询主要集中在文档的集合上,该语言被称为 UnQL(非结构化查询语言)。
在线处理
在比较 SQL 和 NoSQL 时,基于这个因素, SQL 数据库用于重型事务型应用程序。嗯,这是因为 SQL 提供了数据的原子性、完整性和稳定性。此外,您可以将 NoSQL 用于事务目的,但是,它在高负载和复杂的事务应用程序中仍然不够稳定。所以,你可以理解SQL主要用于OLTP(Online Transactional Processing),NoSQL主要用于OLAP(Online Analytical Processing)。
基础属性
SQL 数据库基于ACID 属性 (原子性、一致性、隔离性和持久性),而 NoSQL 数据库基于Brewers CAP 定理(一致性、可用性和分区容错性)。
让我先解释一下 ACID 属性:
- 原子性:原子性是指完全完成或失败的事务,其中事务是指数据的单个逻辑操作。这意味着如果任何事务的一部分失败,则整个事务失败并且数据库状态保持不变。
- 一致性:一致性确保数据必须满足所有验证规则。简而言之,您可以说您的事务永远不会在未完成其状态的情况下离开数据库。
- 隔离:隔离的主要目标是并发控制。
- 持久性:持久性意味着如果事务已提交,它将发生介于两者之间的任何事情,例如断电、崩溃或任何类型的错误。
Brewers CAP 定理指出,一个数据库最多只能实现三个保证中的两个:一致性、可用性和分区容错性。这里
- 一致性:所有节点同时看到相同的数据。
- 可用性:保证每个请求是否成功或失败。
- 分区公差: ģ uarantees一个系统是否仍旧尽管该系统的一部分信息丢失或故障运行。
NoSQL 无法同时提供一致性和高可用性。
外部支持
自从 SQL 出现 40 多年以来,所有 SQL 供应商都提供出色的支持。但是,对于某些 NoSQL 数据库,只有有限的专家可用,您仍然必须依靠社区支持来部署您的大规模 NoSQL 部署。这是因为 NoSQL 是在 2000 年代后期出现的,人们还没有对其进行太多探索。
所以,如果我必须在这篇关于 SQL vs NoSQL 的文章中总结 SQL 和 NoSQL 的区别,你可以参考下表。
表 1: SQL 和 NoSQL 之间的差异——SQL 与 NoSQL
所以,伙计们,到此我们结束了 SQL 和 NoSQL 之间的对峙。 现在,我们已经讨论了很多关于 SQL 和 NoSQL 的内容,让我向您展示一些相同的示例。
SQL 和 NoSQL 的示例
SQL 和 NoSQL 的示例如下:
现在,最流行的 SQL 和 NoSQL 数据库是MySQL和MongoDB。
所以,接下来在这篇关于 SQL 与 NoSQL 的文章中,我们将比较 MySQL 和 MongoDB。但是,在此之前,您还可以观看有关 SQL 与 NoSQL 的视频。
什么是 MySQL?
MySQL是一个开源的关系数据库管理系统,可在许多平台上运行。它提供多用户访问以支持许多存储引擎,并由 Oracle 提供支持。因此,您可以从 Oracle 购买商业许可版本以获得高级支持服务。
MySQL的特点如下:
- 易于管理 - 该软件很容易下载,并且还使用事件调度程序来自动安排任务。
- 强大的事务支持——拥有 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)属性,还允许分布式多版本支持。
- 全面的应用程序开发– MySQL具有插件库,可将数据库嵌入到任何应用程序中。它还支持用于应用程序开发的存储过程、触发器、函数、视图等。可以参考RDS教程,了解亚马逊的RDBMS。
- 高性能– 提供具有不同内存缓存和表索引分区的快速加载实用程序。
- 低总体拥有成本——这降低了许可成本和硬件支出。
- 开源 & 24 * 7 支持——这个 RDBMS 可以在任何平台上使用,并为开源和企业版提供 24 * 7 支持。
- 安全数据保护 – MySQL 支持强大的机制,以确保只有授权用户才能访问数据库。
- 高可用性 – MySQL 可以运行高速主/从复制配置,并提供集群服务器。
- 可扩展性和灵活性– 使用 MySQL,您可以运行深度嵌入的应用程序并创建包含大量数据的数据仓库。
接下来,在这篇文章中让我们了解一下什么是MongoDB?
什么是MongoDB?
MongoDB是一个非关系型数据库,它将数据存储在文档中。这种类型的数据库将相关信息存储在一起以进行快速查询处理。
- 索引:创建索引是为了提高搜索性能。
- 复制: MongoDB 将数据分布在不同的机器上。
- Ad-hoc 查询:它通过索引 BSON 文档和使用独特的查询语言来支持临时查询。
- 无模式:它非常灵活,因为它的无模式数据库是用 C++ 编写的。
- 分片: MongoDB 使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。
好的,那么,既然您知道什么是 MySQL 和 MongoDB,现在让我们看看这些数据库是如何相互对抗的。
MySQL 与 MongoDB
因此,面对这种情况,我将基于以下理由比较这两个数据库:
- Query Language
- Flexibility of Schema
- Relationships
- Security
- Performance
- Support
- Key Features
- Replication
- Usage
- Active Community
查询语言
MySQL 使用结构化查询语言(SQL)。这种语言很简单,主要由用于检索和操作数据的 DDL、DML DCL 和 TCL 命令组成。 另一方面,MongoDB使用非结构化查询语言。所以,查询语言基本上就是MongoDB的查询语言。请参考下图。
架构的灵活性
MySQL 具有良好的结构化数据架构灵活性,因为您只需要明确定义表和列。现在,另一方面,MongoDB对模式设计没有限制。您可以直接提及集合中的几个文档,而这些文档之间没有任何关系。但是,MongoDB 的唯一问题是您需要根据访问数据的方式优化架构。
关系
基于这个因素比较 MySQL 和 MongoDB 时,MySQL 支持借助 JOIN 语句的关系,但MongoDB 不支持 JOIN 语句。但是,它支持将一个文档放在另一个文档中(也称为文档嵌入)和多维数据类型,例如数组。
安全
MySQL 基本上使用基于特权的安全模型。这种安全模型对用户进行身份验证并促进用户对特定数据库的特权。
另一方面,MongoDB 使用基于角色的访问控制和一组灵活的权限,提供授权和身份验证等安全功能。
表现
在这个参数上比较 MySQL 和 MongoDB 时,让我告诉你,当考虑大型数据库时,MySQL 与 MongoDB 相比相当慢。这主要是因为 MySQL 无法用于处理大量非结构化数据。
但是,MongoDB 具有处理大型非结构化数据的能力。因此,在考虑大型数据库的情况下,它比 MySQL 更快,因为它允许用户以减少服务器负载的方式进行查询。
支持
好吧,它们都 为安全修复、维护版本、错误修复、补丁和更新提供了 24*7 的出色支持。因此,基于此参数,它们之间没有区别。
主要特征
MySQL和MongoDB的主要特性可以参考下图:
复制
MySQL 支持主从复制和主主复制。另一方面,MongoDB支持内置复制、分片和自动选举。因此,借助 MongoDB 中的自动选举,您可以设置另一个或辅助数据库以在主数据库出现故障时自动接管。
用法
可以参考下图了解在何处使用 MySQL 和 MongoDB:
活跃社区
基于这个因素比较 MySQL 和 MongoDB 时,MySQL 数据库提供了比 MongoDB 更好的社区,因为它由 Oracle Corporation拥有和维护。
所以,如果非要总结一下 MySQL 和 MongoDB 的区别,大家可以参考下表。
Key Areas | MySQL | MongoDB | ||
Query Language | Uses Structured Query Language(SQL) | 使用结构化查询语言 (SQL) | Uses MongoDB Query Language | 使用 MongoDB 查询语言 |
Flexibility of Schema | Pre-defined schema design | 预定义架构设计 | No restrictions on schema design | 对架构设计没有限制 |
Relationships | Supports JOIN statements | 支持 JOIN 语句 | Does not support JOIN statements | 不支持 JOIN 语句 |
Security | Uses privilege-security based model | 使用基于权限安全的模型 | Uses role-based access control | 使用基于角色的访问控制 |
Performance | Slower than MongoDB | 比MongoDB慢 | Faster than MySQL | 比 MySQL 快 |
Support | Provides excellent support 24*7 | 提供卓越的支持 24*7 | Provides excellent support 24*7 | 提供卓越的支持 24*7 |
Key Features |
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Replication | Supports Master-Slave Replication | 支持主从复制 | Supports built-in replication, sharding, and auto-elections. | 支持内置复制、分片和自动选举。 |
Usage |
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Active Community | Has a good active community. | 拥有良好的活跃社区。 | The community of MySQL is much better than that of MongoDB. | MySQL 的社区比 MongoDB 好很多。 |
所以,伙计们,到此我们结束了 MySQL 和 MongoDB 之间的对峙。现在,对 MySQL 和 MongoDB 了解得更多可能会在您的脑海中提出一个问题,即企业应该选择 MySQL 还是 MongoDB?
好吧,他们两个之间没有明显的赢家。数据库的选择完全取决于数据库的架构以及您希望如何访问它。然而,当您拥有固定架构、高事务、低维护、数据安全且预算有限时,您可以使用 MySQL,而当您拥有不稳定的架构、高可用性、云计算和内置分片时,您可以使用 MongoDB。
因此,对于其中哪一个是最好的,不会有任何最终裁决,因为这些中的每一个都根据您的要求表现出色。
现在,您知道 MySQL 和 MongoDB 之间的区别,接下来在这篇关于 SQL 与 NoSQL 的文章中,让我向您展示如何分别将数据插入 MySQL Workbench 和 MongoDB Compass 的表和集合中。
演示:将数据插入到表和集合中
让我们从使用 MySQL Workbench 将数据插入表开始。
使用 MySQL Workbench 将数据插入表中
要使用 MySQL Workbench 将数据插入表中,您可以按照以下步骤操作:
步骤 1:打开 MySQL Workbench 并创建连接。要了解如何创建连接,请参阅MySQL Workbench 教程。
第 2 步:现在,创建连接后,打开连接,然后您将被重定向到以下仪表板。
第 3 步:现在要创建数据库和表,请按照以下查询操作:
//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:现在,一旦你的表被创建,要将值插入到表中,使用 INSERT INTO 语法如下:
//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', 'vardy@abc.com', '9876543210', 'Delhi');
第 5 步:当您查看表格时,您将看到如下输出。
现在,在这篇关于 SQL 与 NoSQL 的文章中,让我们看看如何在 MongoDB Compass 中创建数据库和集合。
使用 MongoDB Compass 将数据插入到集合中
要使用 MongoDB Compass 将数据插入表中,您可以按照以下步骤操作:
第 1 步:打开MongoDB Compass并创建一个主机。创建主机后,单击“连接”。请参阅下文。
第 2 步:现在,一旦您的主机连接,要创建数据库,请单击“创建数据库”选项并提及“数据库”和“集合名称”。
第 3 步:现在,打开您的数据库,然后选择集合。这里我选择了samplecollection。要将文档添加到集合中,请选择“插入文档”选项并提及参数。这里我提到了 EmpID 和 EmpName。
现在,我们结束对SQL 与 NoSQL 的比较 。我希望你们喜欢这篇文章并理解所有的差异。因此,如果您已阅读本文,您可能对哪种数据库适合您的需求有一个清晰的认识。
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