Auf einen Blick: SQL- und NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich in Struktur und Anwendung, wobei SQL Konsistenz und vordefinierte Schemata bevorzugt, während NoSQL Flexibilität und Skalierbarkeit für dynamische Datensätze bietet. Jede hat einzigartige Vorteile für spezifische Anwendungsfälle.
- SQL verwendet vordefinierte Schemata; NoSQL enthält dynamische Schemata.
- SQL ist vertikal skalierbar; NoSQL ist horizontal skalierbar.
Larry Ellison ist einer der reichsten Männer der Welt und das schon seit Jahrzehnten. Er gründete Oracle Anfang der 1970er Jahre und nahm eine Idee von IBMs Edgar F. Cobb für eine SQL-Relationaldatenbank auf, um das Oracle Database RDBMS (relational database management system) zu erstellen.
Oracle erlangte in diesem Markt eine Monopolstellung, da es damals praktisch keine freie Software gab und praktisch alle Anwendungen auf IBM-Großrechnern liefen. Selbst IBMs Datenbank, DB2, konnte Oracle nicht als Marktführer ablösen, da diese Datenbank nur auf Großrechnern lief. Erst als in den 1990er Jahren (wie heute) PC-Racks als Server genutzt wurden, nutzten die Menschen alles außer Mainframes.
Oracle ist immer noch ein Monopol für die meisten transaktionalen Geschäftsanwendungen unter den Fortune 500. Oracle hat die gängigste Open-Source-Alternative, MySQL, gekauft und sogar Open-Source-Java selbst. Aber diese sind weiterhin kostenlos.
Bei der Auswahl einer Datenbank ist eine der größten Entscheidungen, die eine Organisation treffen muss, ob sie eine relationale (SQL) oder eine nicht-relationale (NoSQL) Datenstruktur wählt. Obwohl beide gute Entscheidungen sind, haben sie klare Vor- und Nachteile, die berücksichtigt werden müssen.
In diesem Artikel haben wir die wichtigsten Unterschiede zwischen SQL und NoSQL aufgeschlüsselt und die Vorteile beider hervorgehoben.
Was ist SQL?
SQL, kurz für Structured Query Language, ist eine Programmiersprache, die verwendet wird, um Daten in relationalen Datenbanken zu verwalten. Relationale Datenbanken verwenden Relationen (typischerweise Tabellen genannt), um Daten zu speichern und diese Daten dann durch Verwendung gemeinsamer Eigenschaften im Datensatz abzugleichen.
Einige gängige relationale Datenbankmanagementsysteme, die SQL verwenden:
- Orakel
- Sybase
- Microsoft SQL Server
- Microsoft Access
- Ingres.
Cobbs bahnbrechendes Paper beschreibt eine Datenbank, in der Objekte konstruiert und abgefragt werden konnten, mit etwas, das er SQL, structured query language, nannte. Er nutzte SQL, um sowohl Daten (in Objekten, sogenannte Tabellen) als auch das Schema für diese Daten zu erstellen, das Felder in Spalten beschreibt. Ein einzelner Datensatz in einer SQL-Datenbank wird als Zeile bezeichnet.
Was ist NoSQL?
Eine NoSQL-Datenbank hingegen ist selbstbeschreibend und benötigt daher kein Schema. Sie erzwingt auch nicht in allen Fällen Beziehungen zwischen Tabellen. Alle ihre Dokumente sind JSON-Dokumente, das sind vollständige Entitäten, die man leicht lesen und verstehen kann.
NoSQL bezeichnet leistungsstarke, nicht-relationale Datenbanken, die eine Vielzahl von Datenmodellen nutzen. Diese Datenbanken sind sehr bekannt für ihre:
- Benutzerfreundlichkeit
- Skalierbare Leistung
- Starke Resilienz
- Breite Verfügbarkeit
Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind:
- MongoDB
- MarkLogic
- Couchbase
- CloudDB
- Amazon Dynamo DB
SQL vs. NoSQL: Wesentliche Unterschiede
Es gibt viele Unterschiede zwischen SQL und NoSQL, die alle wichtig sind, wenn Sie entscheiden, welches Datenmanagementsystem für Ihre Organisation am besten geeignet ist. Dazu gehören Unterschiede in:
- Sprache
- Skalierbarkeit
- Gemeinschaft
- Struktur
Wir werden jeden Unterschied im Detail betrachten.
Sprache
Einer der Hauptunterschiede zwischen SQL-relationalen und NoSQL-nicht-relationalen Datenbanken ist die Sprache.
SQL-Datenbanken verwenden die Structured Query Language zur Definition und Verarbeitung von Daten. Dies ermöglicht SQL, äußerst vielseitig und weit verbreitet zu sein – es macht es zudem einschränkender. SQL verlangt, dass:
- Du verwendest vordefinierte Schemata, um die Struktur deiner Daten zu bestimmen, bevor du damit arbeitest.
- Ihre Daten folgen ebenfalls der gleichen Struktur, was eine erhebliche Vorabvorbereitung sowie sorgfältige Ausführung erfordern kann.
Eine NoSQL-Datenbank verfügt über ein dynamisches Schema für unstrukturierte Daten, und die Daten können auf viele verschiedene Arten gespeichert werden, sei es graphbasiert, dokumentenorientiert, spaltenorientiert oder als KeyValue-Speicher organisiert. Diese extreme Flexibilität ermöglicht es Ihnen:
- Erstellen Sie Dokumente, ohne vorher sorgfältig planen und deren Struktur definieren zu müssen
- Füge Felder unterwegs hinzu
- Variiere die Syntax von Datenbank zu Datenbank
- Gib jedem Dokument eine eigene, einzigartige Struktur, die dir insgesamt mehr Freiheit gibt
Skalierbarkeit
Ein weiterer großer Unterschied zwischen SQL und NoSQL ist ihre Skalierbarkeit. Die meisten SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, was bedeutet, dass man die Last auf einem einzelnen Server durch Erhöhung von Komponenten wie RAM, SSD oder CPU erhöhen kann.
Im Gegensatz dazu sind NoSQL-Datenbanken horizontal skalierbar, was bedeutet, dass sie den erhöhten Datenverkehr bewältigen können, indem sie einfach mehr Server zur Datenbank hinzufügen. NoSQL-Datenbanken können größer und deutlich leistungsfähiger werden, was sie zur bevorzugten Wahl für große oder sich ständig weiterentwickelnde Datensätze macht.
Die Gemeinde
Dank der Reife von SQL hat es eine viel stärkere und weiterentwickelte Community im Vergleich zu NoSQL. Es gibt Tausende von Chats und Foren, in denen Experten Wissen teilen und SQL-Best Practices diskutieren können, um die Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.
Obwohl NoSQL schnell wächst, ist seine Community nicht so gut definiert wie SQL, da es noch relativ neu ist.
Struktur
Schließlich ist ein letzter Punkt bei der Debatte zwischen SQL und NoSQL ihre Strukturen. SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, was sie zu einer besseren Wahl für Anwendungen macht, die mehrere Zeilen-Transaktionen erfordern. Beispiele können Buchhaltungssysteme oder Altsysteme sein, die ursprünglich für eine relationale Struktur entwickelt wurden.
NoSQL-Datenbanken können:
- Schlüsselwertpaare
- Filialen mit breiten Säulen
- Graphdatenbanken
- Dokumentenbasiert
Welche Datenbank ist also die richtige für Ihr Unternehmen?
Der beste Weg zu bestimmen, welche Datenbank für Ihr Unternehmen geeignet ist, ist, zu analysieren, welche Funktionen Sie benötigen.
SQL ist eine gute Wahl für:
- Jede Organisation, die von einer vordefinierten Struktur und festgelegten Schemata profitiert, insbesondere wenn sie mehrzeilige Transaktionen erfordern.
- Situationen, in denen alle Daten konsistent sein müssen, ohne Raum für Fehler zu lassen, wie etwa bei Buchhaltungssystemen.
NoSQL ist eine gute Wahl für Unternehmen, die ein rasantes Wachstum ohne klare Schema-Definitionen erleben. NoSQL bietet deutlich mehr Flexibilität als eine relationale Datenbank und ist eine solide Option für Unternehmen, die große Datenmengen analysieren müssen oder deren Datenstrukturen variabel sind.
Lassen Sie uns nun einige Beispiele betrachten, um die Unterschiede in diesen Konzepten zu veranschaulichen.
SQL- vs. NoSQL-Beispiele
Unten sieht man deutlich, dass das erste Feld Student und das zweite Feld Klasse ist.
{ student: "Walker Rowe",
class: "biology"
}
Im Sinne von SQL würde der Benutzer zunächst dieses Schema erstellen, bevor er Daten zur Datenbank hinzufügen kann:
CREATE TABLE studentClasses (
student varchar,
class varchar
);
Wobei Varchar eine variable Zeichenlänge hat.
Um Daten zu dieser Tabelle hinzuzufügen, würde man:
INSERT INTO studentClasses (student, class)
VALUES ("Walker Rowe", "biology:);
Mit einer NoSQL-Datenbank, in diesem Beispiel MongoDB, würde man die Datenbank-API verwenden, um Daten wie folgt einzufügen:
db.studentClasses.insert( { name: "Walker Rowe", class: "biology" } )
Und dann kannst du SQL verwenden, um die folgenden zu erstellen:
- Vereinigung, also alle Elemente aus zwei oder mehr Mengen
- Schnitte, die gemeinsame Elemente von zwei oder mehr Mengen sind
Der große Durchbruch war hier, Programmierern all dies mit leicht verständlicher SQL-Syntax zu ermöglichen. Dann machte Oracle weitere technologische Fortschritte, um die referenzielle Integrität der Datenbank sicherzustellen und die Leistung durch Feldindexierung und Caching von Datensätzen zu verbessern.
(Datenbankreferenzielle Integrität bedeutet die Vollständigkeit der Transaktionen, sodass keine verwaisten Datensätze vorhanden sind. Zum Beispiel ein Verkaufsdatensatz ohne entsprechendes Produktobjekt. Das ist das, was ich meine, wenn ich sage, dass Oracle die Beziehung zwischen Tabellen erzwingen kann.)
Im oben beschriebenen MongoDB-Beispiel würden Oracle-Programmierer sagen, dass die Tabelle studentClasses eine Schnittmenge ist. Weil man daraus sowohl bestimmen kann, welche Klassen ein Student hat, als auch welche Schüler in welcher Klasse sind. In diesem Fall würden sowohl Studenten- als auch Kursdatensätze Dinge wie die Klassenzimmernummer und die Telefonnummer der Studierenden enthalten.
Die Oracle-Datenbank wird als zeilenorientierte Datenbank bezeichnet. Die Daten sind in Zeilen und Spalten gruppiert. Wir müssen hier spaltenorientierte Datenbanken nicht erwähnen, wie Cassandra, da sie sich in ihrer Architektur und nicht in großem Maße vom Konzept unterscheiden. Sie unterscheiden sich also nicht so grundlegend von SQL im Vergleich zu NoSQL.
Insbesondere wird die Cassandra NoSQL-Datenbank verwendet, um ähnliche Datenspalten nahe beieinander zu gruppieren, sodass sie mit höchstmöglicher Geschwindigkeit abgerufen werden können. Außerdem beseitigen Cassandra und die NoSQL-Datenbanken das Konzept der Datenbanknormalisierung, das für Oracle entscheidend ist, wie wir unten erklären. Und sie speichern keine leeren Spaltenwerte, sodass die Zeilenlängen unterschiedlich sein können.
Effizienz und Normalisierung
Eine Sache, die Oracle betonte, war die Beziehung zwischen den Objekten. Sie sagten, dass alle Daten normalisiert werden sollten. Das bedeutet, dass keine Daten doppelt gespeichert werden sollten. Anstatt zum Beispiel die Schuladresse in jedem Studentendatensatz einzutragen, wäre es besser, eine Schultabelle zu führen und die Adresse dort zu speichern.
NoSQL-Datenbanken haben diese Einschränkung bis zu einem gewissen Grad beseitigt.
Festplattenspeicher war in den 1970er Jahren teuer, ebenso wie der Speicher, daher ergab Normalisierung Sinn. Es kann jedoch einige Zeit dauern, eine gemeinsame Operation durchzuführen, um einen Datensatz, der in verschiedenen Tabellen gespeichert ist, zu einer logischen Einheit zusammenzuführen. Es erfordert auch den Aufwand für die Pflege von Indexdateien und das Schreiben in diese, wenn Daten hinzugefügt oder gelöscht werden
NoSQL-Datenbanken sagen, dass all das keine Rolle spielt, da Festplattenspeicher und Speicher günstig sind. Befürworter davon sagen, es sei in Ordnung, im genannten Fall, die Schuladresse beim Schüler einzugeben. Das beschleunigt die Datenabrufzeit und erleichtert das Programmieren.
NoSQL vs SQL
Oracles größter Konkurrent auf dem Geschäftsmarkt ist SAP. Sie haben ihre eigene Datenbank, Hana. Der einzige Unterschied zwischen ihnen und Oracle ist, dass Hana alle seine Datensätze im Speicher speichert (sie bei Bedarf auf die Festplatte löscht). Das macht es für die Geschwindigkeit. Unabhängig davon ist es immer noch ein RDBMS.
Es ist schwierig, den Umstieg auf NoSQL-Datenbanken in seit Jahrzehnten laufenden Geschäftsanwendungen zu belegen oder diese für neue Anwendungen vorzuschlagen, wenn Unternehmen bereits über RDBMS verfügen. Es gibt Managementprobleme, die Oracle gelöst hat, wie Datenreplikation, die dazu führen könnten, dass jemand beispielsweise ElasticSearch ohne Unterstützung und mit einem heruntergefahrenen System verwendet wird.
Um diese Lücke zu schließen, haben einige Unternehmen die Unterstützung – und manchmal auch den Großteil der Programmierung – sogenannter OpenSource-Datenbanken wie ElasticSearch übernommen. (Wenn Sie dafür Unterstützung wollen, können Sie Unterstützung und eine unterstützte Version von Elastic kaufen.)
Das andere ist der Paradigmenwechsel für transaktionale Systeme. Es ist leicht vorstellbar, einen Verkauf zu einer Verkaufsdatenbank hinzuzufügen. Oracle berechnete dann automatisch den Lagerbestand mit einer gespeicherten SQL-Operation, genannt View. Für MongoDB müsste ein Programm die Lagerartikel sortieren und die Verkäufe abziehen, um den neuen Lagerbestand zu bestimmen.
Gängige NoSQL-Datenbanken
Wenn Sie die Anwendungsfälle für NoSQL-Datenbanken lesen, werden Sie feststellen, dass diese meist als Nischensysteme und nicht als Unternehmenssysteme übernommen werden.
Apache Cassandra
Zum Beispiel nutzt Uber Cassandra, um Fahrer zu verfolgen. Aber seine Bedürfnisse sind einzigartig, einschließlich der Notwendigkeit, Millionen von Datensätzen pro Sekunde über mehrere Rechenzentren hinweg zu schreiben. Sie haben sogar ihre eigene Implementierung von Cassandra entwickelt, damit es auf Mesos laufen kann, einem Orchestrierungssystem ähnlich wie Container.
DynamoDB
Amazon vermarktet seine DynamoDB-Datenbank als jemanden mit "Millisekunden-Latenz". Sie lassen auch den Begriff NoSQL fallen und nennen sie einfach eine nicht-relationale Datenbank.
DynamoDB hat, wie MongoDB, eine JavaScript-Oberfläche, sodass man auch mit dieser relativ einfachen Programmiersprache arbeiten kann. Zum Beispiel instanziiert man zum Beispiel einen Datensatz zuerst eine Datenbankinstanz und fügt dann das JSON-Element so hinzu:
var docClient = AWS.DynamoDB.DocumentClient()
docClient.put("{JSON … }"}
Ein Implementierungsdetail ist, dass man diese Operationen in MongoDB und DynamoDB mit Node.js ausführen kann. Das ist JavaScript, das in der mittleren Ebene läuft, sodass man keine JAR-Dateien oder Middleware-Server wie Oracle Weblogic erstellen muss.
Welches sollten Sie also für Ihr neues Projekt verwenden? Ihr Buchhaltungssystem könnte sehr wohl weiterhin auf einem RDBMS-System laufen. Aber es gibt Alternativen dazu, Oracle Lizenzgebühren zu zahlen, wie zum Beispiel MySQL.
Aber wird es MongoDB verwenden? Das ist kurzfristig nicht sehr wahrscheinlich, da es weltweit Millionen von Programmierern gibt, die Java und Oracle nutzen, sowie Projektmanager und Nutzer, die das verstehen.
Nutzen Sie ElasticSearch für Logs und Spark für Analysen. Was die anderen betrifft, analysieren Sie diese von Fall zu Fall, um zu sehen, was am besten für Ihre Optionen funktioniert:
- Ressourcen
- Fertigkeit
- Fähigkeit, verlorene Transaktionen zu erleiden
- Weitere Faktoren
Die Entscheidung treffen
Egal, in welchem Bereich Sie tätig sind, die Wahl der richtigen Datenbank für Ihr Unternehmen ist eine wichtige Entscheidung.
NoSQL-Datenbanken werden heute schnell zu einem wichtigen Teil der Datenbanklandschaft und erweisen sich als echter Wendepunkt im IT-Bereich. Unternehmen, die Big Data integrieren, bevorzugen oft die vielen Vorteile von NoSQL, darunter:
- Niedrigere Kosten
- Open-Source-Verfügbarkeit
- Einfachere Skalierbarkeit
Der Nachteil von NoSQL ist, dass es eine junge Technologie ist, was sie etwas volatiler macht.
SQL-Datenbanken hingegen haben sich seit über 40 Jahren bewährt und verwenden lang etablierte, gut definierte Standards. Sie haben eine riesige Expertengemeinschaft dahinter, und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit ist grenzenlos.
Insgesamt ist die Entscheidung zwischen SQL und NoSQL für das Geschäft nicht völlig schwarz-weiß; es erfordert einige Vergleiche und Kontraste, um zu bestimmen, welche Datenbank am besten zu Ihren spezifischen Bedürfnissen passt. Mit der richtigen Recherche und Vorbereitung stellen Sie jedoch sicher, dass die von Ihnen gewählte Datenbank ein effizientes und schlankes Managementsystem für Ihre Organisation bietet.
SQL auf Db2 ausführen?
Lerne mehr über BMC AMI SQL Performance für Db2®. Maximiere die Sichtbarkeit, damit du verschwenderische SQL-Anweisungen eliminieren kannst, die dich verlangsamen.
Die Tools dieser Lösung sind darauf ausgelegt, die SQL-Leistung während des gesamten Anwendungslebenszyklus zu verwalten, und helfen Ihnen:
- Diagnostizieren Sie Performance-Probleme und verfolgen Sie deren Quelle, damit Sie Ihr SQL effektiv optimieren können
- Rechnen Sie mit SQL-bedingten Verlangsamungen, damit Sie sie beheben können, bevor sie die Servicelevel beeinträchtigen
- Vermeiden Sie umständliche Umstrukturierungen und teure CPU-Upgrades, indem Sie Ihre Ressourcen optimal nutzen
- Stellen Sie sicher, dass Ihr SQL jederzeit effizient und kosteneffizient läuft
Verwandte Literatur
- BMC Machine Learning & Big Data Blog
- BMC Guides, die eine Reihe von Tutorials zu vielen der in diesem Artikel enthaltenen Datenbankoptionen anbieten
- Datenspeicher erklärt: Data Lake vs. Warehouse vs. Datenbank
- CAP-Theorem für Datenbanken: Konsistenz, Verfügbarkeit & Partitionstoleranz
- Was ist DBaaS? Datenbank-als-a-Service erklärt
- Datenethik in Unternehmen
SQL vs NoSQL von RTigger
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.