Анализ производительности и преимуществ разных подходов в управлении данными SQL и NoSQL | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 30 ноября, печатный экземпляр отправим 4 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Шихвеледова, Т. А. Анализ производительности и преимуществ разных подходов в управлении данными SQL и NoSQL / Т. А. Шихвеледова, А. Г. Саидбегова, З. К. Абдулаева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 15 (410). — С. 35-38. — URL: https://moluch.ru/archive/410/90392/ (дата обращения: 16.11.2024).



В статье рассмотрены основные особенности двух популярных на сегодняшний день подходов в системах управления базами данных. Также приводятся аргументы и доводы о том, какой подход является более актуальным и выгодным.

Ключевые слова: SQL, NoSQL, базы данных, реляционные подход, системы управления базами данных.

На сегодняшний день нет таких баз данных, которые подойдут безусловно всем. Собственно поэтому многие компании применяют и реляционные, и нереляционные базы данных для решения разнообразных задач. Хотя NoSQL-базы стали популярными благодаря быстродействию и хорошей масштабируемости, в некоторых ситуациях предпочтительными могут оказаться структурированные SQL-хранилища.

Решение о том, использовать ли базу данных на основе SQL или базу данных на основе NoSQL, является одним из самых значимых решений, которые необходимо принять на этапе планирования любого проекта.

Обе системы управления данными имеют свои области применения, преимущества и недостатки. Перед тем как перейти к объяснению 8 основных различий между системами управления базами данных SQL и NoSQL, кратко ознакомлю вас с двумя соперниками.

SQL означает язык структурированных запросов. Это язык запросов, разработанный специально для работы с данными, расположенными в реляционных базах данных. Эти базы данных именуются реляционными базами данных, поскольку они основаны на отношениях, которые на самом деле являются таблицами.

С поддержкой отношений в системах управления SQL имеется возможность хранить данные, а также сравнивать их с помощью общих характеристик, возникающих в наборе данных.

SQL применяется как для создания, так и для изучения объектов в реляционных баз данных. Этот подход также используется для организации данных и схемы для этих данных.

Ingres, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL и Sybase — это популярные примеры систем управления базами данных SQL.

В отличие от базы данных SQL, база данных NoSQL не требует фиксированной схемы. Помимо этого, такой подход не требует обязательного соблюдения отношений между таблицами. Нереляционная база данных состоит из документов JSON. Они представляют собой простой формат обмена данными, удобный для чтения и написания, как человеком, так и компьютером.

Базы данных NoSQL — это нереляционные базы данных, обеспечивающие высокую производительность и применяющие широкий спектр моделей данных. Такие базы данных предпочтительны из-за их простоты использования, высокой доступности и надежной гибкости. Таким образом, они являются выгодным вариантом для работы с большими данными.

Amazon Dynamo DB, Apache Cassandra, Bigtable, CloudDB, Couchbase, MarkLogic и MongoDB — вот некоторые из самых известных примеров систем управления базами данных NoSQL.

Выбирая между NoSQL и SQL подходами, немаловажно помнить об этих 8 различиях:

Сообщество и поддержка

Появление SQL-и NoSQL — подходов к управлению данными поделено более чем 20-летним промежутком времени.

SQL находится в центре внимания уже более 4 десятилетий. Стало быть, он развился, что привело к образованию огромного сообщества, которое общедоступно для оказания помощи и сотрудничества.

Различные чаты и специализированные форумы в открытом доступе на нескольких веб-ресурсах для экспертов SQL, чтобы делиться своими знаниями с остальной частью сообщества SQL.

NoSQL был представлен массам где-то в начале 2000-х годов, и, не смотря на то, что NoSQL стремительно развивается, ему еще предстоит пройти долгий путь, чтобы сравняться со своим главным соперником. Поддержка и расширение сообщества по-прежнему ограничены для NoSQL.

Иерархическое хранение данных

Иерархическая модель данных — это модель, которая требует организации данных в древовидной структуре. Данные хранятся в виде записей, которые связаны между собой ссылками. Какие поля будет содержать запись, определяется типом записи.

Для каждой дочерней записи обязательно иметь только одного родителя в иерархической модели базы данных. Однако родительская запись может иметь более одной дочерней записи. Для извлечения данных из иерархической базы данных необходимо пройти все дерево, начиная с корневого узла.

Хотя иерархические данные можно хранить через базы данных SQL, обычно это нежелательно. Базы данных NoSQL, с другой стороны, составляют превосходный вариант для хранения данных в иерархической модели базы данных.

Язык

Основным отличием между базами данных NoSQL и SQL является язык. Базы данных SQL опираются на структурированный язык запросов для определения и манипулирования данными. С одной стороны, это делает базы данных на основе SQL очень универсальными, но, с другой стороны, это делает их такими же ограничительными.

Прежде чем пользователь сможет приступить к работе с реляционной базой данных, необходимо использовать предопределенные схемы для определения структуры данных. Пользовательские данные должны иметь ту же структуру. Следовательно, она предполагает хорошо спланированный подход и тщательное исполнение.

База данных NoSQL предлагает динамическую схему для неструктурированных данных. Данные можно хранить самыми разными способами, в том числе в виде столбцов, документов, графиков и в виде пары ключ-значение.

В отличие от реляционных баз данных, большая гибкость, предлагаемая нереляционными базами данных, позволяет создавать документы даже без тщательного планирования и определения структуры. Пользователь может добавлять поля с течением времени и изменять синтаксис для разных баз данных.

Поскольку каждый документ в нереляционной базе данных может иметь свою собственную уникальную структуру, пользователь (или организация) получает большую степень свободы.

Масштабируемость

NoSQL и SQL можно также отличить по их масштабируемости. Типичная база данных SQL является вертикально масштабируемой. Это просто означает, что за счет приумножения таких компонентов, как процессор, оперативная память и SSD, можно увеличить нагрузку на один сервер.

Для сравнения, любая типичная база данных NoSQL является горизонтально масштабируемой. Это означает, что такая база данных может обрабатывать увеличение трафика, просто добавляя дополнительные серверы в базу данных.

В отличие от баз данных SQL, базы данных NoSQL способны увеличиваться в размере и функциональности. Это делает их идеальным выбором для больших и сложных наборов данных, а также для тех, которые стабильно развиваются.

Структура

Существует несколько структурных форм, которые может принимать база данных NoSQL. Это графовые базы данных, основанные на столбцах, основанные на документах и пары ключ-значение. В отличие от баз данных NoSQL, базы данных SQL строго основаны на таблицах.

В силу своей табличной природы базы данных SQL идеально подходят для приложений, требующих многорядных транзакций. Примером таких приложений могут служить бухгалтерские системы и унаследованные системы, первоначально разработанные для реляционной структуры.

Нормализация

Для предотвращения дублирования данных в базах данных используется нормализация. Этот метод гарантирует, что одни и те же данные не будут храниться дважды. С момента появления баз данных повторение данных стало существенной проблемой. Следовательно, нормализация является очень строгим ограничением в сценарии SQL.

Совершение операции объединения для того, чтобы объединить некоторую запись, хранящуюся в нескольких таблицах, в логическую единицу, очевидно, требует времени и ресурсов. Кроме того, метод нормализации требует дополнительных расходов на создание, обслуживание и обновление индексных файлов.

В отличие от SQL, базы данных NoSQL не требуют нормализации. Аргумент в пользу того, чтобы избежать нормализации, заключается в том, что метод устранения избыточных данных в базах данных появился из-за дорогого пространства для хранения и памяти еще в 1970-х годах.

Однако цены на память и место для хранения значительно упали в XXI веке и продолжают падать с течением времени. Поэтому NoSQL подчеркивает, что некоторый уровень избыточности данных не имеет большого значения, поскольку память, а также дисковое пространство сейчас недороги.

Сторонники NoSQL также утверждают, что отсутствие избыточности данных может даже обеспечить, хотя только в некоторых случаях, более быстрый поиск данных в дополнение к упрощению кодирования.

Свойства

Все базы данных SQL следуют свойствам ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность). Каждое из них кратко объясняется следующим образом:

Томичность — гарантирует, что каждая транзакция рассматривается как единая, не делящаяся единица. Это просто означает, что транзакция либо полностью завершается успешно, либо полностью терпит неудачу. Следовательно, нет промежуточного состояния.

C onsistency — гарантирует, что любая транзакция переведет базу данных из одного допустимого состояния в другое. Проще говоря, любые данные, добавленные в базу данных, должны соответствовать всем определенным правилам.

I solation — это свойство гарантирует, что одновременное выполнение транзакций приводит к переводу базы данных в то же состояние, в котором она находилась бы, когда транзакции должны были выполняться одна за другой.

D urability — после того, как транзакция была зафиксирована, она будет продолжать оставаться такой даже при возникновении системного сбоя. Это обеспечивается свойством долговечности.

В отличие от баз данных SQL, базы данных NoSQL следуют теореме CAP, где CAP означает согласованность, доступность и допуск разделов. Хотя согласованность такая же, как и описанная ранее, два других свойства кратко объясняются следующим образом:

Доступность — гарантирует, что каждый запрос получит некоторый ответ, независимо от того, будет ли результат неудачным или успешным.

Допуск разделов — гарантирует, что система продолжает работать даже тогда, когда некоторое количество сообщений задерживается или отбрасывается сетью между узлами.

Чтобы сделать правильный выбор между NoSQL и SQL, крайне важно понять, что предприятие ожидает от системы управления базами данных. Тем не менее, ниже приведены некоторые желательные сценарии как для реализаций NoSQL, так и для SQL.

SQL — это выбор, когда:

Доступны предопределенная структура и заданные схемы

Все данные в наборе данных должны быть строго согласованы

Анализ поведенческих и настраиваемых сеансов

Разработка пользовательских панелей мониторинга

Выполнение операций соединения и сложных запросов

Необходимо выполнить многорядные проводки

NoSQL — это выбор, когда:

Свойства ACID не требуются

Реализация логики ограничений и проверок не является обязательной

Необходимо анализировать большие переменные наборы данных

Протоколирование данных из распределенных источников

Требуется более гибкая схема

Хранение временных данных

Четкого определения схемы не существует

Выводы

Независимо от основных целей организации, выбор правильной системы управления базами данных очень важен. Базы данных NoSQL быстро развиваются и становятся инновационным изменением в ИТ — индустрии. Следовательно, они стали актуальными и значимыми в современном сценарии базы данных.

С другой стороны, у нас есть базы данных SQL, которые доказывают свою ценность уже более 40 лет. Более того, они влекут за собой четко определенные стандарты, которые установились гораздо раньше. Опираясь на огромное сообщество, базы данных SQL открывают огромные возможности для совместной работы.

Как базы данных SQL, так и базы данных NoSQL имеют свои явные преимущества друг перед другом. Значит, при правильном изучении требований и ожидаемых решений можно сделать правильный выбор СУБД.

Литература:

  1. NoSQL vs SQL in 2022: Comparison, Features, Applications. https/hackr.io/blog/nosql-vs-sql (Дата обращения 07.04.2022).
  2. Alekseev K. Relational database problems // Кибернетика и программирование. 2020. № 2. С. 7–18.
  3. Преимущества и недостатки нереляционных баз данных. https://veesp.com/ru/blog/sql-or-nosql (Дата обращения 09.04.2022).
  4. Робинсон Ян, Вебер Джим, Эифрем Эмиль Графовые базы данных: новые возможности для работы со связанными данными / пер. с англ. Р. Н. Рагимова; науч. ред. А. Н. Кисилев. — 2-е изд. — М.: ДМК Пресс, 2016. — 256 с.
Основные термины (генерируются автоматически): SQL, баз данных, система управления, данные, нереляционная база данных, реляционная база данных, ACID, CAP, база данных, дочерняя запись.


Ключевые слова

базы данных, системы управления базами данных, NoSQL, SQL, реляционные подход

Похожие статьи

Роль SQL в среде облачных баз данных

В статье автор рассмотрел, что такое SQL, его роль в управлении данными, а также преимущества использования SQL в облачных базах данных.

Реляционные и нереляционные базы данных

В статье рассматриваются реляционный и нереляционный подход к созданию баз данных, причины их появления, основные принципы их работы и дается ответ на вопрос: системы управления базами данных какого подхода более востребованы.

Анализ развития современных баз данных

В данной статье рассматривается анализ развития современных баз данных. Анализируются основные тенденции развития, такие как рост популярности NoSQL-баз данных, использование облачных технологий, внедрение искусственного интеллекта и машинного обучен...

Использование концепции интегрированных систем управления данными

В статье рассматриваются основные концепции при выборе систем управления контентом. Авторы опираются на данные исследовательских компаний IDC и W3Techs и делают выводы, используя свой практический опыт.

Анализ данных на Python

В статье автор подробно исследует аналитические возможности Python, уделяя внимание ключевым библиотекам и методам, которые делают этот язык таким мощным инструментом для работы с данными.

Распределенные информационные системы: особенности применения и построения

Данная статья направлена на исследование вопроса построения распределенных информационных систем. Рассмотрены методы Grid и Cloud в качестве средства построения распределенных ИС, а также технологии построения распределенных баз данных.

Рассмотрение декларативного подхода к разработке интерфейсов мобильных приложений для Android

В данной статье рассматриваются императивный и декларативный подходы к разработке интерфейсов, анализируются преимущества и недостатки библиотеки Jetpack Compose.

Создание и заполнение базы данных «Студенты»

В данной статье будет описан алгоритм создания баз данных, способы управления базами данных и применение разработки в учебном заведении.

Анализ концепции big data в области баз данных

В статье автор исследует концепцию применимости big data в области баз данных.

Обзор существующих инструментов для моделирования бизнес-процессов, использующих основные методологии

В статье авторы описывают и выявляют достоинства и недостатки программных средств для моделирования бизнес-процессов.

Похожие статьи

Роль SQL в среде облачных баз данных

В статье автор рассмотрел, что такое SQL, его роль в управлении данными, а также преимущества использования SQL в облачных базах данных.

Реляционные и нереляционные базы данных

В статье рассматриваются реляционный и нереляционный подход к созданию баз данных, причины их появления, основные принципы их работы и дается ответ на вопрос: системы управления базами данных какого подхода более востребованы.

Анализ развития современных баз данных

В данной статье рассматривается анализ развития современных баз данных. Анализируются основные тенденции развития, такие как рост популярности NoSQL-баз данных, использование облачных технологий, внедрение искусственного интеллекта и машинного обучен...

Использование концепции интегрированных систем управления данными

В статье рассматриваются основные концепции при выборе систем управления контентом. Авторы опираются на данные исследовательских компаний IDC и W3Techs и делают выводы, используя свой практический опыт.

Анализ данных на Python

В статье автор подробно исследует аналитические возможности Python, уделяя внимание ключевым библиотекам и методам, которые делают этот язык таким мощным инструментом для работы с данными.

Распределенные информационные системы: особенности применения и построения

Данная статья направлена на исследование вопроса построения распределенных информационных систем. Рассмотрены методы Grid и Cloud в качестве средства построения распределенных ИС, а также технологии построения распределенных баз данных.

Рассмотрение декларативного подхода к разработке интерфейсов мобильных приложений для Android

В данной статье рассматриваются императивный и декларативный подходы к разработке интерфейсов, анализируются преимущества и недостатки библиотеки Jetpack Compose.

Создание и заполнение базы данных «Студенты»

В данной статье будет описан алгоритм создания баз данных, способы управления базами данных и применение разработки в учебном заведении.

Анализ концепции big data в области баз данных

В статье автор исследует концепцию применимости big data в области баз данных.

Обзор существующих инструментов для моделирования бизнес-процессов, использующих основные методологии

В статье авторы описывают и выявляют достоинства и недостатки программных средств для моделирования бизнес-процессов.

Задать вопрос