SQLとNoSQL(SQL and NoSQL)の比較に関するこの記事では、それぞれの利点と制限についての議論に光を当てます。NoSQLデータベースの話題が(NoSQL)NoSQLデータベースにデータを格納することで進化して以来、私は両方の概念を調査してその深さまで到達することを考えました。そして、実際にNoSQL(NoSQL)データベースの進化につながるものを理解するのに少し時間がかかりました。
さて、それはすべて、エンドユーザーに迅速で現実的かつ接続された方法で可能な限り最高のエクスペリエンスを提供するという探求に帰着します。データベース開発者は、ストレージ部門のテクノロジーが大幅に変化しているため、パフォーマンスを向上させるために最適化を試みています。
SQLおよびNoSQLデータベースの基本：
SQLデータベースとは
SQLデータベースについて言えば、基本的な概念は次のとおりです。リレーショナルデータベース(Relational database)があります。はい！SQLデータベースはリレーショナルデータベースです。では、リレーショナルデータベースとは正確には何ですか？リレーショナルデータベースは、データを格納するためにリレーション（テーブルと呼ばれることが多い）を厳密に使用します。リレーショナルデータベースは、データセットにある共通の特性を使用してデータを照合します。そして、結果のグループはスキーマ(Schema)と呼ばれます。
リレーショナルデータベースのリレーション（テーブル）は、行と列のセットに分割されます。タプルは、クエリを使用して取得されるデータベーステーブルの行を表します。
では、SQLはどのように役立ちますか？
SQL（構造化照会言語(Structured Query Language)）は、リレーショナルデータベースのデータを管理するために使用されるプログラミング言語です。MicrosoftSQLServerが最良の例です。Microsoft SQL Serverは、同じコンピューター上またはネットワーク上のアプリケーションによってデータを格納および取得するために使用されるリレーショナルデータベースです。
SQLServerの基本機能
- リレーショナルデータベースは、事前定義されたカテゴリに適合したデータを含むテーブルのセットです。
- 各テーブルには、列に1つ以上のデータカテゴリが含まれています。
- 各行には、列で定義されたカテゴリのデータの一意のインスタンスが含まれています。
- ユーザーは、データベーステーブルの構造を知らなくても、データベースのデータにアクセスできます。
SQLデータベースの制限
スケーラビリティ(Scalability)：ユーザーは、高価で処理が難しい強力なサーバー上でリレーショナルデータベースをスケーリングする必要があります。リレーショナルデータベースを拡張するには、複数のサーバーに分散させる必要があります。異なるサーバー間でテーブルを処理することは混乱です。
複雑さ(Complexity)：SQLサーバーのデータはとにかくテーブルに収まらなければなりません。データがテーブルに収まらない場合は、複雑で処理が難しいデータベース構造を設計する必要があります。
NoSQLデータベースとは何ですか？
過去数年間、「1つのサイズですべてに対応」–データストアに関する考え方は、科学(Science)企業とWeb企業の両方から疑問視されており、多種多様な代替データベースの出現につながる必要があります。移動と新しいデータストアは、通常、NoSQLという用語に含まれています。
NoSQLの基本的な品質は、固定テーブルスキーマを必要としない場合があり、通常は結合操作を回避し、通常は水平方向にスケーリングすることです。学術(Academic)研究者は通常、これらのデータベースを構造化ストレージと呼びます。これは、古典的なリレーショナルデータベースをサブセットとして含む用語です。
NoSQLデータベースは、「ACID」（アトミック性、一貫性、分離性、耐久性）もトレードオフします。NoSQLデータベースでは、程度の差はあれ、データのスキーマをレコードごとに異ならせることもできます。NoSQLにスキーマまたはテーブルが存在しない場合、データベース構造をどのように視覚化しますか？さて(Well)ここに答えがあります
スキーマは不要(No schema required)：最初に厳密なデータベーススキーマを定義しなくても、データをNoSQLデータベースに挿入できます。当然の結果として、挿入されるデータの形式は、アプリケーションを中断することなくいつでも変更できます。これにより、アプリケーションに大きな柔軟性がもたらされ、最終的にはビジネスに大きな柔軟性がもたらされます。
自動弾力性：(Auto elasticity: )NoSQLは、アプリケーションの支援を必要とせずに、データを複数のサーバーに自動的に分散します。サーバーは、アプリケーションのダウンタイムなしでデータレイヤーに追加またはデータレイヤーから削除できます。
統合キャッシング：(Integrated caching:)データを増やし、パフォーマンスを向上させるために、NoSQL技術はデータをシステムメモリにキャッシュします。これは、個別のインフラストラクチャを使用してこれを実行する必要があるSQLデータベースとは対照的です。
NoSQLのデータストレージのアーキテクチャを説明すると、人気のあるNoSQLデータベースには3つのタイプがあります。
- Key-Valueストア(Key-value stores)。名前が示すように、Key-Valueストアは、キーによる取得のためにインデックス付けされた値を格納するシステムです。これらのシステムは、構造化データまたは非構造化データを保持できます。
- 列指向データベース(Column-oriented databases)。リレーショナルデータベースの場合のように、レコードごとに均一なサイズのフィールドを持つ列と行の高度に構造化されたテーブルに情報のセットを格納するのではなく、列指向データベースには、密接に関連するデータの1つの拡張可能な列が含まれます。
- ドキュメントベースのストア(Document-based stores)。これらのデータベースは、各レコードに均一なサイズのフィールドを持つ構造化テーブルとしてではなく、ドキュメントのコレクションとしてデータを格納および編成します。これらのデータベースを使用すると、ユーザーは任意の長さの任意の数のフィールドをドキュメントに追加できます。
画像はそれらの3つの違いを示しています。
NoSQLデータベースの利点
1）NoSQLデータベースは通常、リレーショナルデータベースよりも高速にデータを処理します。
2）NoSQLデータベースは、データモデルが単純であるため、多くの場合高速です。
3） 主要なNoSQL(Major NoSQL)システムは、開発者がニーズに合った方法でアプリケーションを使用できるようにするのに十分な柔軟性を備えています。
SQL NoSQLの比較(SQL NoSQL Comparision)と結論(Conclusion)：
SQLとNoSQLは、データの保存と取得を最適化してスムーズに保つために、長い間優れた発明でした。それらのいずれかを批判することは原因を助けません。最近NoSQL(NoSQL)が話題になっているとしても、それがすべてのニーズに対する特効薬であるとは限りません。どちらのテクノロジーも、その機能において最高です。状況やニーズに応じて、それらをより有効に活用するのは開発者の責任です。
NoSQLの調査を検討している場合は、 MicrosoftNoSQLAzureホワイトペーパーをダウンロードできます。
MySQLとSQLServerの違い(difference between MySQL and SQL Server)について知りたい場合は、ここにアクセスしてください。(Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.)
Difference between SQL and NoSQL: A Comparison
This artіcle on SQL and NoSQL comparison will throw light on the debate on advantages and limitations on each. Ever since the buzz of NoSQL database evolved in storing data into the NoSQL databases, I thought of exploring both the concepts to reach out to its depth. And it took me some time to figure out things that actually lead to the evolution of the NoSQL database.
Well, it all comes down to the quest of providing the best possible experience to the end-users in a quick, real and connected way. Database developers are trying to optimize things to yield better performance as the technology in the storage department is changing drastically.
Basics of SQL and NoSQL database:
What is SQL database
Talking about SQL database, the basic concept is that; it has is a Relational database. Yes! SQL database is a relational database. So what exactly is a relational database? A relational database strictly uses relations (frequently called as tables) to store data. A relational database matches data by using common characteristics found in the dataset. And the resulting group is termed as Schema.
A relation (table) in a relational database is divided into a set of rows and columns. A Tuple stands for a row in a database table that is retrieved using a query.
So how does SQL help?
SQL (Structured Query Language) is a programming language that is used to manage data in relational databases. Microsoft SQL Server is the best example. Microsoft SQL Server is a relational database that is used to store and retrieve data by applications either on the same computers or over the network.
Basic features of SQL server
- A relational database is a set of tables containing data fitted into predefined categories.
- Each table contains one or more data categories in columns.
- Each row contains a unique instance of data for the categories defined by the columns.
- The user can access data from the database without knowing the structure of the database table.
Limitations for SQL database
Scalability: Users have to scale relational databases on powerful servers that are expensive and difficult to handle. To scale a relational database it has to be distributed on multiple servers. Handling tables across different servers is chaos.
Complexity: In SQL server’s data has to fit into tables anyhow. If your data doesn’t fit into tables, then you need to design your database structure that will be complex and again difficult to handle.
What is NoSQL database?
In the past few years, the ”one size fits all“ – thinking concerning data stores has been questioned by both, Science and web companies, which has to lead to the emergence of a great variety of alternative databases. The movement as well as the new datastores are commonly subsumed under the term NoSQL.
The basic quality of NoSQL is that it may not require fixed table schemas, usually avoid join operations, and typically scale horizontally. Academic researchers typically refer to these databases as structured storage, a term that includes classic relational databases as a subset.
NoSQL database also trades off “ACID” (atomicity, consistency, isolation, and durability). NoSQL databases, to varying degrees, even allow for the schema of data to differ from record to record. If there doesn’t exist schema or a table in NoSQL, then how do you visualize the database structure? Well here is the answer
No schema required: Data can be inserted in a NoSQL database without first defining a rigid database schema. As a corollary, the format of the data being inserted can be changed at any time, without application disruption. This provides immense application flexibility, which ultimately delivers substantial business flexibility.
Auto elasticity: NoSQL automatically spreads your data onto multiple servers without requiring application assistance. Servers can be added or removed from the data layer without application downtime.
Integrated caching: In order to increase data through and increase performance advance NoSQL techniques cache data in system memory. This is in contrast to SQL database where this has to be done using the separate infrastructure.
Describing the architecture of data storage in NoSQL, there are three types of popular NoSQL databases.
- Key-value stores. As the name implies, a key-value store is a system that stores values indexed for retrieval by keys. These systems can hold structured or unstructured data.
- Column-oriented databases. Rather than store sets of information in a heavily structured table of columns and rows with uniform-sized fields for each record, as is the case with relational databases, column-oriented databases contain one extendable column of closely related data.
- Document-based stores. These databases store and organize data as collections of documents, rather than as structured tables with uniform-sized fields for each record. With these databases, users can add any number of fields of any length to a document.
The image shows the difference between three of them.
Advantages of NoSQL database
1) NoSQL databases generally process data faster than relational databases.
2) NoSQL databases are also often faster because their data models are simpler.
3) Major NoSQL systems are flexible enough to better enable developers to use the applications in ways that meet their needs.
SQL NoSQL Comparision and Conclusion:
SQL and NoSQL have been great inventions over time in order to keep data storage and retrieval optimized and smooth. Criticizing any one of them will not help the cause. If there is a buzz of NoSQL these days, it doesn’t mean it is a silver bullet to all your needs. Both technologies are best in what they do. It is up to a developer to make better use of them depending on the situation and needs.
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Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.
