Выбор между SQL и NOSQL - до того, как вы выбираете вас.
14 августа 2025 г.SQL или NOSQL - дебаты - это не только базы данных, а о том, как ваше приложение будет думать, расти и масштабировать.
Выберите неправильный, и вы можете в конечном итоге сражаться с базой данных вместо создания своего продукта.
Что, если база данных, которую вы выберете сегодня, становится причиной того, что ваше приложение замедляется, не может масштабироваться или стоит вам тысячи, чтобы исправить позже?
Давайте убедимся, что этого никогда не произойдет.
Выбор между SQL и NOSQL является одним из наиболее важных решений, которые вы будете принимать при разработке приложения, управляемого данными.
Оба имеют свои сильные стороны, слабые стороны и идеальные варианты использования, и выбор может формировать производительность, масштабируемость вашей системы и даже скорость развития.
В этом руководстве мы разбим, что такое SQL и NOSQL, где каждый сияет, их плюсы и минусы и как решить, какое вам право.
Что такое SQL?
SQL (Languaged Query)-это стандартизированный язык программирования, специфичный для домена, используемый для доступа, манипулирования и управления данными в системах управления реляционными базами данных (RDBMS).
Данные организованы в таблицы с рядами и столбцами, обеспечивая строгую схему. Примеры операций SQL включают
SELECTВINSERTВUPDATEВDELETEи передовые запросы с участиемJOINsПолем
Что такое nosql?
NOSQL («не только SQL») относится к широкой категории нереляционных баз данных, которые хранят и получают данные не так, как традиционные базы данных на основе таблиц.
Базы данных NOSQL бывают многих типов: клавиш-значения, документ, широкий столб и график. Они допускают гибкие схемы и предназначены для высокой масштабируемости, производительности и обработки неструктурированных или полуструктурированных данных.
Использование баз данных SQL и NOSQL
SQL
- Подходит для приложений, нуждающихся в согласованных структурированных данных: финансовые системы, ERP, CRM, электронная коммерция и любой домен, где кислотные транзакции и сложные запросы имеют решающее значение.
- Обычно можно найти в аналитических рабочих нагрузках, хранилище данных и транзакционных системах.
Nosql
- Используется при гибкости и масштабируемости: аналитика больших данных, социальные сети, управление контентом, IoT и мобильные приложения.
- Идеально подходит для быстрого развития моделей данных, хранения больших объемов неструктурированных данных и поддержки горизонтального масштабирования на нескольких серверах.
Когда вы должны использовать SQL против NOSQL?
SQL лучше, когда:
- Ваши данные структурированы и хорошо вписываются в таблицы (табличная модель).
- Вам нужна сильная согласованность данных (например, финансовые транзакции).
- Ваше приложение требует сложных запросов и соединений.
Nosql предпочтительнее, когда:
- Данные являются неструктурированными, полуструктурированными или часто меняющимися.
- Масштабируемость и распределенные архитектуры важны (например, приложения для веб-масштаба, IoT, потоковые данные).
- Вам нужна высокая пропускная способность записи/прочтения, гибкая схема или сохранить большие наборы данных с минимальными накладными расходами.
## Popular SQL and NoSQL Databases
Категория | База данных | Основные моменты |
|---|---|---|
SQL | Mysql | С открытым исходным кодом, широко используемый для скорости/надежности |
Postgresql | Расширенные функции, сильная последовательность, надежная | |
Оракул | Масштабируемые, предпринимаемые функции, коммерческие | |
Microsoft SQL Server | Интеграция с MS Ecosystem, Commercial | |
SQLite | Легкий, на основе файлов, без сервера | |
Nosql | Mongodb | Магазин документов, JSON-подобные документы, гибкая схема |
Апач Кассандра | Широколоновый магазин, высокая масштабируемость, отказоустойчивый | |
Редис | Магазин ключей, очень быстрый, в памяти | |
Couchbase | Документ + Value, масштабируемый, мобильный/облачный | |
Neo4j | Графическая база данных, превосходная при моделировании отношений |
Плюсы и минусы
Базы данных SQL
Плюсы:
- Сильная консистенция данных (кислотные свойства).
- Мощные возможности запросов, включая объединения и агрегации.
- Зрелая экосистема, хорошо поддерживаемая в корпоративных средах.
- Стандартизированный язык и сильная транзакционная поддержка.
Минусы:
- Жесткая схема; Изменения структуры сложны.
- Вертикальное масштабирование (ограничено обновлениями оборудования).
- Может стать ресурсоемким с большими объемами данных.
- Менее идеально для неструктурированных или полуструктурированных данных.
Базы данных NOSQL
Плюсы:
- Высоко масштабируемый через горизонтальное распределение по серверам.
- Гибкая схема; динамические модели данных.
- Хорошая производительность при тяжелой нагрузке или с большими объемами данных.
- Подходит для быстрого развития и изменений требований.
Минусы:
- Может пожертвовать сильной последовательности за производительность (возможная последовательность).
- Ограниченная поддержка сложных запросов и соединений.
- Разнообразные модели (ключевая стоимость, документ, график и т. Д.)-Кривая обучения может быть более крутой.
- Кислотные гарантии могут отсутствовать или ограничить.
Теперь давайте погрузимся глубоко в плюсы и минусы
Что такое кислотные свойства?
Кислота - это набор из четырех гарантий, которые делают транзакции в базе данных надежными:
Свойство | Значение | Почему это важно |
|---|---|---|
А атомность | Транзакция - это все или ничего. Если какой -либо шаг не удается, все это откатится назад. | Предотвращает частичные обновления (например, деньги, вычитаемые с одной учетной записи, но не добавлены в другой). |
C - последовательность | База данных перемещается из одного действительного состояния в другое. Все правила (ограничения, триггеры и т. Д.) Следуют. | Обеспечивает целостность данных. |
Я - изоляция | Транзакции не мешают друг другу. Даже если они бегают одновременно, результатом является то, что они бежали один за другим. | Предотвращает условия гонки. |
D - долговечность | Как только транзакция будет совершена, она постоянно даже после утраты или потери мощности. | Гарантирует, что данные не теряются неожиданно. |
Как базы данных SQL поддерживают кислоту
Традиционные реляционные базы данных, такие как MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, разработаны вокруг кислоты.
Как они это делают:
- Атомность → транзакции можно начать с
BEGINи откатился сROLLBACKЕсли что -то терпит неудачу. - Согласованность → принудительно с использованием:
- Типы данных
- Ограничения (
PRIMARY KEYВFOREIGN KEYВCHECK) - Триггеры и правила
- Изоляция → достигнуто с использованием уровней блокировки и изоляции (
READ COMMITTEDВSERIALIZABLE, и т. д.). - Долговечность → достигнута через:
- Write -aead Logging (wal) - -соединения регистрируются перед подачей заявки.
- Репликация данных и резервное копирование.
Пример:
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 500 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 500 WHERE id = 2;
COMMIT;
Если какое -либо обновление не удается, SQL гарантирует, что вся операция откатается назад.
Почему многие базы данных NOSQL не полностью поддерживают кислоту
Многие базы данных NOSQL (например, MongoDB, Cassandra, Couchbase) приоритет масштабируемости и доступности по строгой кислоте, особенно при распределении по многим серверам.
Проблемы:
- Распределенная природа → Сохранение сильной кислоты по нескольким узлам дорого и медленно.
- Вместо этого многие следуют за базой:
- В основном доступна → система всегда отзывчива.
- Мягкое состояние → Данные могут меняться со временем (возможная последовательность).
- Возможная последовательность → Все реплики в конце концов согласятся, но не мгновенно.
- Многие системы NOSQL ослабляют изоляцию и последовательность, чтобы получить:
- Быстрее пишет
- Проще горизонтальное масштабирование
- Высокая доступность в случае сбоев сети
❗ Не имея заметки
- Не все noSQL не являются кислотными, некоторые имеют частичную или дополнительную кислотную поддержку.
- MongoDB → кислотные транзакции для многодокументных операций (с VV4.0), но с компромиссами производительности.
- Cassandra → Легкие транзакции с ограниченной изоляцией.
- Но по умолчанию большинство систем NOSQL склоняются к базе для производительности и масштабируемости.
Базы данных SQL менее идеально подходят для неструктурированных или полуструктурированных данных
Базы данных SQL менее идеально подходят для неструктурированных или полуструктурированных данных, главным образом из-за того, как они разработаны в их ядре.
1. Базы данных SQL ожидают фиксированной схемы
- В SQL вы должны определить схему (таблицы, столбцы, типы данных) перед вставкой данных.
- Каждая строка в таблице должна следовать этой схеме.
- Проблема с неструктурированными данными:
- Неструктурированные (например, изображения, видео, бесплатный текст) и полуструктурированные (например, JSON, XML) не аккуратно вписываются в жесткие таблицы.
- Если форма данных часто меняется, вам нужно многократно изменять схему, которая является дорогой и разрушительной.
2. Данные плохо вписываются в ряды и столбцы
- Базы данных SQL ориентированы на строки и колонну.
- Неструктурированные данные часто имеют:
- Различные поля на запись.
- Необязательные или вложенные атрибуты.
- Попытка сохранить это в SQL означает:
- Много
NULLзначения для неиспользованных столбцов. - Сложные присоединения таблиц, чтобы представлять вложенные отношения.
- Снижение производительности.
- Много
3. Сложное хранилище для вложенных или переменных данных
- Полуструктурированные данные, такие как JSON, могут храниться в современных базах данных SQL (например, JSONB PostgreSQL), но::
- Он теряет многие из оптимизаций запросов реляционных таблиц.
- Индексация и поиск в полях JSON медленнее и более интенсивно ресурс.
- Базы данных документов NOSQL (например, MongoDB) обрабатывают вложенные, переменные поля, что делает их быстрее для таких вариантов использования.
4. Проблемы масштабирования и гибкости
- Неструктурированные/полуструктурированные данные растут непредсказуемыми способами.
- Строгая схема SQL + подход вертикального масштабирования затрудняет адаптацию.
- Гибкая схема NOSQL + горизонтальное масштабирование лучше подходит для изменения и крупномасштабных неструктурированных наборов данных.
Базы данных NOSQL поддерживают гибкую схему
Когда мы говорим, что базы данных NOSQL поддерживают гибкую схему, мы имеем в виду:
1. Нет предопределенной структуры таблицы
- В SQL вы должны определить все столбцы и их типы перед вставкой данных.
- В NOSQL (например, MongoDB, Cassandra, Dynamodb) вам не нужно предварительно определять все области.
- Вы можете вставить запись с определенными полями и еще одной записью с совершенно разными полями в одной и той же коллекции/таблице.
2. Различные записи могут иметь разные структуры
Пример в MongoDB (база данных документов):
// Document 1
{
"name": "Vignesh",
"email": "vignesh@example.com"
}
// Document 2
{
"name": "Raj",
"phone": "9876543210",
"address": {
"city": "Chennai",
"zip": "600001"
}
}
Здесь:
VigneshимеетemailПоле, но нетphoneПолемRajимеетphoneи вложенногоaddressно нетemailПолем- Оба хранятся в одной и той же коллекции без изменений схемы.
3. Легко развиваться
- Вы можете добавлять, удалять или переименовать поля в любое время, не изменяя всю структуру базы данных.
- Это особенно полезно, когда:
- Ваша модель данных часто меняется.
- Вы храните неструктурированные или полуструктурированные данные (например, JSON, XML).
- Вы должны обрабатывать различные источники данных с различными форматами.
4. Схема-на читатель против схемы на записи
- SQL использует схему на записи → структура применяется при вставке данных.
- NOSQL часто использует схему on-rede → «Структура применяется при извлечении/обработке данных».
- Это означает, что вы можете хранить необработанные, нерегулярные данные и формировать их позже.
Что такое вертикальное масштабирование (масштабирование)?
- Значение:Увеличение емкости одной машины (сервера) для обработки большей загрузки.
- Как это делается:Добавьте больше процессора, оперативной памяти, хранилища или более быстрых дисков к тому же серверу.
- Аналогия:Как покупка большего, более быстрого ноутбука вместо нескольких ноутбуков.
Базы данных SQL и вертикальное масштабирование
- Традиционные базы данных SQL (такие как MySQL, PostgreSQL, Oracle) хранят данные в структурированном реляционном формате.
- Они часто предназначены для работы на одной мощной машине для последовательности и сложных запросов.
- Масштабирование горизонтально (по нескольким серверам) труднее для SQL, потому что:
- Они в значительной степени полагаются на транзакции (соблюдение кислоты).
- Данные часто взаимосвязаны (соединения по нескольким таблицам).
- Разделение (шарнинг) Данные при сохранении отношений являются сложными.
- Итак, более простой подход был:
Сделайте одну машину сильнее → вертикальное масштабирование.
Что такое горизонтальное масштабирование (масштабирование)?
- Значение:Добавление больше машин (серверов) для распределения нагрузки.
- Как это делается:Используйте несколько серверов, которые разделяют рабочую нагрузку, часто с распространенными данными по ним.
- Аналогия:Вместо того, чтобы покупать суперкомпьютер, вы покупаете 10 обычных компьютеров и заставляете их работать вместе.
Базы данных NOSQL и горизонтальное масштабирование
- Базы данных NOSQL (такие как MongoDB, Cassandra, Couchbase) хранят данные нереляционным образом (документы, пары ключей, широкие колонны и т. Д.).
- Они построены с учетом распределения с самого начала:
- Данные могут легко задержаться на нескольких серверах.
- Каждый сервер обрабатывает часть данных.
- Это позволяет обрабатывать огромные наборы данных и высокий трафик, просто добавляя больше машин.
- Таким образом, общий метод масштабирования:
Добавьте больше серверов, чтобы поделиться работой → горизонтальное масштабирование.
Conclusion
Choosing between SQLиNosqlНе о том, какой из них лучше в вакууме. Это о том, о чем выровняется с вашиммодель данныхВпланы роста, иПотребности примененияПолем
Подумайте об этом, как строительство дома: вы не выберете ту же основу для небоскреба, что и для домики.
- Если вам нужноструктура, последовательность и надежность, Базы данных SQL предлагают проверенную стабильность.
- Если вам нужноГибкость, скорость в масштабе и развивающиеся модели данных, Nosql может дать вам ловкость, которая вам нужна.
Самые успешные проекты начинаются сЯсность, а не догадкиПолем
Выберите правильную базу данных сегодня, и вы не просто избежите дорогостоящих ошибок, вы установите свое приложение в изящном масштабе на долгие годы.
Оригинал