Bei der Entwicklung eines neuen Softwareprojekts ist es am wichtigsten, die richtigen Tools auszuwählen, und eines der wichtigsten Tools ist das Datenbankmodul.
Im Folgenden werden die Vor- und Nachteile von SQL vs. NoSQL-Datenbank-Engines, mit denen Sie eine fundierte Entscheidung treffen können, die für Ihr Projekt am besten geeignet ist. Obwohl ähnlich wie der PC vs. In der Mac-Debatte wird dieser Artikel bestrebt sein, so objektiv und unvoreingenommen wie möglich zu sein.
SQL (mySQL, PostgreSQL, Oracle usw.)
Ohne auf die Unterschiede zwischen bestimmten Engines einzugehen, sind relationale SQL-Datenbanken immer noch die am weitesten verbreitet Datenbank-Engines auf der ganzen Welt. SQL wurde in den 1970er Jahren entwickelt und 1979 erstmals als Sprache veröffentlicht. Bis heute ist SQL die dominierende Sprache für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken.
Da SQL de facto der Industriestandard ist, können Entwickler, die sich damit gut auskennen, problemlos zwischen der Arbeit mit verschiedenen Datenbank-Engines wechseln.
Für relationale Datenbanken ist ein vordefiniertes Schema erforderlich, das aus Tabellen und Spalten besteht, wobei jeder Datensatz eine Zeile innerhalb einer Tabelle ist. Obwohl Schemas jederzeit leicht geändert werden können, ist eine gewisse Vorplanung erforderlich, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Daten ordnungsgemäß in die Datenbank passen. Spalten können aus einer Vielzahl verschiedener Datentypen bestehen, einschließlich Zeichenfolgen, Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, großen Textelementen, binären Blobs usw.
Relationale Datenbanken
Durch das strukturierte Design relationaler Datenbanken können Sie auf einfache Weise Kind-Eltern-Beziehungen zwischen Tabellen erstellen.
Beispielsweise ist die Spalte "id" in der Tabelle "users" mit der "userid" der Tabelle "notes" verknüpft. Mit Unterstützung für Kaskadierung sind auch alle untergeordneten Zeilen betroffen, wenn eine übergeordnete Zeile gelöscht oder aktualisiert wird. Dies trägt nicht nur zur Gewährleistung der strukturellen Integrität bei, sondern ermöglicht auch eine optimale Leistung und Geschwindigkeit bei der Ausführung von Abfragen für mehrere Tabellen.
Die ordnungsgemäße Architektur und Verwaltung eines großen Datenbankschemas kann jedoch eine Aufgabe für sich sein, und viele Entwickler haben sich dagegen entschieden. Bei großen Datenbanken kann das Ändern des Schemas auch zeitaufwändig sein und eine ordnungsgemäße Vorbereitung erfordern.
Auf der anderen Seite kann sich das strukturierte Design für andere Entwickler, die mit der Software arbeiten, als einfacherer Weg erweisen, da sie deutlich sehen können, wie die Datenbank strukturiert ist.
NoSQL (MongoDB usw.)
Da MongoDB mit einem guten Vorsprung an der Spitze steht, haben NoSQL-Datenbanken in den letzten paar Jahren eine enorme Popularität erlangt. Dies wird hauptsächlich auf die schemenlose Struktur zurückgeführt, die kein vordefiniertes Datenbankschema bedeutet, und auf die Verwendung von JSON-Objekten für Datensätze, die Entwicklern vertraut sind.
Anstelle von Tabellen und Zeilen verwenden NoSQL-Datenbanken Sammlungen und Dokumente. Es ist nicht erforderlich, das Datenbankschema vorab zu definieren. Stattdessen wird alles automatisch im laufenden Betrieb erstellt. Wenn Sie beispielsweise versuchen, ein Dokument in eine nicht vorhandene Sammlung einzufügen, wird die Sammlung automatisch im laufenden Betrieb erstellt, anstatt einen Fehler auszulösen.
Dokumente sind JSON-Objekte, die eine große Vertrautheit bieten, da JSON bereits täglich von Entwicklern verwendet wird. Da Dokumente keine definierte Struktur haben, können alle Daten darin gespeichert werden und zwischen den Dokumenten unterschiedlich sein.
Unabhängig davon, ob Sie Webentwickler werden möchten oder nicht, ist es eine gute Idee, zumindest zu wissen, was JSON ist, warum es wichtig ist und warum es im gesamten Web verwendet wird.
Dies bietet große Flexibilität, da nicht nur Zeit gespart wird, wenn kein Datenbankschema erstellt und verwaltet wird, sondern auch Sie können jedem einzelnen Dokument beliebige Daten hinzufügen, ohne dass aufgrund der Datenbank ein Fehler ausgegeben wird Einschränkungen.
Weniger strukturelle Integrität
Obwohl NoSQL eine große Flexibilität und Vertrautheit bietet, ist der einzige Nachteil die mangelnde Unterstützung für Einschränkungen, die eine geringere strukturelle Integrität verursachen als die SQL-Gegenstücke. Ohne solide Unterstützung für Beziehungen zwischen Sammlungen oder Kaskadierung kann dies dazu führen, dass Probleme wie verwaiste untergeordnete Datensätze zurückbleiben nach dem Löschen des übergeordneten Datensatzes in der Datenbank zurückbleiben und die Optimierung für die Verarbeitung verwandter Datensätze über mehrere Daten hinweg reduzieren setzt.
Das strukturlose Design kann auch zu zusätzlichen unerkannten Fehlern in der Software führen. Wenn ein Entwickler beispielsweise einen Tippfehler macht und "amont" anstelle von "amount" in den Code einfügt, akzeptiert eine NoSQL-Datenbank dies, ohne einen Fehler oder eine Warnung auszulösen.
SQL vs. NoSQL: Welche Datenbank ist die beste?
Wie üblich bei der Softwareentwicklung lautet die Antwort: Es kommt darauf an.
Zum Beispiel, wenn Sie mehr unstrukturierte Daten wie Versicherungs-, Bildungsfinanz- oder Genealogie-Aufzeichnungen speichern müssen Dann wäre NoSQL eine gute Wahl, da Sie aufgrund seiner schemenlosen Struktur zusätzliche beliebige Daten in Dokumente einfügen können.
Wenn Sie jedoch größere Datensätze benötigen, die mehrere Tabellen umfassen, wobei die strukturelle Integrität und die Abfrageleistung Vorrang haben, ist SQL wahrscheinlich die bessere Wahl.
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