Differenze tra database SQL e NoSQL:confronto tra MySQL e MongoDB

Con la quantità di dati presenti nel mondo, è quasi impossibile gestire i dati senza database adeguati. Nel mercato odierno sono presenti diversi tipi di database e decidere il miglior database adatto alla tua attività può essere un compito arduo. Quindi, in questo articolo su SQL vs NoSQL, confronterò questi due tipi di database per aiutarti a scegliere quale tipo di database può aiutare te e la tua organizzazione.

I seguenti argomenti saranno trattati in questo articolo:

• • Cos'è SQL?
  • Cos'è NoSQL?
  • SQL vs NoSQL
  • Esempi di SQL e NoSQL
  • Cos'è MySQL?
  • Cos'è MongoDB?
  • MySQL vs MongoDB
  • Demo:inserisci valori in tabelle e raccolte

Allora, iniziamo, gente!!

Cos'è SQL?

SQL alias Structured Query Language è il nucleo del database relazionale che viene utilizzato per accedere e gestire i database. Questo linguaggio viene utilizzato per manipolare e recuperare i dati da un formato di dati strutturato sotto forma di tabelle e mantiene le relazioni tra tali tabelle. Le relazioni potrebbero essere le seguenti:

• Una relazione uno-a-uno si ha quando una singola riga nella tabella A è correlata a una singola riga nella tabella B.
• Una relazione uno-a-molti è quando una singola riga nella tabella A è correlata a molte righe nella tabella B.
• Una relazione molti-a-molti è quando molte righe nella tabella A possono essere correlate a molte righe nella tabella B.
• Una relazione autoreferenziale si verifica quando un record nella tabella A è correlato alla stessa tabella stessa.

Ora, in questo articolo cerchiamo di capire cos'è NoSQL?

Cos'è NoSQL?

NoSQL, o più comunemente noto come database Non solo SQL, fornisce un meccanismo per l'archiviazione e il recupero di dati non strutturati. Questo tipo di database può gestire una quantità enorme di dati e ha uno schema dinamico. Quindi, un database NoSQL non ha un linguaggio di query specifico, nessuna o pochissime relazioni, ma ha dati archiviati nel formato di raccolte e documenti.

Quindi, un database può avere una 'n' numero di raccolte e ciascuna raccolta può avere 'm' numero di documenti. Considera l'esempio seguente.

Come puoi vedere dall'immagine sopra, esiste un database dei dipendenti che ha 2 raccolte, ovvero la raccolta dei dipendenti e dei progetti. Ora, ciascuna di queste raccolte ha Documenti, che sono fondamentalmente i valori dei dati. Quindi, puoi presumere che le raccolte siano le tue tabelle e che i Documenti siano i tuoi campi nelle tabelle .

Va bene, quindi, ora che sai cos'è SQL e NoSQL, vediamo ora come questi database stanno l'uno contro l'altro.

SQL vs NoSQL

Quindi, in questo confronto, confronterò entrambi questi database sulla base dei seguenti motivi:

1. 1. Tipo di database
   2. Schema
   3. Categorie di database
   4. Query complesse
   5. Archiviazione gerarchica dei dati
   6. Scalabilità
   7. Lingua
   8. Trattamento online
   9. Proprietà di base
   10. Supporto esterno

Tipo di database

SQL è chiamato un database relazionale poiché organizza i dati strutturati in righe e colonne definite, con ciascuna tabella correlata alle altre tabelle nel database.

NoSQL, invece, è noto come database non relazionale . Questo perché i dati vengono archiviati sotto forma di raccolte con nessuna o poche relazioni tra di loro.

Schema

SQL ha bisogno di uno schema predefinito per dati strutturati. Pertanto, prima di iniziare a utilizzare SQL per estrarre e manipolare i dati, è necessario assicurarsi che la struttura dei dati sia predefinita sotto forma di tabelle.

Tuttavia, NoSQL ha uno schema dinamico per dati non strutturati. Quindi, se stai utilizzando un database NoSQL, non è presente uno schema predefinito e lo schema completo dei tuoi dati dipende completamente da come desideri archiviare i dati. ovvero quali campi desideri archiviare in documenti e raccolte.

Categorie di database

I database SQL sono t database abilitate . Quindi, puoi avere "n" numero di tabelle correlate tra loro e ogni tabella può avere righe e colonne che memorizzano i dati in ogni cella della tabella.

Ora, se parliamo di database NoSQL, i database NoSQL hanno le seguenti categorie di database:

• Database dei documenti – Associa ciascuna chiave a una struttura di dati complessa nota come documento. Può contenere molte coppie chiave-valore diverse, o coppie di array di chiavi o persino documenti nidificati
• Negozi di valore chiave – Sono i database NoSQL più semplici. Ogni singolo elemento nel database viene memorizzato come nome di attributo o chiave insieme al suo valore.
• Archivio grafico – Sono utilizzati per memorizzare informazioni sulle reti, come le connessioni social. Gli archivi grafici includono Neo4J e HyperGraphDB.
• Negozi a colonne larghe – Gli archivi di colonne di grandi dimensioni come Cassandra e HBase sono ottimizzati per query su set di dati di grandi dimensioni e archiviano colonne di dati insieme, anziché righe.

Quindi, i database SQL archiviano i dati sotto forma di tabelle e i database NoSQL archiviano i dati sotto forma di coppie chiave-valore, documenti, database di grafici o archivi a colonne larghe.

Query complesse

SQL è più adatto per ambienti di query complessi rispetto a NoSQL poiché lo schema nei database SQL è strutturato e contiene dati archiviati in un formato tabellare. Quindi, anche se desideri applicare query nidificate con molte sottoquery all'interno della query esterna, puoi farlo facilmente utilizzando i nomi di tabella e colonna corretti.

Ora, il motivo per cui i database NoSQL non sono adatti per query complesse è perché i database NoSQL non vengono interrogati in un linguaggio standard come SQL.

Archiviazione gerarchica dei dati

Beh, quando confrontiamo i database su questo fattore, NoSQL si adatta meglio all'archiviazione gerarchica rispetto ai database SQL.

Questo perché all'aumentare del numero di tabelle, aumenta anche la complessità del mantenimento delle relazioni tra di loro. Quindi, in uno scenario del genere, non puoi mettere in relazione l'enorme quantità di tabelle con molte colonne l'una con l'altra. Tuttavia, se si considera un database NoSQL, questo tipo di database si adatta meglio all'archiviazione gerarchica dei dati poiché segue il modo di archiviazione dei dati della coppia chiave-valore che è simile ai dati JSON.

Scalabilità

I database SQL sono scalabili verticalmente . Puoi bilanciare il carico dei server di dati ottimizzando l'hardware come l'aumento di CPU, RAM, SSD, ecc.

D'altra parte, i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente . Puoi eseguire il bilanciamento del carico aggiungendo più server al tuo cluster per gestire una grande quantità di traffico.

Lingua

I database SQL hanno un linguaggio specifico, e non varia da database a database. Questo tipo di database utilizza SQL ( Structured Query Language ) per il recupero e la manipolazione dei dati.

I database NoSQL non hanno un linguaggio specifico utilizzato per le query e varia da database a database. Nel database NoSQL, le query sono principalmente focalizzate sulla raccolta di documenti e il linguaggio è noto come UnQL (Unstructured Query Language).

Elaborazione online

Nel confronto tra SQL e NoSQL, in base a questo fattore, i database SQL vengono utilizzati per applicazioni di tipo transazionale pesante. Bene, questo è perché SQL fornisce atomicità, integrità e stabilità dei dati. Inoltre, è possibile utilizzare NoSQL a scopo di transazione, ma non è ancora abbastanza stabile in condizioni di carico elevato e per applicazioni transazionali complesse. Quindi, puoi capire che SQL viene utilizzato principalmente per OLTP (Online Transactional Processing) e NoSQL viene utilizzato principalmente per OLAP (Online Analytical Processing).

Proprietà di base

I database SQL sono basati su proprietà ACID ( Atomicità, Consistenza, Isolamento e Durabilità) mentre i database NoSQL si basano sul teorema della CAP di Brewers (Coerenza, disponibilità e tolleranza di partizione).

Lascia che ti spieghi prima le proprietà dell'ACID:

• Atomicità :Atomicity si riferisce alle transazioni completamente eseguite o non riuscite in cui la transazione si riferisce a una singola operazione logica di un dato. Significa che se una parte di una transazione fallisce, l'intera transazione fallisce e lo stato del database rimane invariato.
• Coerenza :La coerenza garantisce che i dati devono soddisfare tutte le regole di convalida. In parole semplici, puoi dire che la tua transazione non lascia mai il database senza aver completato il suo stato.
• Isolamento :L'obiettivo principale dell'isolamento è il controllo della concorrenza.
• Durata :Durabilità significa che se una transazione è stata commessa, si verificherà qualunque cosa possa interferire come perdita di alimentazione, arresto anomalo o qualsiasi tipo di errore.

Venendo al teorema CAP,

Il teorema della CAP di Brewers afferma che un database può ottenere al massimo due garanzie su tre:coerenza, disponibilità e tolleranza della partizione. Qui

• Coerenza: Tutti i nodi vedono gli stessi dati contemporaneamente.
• Disponibilità: Garantisce se ogni richiesta ha esito positivo o negativo.
• Tolleranza partizione: Ggarantisce se un sistema continua a funzionare nonostante la perdita di messaggi o il guasto di una parte del sistema.

NoSQL non può fornire coerenza e disponibilità elevata insieme.

Supporto esterno

Tutti i fornitori di SQL offrono un eccellente supporto da quando SQL esiste da più di 40 anni. Tuttavia, per alcuni database NoSQL, sono disponibili solo esperti limitati e devi comunque fare affidamento sul supporto della community per distribuire le tue distribuzioni NoSQL su larga scala. Questo perché NoSQL è nato alla fine degli anni 2000 e le persone non l'hanno ancora esplorato molto.

Quindi, se devo riassumere le differenze tra SQL e NoSQL in questo articolo su SQL e NoSQL, puoi fare riferimento alla tabella seguente.

Tabella 1: Differenze tra SQL e NoSQL:SQL e NoSQL

Quindi, gente, con questo arriviamo alla fine di questo confronto tra SQL e NoSQL. Ora, che abbiamo discusso così tanto di SQL e NoSQL, lascia che ti mostri alcuni esempi dello stesso.

Esempi di SQL e NoSQL

Esempi di SQL e NoSQL sono i seguenti:

Ora, i database più popolari di SQL e NoSQL sono MySQL e MongoDB .

Quindi, nel prossimo articolo su SQL vs NoSQL, confronteremo MySQL e MongoDB. Ma prima puoi anche guardare questo video su SQL vs NoSQL.

SQL vs NoSQL – Differenza B/N SQL e database NoSQL | Edureka

Questo video Edureka su SQL e NoSQL discuterà le differenze tra SQL e NoSQL. Vengono inoltre discusse le differenze tra MySQL e MongoDB.

Cos'è MySQL?

MySQL è un sistema di gestione di database relazionali open source che funziona su molte piattaforme. Fornisce l'accesso multiutente per supportare molti motori di archiviazione ed è supportato da Oracle. Quindi, puoi acquistare una versione con licenza commerciale da Oracle per ottenere servizi di supporto premium.

Le seguenti sono le caratteristiche di MySQL:

• Facilità di gestione – Il software viene scaricato molto facilmente e utilizza anche un pianificatore di eventi per pianificare automaticamente le attività.
• Supporto transazionale solido – Contiene la proprietà ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) e consente anche il supporto distribuito multi-versione.
• Sviluppo completo di applicazioni – MySQL ha librerie di plugin per incorporare il database in qualsiasi applicazione. Supporta anche stored procedure, trigger, funzioni, viste e molti altri per lo sviluppo di applicazioni. Puoi fare riferimento al Tutorial RDS per comprendere l'RDBMS di Amazon.
• Alte prestazioni – Fornisce utilità di caricamento rapido con cache di memoria distinte e partizionamento dell'indice delle tabelle.
• Costo totale di proprietà basso – Ciò riduce i costi di licenza e le spese hardware.
• Open Source e assistenza 24*7 – Questo RDBMS può essere utilizzato su qualsiasi piattaforma e offre supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per l'edizione open source e aziendale.
• Protezione sicura dei dati – MySQL supporta potenti meccanismi per garantire che solo gli utenti autorizzati abbiano accesso ai database.
• Alta disponibilità – MySQL può eseguire configurazioni di replica master/slave ad alta velocità e offre server cluster.
• Scalabilità e flessibilità – Con MySQL puoi eseguire applicazioni profondamente integrate e creare data warehouse contenenti un'enorme quantità di dati.

Successivamente, in questo articolo cerchiamo di capire cos'è MongoDB?

Cos'è MongoDB?

MongoDB è un database non relazionale che memorizza i dati nei documenti. Questo tipo di database memorizza le informazioni correlate insieme per una rapida elaborazione delle query.

Le caratteristiche di MongoDB sono le seguenti:

• Indicizzazione: Gli indici sono creati per migliorare le prestazioni di ricerca.
• Replica: MongoDB distribuisce i dati su diverse macchine.
• Query ad hoc: Supporta query ad-hoc indicizzando i documenti BSON e utilizzando un linguaggio di query univoco.
• Senza schema: È molto flessibile grazie al suo database senza schema scritto in C++.
• Sharding: MongoDB utilizza lo sharding per consentire distribuzioni con set di dati molto grandi e operazioni a throughput elevato.

Bene, quindi, ora che sai cos'è MySQL e MongoDB, vediamo ora come questi database stanno l'uno contro l'altro.

MySQL vs MongoDB

Quindi, in questo confronto, confronterò entrambi questi database sulla base dei seguenti motivi:

1. 1. Lingua di query
   2. Flessibilità dello schema
   3. Relazioni
   4. Sicurezza
   5. Prestazioni
   6. Supporto
   7. Caratteristiche principali
   8. Replica
   9. Utilizzo
   10. Comunità attiva

Lingua di query

MySQL utilizza il linguaggio di query strutturate (SQL) . Questo linguaggio è semplice e consiste principalmente di comandi DDL, DML DCL e TCL per recuperare e manipolare i dati. MongoDB, d'altra parte, utilizza un linguaggio di query non strutturato . Quindi, il linguaggio di query è fondamentalmente il linguaggio di query MongoDB. Fare riferimento all'immagine qui sotto.

Flessibilità dello schema

MySQL ha una buona flessibilità di schema per i dati strutturati poiché devi solo definire chiaramente tabelle e colonne. Ora, MongoDB, d'altra parte, non ha restrizioni sulla progettazione dello schema . Puoi menzionare direttamente un paio di documenti all'interno di una collezione senza avere alcuna relazione tra quei documenti. Ma l'unico problema con MongoDB è che devi ottimizzare il tuo schema in base a come vuoi accedere ai dati.

Relazioni

Confrontando MySQL e MongoDB in base a questo fattore, MySQL supporta le relazioni con l'aiuto delle istruzioni JOIN ma MongoDB non supporta le istruzioni JOIN . Tuttavia, supporta il posizionamento di un documento all'interno di un altro documento (noto anche come incorporamento di documenti) e tipi di dati multidimensionali come gli array.

Sicurezza

MySQL utilizza fondamentalmente un modello di sicurezza basato sui privilegi . Questo tipo di modello di sicurezza autentica un utente e facilita i privilegi dell'utente su un particolare database.

MongoDB, d'altra parte, utilizza un controllo degli accessi basato sui ruoli con un set flessibile di privilegi che fornisce funzionalità di sicurezza come autorizzazione e autenticazione.

Prestazioni

Confrontando MySQL e MongoDB su questo parametro, lascia che ti dica che MySQL è piuttosto lento rispetto a MongoDB quando si considerano database di grandi dimensioni. Ciò è dovuto principalmente al fatto che MySQL non può essere utilizzato per quantità di dati grandi e non strutturate.

Tuttavia, MongoDB ha la capacità di gestire grandi dati non strutturati. Quindi, è più veloce di MySQL in cui vengono considerati database di grandi dimensioni in quanto consente agli utenti di eseguire query in modo tale da ridurre il carico sui server.

Supporto

Beh, entrambi offrono un eccellente supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per correzioni di sicurezza, release di manutenzione, correzioni di bug, patch e aggiornamenti. Quindi, non vi è alcuna differenza tra i due in base a questo parametro.

Caratteristiche principali

Puoi fare riferimento alla seguente immagine per le caratteristiche chiave di MySQL e MongoDB:

Replica

MySQL supporta la replica master-slave e replica master-master. MongoDB, d'altra parte, supporta la replica, lo sharding e le elezioni automatiche integrate. Quindi, con l'aiuto delle elezioni automatiche in MongoDB, puoi configurare un altro database o un database secondario che subentri automaticamente in caso di errore del database primario.

Utilizzo

Puoi fare riferimento alla seguente immagine per capire dove usare MySQL e MongoDB:

Community attiva

Confrontando MySQL con MongoDB in base a questo fattore, i database MySQL offrono una community migliore di MongoDB in quanto è di proprietà e gestito da Oracle Corporation.

Quindi, se devo riassumere le differenze tra MySQL e MongoDB, puoi fare riferimento alla tabella seguente.

Tabella 2: Differenze tra MySQL e MongoDB:SQL vs NoSQL

Quindi, gente, con questo arriviamo alla fine di questo confronto tra MySQL e MongoDB. Ora, sapere molto di più su MySQL e MongoDB potrebbe aver sollevato una domanda nella tua mente, ad esempio Se le aziende dovrebbero scegliere MySQL o MongoDB?

Beh, non c'è un chiaro vincitore tra entrambi. La scelta del database dipende completamente dallo schema del database e da come si desidera accedervi. Tuttavia, puoi utilizzare MySQL quando hai uno schema fisso, transazioni elevate, poca manutenzione, sicurezza dei dati con un budget limitato e MongoDB mentre hai uno schema instabile, alta disponibilità, cloud computing, con sharding integrato.

Quindi, non ci sarà alcun verdetto finale su quale tra loro sia il migliore poiché ognuno di questi eccelle in base alle tue esigenze.

Ora che conosci le differenze tra MySQL e MongoDB, in questo articolo su SQL e NoSQL lascia che ti mostri come inserire dati in tabelle e raccolte rispettivamente in MySQL Workbench e MongoDB Compass.

Demo:inserisci dati in tabelle e raccolte

Iniziamo con l'inserimento dei dati in una tabella utilizzando MySQL Workbench.

Inserisci dati in una tabella utilizzando MySQL Workbench

Per inserire dati nelle tabelle utilizzando MySQL Workbench, puoi seguire i passaggi seguenti:

Passaggio 1: Apri MySQL Workbench e crea una connessione. Per sapere come creare una connessione, fai riferimento al MySQL Workbench Tutorial.

Passaggio 2: Now, once your connection has been created, open your connection and then you will be redirected to the following dashboard.

Step 3: Now to create a database and a table, follow the below queries:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Step 5: When you view your table, you will the output as below.

Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.

Insert data into a collection using MongoDB Compass

To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:

Step 1: Open MongoDB Compass and create a host . Once your host is created click on Connect. Fare riferimento di seguito.

Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.

Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters . Here I have mentioned the EmpID and EmpName.

Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL . I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.

Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.

Hai una domanda per noi? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.