Bei der Entwicklung eines neuen Softwareprojekts ist es am wichtigsten, die richtigen Werkzeuge auszuwählen, und eines der wichtigsten Werkzeuge ist die Datenbank-Engine.
Im Folgenden werden wir die Vor- und Nachteile von SQL- und NoSQL-Datenbank-Engines untersuchen, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können, welche für Ihr Projekt am besten geeignet ist. Obwohl dieser Artikel der Debatte PC vs. Mac ähnlich ist, wird er versuchen, so objektiv und unvoreingenommen wie möglich zu sein.
Ohne auf die Unterschiede zwischen einzelnen Engines einzugehen, sind relationale SQL-Datenbanken immer noch die weltweit am häufigsten verwendeten Datenbank-Engines. In den 1970er Jahren entwickelt, wurde SQL erstmals 1979 als Sprache veröffentlicht und ist bis heute die dominierende Sprache für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken.
Da SQL der De-facto-Industriestandard ist, können Entwickler, die damit vertraut sind, problemlos zwischen der Arbeit mit verschiedenen Datenbank-Engines wechseln.
Relationale Datenbanken erfordern ein vordefiniertes Schema, das aus Tabellen und Spalten besteht, wobei jeder Datensatz eine Zeile innerhalb einer Tabelle ist. Obwohl Schemas jederzeit leicht geändert werden können, erfordert dies eine gewisse Vorplanung, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Daten richtig in die Datenbank passen. Spalten können einer von vielen verschiedenen Datentypen sein, einschließlich Zeichenfolgen, Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, große Textelemente, binäre Blobs usw.
Das strukturierte Design relationaler Datenbanken ermöglicht Ihnen das einfache Erstellen von Kind-Eltern-Beziehungen zwischen Tabellen.
Beispielsweise ist die Spalte "id" in der Tabelle "users" mit der "userid" der Tabelle "notes" verknüpft. Durch die Unterstützung der Kaskadierung sind beim Löschen oder Aktualisieren einer übergeordneten Zeile auch alle untergeordneten Zeilen betroffen. Dies trägt nicht nur dazu bei, die strukturelle Integrität immer sicherzustellen, sondern ermöglicht auch eine optimale Leistung und Geschwindigkeit bei der Ausführung von Abfragen für mehrere Tabellen.
Die richtige Architektur und Verwaltung eines großen Datenbankschemas kann jedoch eine Aufgabe an sich sein, und viele Entwickler haben sich dagegen entschieden. Bei großen Datenbanken kann das Ändern des Schemas auch zeitaufwändig sein und eine angemessene Vorbereitung erfordern.
Auf der anderen Seite kann das strukturierte Design anderen Entwicklern, die mit der Software arbeiten, einen einfacheren Weg bieten, da sie deutlich sehen können, wie die Datenbank strukturiert ist.
Da MongoDB mit großem Abstand die Nase vorn hat, haben NoSQL-Datenbanken in den letzten paar Jahren enorm an Popularität gewonnen. Dies wird hauptsächlich auf seine schemalose Struktur, dh kein vordefiniertes Datenbankschema, und die Verwendung von JSON-Objekten für Datensätze zurückgeführt, die Entwicklern vertraut machen.
Anstelle von Tabellen und Zeilen verwenden NoSQL-Datenbanken Sammlungen und Dokumente. Es ist nicht erforderlich, das Datenbankschema vorzudefinieren, sondern alles wird im laufenden Betrieb automatisch 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 beliebige und alle Daten darin gespeichert sein und sich zwischen den Dokumenten unterscheiden.
Dies bietet große Flexibilität, da nicht nur Zeit gespart wird, weil kein Datenbankschema erstellt und verwaltet wird, sondern Sie können auch beliebige Daten zu jedem einzelnen Dokument hinzufügen, ohne dass aufgrund von Datenbankbeschränkungen ein Fehler ausgegeben wird.
Obwohl NoSQL große Flexibilität und Vertrautheit bietet, ist der einzige Nachteil die fehlende Unterstützung für Einschränkungen, die weniger strukturelle Integrität verursachen als seine SQL-Gegenstücke. Ohne solide Unterstützung für Beziehungen zwischen Sammlungen oder Kaskadierung kann dies zu Problemen führen, z. B. zum Zurückbleiben verwaister untergeordneter Datensätze in der Datenbank, nachdem deren übergeordneter Datensatz gelöscht wurde, und zu einer reduzierten Optimierung für die Behandlung verwandter Datensätze in mehreren Datensätzen.
Das strukturlose Design kann auch zu zusätzlichen unentdeckten Fehlern innerhalb der Software führen. Wenn ein Entwickler beispielsweise einen Tippfehler macht und "amont" anstelle von "amount" in den Code einfügt, wird dies von einer NoSQL-Datenbank akzeptiert, ohne einen Fehler oder eine Warnung auszulösen.
Wie üblich in der Softwareentwicklung lautet die Antwort: es kommt darauf an.
Wenn Sie beispielsweise mehr unstrukturierte Daten wie Versicherungs-, Bildungsfinanz- oder Genealogie-Datensätze speichern müssen, ist NoSQL eine gute Wahl, da seine schemalose Struktur es Ihnen ermöglicht, zusätzliche beliebige Daten in Dokumente einzufügen.
Wenn Sie jedoch größere Datensätze benötigen, die sich über mehrere Tabellen erstrecken, wobei der strukturellen Integrität und der Abfrageleistung Priorität eingeräumt wird, ist SQL wahrscheinlich die bessere Wahl.
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