Este tutorial de la diferencia entre las bases de datos SQL y NoSQL discutirá las diferencias clave de SQL y NoSQL. Pero antes de discutir la diferencia de NoSQL y SQL, primero veámoslos individualmente. Comencemos con SQL:
¿Qué es SQL?
El lenguaje de consulta estructurado (SQL) pronunciado como "SQL" o, a veces, como "See-Quel " es el lenguaje estándar para tratar con bases de datos relacionales. Una base de datos relacional define relaciones en forma de tablas.
La programación SQL se puede utilizar de forma eficaz para insertar, buscar, actualizar y eliminar registros de bases de datos.
Eso no significa que SQL no pueda hacer cosas más allá de eso. Puede hacer muchas cosas, incluidas, entre otras, la optimización y el mantenimiento de bases de datos.
Las bases de datos relacionales como MySQL Database, Oracle, Ms SQL Server, Sybase, etc. usan SQL.
¿Qué es NoSQL?
NoSQL es un DMS no relacional, que no requiere un esquema fijo, evita uniones y es fácil de escalar. La base de datos NoSQL se utiliza para almacenes de datos distribuidos con enormes necesidades de almacenamiento de datos. NoSQL se utiliza para Big Data y aplicaciones web en tiempo real. Por ejemplo, empresas como Twitter, Facebook, Google que recopilan terabytes de datos de usuario todos los días.
La base de datos NoSQL significa "No solo SQL" o "No es SQL". Aunque un término mejor sería el de NoREL NoSQL. Carl Strozz introdujo el concepto NoSQL en 1998.
RDBMS tradicional utiliza la sintaxis SQL para almacenar y recuperar datos para obtener más información. En cambio, un sistema de base de datos NoSQL abarca una amplia gama de tecnologías de base de datos que pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados, no estructurados y polimórficos.
A continuación, discutiremos la diferencia de claves entre SQL y NoSQL.
DIFERENCIA CLAVE
- SQL pronunciado como "SQL" o como "See-Quel" se llama principalmente RDBMS o bases de datos relacionales, mientras que NoSQL es una base de datos distribuida o no relacional.
- Comparando la base de datos SQL vs NoSQL, las bases de datos SQL son bases de datos basadas en tablas, mientras que las bases de datos NoSQL pueden estar basadas en documentos, pares clave-valor, bases de datos de gráficos.
- Las bases de datos SQL son escalables verticalmente, mientras que las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente.
- Las bases de datos SQL tienen un esquema predefinido, mientras que las bases de datos NoSQL usan un esquema dinámico para datos no estructurados.
- Al comparar el rendimiento de NoSQL con el de SQL, SQL requiere hardware de base de datos especializado para un mejor rendimiento, mientras que NoSQL utiliza hardware básico.
Diferencia entre SQL y NoSQL
A continuación se muestra la principal diferencia entre NoSQL y SQL:
| Parámetro | SQL | NOSQL |
|---|---|---|
| Definición | Las bases de datos SQL se denominan principalmente RDBMS o bases de datos relacionales | Las bases de datos NoSQL se denominan principalmente como base de datos distribuida o no relacional |
| Diseñado para | RDBMS tradicional utiliza sintaxis SQL y consultas para analizar y obtener los datos para obtener más información. Se utilizan para sistemas OLAP. | El sistema de base de datos NoSQL consta de varios tipos de tecnologías de base de datos. Estas bases de datos fueron desarrolladas en respuesta a las demandas presentadas para el desarrollo de la aplicación moderna. |
| Lenguaje de consulta | Lenguaje de consulta estructurado (SQL) | Sin lenguaje de consulta declarativo |
| Escribe | Las bases de datos SQL son bases de datos basadas en tablas | Las bases de datos NoSQL pueden estar basadas en documentos, pares clave-valor, bases de datos de gráficos |
| Esquema | Las bases de datos SQL tienen un esquema predefinido | Las bases de datos NoSQL utilizan un esquema dinámico para datos no estructurados. |
| Habilidad de escalar | Las bases de datos SQL son escalables verticalmente | Las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente |
| Ejemplos de | Oracle, Postgres y MS-SQL. | MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra, Hbase. |
| Más adecuado para | Una opción ideal para el entorno complejo de consultas intensivas. | No es bueno encajar consultas complejas. |
| Almacenamiento de datos jerárquico | Las bases de datos SQL no son adecuadas para el almacenamiento jerárquico de datos. | Más adecuado para el almacén de datos jerárquico, ya que admite el método de par clave-valor. |
| Variaciones | Un tipo con variaciones menores. | Muchos tipos diferentes que incluyen almacenes de valores clave, bases de datos de documentos y bases de datos de gráficos. |
| Año de desarrollo | Fue desarrollado en la década de 1970 para solucionar problemas relacionados con el almacenamiento de archivos planos. | Desarrollado a finales de la década de 2000 para superar problemas y limitaciones de las bases de datos SQL. |
| Fuente abierta | Una combinación de código abierto como Postgres y MySQL y comercial como Oracle Database. | Fuente abierta |
| Consistencia | Debe configurarse para una coherencia sólida. | Depende de DBMS, ya que algunos ofrecen una gran consistencia como MongoDB, mientras que otros ofrecen solo una consistencia eventual, como Cassandra. |
| Mejor utilizado para | La base de datos RDBMS es la opción correcta para resolver problemas de ACID. | NoSQL se utiliza mejor para resolver problemas de disponibilidad de datos |
| Importancia | Debe usarse cuando la validez de los datos es muy importante | Úselo cuando sea más importante tener datos rápidos que datos correctos |
| Mejor opción | Cuando necesita admitir consultas dinámicas | Úselo cuando necesite escalar en función de los requisitos cambiantes |
| Hardware | Hardware de base de datos especializado (Oracle Exadata, etc.) | Hardware básico |
| La red | Red de alta disponibilidad (Infiniband, Fabric Path, etc.) | Red de productos básicos (Ethernet, etc.) |
| Tipo de almacenamiento | Almacenamiento de alta disponibilidad (SAN, RAID, etc.) | Almacenamiento de unidades de productos básicos (HDD estándar, JBOD) |
| Mejores características | Soporte multiplataforma, seguro y gratuito | Herramienta fácil de usar, de alto rendimiento y flexible. |
| Principales empresas que utilizan | Hootsuite, CircleCI, medidores | Airbnb, Uber, Kickstarter |
| Salario promedio | El salario promedio de cualquier desarrollador SQL profesional es de $ 84,328 por año en los EE. UU. | El salario promedio de un "desarrollador NoSQL" varía de aproximadamente $ 72,174 por año. |
| Modelo ÁCIDO frente a modelo BASE | ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) es un estándar para RDBMS | Base (básicamente disponible, estado suave, eventualmente consistente) es un modelo de muchos sistemas NoSQL |
Diferencia entre ACID vs BASE en DBMS
¿Cuándo usar SQL?
La siguiente imagen muestra preguntas de Stackoverflow para bases de datos SQL vs NoSQL:
- SQL es el lenguaje más fácil utilizado para comunicarse con RDBMS
- Análisis de sesiones personalizadas y relacionadas con el comportamiento
- Creación de paneles personalizados
- Le permite almacenar y obtener datos de la base de datos rápidamente
- Preferido cuando desea utilizar combinaciones y ejecutar consultas complejas
¿Cuándo usar NoSQL?
La siguiente imagen muestra las tendencias de Google para NoSQL vs SQL:
NoSQL DB (mongo) Vs RDBMS DB (mysql) Google Trend
- Cuando no se necesita el soporte de ACID
- Cuando el modelo RDBMS tradicional no es suficiente
- Datos que necesitan un esquema flexible
- No es necesario implementar la lógica de restricciones y validaciones en la base de datos
- Registro de datos de fuentes distribuidas
- Debe usarse para almacenar datos temporales como carritos de compras, lista de deseos y datos de sesión.
