SQL или NoSQL — вот в чём вопрос
Разница между SQL и NoSQL: MySQL и MongoDB
При выборе базы данных предстоит принять важное решение: остановиться на реляционной (SQL) или нереляционной (NoSQL) структуре БД. Оба этих варианта вполне жизнеспособны, но между ними есть различия, которые пользователи должны учитывать при принятии решения. В этой статье мы рассказываем, в чем состоит разница SQL и NoSQL, а также обсуждаем еще две важные вещи: выбрать MySQL или MongoDB.
Основные различия
Представьте себе город (назовем его А), в котором все говорят на одном языке. На нем строятся все бизнес-процессы, этот язык используется во всех формах общения. Словом, жители этого города понимают друг друга и исследуют окружающий мир только посредством этого языка. Если сменить язык в одном месте, все будут сбиты с толку.
А теперь представьте другой город Б, в котором все дома говорят на разных языках. Все по-разному взаимодействуют с миром, нет никакого «универсального» способа понимания или устойчивой организации общения. Если один что-то изменит, это ни на кого не повлияет.
Этот пример помогает проиллюстрировать одно из основных различий между SQL (реляционной) и NoSQL (нереляционной) базами данных. Из него уже можно сделать определённые выводы.
Реляционные базы данных используют язык структурированных запросов (SQL) для того, чтобы обрабатывать данные и управлять ими. С одной стороны, это довольно удобно: SQL – один из наиболее разносторонних и общеупотребимых вариантов, так что это безопасный выбор. Также этот язык подходит для сложных запросов. С другой стороны, с этим языком идут определенные ограничения. В SQL нужно использовать заданные наперед схемы и определять структуру данных перед началом работы с нею. К тому же, все данные должны иметь одну и ту же структуру. Как в случае с городом А, перемена в структуре может обернуться сложностями и разрушить всю систему.
Нереляционные базы данных, напротив, обладают гибкими схемами для неструктурированных данных. Они могут храниться по-разному: в колонках, документах, графах или в виде хранилища «ключ-значение». Эта гибкость позволяет:
- Можно создавать документы, не определяя их структуру заранее;
- Каждый документ может обладать собственной уникальной структурой;
- Синтаксис может различаться в разных базах данных;
- В процессе работы можно добавлять новые поля.
Масштабируемость
В большинстве случаев SQL БД можно масштабировать вертикально, то есть можно проводить увеличение нагрузки на каждом отдельном сервере, повышая мощности ЦП, ОЗУ, твердотельного диска. А вот NoSQL БД можно масштабировать горизонтально. Это значит, что нагрузка распределяется благодаря разделению данных или добавлению большего количества серверов. Это как если бы вы добавляли больше этажей к зданию либо добавляли больше зданий к району. В последнем варианте система может получиться более крупной и мощной. Именно поэтому для крупных или часто меняющихся БД обычно выбирают NoSQL.
Структура
SQL БД имеют форму таблиц, а в NoSQL БД данные представляются в виде документов, пар «ключ-значение», графов или хранилищ wide-column. Из-за этого реляционные (SQL) базы лучше использовать для приложений, в которых нужно переходить между несколькими записями (например, система бухучета), или для систем устаревшего вида, которые при создании имели реляционную структуру.
Примерами SQL БД являются ySQL, Oracle, PostgreSQL и Microsoft SQL Server, а NoSQL БД – MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j и CouchDB.
SQL против NoSQL: MySQL либо MongoDB
Раз уж мы разобрались, в чем состоит разница SQL и NoSQL, рассмотрим ключевые различия между ними на примере MySQL и MongoDB.
MySQL: SQL (реляционная) база данных
Ниже представлены сильные стороны MySQL:
- Сформированность: MySQL – хорошо известная база данных, то есть она обладает крупным коммьюнити, широкими возможностями тестирования и стабильностью;
- Совместимость: MySQL доступна на всех основных платформах, включая Linux, Windows, Mac, BSD и Solaris. Также у нее есть адаптеры для таких языков, как Node.js, Ruby, C#, C++, Java, Perl, Python и PHP, то есть эта система не ограничена языком запросов SQL;
- Экономичность: Система является открытой и бесплатной;
- Воспроизводимость: Базу данных MySQL можно использовать на разных узлах, что позволяет снизить нагрузку и повысить масштабируемость и доступность приложения;
- Разделение данных: Несмотря на то что эту процедуру можно проводить на не всех SQL БД, серверы MySQL позволяют это сделать. Это не только экономично, но и может быть полезно для приложения.
MongoDB: NoSQL (нереляционная) база данных
Ниже представлены сильные стороны MongoDB:
- Динамичность: Как говорилось ранее, динамическая схема гарантирует гибкость, позволяющую менять структуру без редактирования существующих данных;
- Масштабируемость: MongoDB можно масштабировать горизонтально, благодаря чему уменьшается нагрузка для бизнеса;
- Легкость в управлении: Для этой базы данных не требуется администратор. Так как она достаточно дружелюбна в отношении юзеров, воспользоваться ей могут как разработчики, так и администраторы;
- Скорость: Эта БД показывает отличные результаты в работе с короткими запросами;
- Гибкость: В MongoDB можно добавлять новые столбцы и поля, не влияя на уже существующие записи и производительность приложения.
Какую базу данных выбрать для своего проекта?
MySQL – отличный выбор для любого приложения, которому будет удобно пользоваться ее заранее определенной структурой и готовыми схемами. Например, это касается приложений, которые осуществляют переходы между нескольким записями (системы бухучета или управления инвентарем) или основаны на устаревших системах (им подойдет структура MySQL).
MongoDB, напротив, подойдет для бизнесов с быстрым ростом или для баз данных, в которых не используются определенные схемы. Точнее, если у вас не получается определить схему для БД или структуры постоянно меняются (как часто бывает с мобильными приложениями, аналитикой, работающей в реальном времени, системами менеджмента контента и т. д.), выбирайте MongoDB.
SQL или NoSQL? А также самые сложные SELECT-запросы
Являются ли NoSQL базы будущим программирования? Или каждой технологии отведено своё место? Сайт proglib.io попытался найти ответы на эти вопросы.
Типы NoSQL
NoSQL базы данных часто объединяют в единую группу как противоположность реляционным. Но между ними довольно сильное различие. Да и NoSQL не является конкурентом для классических реляционных баз.
Существует много типов NoSQL БД: ключ-значение, документные, графовые, поисковые, с широким столбцом и т. д.
Более того, конкретная база может использовать сразу несколько технологий. Например, AWS DynamoDB является одновременно документной, типом ключ-значение и с широким столбцом, а Azure Cosmos DB – графовой и документной. На рынке огромное количество баз, и такое разнообразие ставит трудную задачу перед архитекторами. В нашей статье мы постараемся помочь хотя бы с выбором между SQL и NoSQL.
Достоинства SQL
Чтобы сделать выбор, нужно вспомнить 3 нормальные формы реляционных баз, более сложные формы можно пока опустить:
1-я форма:
- Информация в каждой ячейке должна быть неделима.
- Строки должны быть уникальны и однозначно определены главным ключом.
2-я форма:
- Все атрибуты в строке должны зависеть от ключа или от всех его полей, если ключ составной.
3-я форма:
- Атрибуты не должны зависеть ни от каких других атрибутов кроме ключа.
Соблюдение этих правил даёт много преимуществ: минимизирует избыточность данных, исключает нежелательные вставки, редактирования и удаления, обеспечивает атомарность транзакций.
Для соблюдения условий нормализации данные необходимо хранить в разных таблицах, связанных между собой внешними ключами. Но когда разрабатывали реляционные базы, не особо представляли, насколько сильно могут разрастись данные. В современных реалиях классические базы сталкиваются с рядом проблем:
- Для неструктурированных и полуструктурированных данных появляется необходимость добавлять данные в отдельные строки, а не во все. Эта задача усложняется произвольным типом добавляемых данных, что мешает соблюдать атомарность.
- При объединении больших таблиц производительность может заметно снижаться.
- При необходимости массово обновить данные в большом количестве связанных таблиц появляется место, тормозящее всю работу.
Разделение на большое число таблиц со сложными отношениями усложняет процесс разработки, а SQL-запросы могут становиться пугающими. Вот один из примеров, позволяющий выбрать из базы исследования близнецов, соответствующих критериям прохода в следующий этап:
Или вот такой запрос, выбирающий товары по критериям:
Достоинства NoSQL
Существует два важных принципа, которые используются для решения проблем классических реляционных баз. Это использование денормализации и хранение данных на основе принципа ключ-значение.
Ключ-значение
Использование пар ключ-значение – один из самых распространённых способов проектирования нереляционных баз данных. Возможность использовать в качестве значения любой тип данных, будь то массив или документ, даёт огромную гибкость при работе с неструктурированными данными. Такой подход позволяет получать быстрый доступ к данным и хранить их в виде, необходимом для работы приложения.
Нетрудно заметить, что это полностью нарушает принципы нормализации, что приводит к ряду недостатков:
- Трудно устанавливать какие-либо взаимосвязи между значениями или предотвращать дублирование данных.
- База занимает больше места из-за необходимости хранить ключ для каждой ячейки, а изменения конкретного значения обходятся дороже.
- Теряется возможность получать удобное представление большого числа данных.
Денормализация
Это намеренное добавление всех необходимых колонок и полей в одну таблицу с целью избежать объединения множества таблиц при обращении к данным. Естественно, это приводит к схожим недостаткам.
Вывод
Большинство NoSQL-баз на рынке спроектированы с целью максимально ускорить процесс чтения, и немаловажным фактором стала возможность безболезненного помещения их в распределённую сеть. Вертикальное расширение баз становится всё дороже и упирается в потолок возможностей железа, а распределение данных по множеству маленьких независимых серверов достаточно дёшево и может масштабироваться сколь угодно много.
Очевидно, что для коммерческих целей необходимы как реляционные, так и NoSQL базы данных, иногда обе сразу, в зависимости от потребностей. Если ваши данные чувствительны к дублированию и надежности, стоит выбирать классические реляционные базы. Если же важнее масштабируемость и скорость доступа, то лучшим выбором станет NoSQL.
Эволюция NoSQL, основные преимущества перед SQL
Нет сомнений в том, что методы работы веб-приложений с данными существенно изменились за последнее десятилетие. Собирается и используется всё больше данных, и всё больше пользователей одновременно получают доступ к этим данным. Это означает, что масштабируемость и производительность являются более сложной задачей, чем для реляционных баз данных, основанных на схеме, чьё масштабирование сложнее.
Проблема масштабируемости SQL была признана интернет-компаниями с огромными растущими потребностями в данных и инфраструктуре, такими как Google, Amazon и Facebook. Они придумали свои собственные решения проблемы – такие технологии, как BigTable, DynamoDB и Cassandra.
Этот растущий интерес привел к появлению ряда систем управления базами данных NoSQL (СУБД) с упором на производительность, надежность и согласованность. Ряд уже существующих структур индексирования был пересмотрен и усовершенствован с целью повышения производительности поиска и операций чтения.
Во-первых, существовали запатентованные (с закрытым исходным кодом) типы баз данных NoSQL, разработанные крупными компаниями для удовлетворения их конкретных потребностей, такие как Bigtable от Google, которая считается первой системой NoSQL, и DynamoDB от Amazon.
Успех этих проприетарных систем положил начало разработке ряда аналогичных систем баз данных с открытым исходным кодом и проприетарных систем, наиболее популярными из которых являются Hypertable, Cassandra, MongoDB, DynamoDB, HBase и Redis.
Что отличает NoSQL?
Одним из ключевых различий между базами данных NoSQL и традиционными реляционными базами данных является тот факт, что NoSQL является формой неструктурированного хранилища.
Это означает, что базы данных NoSQL не имеют фиксированной структуры таблиц, как в реляционных базах данных.
Преимущества NoSQL
Базы данных NoSQL имеют много преимуществ по сравнению с традиционными реляционными базами данных.
Одно из основных отличий заключается в том, что базы данных NoSQL имеют простую и гибкую структуру. Они не используют схем. В отличие от реляционных баз данных, базы данных NoSQL основаны на парах ключ-значение.
Некоторые типы хранилища NoSQL баз данных включают хранение столбцов, документов, значений ключей, графов, объектов, XML объектов и другие способы хранения данных.
Обычно каждое значение в базе данных обозначается ключом. Некоторые хранилища баз данных NoSQL также позволяют разработчикам хранить сериализованные объекты в базе данных, а не только простые строковые значения.
Базы данных NoSQL с открытым исходным кодом не требуют покупки дорогостоящей лицензии и могут работать на недорогом оборудовании, что делает их развертывание экономически эффективным.
Кроме того, при работе с базами данных NoSQL, независимо от того, являются ли они открытыми или проприетарными, масштабирование осуществляется проще и дешевле, чем при работе с реляционными базами данных. Это происходит потому, что расширение происходит в горизонтальном направлении и нагрузка распределяется на все узлы, а не по типу вертикального масштабирования, характерном для реляционных баз данных, где увеличение производительности достигается апгрейдом хоста на более мощный.
Недостатки NoSQL баз данных
Конечно, базы данных NoSQL не идеальны, и они не всегда могут использоваться в качестве систем хранения данных.
Во-первых, большинство баз данных NoSQL не заточены на надёжность в той мере, в которой это относится к традиционным базам данных. Такие характеристики как атомарность, консистентность, изоляция и стойкость данных в системах NoSQL принесены в жертву производительности и масштабируемости.
Для поддержки функций надежности и согласованности разработчикам необходимо реализовать собственный проприетарный код, что усложняет работу системы. Это ограничивает использование NoSQL в областях, где важна безопасность и надёжность транзакции, таких как банковские системы.
Так же NoSQL базы данных не совместимы с запросами SQL. Это означает, что необходимо вручную переписывать запросы для работы с этим типом баз данных.
NoSQL против реляционных баз данных
Давайте сравним NoSQL с обычной базой данных: