Be en utvecklare att förklara skillnaden mellan SQL- och NoSQL-databaser, så kommer de förmodligen att starta en konversation på hög nivå om egenskaperna relationella och icke-relationella databaser. Och även om det är den mest anmärkningsvärda skillnaden mellan databaserna, kanske du fortfarande undrar vad exakt det betyder för dig.
Någon gång under din kodningsresa kommer du att behöver lära sig att använda en databas. Vem som helst som börjar programmera kommer att stöta på att använda en databas, för du måste hålla ut data på alla typer av applikationer som du bygger.
Att skilja mellan olika typer av databaser (nämligen SQL och NoSQL) är en värdefull färdighet av ett par anledningar. Om du bygger din egen app måste du välja rätt databasteknik för din budget och dina behov.
Och om du söker jobb som mjukvaruingenjör kan du bli ombedd att förklara skillnaden mellan relationella och icke-relationella databaser. Det är en ganska vanlig intervjufråga, så du måste kunna formulera och jämföra och kontrastera dem.
3 viktiga skillnader mellan SQL vs. NoSQL
Till att börja med, när vi talar om ”SQL vs. NoSQL”, syftar vi på hur data hanteras. SQL (Structured Query Language) är ett språk som du kan använda för att manipulera och fråga data i en relationsdatabas med fördefinierade kategorier.
(Utvecklare hänvisar ofta till relationsdatabaser som bara ”SQL”, eftersom du måste använda SQL för att fråga dem.) NoSQL är en förkortning för ”inte bara SQL”, och det hänvisar till vilken annan databas som helst som inte lagrar data i tabeller eller frågar efter data på annat sätt än SQL. Här är de viktigaste skillnaderna mellan SQL- och NoSQL-databaser som du bör känna till.
Organisation
SQL- och NoSQL-databaser strukturerar och organiserar data på distinkt olika sätt.
En SQL- eller relationsdatabas gör det möjligt för oss att lagra och komma åt data med tydligt definierade relationer; med andra ord, varje artikel i en tabell är kopplad till de andra i någon egenskap.
Se till exempel ett Excel-kalkylblad med personers namn och adresser, eller en tabell över datum och genomsnittliga dygnstemperaturer — i dessa tabeller är varje fält (t.ex. temperatur) direkt associerat med ett annat (t.ex. datum). Några exempel på relationsdatabashanteringssystem (RDBMS) inkluderar MySQL, PostgreSQL och Oracle Database.
Med en icke-relationell databas är data inte beroende av relationer. En icke-relationell databas är vanligtvis mycket mer flexibel än sin relationella motsvarighet. Du kan fortfarande bygga relationer, men de är lättare att justera när användningsfallet för databasen ändras.
Icke-relationella databaser kan ta ett par olika former, men den vanligaste typen är en dokumentbaserad databas, där informationen representeras i en struktur som liknar JSON. MongoDB är en populär dokumentdatabas som är ett utmärkt val om du börjar, eftersom det är en allmän NoSQL-databas.
Eftersom MongoDB anses vara en allmän databas betyder det att den kan användas för en mängd olika användningsfall. Den kan hjälpa till att göra det mesta som människor vill åstadkomma med sin data.
Andra typer av icke-relationella databasformat du kan stöta på inkluderar graf (som Neo4j), nyckel-värde (som Amazons DynamoDB) och kolumnorienterad hybrid (som Amazons Redshift). MongoDB kan faktiskt implementera de flesta av dessa typer av icke-relationella databaser.
Flexibilitet
NoSQL-databaser tenderar att vara mer flexibla än SQL-databaser, eftersom data inte behöver ett fördefinierat schema. Om du vill bygga applikationer snabbt är MongoDB perfekt. Du behöver inte spendera mycket när du definierar din struktur eller dina relationer, kan du bara lägga in den i databasen och senare bestämma hur du vill ändra den. NoSQL-databaser är väl lämpade för situationer när din data bara är delvis strukturerad eller du behöver snabbt bygga och skala något.
Intressant nog kom NoSQL-databaser på scenen år 200 0s och de byggdes för att passa Agile-ramverket för mjukvaruutveckling. NoSQL-databaser kan enkelt anpassa och utvecklas med de iterativa förändringar och uppdateringar som är inneboende i Agile-metoden. SQL, å andra sidan, har funnits sedan 70-talet och har en väletablerad närvaro i utvecklarens ekosystem och grundlig dokumentation.
SQL-databaser är mer stela. Med de flesta SQL-databaser måste du manuellt uppdatera alla fält för att säkerställa att de har det nödvändiga schemat för att göra ändringar, eller slutföra massor av migreringar för att omformatera data, vilket kan vara tråkigt.
Som sagt, SQLs fyrkantighet och precision kan vara en positiv sak. Alla relationsdatabaser måste följa fyra specifika kriterier för att säkerställa deras tillförlitlighet: atomicitet, konsistens, isolering och hållbarhet (aka ”ACID”). Sammantaget ger dessa egenskaper dig sinnesfrid att din databas kommer att förbli konsekvent.
En häftig sak med MongoDB är att den stöder ACID-transaktioner, även om det tekniskt sett är en NoSQL-databas. Och den har en funktion för schemavalidering så att du kan tillämpa mer styvhet på din datastruktur om du behöver.
Skalbarhet
Företag som sysslar med big data eller utvecklare som arbetar med applikationer på företagsnivå måste överväga databasens skalbarhet, säger David. Om en app blir enormt populär, hur kommer ett företag att hålla jämna steg med sina databasbehov?
Både SQL- och NoSQL-databaser kan hantera massor av data, men skalas olika. SQL-databaser skalas vertikalt, vilket innebär att i takt med att ett företags databas växer måste du investera i mer (ofta dyrare) serverhårdvara och bearbetningsenheter för att hantera den ökande belastningen. När du skalar i en SQL-miljö kan det bli svårt att hantera de otaliga tabellerna för datamodellering.
NoSQL designades för att skalas horisontellt, vilket innebär att du kan lägga till billigare råvaruservrar efter behov. Av denna anledning väljer företag som hanterar stora mängder data (inklusive Amazon, Google och Netflix) ofta NoSQL-databaser. Med NoSQL-databaser behöver du inte ta itu med tabellkopplingar, vilket kan vara en enorm smärta i relationsdatabaser.
TL;DR
Det finns en tid och en plats för både SQL- och NoSQL-databaser — den ena är inte i sig bättre än den andra. Att förstå nyanserna mellan databaserna kan hjälpa dig att välja den teknik som passar bäst för dina behov.
Lär dig JavaScript: Att kunna JavaScript är en användbar färdighet i allmänhet. I det här fallet hjälper det dig att förstå JSON-syntaxen bättre.
Analysera data med SQL: Börja bygga dina egna SQL-databaser och få övning i att svara på tekniska intervjufrågor.
Designa databaser med PostgreSQL: Relationsdatabaser kan också vara eleganta och sofistikerade. På den här vägen kommer du att använda PostgreSQL för att skapa snabba och snygga relationsdatabaser.
Back-End Engineer Karriärväg: Lär dig all viktig teknik som en Back-End Engineer använder, inklusive databaser. Med den här vägen kommer du att kunna designa din egen PostgreSQL-databas och bättre förstå mjukvarans skalbarhet.
![Fördelar och nackdelar med Kotlin Programspråk [Kotlin Programmering]](https://itproject.se/wp-content/uploads/2022/10/business-2717063_1280-360x240.jpg)
