Узнайте, в чем разница между SQL и NoSQL. Спойлер: дело не в слове «No». Хотя в каком-то смысле и в нем? А еще выясните, почему Directual использует NoSQL и как вы можете быстрее разобраться со всем, что связано с базами данных.
Базы данных бывают самыми разными, некоторые из них более «острые», чем другие. Чтобы помочь вам разобраться, какая из них лучше (если такое вообще возможно), мы подготовили эту статью. Вы узнаете, в чем разница между SQL и NoSQL, и как они могут помочь вам на пути к созданию чего-то по-настоящему крутого.
Начнем с SQL.
SQL расшифровывается как Structured Query Language (язык структурированных запросов). Это язык, используемый для взаимодействия с базами данных, который позволяет пользователям получать, обновлять и управлять данными, хранящимися в реляционных базах данных.
SQL был впервые разработан в 1970-х годах исследователями IBM Дональдом Чемберлином и Рэймондом Бойсом. Изначально он назывался SEQUEL (Structured English Query Language), но позже был переименован в SQL.
SQL — это стандартизированный язык. Это означает, что независимо от используемой вами системы управления базами данных, синтаксис и команды SQL остаются одинаковыми. По сути, вы можете применить то, чему научились в одной системе баз данных, к другой, не изучая новый язык. Довольно удобно.
«У меня была проблема, поэтому я решил использовать SQL. Теперь у меня две проблемы». — bash.org
Большинство сайтов и веб-приложений полагаются на базы данных для хранения и извлечения информации. Это незаменимый инструмент для веб-разработчиков и всех, кто работает с данными, включая no-code разработчиков. Однако есть и другой вариант…
NoSQL — это термин, используемый для описания нереляционной системы управления базами данных.
В отличие от SQL, базы данных NoSQL не используют таблицы, строки и столбцы для хранения данных. Вместо этого они используют разные модели данных, такие как пары «ключ-значение», документоориентированные, графовые или колоночные модели.
Базы данных NoSQL были впервые разработаны в конце 2000-х годов как альтернатива традиционным реляционным базам данных.
NoSQL изначально использовали такие компании, как Amazon, Google и Facebook. Им требовалась система баз данных, способная обрабатывать огромные объемы данных и масштабироваться горизонтально. Базы данных NoSQL были созданы именно для этого. Они легко справляются с большими объемами данных и могут масштабироваться горизонтально на нескольких серверах.
NoSQL — это также не единый продукт, а семейство технологий, обладающих некоторыми общими чертами. Например, базы данных NoSQL часто проектируются как распределенные, то есть они могут работать на нескольких серверах, обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость.
Вот примерно так
Directual использует NoSQL для своих собственных баз данных, и не просто так: такие базы легко масштабировать, что помогает создавать проекты любого размера без каких-либо задержек.
Их немало.
Как мы уже упоминали, базы данных SQL используют реляционную модель данных, то есть данные организованы в таблицы, каждая из которых состоит из строк и столбцов. Это очень структурированный подход к управлению данными, требующий четкого понимания хранимых данных.
С другой стороны, базы данных NoSQL используют разные модели данных: «ключ-значение», документоориентированные, графовые и колоночные. В результате — больше гибкости в хранении данных, но и больше внимания требуется к структуре и формату данных.
В SQL-базах данных схема задается заранее, то есть перед созданием таблицы и началом хранения данных нужно четко понимать, какие данные будут храниться и какова их структура.
Этот подход известен как schema-on-write («схема при записи»). Базы данных NoSQL, напротив, используют бессхемный подход, при котором данные хранятся в том виде, в каком они получены. Этот подход известен как schema-on-read («схема при чтении»), то есть схема определяется в момент запроса, а не в момент записи данных в базу.
Базы данных SQL используют язык SQL — стандартизированный язык для запросов и манипуляций с данными в реляционных базах данных. SQL — очень мощный язык с богатым набором команд для выполнения сложных запросов и преобразований.
Базы данных NoSQL используют разные языки запросов в зависимости от используемой модели данных. Например, документоориентированные базы NoSQL часто используют язык под названием MongoDB Query Language (MQL), а графовые базы NoSQL могут использовать язык Cypher.
Базы данных NoSQL могут масштабироваться горизонтально, то есть вы можете добавлять больше узлов в кластер для увеличения производительности и емкости. SQL-базы данных, напротив, часто ограничены вертикальным масштабированием, то есть могут добавлять больше ресурсов только на один узел для увеличения производительности.
Во-первых, именно на этом строился весь интернет, но и это не все!
В отличие от многих других языков программирования, SQL стандартизирован. Это означает, что синтаксис и поведение SQL остаются одинаковыми в разных системах баз данных.
Базы данных SQL можно масштабировать вверх или вниз для обработки разного уровня трафика и объема данных. Это возможно, потому что SQL поддерживает вертикальное масштабирование, то есть вы можете добавить больше ресурсов (например, RAM или CPU) на один сервер для повышения его производительности.
SQL включает множество встроенных функций безопасности, которые помогают защитить данные от несанкционированного доступа и изменения. Например, с помощью SQL можно определить роли пользователей и разрешения, которые контролируют, кто может просматривать, редактировать и удалять данные. Также можно шифровать данные при передаче и хранении, чтобы предотвратить их перехват или кражу.
Базы данных SQL спроектированы так, чтобы минимизировать риск потери или повреждения данных даже в случае аппаратных сбоев или других катастроф. Журналы транзакций и резервные копии обеспечивают возможность восстановления данных в согласованное состояние даже при неожиданных сбоях.
SQL хорошо справляется с обеспечением согласованности и точности данных. С помощью SQL вы можете определить правила, обеспечивающие структуру данных в вашей базе. Это помогает предотвратить ошибки и несоответствия, которые могут возникнуть, когда несколько людей одновременно обращаются к одним и тем же данным и обновляют их.
Например, если у вас есть таблица с информацией о клиентах, вы можете задать ограничение, гарантирующее, что у каждого клиента уникальный ID-номер. Таким образом, если два человека попытаются создать нового клиента с одинаковым ID, база данных предотвратит это и сохранит целостность данных.
SQL позволяет писать мощные запросы, которые объединяют несколько таблиц, фильтруют данные и выполняют вычисления — вы можете извлекать инсайты и смысл из больших массивов данных. Например, если у вас есть база данных покупок клиентов, вы можете с помощью SQL узнать, какие товары наиболее популярны, какие клиенты тратят больше всего, и как менялись продажи со временем. С SQL у вас есть возможность задавать и получать ответы на сложные вопросы о своих данных.
Помимо того, что это прекрасный фреймворк, лежащий в основе Directual, NoSQL также может похвастаться следующим:
Вы можете выбрать базу данных NoSQL, адаптированную под ваши нужды, например, для аналитики в реальном времени, временных рядов или графовых данных. Это может помочь достичь лучшей производительности и масштабируемости для вашего конкретного случая.
Базы данных NoSQL поддерживают разные модели данных, включая «ключ-значение», документные, колоночные семейства и графовые. Это позволяет выбрать модель данных, которая лучше всего подходит под ваши задачи и сценарий использования. Например, если вы создаете рекомендательный движок, вы можете использовать графовую базу данных для моделирования связей между пользователями и товарами.
Базы данных NoSQL спроектированы так, чтобы быть высокодоступными, то есть они могут продолжать работать даже в случае аппаратных сбоев или других катастроф. Это происходит потому, что базы данных NoSQL часто распределены по нескольким серверам, что позволяет им реплицировать данные и обеспечивать их постоянную доступность.
Базы данных NoSQL часто более гибкие, чем SQL-базы данных, с точки зрения формата и структуры данных. Это упрощает работу с данными, которые постоянно меняются или развиваются. Например, если вы создаете мобильное приложение, позволяющее пользователям создавать собственные формы, вы можете использовать базу данных NoSQL для хранения данных, так как структура формы может часто меняться.
Прежде всего поговорим о гибкости и бессхемном дизайне.
Базы данных NoSQL не требуют фиксированной схемы, то есть вы можете добавлять новые поля или изменять структуру данных без необходимости изменять схему базы данных.
Это упрощает работу с неструктурированными и частично структурированными данными, такими как текст, изображения и видео. Например, если вы создаете социальную платформу, вы можете использовать базу данных NoSQL для хранения пользовательского контента, формат и структура которого могут варьироваться.
Еще одно преимущество NoSQL — высокая масштабируемость и поддержка распределенных систем. Базы данных NoSQL спроектированы для горизонтального масштабирования, то есть они могут быть распределены по нескольким серверам для обработки больших объемов данных и трафика.
Это позволяет создавать высокомасштабируемые и производительные системы, способные обслуживать миллионы пользователей и транзакций. Например, если вы создаете платформу электронной коммерции, вы можете использовать базу данных NoSQL для хранения каталогов товаров и профилей пользователей, объем которых может быстро расти со временем.
Если вам нужна база данных, которая отлично справляется с многострочными транзакциями, SQL — ваш выбор. Он отлично подходит для структурированных данных и приложений, ориентированных на пользователей, где требуется несколько операций объединения (join). И, надо сказать, SQL-схема — это нечто особенное. Она поможет вам обеспечить свойства ACID и совместимость данных. Плюс, с ней намного проще найти нужные данные!
Но подождите! Базы данных NoSQL идеально подходят для работы с неструктурированными данными, такими как документы или JSON. Они также отлично справляются с динамическими данными без операций объединения. И если у вас есть недостающие наборы данных, которые не повлияют на эффективность бизнеса, NoSQL — определенно правильный выбор.
К SQL-базам данных относятся MySQL, Oracle, PostgreSQL и Microsoft SQL Server. А среди NoSQL есть MongoDB, BigTable, Redis, Cassandra, HBase, Neo4j и CouchDB.
Базы данных SQL отлично подходят для структурированных данных с фиксированной схемой и поддержкой сложных запросов, а базы данных NoSQL лучше подходят для неструктурированных и частично структурированных данных с гибкой схемой и высокой масштабируемостью.
Но это не единственное, что стоит учитывать. Вот еще несколько факторов, о которых стоит помнить:
Базы данных SQL, как правило, требуют больше времени на разработку и больше экспертизы для настройки и обслуживания, чем базы данных NoSQL. Это может увеличить общую стоимость вашего проекта. С другой стороны, базы данных NoSQL часто проще и быстрее настраивать и обслуживать, что может сэкономить вам время и деньги.
Базы данных SQL спроектированы для поддержания согласованности и целостности данных за счет использования транзакций и ограничений. Это может быть важно для приложений, требующих строгой целостности данных, таких как финансовые системы или приложения в сфере здравоохранения. Базы данных NoSQL, однако, часто жертвуют согласованностью данных ради высокой масштабируемости и производительности.
Базы данных SQL отлично подходят для сложных запросов и анализа данных благодаря поддержке JOIN и других расширенных функций запросов. Базы данных NoSQL, напротив, лучше подходят для простых запросов и извлечения данных.
Вы, возможно, слышали, что базы данных NoSQL не всегда поддерживают транзакции ACID. Это атомарность, согласованность, изоляция, устойчивость — для тех, кто следит за терминами. И хотя действительно некоторые базы данных NoSQL поддерживают только атомарность на уровне одной записи, для многих приложений этого вполне достаточно, особенно если у вас правильно продуман дизайн схемы.
Но, и это большое «но», по-прежнему существует множество сценариев использования, требующих ACID для нескольких записей одновременно. Здесь на помощь приходит MongoDB. Они добавили поддержку многодокументных ACID-транзакций в релизе 4.0, а затем расширили эту поддержку в версии 4.2 на шардированные кластеры.
Стоит также отметить, что базы данных NoSQL, как правило, оптимизированы под запросы, а не под уменьшение дублирования данных. Поэтому они могут получаться крупнее, чем SQL-базы данных. Но, учитывая, насколько дешево сейчас хранилище, большинство людей не считают это серьезным недостатком. А некоторые базы данных NoSQL даже предлагают сжатие для уменьшения занимаемого объема.
И напоследок забавный факт! Вы можете использовать оба типа одновременно.
И это работает!
Да, а что насчет него?
Когда дело доходит до выбора между SQL и NoSQL базами данных на no-code платформе, такой как Directual… у вас на самом деле не так много выбора, ведь каждая no-code платформа сама решает, какой тип базы данных использовать.
В нашем случае это NoSQL — именно из-за всех преимуществ, описанных выше. Если вам любопытно, как выглядит вся архитектура целиком, вот она:
Directual построен с учетом микросервисной архитектуры, поэтому он так хорошо справляется с линейной масштабируемостью. Однако это еще не все:
Визуальный интерфейс для создания моделей данных проще и интуитивнее, чем написание определений схемы SQL. Однако вам все равно нужно тщательно продумать структуру ваших данных и то, как они будут использоваться в вашем приложении.
Поскольку вам не нужно управлять базами данных и вообще писать код, Directual может взять на себя все, что связано с вашей базой данных, и легко масштабировать ее до любого необходимого уровня. В противном случае это довольно сложная задача.
Потому что, когда речь идет о создании баз данных, они также должны с чем-то взаимодействовать. С Directual это вообще не проблема, поскольку вы можете так же легко создавать API.
В одном из наших недавних кейсов мы рассказали, как Evidpo удалось масштабировать свою деятельность с помощью Directual — и вырасти до полноценной LMS с более чем 47000 студентов — причем совершенно без лишних хлопот.
И вдобавок ко всему, базы данных также можно очень легко создавать. Посмотрите, как это делается в Directual, в нашем ознакомительном курсе 101.
Когда речь идет о базах данных, все действительно сводится к типу приложения, которое вы создаете, и требованиям к данным, которые с ним связаны. Понимание уникальных особенностей каждой базы данных поможет вам решить, какая из них лучше всего подходит для вашего проекта.
Кроме того, важно учитывать все факторы при принятии решения. Знание того, какая база данных подходит именно вам, может повысить производительность, обеспечить целостность данных и, в конечном итоге, помочь вам создать успешное приложение, которое произведет фурор на выбранном вами рынке!
Итак, в итоге:
Базы данных SQL отлично подходят для структурированных данных, где данные согласованы, а связи между таблицами четко определены. Они особенно хорошо подходят для приложений, требующих сложных запросов и управления транзакциями.
Базы данных NoSQL идеально подходят для частично структурированных или неструктурированных данных, где данные не соответствуют заранее заданной схеме, а связи между элементами данных четко не определены. Их также часто используют в приложениях, требующих высокой производительности и масштабируемости, таких как веб-приложения и мобильные приложения.
Выберите то, что вам нужно, а если вы предпочитаете, чтобы базы данных строились сами по себе, выбирайте Directual.
