SQL vs. NoSQL: Was ist die beste Datenbank für Ihr nächstes Projekt?

Bei der Entwicklung eines neuen Softwareprojekts ist es am wichtigsten, die richtigen Tools auszuwählen, und eines der wichtigsten Tools ist das Datenbankmodul.

Im Folgenden werden die Vor- und Nachteile von SQL- und NoSQL-Datenbankmodulen erläutert, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können, die für Ihr Projekt am besten geeignet ist. Obwohl dieser Artikel der Debatte zwischen PC und Mac ähnelt, wird er sich bemühen, so objektiv und voreingenommen wie möglich zu sein.

SQL (mySQL, PostgreSQL, Oracle usw.)

Ohne auf die Unterschiede zwischen bestimmten Engines einzugehen, sind relationale SQL-Datenbanken immer noch die weltweit am häufigsten verwendeten Datenbank-Engines. SQL wurde in den 1970er Jahren entwickelt und 1979 erstmals als Sprache veröffentlicht. Bis heute ist SQL die dominierende Sprache für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken.

Da SQL de facto der Industriestandard ist, können Entwickler, die sich damit gut auskennen, problemlos zwischen der Arbeit mit verschiedenen Datenbank-Engines wechseln.

Für relationale Datenbanken ist ein vordefiniertes Schema erforderlich, das aus Tabellen und Spalten besteht, wobei jeder Datensatz eine Zeile innerhalb einer Tabelle ist. Obwohl Schemas jederzeit einfach geändert werden können, ist eine gewisse Vorplanung erforderlich, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Daten ordnungsgemäß in die Datenbank passen. Spalten können aus einer Vielzahl verschiedener Datentypen bestehen, einschließlich Zeichenfolgen, Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, großen Textelementen, binären Blobs usw.

Relationale Datenbanken

Durch das strukturierte Design relationaler Datenbanken können Sie auf einfache Weise Kind-Eltern-Beziehungen zwischen Tabellen erstellen.

Beispielsweise ist die Spalte "id" in der Tabelle "users" mit der "userid" der Tabelle "notes" verknüpft. Mit Unterstützung für Kaskadierung sind auch alle untergeordneten Zeilen betroffen, wenn eine übergeordnete Zeile gelöscht oder aktualisiert wird. Dies trägt nicht nur zur Gewährleistung der strukturellen Integrität bei, sondern ermöglicht auch eine optimale Leistung und Geschwindigkeit bei der Ausführung von Abfragen für mehrere Tabellen.

Die ordnungsgemäße Architektur und Verwaltung eines großen Datenbankschemas kann jedoch eine Aufgabe für sich sein, und viele Entwickler haben sich dagegen entschieden. Bei großen Datenbanken kann das Ändern des Schemas auch zeitaufwändig sein und eine ordnungsgemäße Vorbereitung erfordern.

Auf der anderen Seite kann sich das strukturierte Design für andere Entwickler, die mit der Software arbeiten, als einfacher Weg erweisen, da sie deutlich sehen können, wie die Datenbank strukturiert ist.

NoSQL (MongoDB usw.)

Da MongoDB mit einem guten Vorsprung an der Spitze steht, haben NoSQL-Datenbanken in den letzten paar Jahren eine enorme Popularität erlangt. Dies wird hauptsächlich auf die schemenlose Struktur zurückgeführt, die kein vordefiniertes Datenbankschema bedeutet, und auf die Verwendung von JSON-Objekten für Datensätze, die Entwicklern vertraut sind.

Anstelle von Tabellen und Zeilen verwenden NoSQL-Datenbanken Sammlungen und Dokumente. Es ist nicht erforderlich, das Datenbankschema vorab zu definieren. Stattdessen wird alles automatisch im laufenden Betrieb 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 alle Daten darin gespeichert werden und zwischen den Dokumenten unterschiedlich sein.

Dies bietet große Flexibilität, da nicht nur Zeit gespart wird, wenn kein Datenbankschema erstellt und verwaltet wird, sondern Sie auch beliebige Daten zu jedem einzelnen Dokument hinzufügen können, ohne dass aufgrund von Datenbankeinschränkungen ein Fehler ausgegeben wird.

Weniger strukturelle Integrität

Obwohl NoSQL eine große Flexibilität und Vertrautheit bietet, ist der einzige Nachteil die mangelnde Unterstützung für Einschränkungen, die eine geringere strukturelle Integrität verursachen als die SQL-Gegenstücke. Ohne eine solide Unterstützung für Beziehungen zwischen Sammlungen oder Kaskadierung kann dies dazu führen, dass Probleme wie verwaiste untergeordnete Datensätze in der Datenbank zurückbleiben, nachdem der übergeordnete Datensatz gelöscht wurde, und die Optimierung für die Verarbeitung verwandter Datensätze über mehrere Datensätze hinweg verringert wird.

Das strukturlose Design kann auch zu zusätzlichen unerkannten Fehlern in der Software führen. Wenn ein Entwickler beispielsweise einen Tippfehler macht und "amont" anstelle von "betrag" in den Code einfügt, akzeptiert eine NoSQL-Datenbank diesen, ohne einen Fehler oder eine Warnung auszulösen.

SQL vs. NoSQL: Welche Datenbank ist die beste?

Wie bei der Softwareentwicklung üblich lautet die Antwort: Es kommt darauf an.

Wenn Sie beispielsweise mehr unstrukturierte Daten wie Versicherungs-, Bildungs- oder Genealogie-Aufzeichnungen speichern müssen, ist NoSQL eine gute Wahl, da Sie aufgrund seiner schemenlosen Struktur zusätzliche beliebige Daten in Dokumente einfügen können.

Wenn Sie jedoch größere Datensätze benötigen, die mehrere Tabellen umfassen, wobei die strukturelle Integrität und die Abfrageleistung Vorrang haben, ist SQL wahrscheinlich die bessere Wahl.