Базы данных SQL и NoSQL: разговор о гибкости и структуре
Базы данных SQL и NoSQL: разговор о гибкости и структуре

введение

В мире современного управления данными выбор правильной системы баз данных является ключом к успеху любого проекта. Базы данных SQL и NoSQL имеют свои сильные стороны, и понимание их различий может помочь разработчикам и предприятиям принимать обоснованные решения. Цель этой статьи — обрисовать ключевые различия между базами данных SQL и NoSQL и изучить ситуации, в которых базы данных NoSQL имеют преимущество.

База данных SQL: свет традиций

определение

  • **Система управления реляционными базами данных** (СУБД),Данные хранятся в табличной форме,Каждая таблица имеет заранее структурированную структуру.

особенность

  • **Язык структурированных запросов** (SQL) используется для управления данными.
  • **Функции ACID**: Гарантируйте атомарность, согласованность, изоляцию и надежность данных.
  • **Фиксированный шаблон**: данные должны следовать заданному шаблону.

Преимущества

Согласованность и целостность данных:

СУРБД поддерживает функции ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность) для обеспечения надежности транзакций и согласованности данных.

Правила целостности сущностей, ссылочной целостности и целостности пользователей могут предотвратить избыточность и несогласованность данных, а также обеспечить точность и надежность данных.

Структура и стандартизация:

Данные хранятся в табличной форме,Следуйте шаблону предварительного определения,Это делает структуру данных понятной,Легко понять и управлять.

Стандартизированное хранилище данных снижает избыточность данных и повышает эффективность хранения данных.

Стандартный язык SQL:

Язык структурированных запросов (SQL), как стандартный язык доступа к данным, широко поддерживает операции запроса, обновления, вставки и удаления данных.

Универсальное признание SQL позволяет разработчикам переносить данные и манипулировать ими между различными платформами СУБД.

Обработка транзакции:

Возможности обработки транзакций гарантируют, что серия операций либо полностью завершена, либо отменена, гарантируя целостность и согласованность данных.

Возможности сложных запросов:

СУБД поддерживает сложные операции JOIN и другие расширенные функции запросов, а также может эффективно обрабатывать запросы на ассоциации с несколькими таблицами и сложную бизнес-логику.

Управление безопасностью и разрешениями:

Предоставляет мощные механизмы разрешений и контроля доступа, гарантирующие, что только авторизованные пользователи смогут получить доступ к определенным данным.

Роли и разрешения пользователей можно настроить для реализации детальной политики безопасности.

Простота обслуживания и управления:

Система управления базами данных предоставляет множество инструментов и интерфейсов для облегчения резервного копирования, восстановления, мониторинга и оптимизации базы данных.

Зрелые технологии и экология:

Технология РСУБД достигла зрелости и имеет большое количество готовых решений и инструментальной поддержки, а также обширную техническую поддержку и ресурсы сообщества.

Экономическая эффективность:

СУБД с открытым исходным кодом, такие как PostgreSQL и MySQL, могут снизить затраты на лицензирование программного обеспечения.

Хорошая производительность и масштабируемость могут снизить затраты на оборудование и обслуживание.

Резервное копирование и восстановление данных:

Обеспечивает надежный механизм резервного копирования и восстановления для обеспечения безопасности данных и непрерывности бизнеса.

недостаток

  • **Вертикальное масштабирование**: повышение производительности за счет увеличения ресурсов одного сервера.
  • **Изменение схемы**. Изменение структуры данных обходится дорого.

Базы данных NoSQL: устойчивость в новую эпоху

определение

  • **Нереляционная или распределенная база данных**,Предназначен для обработки крупномасштабных наборов данных.,Особенно в сфере больших данных и веб-приложений реального времени.

особенность

  • **Гибкая модель данных**: могут быть пары ключ-значение.、документ、Семейство столбцов или графика.
  • **Горизонтальное масштабирование**. Увеличьте производительность и емкость хранилища за счет добавления дополнительных узлов.
  • **Без схемы**: схема данных может изменяться динамически.
Вставьте сюда описание изображения
Вставьте сюда описание изображения

Преимущества

Легкая масштабируемость:

Базы данных NoSQL разработаны с учетом горизонтальной масштабируемости, что означает, что возможности хранения и обработки системы могут быть расширены за счет добавления дополнительных серверов без необходимости обновления оборудования одного сервера. Эта масштабируемость имеет решающее значение для обработки быстро растущих наборов данных.

Большой объем данных и высокая производительность:

Базы данных NoSQL часто способны обеспечивать высокопроизводительные операции чтения и записи при обработке больших объемов данных, особенно когда данные распределены по нескольким узлам. Их архитектура упрощает процесс хранения и извлечения данных, позволяя им хорошо работать в средах с высокой нагрузкой.

Гибкая модель данных:

Базы данных NoSQL поддерживают несколько моделей данных, включая пары «ключ-значение», документы, хранилища с широкими столбцами и графовые базы данных, что делает их адаптируемыми к различным типам данных и потребностям приложений. Гибкость модели данных означает, что новые поля или типы данных можно легко добавлять, не нарушая существующие данные.

Высокая масштабируемость:

Базы данных NoSQL могут динамически добавлять больше узлов для обработки большего количества данных и запросов. Этот метод горизонтального расширения позволяет им легко справляться с крупномасштабными данными и высоким уровнем одновременного доступа.

Слабая согласованность и итоговая согласованность:

Базы данных NoSQL обычно используют режим AP (доступность и устойчивость к разделению) в теореме CAP, что позволяет им поддерживать высокую доступность сервисов даже в случае сбоя некоторых узлов. Хотя при этом приносится в жертву определенная степень строгой согласованности, многие базы данных NoSQL гарантируют окончательную согласованность, то есть данные достигнут согласованного состояния через определенный период времени.

Экономическая эффективность:

Базы данных NoSQL можно развертывать на недорогих аппаратных кластерах, что снижает общую стоимость владения по сравнению с базами данных SQL, использующими собственное оборудование или высокопроизводительные серверы.

Распределенные вычисления:

Базы данных NoSQL изначально распределены по своей природе.,Возможность обработки данных, распределенных по географическим местоположениям,Это огромное преимущество для глобального бизнеса.

Архитектурная гибкость:

Бессхемная природа баз данных NoSQL позволяет вносить изменения в структуры данных, что очень полезно для быстрого выполнения итераций и адаптации к меняющимся потребностям.

недостаток

  • **Компромисс согласованности**: вместо строгой согласованности можно использовать возможную согласованность.
  • **Возможности запросов**: не такие мощные и зрелые, как база данных SQL.

Когда выбирать NoSQL?

Сценарий 1: Массивные данные и высокая степень параллелизма

  1. платформа социальных сетей

Платформам социальных сетей, таким как Facebook, Twitter, Instagram и т. д., ежедневно приходится обрабатывать миллиарды пользовательских взаимодействий, включая лайки, репосты, комментарии и загрузку мультимедийных файлов. Эти платформы не только должны хранить и извлекать огромные объемы пользовательских данных, но также должны отвечать на запросы пользователей в режиме реального времени, чтобы обеспечить бесперебойную работу пользователей. В этом сценарии базы данных NoSQL получили широкое распространение благодаря их горизонтальной масштабируемости и высокой производительности одновременного чтения и записи.

  1. сайт электронной коммерции

Крупные веб-сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Alibaba и JD.com, ежедневно посещают миллионы или даже десятки миллионов пользователей, используя множество ссылок, таких как просмотр продуктов, операции с корзиной покупок и расчет платежей. Этим веб-сайтам необходимо обновлять состояние запасов в режиме реального времени, обрабатывать данные транзакций и поддерживать высокую доступность сайта. Чтобы справиться с большим количеством одновременных запросов пользователей и хранить большие объемы информации о продуктах, ключевым моментом являются возможности быстрого чтения и записи, а также распределенная архитектура баз данных NoSQL.

  1. Анализ больших данных и обработка потоков данных в реальном времени.

В области анализа больших данных, таких как анализ фондового рынка в реальном времени, анализ счетов в телекоммуникационной отрасли, анализ поведения пользователей и т. д., необходимо быстро обрабатывать и анализировать данные уровня PB. Базы данных NoSQL, особенно основанные на хранилищах семейства столбцов, таких как HBase, могут эффективно обрабатывать такие крупномасштабные наборы данных и обеспечивать быстрый доступ к данным и возможности пакетной обработки.

  1. Системы Интернета вещей (IoT)

Устройства Интернета вещей генерируют большое количество непрерывных данных в режиме реального времени, например, в умных домах, промышленной автоматизации, городском мониторинге и других сценариях. Эти данные необходимо быстро собирать, хранить и анализировать для обеспечения удаленного мониторинга, предупреждения о неисправностях и оптимизации работы оборудования. Базы данных NoSQL хорошо обрабатывают этот тип потока данных, обеспечивая возможность приема данных и выполнения запросов с малой задержкой.

  1. игровая индустрия

Онлайн-игры, особенно многопользовательские ролевые онлайн-игры (MMORPG) и киберспорт, будут генерировать большой объем данных об активности игроков, включая поведение игроков, внутриигровые экономические транзакции, информацию о боях в реальном времени и т. д. Для поддержки одновременных онлайн-игроков по всему миру игровым серверам требуются мощные возможности обработки и хранения данных. Высокие характеристики параллелизма и решения для распределенного хранения баз данных NoSQL идеально подходят для игровой индустрии.

в этих сценариях,Прелесть баз данных NoSQL заключается в их способности легко масштабироваться до сотен или тысяч серверов.,Благодаря поддержке огромного объема данных и большого количества одновременных запросов пользователей,При этом сохраняется низкая задержка и высокая пропускная способность данных. В сравнении,Традиционные базы данных SQL могут иметь ограничения по вертикальной масштабируемости.,Он не сможет справиться с таким же размером нагрузки.

Сценарий 2: Потребности в гибкости

  • Для проектов, где модель данных требует частых изменений и неизвестных структур данных, NoSQL Обеспечивает большую гибкость.

Сценарий 3: Анализ данных в реальном времени

  • В приложениях обработки и анализа данных в реальном времени ключевыми факторами являются низкая задержка и высокая пропускная способность NoSQL.

Сценарий 4: Распределенная система

  • В распределенной среде распределенная архитектура баз данных NoSQL может лучше поддерживать репликацию данных и доступ между центрами обработки данных.

в заключение

Выбор базы данных SQL или NoSQL зависит от конкретного сценария приложения, масштаба данных и бизнес-требований. Понимание основных особенностей каждого типа баз данных и Преимущества.,Может помочь нам сделать выбор более разумным,Для достижения технологических бизнес-целей проекта.

Ключевые слова:

Машинное обучение, искусственный интеллект, ИИ-чат, реализация обучения GPT, использование сборки Deep Python, удаленный докер, технология развертывания технологии безопасности mysql, код автоматизации

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose