Menu

Différences exactes entre SQL et NoSQL et savoir quand utiliser NoSQL et SQL

  • Principal
  • Autre
  • Différences exactes entre SQL et NoSQL et savoir quand utiliser NoSQL et SQL

sql vs nosql exact differences

Essayez Notre Instrument Pour Éliminer Les Problèmes

Que sont SQL et NoSQL et quelle est la différence exacte entre SQL et NoSQL? Apprenez à les utiliser avec les avantages et les inconvénients de chacun.

Quand nous disons, « SQL contre NoSQL , le besoin principal devient de comprendre la signification fondamentale de ces deux termes.

Une fois que nous comprenons la signification de SQL et de NoSQL, nous serons en mesure de procéder facilement à leur comparaison.

Bases de données SQL vs NoSQL

Ce que vous apprendrez:

Qu'est-ce que SQL?

Langage de requête structuré, généralement abrégé en SQL , est un langage de programmation spécifique au domaine utilisé pour stocker, manipuler et récupérer des données dans le SGBDR (Relational Database Management System).

Il est principalement utilisé pour gérer des données structurées où nous avons une relation entre diverses entités et variables des données.

SQL

SQL se compose de différents types d'instructions pour interroger ou gérer les données stockées dans les bases de données.

Ces types de déclarations sont en outre classés comme indiqué ci-dessous:

  • DDL (langage de définition de données): Ce sont les requêtes utilisées pour la création et la modification de schéma. Les commandes DDL courantes dans SQL incluent CREATE, ALTER et DROP.
  • DML (langage de manipulation de données): Cette requête est utilisée pour effectuer des opérations de sélection, d'insertion, de mise à jour et de suppression dans la base de données. Les commandes DML courantes dans SQL sont SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.
  • DCL (langage de contrôle des données): Ces requêtes sont utilisées pour contrôler l'accès et fournir une autorisation sur la base de données. Les commandes DCL courantes dans SQL sont GRANT et REVOKE.
  • TCL (langage de contrôle des transactions): Ces requêtes sont utilisées pour contrôler et gérer les transactions afin de maintenir l'intégrité des données. Les commandes TCL courantes dans SQL incluent BEGIN, COMMIT et ROLLBACK.

Lectures complémentaires=> Questions d'entretien les plus fréquentes sur SQL

Qu'est-ce que NoSQL?

NoSQL (se réfère également à Non seulement SQL, non-SQL ou non relationnel) est une base de données qui vous donne un moyen de gérer les données qui sont sous une forme non relationnelle c'est-à-dire qui ne sont pas structurées de manière tabulaire et ne possèdent pas de tableau des relations.

NoSQL

NoSQL gagne de plus en plus en popularité car il est utilisé dans le Big Data et les applications en temps réel. Leurs structures de données sont complètement différentes de celles des bases de données relationnelles.

NoSQL est une alternative aux bases de données relationnelles conventionnelles dans lesquelles les données sont placées dans des tables et la structure des données est soigneusement conçue avant la création de la base de données. Il est principalement utile pour travailler avec d'énormes ensembles de données distribuées. Les bases de données NoSQL sont évolutives, hautement performantes et flexibles.

comment ouvrir un fichier jar avec java

Il peut également traiter une grande variété de modèles de données.

Types de bases de données NoSQL:

Fondamentalement, il existe quatre types de bases de données NoSQL.

Discutons!!

# 1) Colonne: La colonne large stocke et organise les tables de données sous forme de colonnes plutôt que de lignes.

Ils peuvent interroger un grand volume de données très rapidement que les bases de données traditionnelles. Ils peuvent être utilisés pour les moteurs de recommandation, les catalogues, la détection de fraude, etc.

Exemples: Cassandra, HBase, Google BigTable, Scylla, Vertica, etc.

# 2) Document: Bases de données de documents, alias document stocke et conserve les données semi-structurées avec leur description au format de document.

Chaque document a une clé unique à travers laquelle il est adressé. Ils sont utiles pour la gestion de contenu et la gestion des données des applications mobiles. Ils sont largement utilisés avec JSON et JavaScript. Les bases de données de documents offrent également une API et un langage de requête grâce auxquels les documents peuvent être récupérés en fonction de leur contenu.

Exemples: Apache, MongoDB, MarkLogic, CouchDB, BaseX, IBM Domino, etc.

# 3) Valeur-clé: Les bases de données de valeurs clés ont leur modèle de données basé sur un tableau associatif (carte ou dictionnaire) dans lequel les données ont représenté une collection de paires clé-valeur. Ils conviennent parfaitement à la gestion de session et à la mise en cache dans les applications Web.

Exemples: Aerospike, Berkeley DB, Apache s'enflamme, Dynamo, Redis, Riak, ZooKeeper, etc.

# 4) Graphique: Dans les magasins de graphes, les données sont organisées sous forme de nœuds et d'arêtes.

Vous pouvez considérer un nœud comme un enregistrement et une arête comme une relation entre les enregistrements de la base de données relationnelle. Ce modèle prend en charge une représentation plus riche des relations de données. Ils sont utiles pour les systèmes de gestion de la relation client, les cartes routières, les systèmes de réservation, etc.

Exemples: AllegroGraph, InfiniteGraph, MarkLogic, Neo4j, IBM graph, Titan, etc.

VPN pour le crypto commerce

Différence entre SQL et NoSQL

SQLNoSQL
Les bases de données SQL sont évolutives verticalement. Ils peuvent être mis à l'échelle en augmentant la capacité matérielle (CPU, RAM, SSD, etc.) sur un seul serveur.Les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement. Ils peuvent être mis à l'échelle en ajoutant plus de serveurs à l'infrastructure pour gérer une charge importante et réduire le tas.
Les bases de données SQL sont principalement des bases de données relationnelles (SGBDR).Les bases de données NoSQL sont principalement des bases de données non relationnelles ou distribuées.
Une technologie vieillie.Technologie relativement jeune.
Les bases de données SQL sont basées sur des tables sous la forme de lignes et de colonnes et doivent respecter strictement les définitions de schéma standard.
Ils constituent une meilleure option pour les applications nécessitant des transactions sur plusieurs lignes.		Les bases de données NoSQL peuvent être basées sur des documents, des paires clé-valeur, des graphiques ou des colonnes et elles n'ont pas à s'en tenir aux définitions de schéma standard.
Ils ont un schéma prédéfini bien conçu pour les données structurées.Ils ont le schéma dynamique pour les données non structurées. Les données peuvent être stockées de manière flexible sans avoir une structure prédéfinie.
Les bases de données SQL favorisent le schéma normalisé.Les bases de données NoSQL favorisent les schémas dénormalisés.
Coûteux à l'échelle.Moins cher à l'échelle que les bases de données relationnelles.
Ils conviennent parfaitement aux requêtes complexes, car SQL dispose d'une interface standard pour gérer les requêtes.
La syntaxe des requêtes SQL est fixe.		Ce n'est pas un bon choix pour les requêtes complexes car il n'y a pas d'interface standard dans NoSQL pour gérer les requêtes.
Les requêtes dans NoSQL ne sont pas aussi puissantes que les requêtes SQL.
Il est appelé UnQL et la syntaxe d'utilisation du langage de requête non structuré varie d'une syntaxe à l'autre.
Les bases de données SQL ne conviennent pas au stockage hiérarchique des données.Les bases de données NoSQL conviennent le mieux pour le stockage hiérarchique des données car elles suivent la méthode de la paire clé-valeur pour stocker les données.
D'un point de vue commercial, les bases de données SQL sont généralement classées comme open source ou open source.Ils sont classés en fonction de la manière dont ils stockent les données en tant que magasin clé-valeur, magasin de documents, magasin de graphiques, magasin de colonnes et magasin XML.
Les bases de données SQL suivent correctement les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité).Les bases de données NoSQL suivent correctement le théorème CAP de Brewers (cohérence, disponibilité et tolérance de partition).
L'ajout de nouvelles données dans la base de données SQL nécessite des modifications telles que le remplissage des données, la modification des schémas.De nouvelles données peuvent être facilement insérées dans les bases de données NoSQL car elles ne nécessitent aucune étape préalable.
Un excellent support fournisseur et un support communautaire sont disponibles pour toutes les bases de données SQL.Seul un support communautaire limité est disponible pour les bases de données NoSQL.
Idéal pour les applications basées sur des transactions élevées.Vous pouvez utiliser NoSQL à des fins transactionnelles lourdes. Cependant, ce n'est pas la meilleure solution pour cela.
Ne convient pas au stockage hiérarchique des données.Convient pour le stockage hiérarchique des données et le stockage de grands ensembles de données (par exemple, Big Data).
Exemple de bases de données SQL: MySQL, Oracle, MS-SQL, SQLite.Exemples de bases de données NoSQL: MongoDB, Apache CouchDB, Redis, HBase.

Sécurité SQL vs NoSQL

Principalement, il est essentiel de connaître la signification de la sécurité des bases de données. Pour qu'une base de données stocke les informations de manière sécurisée, elle doit garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité, ce que l'on appelle collectivement CIA.

La confidentialité signifie que seuls les utilisateurs ou systèmes autorisés peuvent accéder aux données, l'intégrité est l'exactitude et la cohérence des données tout au long de leur durée de vie et la disponibilité signifie que les données doivent être disponibles chaque fois que cela est nécessaire.

La plupart des bases de données relationnelles ou SQL basées sur l'entreprise comme Oracle et MSSQL intègrent de solides fonctionnalités de sécurité. Ils respectent les propriétés ACID qui garantissent des transactions de base de données sécurisées et fiables.

Le SGBDR possède également des fonctionnalités telles que la sécurité basée sur les rôles, le contrôle d'accès via des autorisations au niveau de l'utilisateur, les messages cryptés, la prise en charge du contrôle d'accès aux lignes et aux colonnes, etc. Cependant, ces fonctionnalités de sécurité nécessitent des frais de licence importants et affectent la vitesse d'accès aux données .

Pour une application qui gère un volume énorme de données non structurées, nous ne pouvons pas utiliser uniquement des bases de données SQL. Par exemple , Sites Web de réseautage social. Ces applications ont deux exigences principales, à savoir l'évolutivité et la disponibilité. Cette exigence est satisfaite par les bases de données NoSQL.

Cependant, la sécurité des bases de données NoSQL n'est pas aussi robuste que la sécurité des bases de données relationnelles. NoSQL ne suit pas strictement les propriétés ACID. Celle de NoSQL est connue sous le nom de propriétés BASE (Basiquement disponibles, soft state, éventuellement cohérentes).

Au lieu d'être cohérente après chaque transaction, il est normal que la base de données soit finalement dans un état cohérent. Il se peut que vous ne voyiez pas toujours les données actuelles dans les bases de données NoSQL. Vous pouvez voir les données selon le dernier instantané pris et une transaction simultanée peut interférer les unes avec les autres.

Cette condition de concurrence inhérente est un risque imposé par les bases de données NoSQL.

Contrairement aux bases de données SQL, les bases de données NoSQL ont très peu de fonctionnalités de sécurité intégrées afin de permettre un accès plus rapide aux données. Ils manquent d'attributs de confidentialité et d'intégrité. De plus, comme ils n'ont pas de schéma fixe et bien défini, vous ne pouvez pas séparer les autorisations.

Par conséquent, comme les bases de données NoSQL ne fournissent pas de fonctionnalités de sécurité solides à leur extrémité, vous devrez vous fier aux fonctionnalités de sécurité de l'application qui accède aux données. Les bases de données NoSQL sont une cible plus facile pour les attaques de sécurité par rapport aux bases de données relationnelles.

Lectures complémentaires=> Comment tester et prévenir les attaques par injection SQL

Quand utiliser NoSQL?

Vous trouverez ci-dessous les cas d'utilisation dans lesquels vous devriez préférer les bases de données NoSQL:

  • Pour gérer un volume énorme de données structurées, semi-structurées et non structurées.
  • Là où il est nécessaire de suivre des pratiques de développement logiciel modernes comme Agile Scrum et si vous avez besoin de fournir des prototypes ou des applications rapides.
  • Si vous préférez la programmation orientée objet.
  • Si votre base de données relationnelle n'est pas suffisamment capable de s'adapter à votre trafic à un coût acceptable.
  • Si vous souhaitez disposer d'une architecture évolutive efficace à la place d'une architecture coûteuse et monolithique.
  • Si vous avez des transactions de données locales qui n'ont pas besoin d'être très durables.
  • Si vous utilisez des données sans schéma et souhaitez inclure de nouveaux champs sans aucune cérémonie.
  • Lorsque votre priorité est l'évolutivité et la disponibilité faciles.

Quand éviter NoSQL?

Vous trouverez ci-dessous quelques conseils qui vous indiqueront quand éviter NoSQL.

  • Si vous devez effectuer des requêtes et des rapports complexes et dynamiques, vous devez éviter d'utiliser NoSQL car sa fonctionnalité de requête est limitée. Pour de telles exigences, vous devriez préférer SQL uniquement.
  • NoSQL manque également de capacité à effectuer des opérations dynamiques. Il ne peut pas garantir les propriétés ACID. Dans des cas tels que les transactions financières, etc., vous pouvez utiliser des bases de données SQL.
  • Vous devez également éviter NoSQL si votre application a besoin de flexibilité d'exécution.
  • Si la cohérence est un must et s'il n'y aura pas de changements à grande échelle en termes de volume de données, alors opter pour la base de données SQL est une meilleure option.

Il convient également de garder à l'esprit que les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge le langage de requête structuré. La langue de requête peut varier d'une base de données à une autre.

Avantages et inconvénients de chacun

Vous trouverez ci-dessous les différents avantages et inconvénients de SQL ainsi que de NoSQL.

Avantages SQL:

  • Il convient parfaitement aux bases de données relationnelles.
  • Possède un schéma prédéfini qui est utile dans de nombreux cas.
  • La normalisation peut être grandement utilisée ici, elle aide donc également à supprimer la redondance et à mieux organiser les données.
  • Les transactions dans les bases de données SQL sont conformes à ACID, garantissant ainsi sécurité et stabilité.
  • Suit des normes bien définies comme ISI et ANSI qui sont acceptées dans le monde entier.
  • Sans code.
  • Vitesse imbattable dans la récupération des enregistrements de base de données avec une grande facilité.
  • Utilise un langage standardisé unique, c'est-à-dire SQL sur différents SGBDR.

Inconvénients SQL:

  • Le processus d'interfaçage est complexe.
  • Comme SQL est un objet, il occupe de l'espace.
  • La gestion du Big Data est très coûteuse car vous devrez augmenter le matériel pour la mise à l'échelle.
  • Lorsqu'une table est supprimée, la vue devient inactive.

Avantages de NoSQL:

  • Capable de gérer le Big Data.
  • Comme il est sans schéma et sans table, il offre un haut niveau de flexibilité avec les modèles de données.
  • Il s'agit d'une base de données à faible coût et les bases de données open source NoSQL fournissent des solutions très abordables aux petites entreprises.
  • Évolutivité plus simple et économique. Vous n'avez pas besoin d'augmenter le matériel pour la mise à l'échelle. Il vous suffit d'ajouter plus de serveurs au pool car NoSQL est sans schéma et construit sur des systèmes distribués.
  • Une modélisation détaillée de la base de données n'est pas requise ici. Par conséquent, cela économise du temps et des efforts.

Inconvénients de NoSQL:

  • Les avantages de NoSQL se font au prix de la relaxation des propriétés ACID. NoSQL n'offre qu'une cohérence éventuelle.
  • Relativement moins de soutien communautaire.
  • Manque de standardisation, contrairement à SQL, qui à son tour crée des problèmes lors de la migration.
  • L'interopérabilité est également un problème dans le cas des bases de données NoSQL.

Conclusion

Nous avons appris la différence entre SQL et NoSQL en détail ici. Le choix de la base de données dépendra de vos préférences, des exigences commerciales, du volume et de la variété des données.

Les bases de données NoSQL gagnent en popularité ces jours-ci en raison de leur capacité à intégrer le Big Data, leur faible coût, leur évolutivité facile et leurs fonctionnalités open source. Cependant, il s'agit encore d'une technologie relativement jeune et manque de standardisation, contrairement à SQL. Le manque de conformité ACID est également un problème avec NoSQL.

J'espère que cet article aurait énormément brossé vos connaissances sur le concept de SQL et NoSQL.

lecture recommandée

^