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技术分享|SQL和 NoSQL数据库之间的差异:MySQL(VS)MongoDB

开发技术 开发技术 1周前 (05-04) 5次浏览

技术分享|SQL和 NoSQL数据库之间的差异:MySQL(VS)MongoDB

 

在当今市场上,存在各种类型的数据库,选择适合你业务类型的数据库对应用的开发和维护有着重要意义。本篇文章,将为大家分享SQL和NoSQL语言之间的区别,同时还将比较这两种类型的数据库,以帮助小伙伴们选择最适合你业务类型的数据库

 

ONE ——什么是SQL和NoSQL

一、什么是SQL?

结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。该语言以表格的形式从结构化数据格式中操作和检索数据。

技术分享|SQL和 NoSQL数据库之间的差异:MySQL(VS)MongoDB

二、什么是NoSQL?

NoSQL,泛指非关系型的数据库,提供了一种存储和检索非结构化数据的机制。这种类型的数据库可以处理大量数据,并具有动态模式。因此,NoSQL数据库没有特定的查询语言,没有或只有很少的关系,但是数据以集合和文档的格式存储。

技术分享|SQL和 NoSQL数据库之间的差异:MySQL(VS)MongoDB

如上图是一个Employee数据库,其中有2个集合,即Employee和Projects。现在这些集合中的每一个都有文档,这些文档基本上是数据值。因此,您可以假设集合是你的表,文档是你在表中的字段。

 


TWO ——SQL VS NoSQL

针对SQL和NoSQL的区别,将基于不同的方面进行比较:

一、数据库类型

SQL之所以称为关系型数据库,是因为它将结构化数据组织定义为行和列,每个表都与数据库中的其他表相关。

另一方面,NoSQL被称为非关系数据库,这是因为数据以集合的形式存储,它们之间没有或只有很少的关系。 

二、Schema架构

SQL需要用到结构化数据的预定义架构。因此,在开始使用SQL提取和操作数据之前,需要确保以表的形式预定义数据结构。

但是,NoSQL具有用于非结构化数据的动态架构。因此,如果您使用NoSQL数据库,则不存在预定义的架构,数据的完整架构完全取决于您希望存储数据的方式,即您想将哪些字段存储在文档和集合中。

三、数据库类别

SQL数据库是基于表格的数据库。因此您可以有n个相互关联的表,并且每个表可以具有行和列,这些行和列将数据存储在表的每个单元格中。

而NoSQL数据库则具有以下几类数据库:

  • 文档数据库–将每个密钥与称为文档的复杂数据结构配对。它可以包含许多不同的键值对,甚至嵌套的文档;

  • 键值存储–它们是最简单的NoSQL数据库。数据库中的每一项都作为属性名称或键及其值存储。

  • 图形存储–它们用于存储有关网络的信息,例如社交关系。图形存储包括Neo4J和HyperGraphDB。

  • 宽列存储– Cassandra和HBase等宽列存储针对大型数据集的查询进行了优化,并将数据列而不是行存储在一起。

因此,SQL数据库以表的形式存储数据,而NoSQL数据库以键值对,文档,图形数据库或宽列存储的形式存储数据 。

四、复杂查询

与NoSQL相比,SQL更适合复杂的查询环境,因为SQL数据库中的架构是结构化的,并且数据以表格格式存储。因此,即使您希望将嵌套查询与外部查询中的许多子查询一起应用,也可以通过使用适当的表名和列名轻松进行。NoSQL数据库不适用于复杂查询的原因是因为NoSQL数据库不是以SQL之类的标准语言查询的。

五、分层数据存储

与SQL数据库相比,NoSQL更适合分层存储 。

这是因为随着表数量的增加,维护它们之间关系的复杂性也不断增加。因此在这种情况下,您无法将大量的表彼此关联在一起。但是当您考虑使用NoSQL数据库时,这种数据库更适合分层数据存储,因为它遵循类似于JSON数据的键值对存储方式。

六、可扩展性

SQL数据库是垂直可伸缩的。您可以通过优化硬件(例如增加CPU,RAM,SSD等)来平衡数据服务器的负载。

另一方面,NoSQL数据库是水平可伸缩的。您可以通过向集群添加更多服务器以处理大量流量来执行负载平衡。

七、语言
SQL数据库有特定的语言,不会因为数据库不同而不同。NoSQL数据库没有特定的语言用于查询,会随数据库的变化而变化。在NoSQL数据库中,查询主要集中在文档集合上,该语言称为UnQL(非结构化查询语言)。

八、在线处理

在比较SQL和NoSQL时,基于此因素,  SQL数据库用于重事务型应用程序。这是因为SQL提供了数据的原子性,完整性和稳定性。您也可以将NoSQL用于事务目的,但是在高负载和复杂的事务应用程序中,它仍然不够稳定。因此,SQL主要用于OLTP(在线事务处理),而NoSQL主要用于OLAP(在线分析处理)。

九、基本属性

SQL数据库基于ACID属性 (原子性,一致性,隔离性和持久性),而NoSQL数据库基于Brewers CAP定理(一致性,可用性和分区容限)。首先让我解释一下ACID属性:

  • 原子性:原子性是指完全完成或失败的事务,其中事务是指数据的单个逻辑操作。这意味着,如果任何事务的一部分失败,则整个事务都会失败,并且数据库状态将保持不变。

  • 一致性一致性可确保数据必须符合所有验证规则。简而言之,您可以说您的事务永远不会离开数据库而不完成其状态。

  • 隔离:隔离的主要目标是并发控制。

  • 持久性:持久性意味着如果事务已提交,则事务之间可能发生任何事情,例如断电,崩溃或任何类型的错误。

谈到CAP定理,Brewers CAP定理指出,数据库最多只能实现以下三个保证中的两个:一致性,可用性和分区容限。这里

  • 一致性:所有节点同时看到相同的数据。

  • 可用性:确保每个请求是否成功失败。

  • 分区容限:保证即使消息丢失或系统部分故障,系统是否仍可继续运行。

NoSQL不能同时提供一致性和高可用性。

十、外部支持

自从SQL诞生超过40年以来,所有SQL供应商都提供了出色的支持。但是,对于某些NoSQL数据库,是有限制的,您仍然必须依靠社区支持来部署大规模的NoSQL。这是因为NoSQL于2000年代末期出现,人们尚未对其进行太多

 

THREE——MySQL VS MongoDB

目前我们已经了解了SQL和MySQL之间的区别,下面将通过分享两者中最受欢迎的数据库MySQL和MongoDB来更深入的认识他们。

技术分享|SQL和 NoSQL数据库之间的差异:MySQL(VS)MongoDB

 

一、什么是MySQL?

MySQL是可在许多平台上运行的开源关系数据库管理系统。它提供了多用户访问、支持许多存储引擎。

以下是MySQL的功能:

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  • 易于管理 – 该软件非常容易下载,并使用事件计划程序自动计划任务。

  • 强大的事务支持–拥有ACID(原子性,一致性,隔离性,耐久性)属性,还允许分布式多版本支持。

  • 全面的应用程序开发– MySQL具有用于将数据库嵌入任何应用程序的插件库。它还支持用于应用程序开发的存储过程,触发器,函数,视图等。

  • 高性能–为快速加载实用程序提供独特的内存缓存和表索引分区。

  • 较低的拥有成本–这减少了成本和硬件支出。

  • 开源和24 * 7支持–该RDBMS可以在任何平台上使用,并为开源和企业版提供24 * 7支持。

  • 安全数据保护 – MySQL支持强大的机制,以确保只有授权用户才能访问数据库。

  • 高可用性 – MySQL可以运行高速主/从复制配置,并提供集群服务器。

  • 可伸缩性和灵活性–使用MySQL,您可以运行深度嵌入式应用程序,并创建包含大量数据的数据仓库。

二、什么是MongoDB?MongoDB是一个非关系数据库,用于将数据存储在文档中。这种类型的数据库将相关信息存储在一起,以进行快速查询处理。

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MongoDB的功能如下:

  • 索引:创建索引是为了提高搜索性能。

  • 复制:MongoDB将数据分布在不同的计算机上。

  • 临时查询:它通过为BSON文档建立索引并使用唯一的查询语言来支持临时查询。

  • 无模式:由于它的无模式数据库是用C ++编写的,因此非常灵活。

  • 分片:MongoDB使用分片来启用具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。

 

下面我们看看这两个数据库之间的区别:

1、查询语言

MySQL使用结构化查询语言(SQL)。该语言很简单,主要由DDL,DML DCL和TCL命令组成,以检索和处理数据。 另一方面,MongoDB使用非结构化查询语言。因此,查询语言基本上是MongoDB查询语言。请参考下图:

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2、模式的灵活性

MySQL具有结构化数据架构的灵活性,因为您只需要清楚地定义表和列即可。另一方面,MongoDB对模式设计没有任何限制。您可以直接提及集合中的几个文档,而这些文档之间没有任何关系。但是,MongoDB的唯一问题是您需要根据访问数据的方式来优化架构。

3、关系处理

MySQL借助JOIN语句支持关系,但MongoDB不支持JOIN语句。但是,它支持将一个文档放在另一个文档(也称为文档嵌入)和多维数据类型(例如数组)内。

4、安全
MySQL基本上使用基于特权的安全模型。这种安全模型对用户进行身份验证,并在特定数据库上促进用户特权。另一方面,MongoDB使用基于角色的访问控制以及一组灵活的特权,这些特权提供诸如授权和身份验证之类的安全功能。

5、表现当考虑使用大型数据库时,与MongoDB相比,MySQL的运行速度很慢。这主要是由于MySQL无法用于大量和非结构化的数据。但是,MongoDB具有处理大型非结构化数据的能力。因此,它比考虑大型数据库的MySQL更快,因为它允许用户以减少服务器负载的方式进行查询。注意:并没有硬性规定,即MongoDB始终会为您的数据提供更快的速度,这完全取决于您的数据和基础架构。

6、复写

MySQL支持主从复制和主主复制。另一方面,MongoDB支持内置的复制,分片和自动选择。因此,借助MongoDB中的自动选择,您可以设置另一个数据库或辅助数据库,以在主数据库发生故障时自动接管。 

7、用法

您可以参考下图以了解在哪里使用MySQL和MongoDB:

MySQL MongoDB
最适合包含表和行的数据 最适合非结构化数据
适用于小型数据集 适用于大型数据集
经常更新 高写入负载
强烈依赖多行交易 不稳定环境中的高可用性
修改大量记录 基于数据位置

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  关于SQL和NoSQL数据库比较就先简单给大家分享到这里!

掌握了这些对比概念,还需要结合真实项目才能够更深刻理解MySQL和MongoDB数据库不同的应用场景及操作方法。下面课程将带你进入真实项目的应用!

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