различия между реляционными базами данных (SQL) и NoSQL базами данных

Реляционные базы данных (SQL) и NoSQL базы данных служат разным целям, при этом SQL базы данных структурированы, соответствуют ACID и оптимизированы для сложных транзакций, в то время как NoSQL базы данных более гибкие, масштабируемые и подходят для распределенных приложений с высокой нагрузкой.

1. Таблица быстрого сравнения

Характеристика	Реляционные базы данных (SQL)	NoSQL базы данных (Нереляционные)
Схема	Фиксированная, заранее определенная схема	Гибкая, динамическая схема
Модель хранения данных	Таблицы с строками и столбцами	Key-Value, Document, Column-Family, Graph
Масштабируемость	Вертикальное масштабирование (добавление CPU/RAM)	Горизонтальное масштабирование (шардинг, распределенные данные)
Транзакции	Соответствует ACID	BASE (Eventual Consistency, Soft Transactions)
Язык запросов	SQL (Structured Query Language)	Нет стандартного языка запросов (варьируется по типам)
Лучший выбор	Структурированные данные, сложные запросы, транзакции	Неструктурированные/полуструктурированные данные, масштабируемость
Примеры	MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server	MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Redis, Neo4j

2. Схема и хранение данных

Реляционные базы данных (SQL) используют структурированную схему (таблицы, строки, столбцы).
NoSQL базы данных используют гибкую схему, поддерживающую:
- Хранилища ключ-значение (Redis, DynamoDB)
- Хранилища документов (MongoDB, CouchDB)
- Хранилища колонковых семейств (Cassandra, Bigtable)
- Графовые базы данных (Neo4j, ArangoDB)

Пример: Реляционная схема SQL (MySQL)

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    age INT
);
INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 'alice@email.com', 30);

Пример: Гибкая схема NoSQL (MongoDB)

{
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "email": "alice@email.com",
    "age": 30
}

Нет жесткой структуры — документы могут иметь различные поля.

3. Масштабируемость

Реляционные базы данных (SQL) масштабируются вертикально (добавление CPU, RAM на один узел).
NoSQL базы данных масштабируются горизонтально (добавление узлов, шардинг).

NoSQL лучше подходит для крупных приложений

4. Транзакции и консистентность

Реляционные базы данных (SQL) поддерживают транзакции ACID:
- Атомарность → Все операции либо выполняются успешно, либо все откатываются.
- Консистентность → База данных остается в валидном состоянии до и после транзакции.
- Изолированность → Транзакции не влияют друг на друга.
- Долговечность → Данные сохраняются постоянно.

Пример транзакции ACID в SQL

BEGIN TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2;
COMMIT;

🔹 NoSQL следует модели BASE:

Базовая доступность (Basically Available) → Система в основном доступна.
Мягкое состояние (Soft State) → Данные на различных узлах могут отличаться в определенный момент времени
Ожидаемая консистентность (Eventual Consistency) → Данные синхронизируются между узлами со временем.

Пример BASE в NoSQL (Cassandra)

UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;

Высокая доступность, но консистентность данных происходит с задержкой.

5. Язык запросов

Реляционные базы данных (SQL) используют Structured Query Language (SQL).
NoSQL использует различные модели запросов в зависимости от типа базы данных.

Пример SQL-запроса (Реляционная база данных)

SELECT * FROM users WHERE age > 25 ORDER BY name;

Пример NoSQL-запроса (MongoDB)

db.users.find({ "age": { "$gt": 25 } }).sort({ "name": 1 })

6. Сценарии использования

Сценарий использования	Лучший выбор	Почему?
Банковские транзакции	SQL (PostgreSQL, MySQL, Oracle)	Соответствие ACID
Реальная аналитика	NoSQL (Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch)	Эффективно обрабатывает большой объем данных
Социальные сети и IoT	NoSQL (MongoDB, DynamoDB, Firebase)	Гибкая схема, высокая масштабируемость
Электронная коммерция	Оба	SQL для заказов, NoSQL для каталога продуктов
Рекомендательные системы	NoSQL (Graph DBs, например, Neo4j)	Эффективный запрос по связям

7. Когда выбрать SQL vs NoSQL

Используйте SQL, когда:
- Нужно работать с структурированными данными с заранее определенной схемой.
- Необходимы сложные транзакции (например, для банковских операций).
- Требуется высокая консистентность (соответствие ACID).
Используйте NoSQL, когда:
- Нужно обрабатывать огромные объемы неструктурированных или полуструктурированных данных.
- Необходима горизонтальная масштабируемость и высокая доступность.
- Требуются быстрые запросы по ключу с низкой задержкой.

🪴 BLOG IT

Explorer