Cet article sur la comparaison SQL et NoSQL^{(SQL and NoSQL)} éclairera le débat sur les avantages et les limites de chacun. Depuis que le buzz de la base de données NoSQL a évolué en stockant des données dans les bases de données NoSQL , j'ai pensé à explorer les deux concepts pour atteindre sa profondeur. Et il m'a fallu un certain temps pour comprendre les choses qui mènent réellement à l'évolution de la base de données NoSQL .

Eh bien, tout se résume à la quête de fournir la meilleure expérience possible aux utilisateurs finaux de manière rapide, réelle et connectée. Les développeurs de bases de données essaient d'optimiser les choses pour obtenir de meilleures performances car la technologie du service de stockage évolue radicalement.

Bases de la base de données SQL et NoSQL :

Qu'est-ce qu'une base de données SQL

En parlant de base de données SQL , le concept de base est le suivant ; il a une base de données relationnelle^{(Relational database)} . Oui! La base de données SQL^(SQL) est une base de données relationnelle. Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle ? Une base de données relationnelle utilise strictement des relations (souvent appelées tables) pour stocker des données. Une base de données relationnelle fait correspondre les données en utilisant des caractéristiques communes trouvées dans l'ensemble de données. Et le groupe résultant est appelé Schema .

Une relation (table) dans une base de données relationnelle est divisée en un ensemble de lignes et de colonnes. Un Tuple représente une ligne dans une table de base de données qui est récupérée à l'aide d'une requête.

Alors, comment SQL aide-t-il ?

SQL ( Structured Query Language ) est un langage de programmation utilisé pour gérer des données dans des bases de données relationnelles. Microsoft SQL Server en^{(Microsoft SQL Server)} est le meilleur exemple. Microsoft SQL Server est une base de données relationnelle utilisée pour stocker et récupérer des données par des applications sur les mêmes ordinateurs ou sur le réseau.

Fonctionnalités de base du serveur SQL

1. Une base de données relationnelle est un ensemble de tables contenant des données classées dans des catégories prédéfinies.
2. Chaque tableau contient une ou plusieurs catégories de données dans des colonnes.
3. Chaque ligne contient une instance unique de données pour les catégories définies par les colonnes.
4. L'utilisateur peut accéder aux données de la base de données sans connaître la structure de la table de la base de données.

Limitations pour la base de données SQL

Évolutivité^{(Scalability)} : Les utilisateurs doivent faire évoluer des bases de données relationnelles sur des serveurs puissants, coûteux et difficiles à gérer. Pour faire évoluer une base de données relationnelle, celle-ci doit être distribuée sur plusieurs serveurs. La gestion des tables sur différents serveurs est un chaos.

Complexité^(Complexity) : Dans SQL Server, les données doivent de toute façon tenir dans des tables. Si vos données ne rentrent pas dans les tables, vous devez concevoir la structure de votre base de données qui sera complexe et encore une fois difficile à gérer.

Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL ?

Au cours des dernières années, la « taille unique » - la pensée concernant les magasins de données a été remise en question à la fois par la science et les entreprises du Web, ce qui doit conduire à l'émergence d'une grande variété de bases de données alternatives. Le mouvement ainsi que les nouveaux datastores sont communément regroupés sous le terme NoSQL .

La qualité de base de NoSQL est qu'il peut ne pas nécessiter de schémas de table fixes, évite généralement les opérations de jointure et évolue généralement horizontalement. Les chercheurs universitaires^(Academic) désignent généralement ces bases de données comme un stockage structuré, un terme qui inclut les bases de données relationnelles classiques en tant que sous-ensemble.

La base de données NoSQL^(NoSQL) échange également "ACID" (atomicité, cohérence, isolation et durabilité). Les bases de données NoSQL^(NoSQL) , à des degrés divers, permettent même que le schéma des données diffère d'un enregistrement à l'autre. S'il n'existe pas de schéma ou de table dans NoSQL , comment visualisez-vous la structure de la base de données ? Eh bien^(Well) voici la réponse

Aucun schéma requis^{(No schema required)} : Les données peuvent être insérées dans une base de données NoSQL sans définir au préalable un schéma de base de données rigide. En corollaire, le format des données à insérer peut être modifié à tout moment, sans perturbation de l'application. Cela offre une immense flexibilité d'application, qui offre finalement une flexibilité commerciale substantielle.

Élasticité automatique : ^{(Auto elasticity: )}NoSQL répartit automatiquement vos données sur plusieurs serveurs sans nécessiter d'assistance applicative. Les serveurs peuvent être ajoutés ou supprimés de la couche de données sans temps d'arrêt des applications.

Mise en cache intégrée :^{(Integrated caching:)} afin d'augmenter les données et d'augmenter les performances, les techniques NoSQL avancées mettent en cache les données dans la mémoire système. Cela contraste avec la base de données SQL où cela doit être fait en utilisant l'infrastructure séparée.

Décrivant l'architecture du stockage de données dans NoSQL , il existe trois types de bases de données NoSQL populaires .

• Magasins clé-valeur^{(Key-value stores)} . Comme son nom l'indique, un magasin clé-valeur est un système qui stocke des valeurs indexées pour être récupérées par des clés. Ces systèmes peuvent contenir des données structurées ou non structurées.
• Bases de données orientées colonnes^{(Column-oriented databases)} . Plutôt que de stocker des ensembles d'informations dans un tableau fortement structuré de colonnes et de lignes avec des champs de taille uniforme pour chaque enregistrement, comme c'est le cas avec les bases de données relationnelles, les bases de données orientées colonnes contiennent une colonne extensible de données étroitement liées.
• Magasins basés sur des documents^{(Document-based stores)} . Ces bases de données stockent et organisent les données sous forme de collections de documents, plutôt que sous forme de tables structurées avec des champs de taille uniforme pour chaque enregistrement. Avec ces bases de données, les utilisateurs peuvent ajouter n'importe quel nombre de champs de n'importe quelle longueur à un document.

L'image montre la différence entre trois d'entre eux.

Avantages de la base de données NoSQL

1) Les bases de données NoSQL traitent généralement les données plus rapidement que les bases de données relationnelles.

2) Les bases de données NoSQL sont également souvent plus rapides car leurs modèles de données sont plus simples.

3)    Les principaux systèmes NoSQL^{(Major NoSQL)} sont suffisamment flexibles pour permettre aux développeurs d'utiliser les applications de manière à répondre à leurs besoins.

Comparaison SQL NoSQL^{(SQL NoSQL Comparision)} et conclusion :

SQL et NoSQL ont été de grandes inventions au fil du temps afin de garder le stockage et la récupération des données optimisés et fluides. Critiquer l'un d'entre eux n'aidera pas la cause. S'il y a un buzz autour de NoSQL ces jours-ci, cela ne signifie pas qu'il s'agit d'une solution miracle à tous vos besoins. Les deux technologies sont les meilleures dans ce qu'elles font. Il appartient à un développeur d'en faire un meilleur usage en fonction de la situation et des besoins.

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Allez ici si vous voulez en savoir plus sur la différence entre MySQL et SQL Server^{(difference between MySQL and SQL Server)} .^{(Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.)}

Difference between SQL and NoSQL: A Comparison

This article on SQL and NoSQL comparison will throw light on the debate on advantages and limitations on each. Ever since the buzz of NoSQL database evolved in storing data into the NoSQL databases,  I thought of exploring both the concepts to reach out to its depth. And it took me some time to figure out things that actually lead to the evolution of the NoSQL database.

Well, it all comes down to the quest of providing the best possible experience to the end-users in a quick, real and connected way. Database developers are trying to optimize things to yield better performance as the technology in the storage department is changing drastically.

Basics of SQL and NoSQL database:

What is SQL database

Talking about SQL database, the basic concept is that; it has is a Relational database. Yes! SQL database is a relational database. So what exactly is a relational database? A relational database strictly uses relations (frequently called as tables) to store data. A relational database matches data by using common characteristics found in the dataset. And the resulting group is termed as Schema.

A relation (table) in a relational database is divided into a set of rows and columns. A Tuple stands for a row in a database table that is retrieved using a query.

So how does SQL help?

SQL (Structured Query Language) is a programming language that is used to manage data in relational databases. Microsoft SQL Server is the best example. Microsoft SQL Server is a relational database that is used to store and retrieve data by applications either on the same computers or over the network.

Basic features of SQL server

1. A relational database is a set of tables containing data fitted into predefined categories.
2. Each table contains one or more data categories in columns.
3. Each row contains a unique instance of data for the categories defined by the columns.
4. The user can access data from the database without knowing the structure of the database table.

Limitations for SQL database

Scalability: Users have to scale relational databases on powerful servers that are expensive and difficult to handle. To scale a relational database it has to be distributed on multiple servers. Handling tables across different servers is chaos.

Complexity: In SQL server’s data has to fit into tables anyhow. If your data doesn’t fit into tables, then you need to design your database structure that will be complex and again difficult to handle.

What is NoSQL database?

In the past few years, the ”one size fits all“ – thinking concerning data stores has been questioned by both, Science and web companies, which has to lead to the emergence of a great variety of alternative databases. The movement as well as the new datastores are commonly subsumed under the term NoSQL.

The basic quality of NoSQL is that it may not require fixed table schemas, usually avoid join operations, and typically scale horizontally. Academic researchers typically refer to these databases as structured storage, a term that includes classic relational databases as a subset.

NoSQL database also trades off “ACID” (atomicity, consistency, isolation, and durability). NoSQL databases, to varying degrees, even allow for the schema of data to differ from record to record. If there doesn’t exist schema or a table in NoSQL, then how do you visualize the database structure? Well here is the answer

No schema required: Data can be inserted in a NoSQL database without first defining a rigid database schema. As a corollary, the format of the data being inserted can be changed at any time, without application disruption. This provides immense application flexibility, which ultimately delivers substantial business flexibility.

Auto elasticity: NoSQL automatically spreads your data onto multiple servers without requiring application assistance. Servers can be added or removed from the data layer without application downtime.

Integrated caching: In order to increase data through and increase performance advance NoSQL techniques cache data in system memory. This is in contrast to SQL database where this has to be done using the separate infrastructure.

Describing the architecture of data storage in NoSQL, there are three types of popular NoSQL databases.

• Key-value stores. As the name implies, a key-value store is a system that stores values indexed for retrieval by keys. These systems can hold structured or unstructured data.
• Column-oriented databases. Rather than store sets of information in a heavily structured table of columns and rows with uniform-sized fields for each record, as is the case with relational databases, column-oriented databases contain one extendable column of closely related data.
• Document-based stores. These databases store and organize data as collections of documents, rather than as structured tables with uniform-sized fields for each record. With these databases, users can add any number of fields of any length to a document.

The image shows the difference between three of them.

Advantages of NoSQL database

1)    NoSQL databases generally process data faster than relational databases.

2)    NoSQL databases are also often faster because their data models are simpler.

3)    Major NoSQL systems are flexible enough to better enable developers to use the applications in ways that meet their needs.

SQL NoSQL Comparision and Conclusion:

SQL and NoSQL have been great inventions over time in order to keep data storage and retrieval optimized and smooth. Criticizing any one of them will not help the cause. If there is a buzz of NoSQL these days, it doesn’t mean it is a silver bullet to all your needs. Both technologies are best in what they do. It is up to a developer to make better use of them depending on the situation and needs.

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