Agile Data Science - SQL versus NoSQL

Der vollständige Fokus dieses Tutorials liegt auf der Verfolgung einer agilen Methodik mit weniger Schritten und der Implementierung nützlicherer Tools. Um dies zu verstehen, ist es wichtig, den Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken zu kennen.

Die meisten Benutzer kennen die SQL-Datenbank und verfügen über gute Kenntnisse in MySQL, Oracle oder anderen SQL-Datenbanken. In den letzten Jahren wurde die NoSQL-Datenbank in großem Umfang eingesetzt, um verschiedene geschäftliche Probleme und Projektanforderungen zu lösen.

Die folgende Tabelle zeigt den Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken -

SQL NoSQL
SQL-Datenbanken werden hauptsächlich als Relational Database Management System (RDBMS) bezeichnet. Die NoSQL-Datenbank wird auch als dokumentorientierte Datenbank bezeichnet. Es ist nicht relational und verteilt.
SQL-basierte Datenbanken enthalten eine Tabellenstruktur mit Zeilen und Spalten. Sammlung von Tabellen und anderen Schemastrukturen, die als Datenbank bezeichnet werden. Die NoSQL-Datenbank enthält Dokumente als Hauptstruktur, und die Aufnahme von Dokumenten wird als Sammlung bezeichnet.
SQL-Datenbanken enthalten ein vordefiniertes Schema. NoSQL-Datenbanken haben dynamische Daten und enthalten unstrukturierte Daten.
SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar. NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar.
SQL-Datenbanken eignen sich gut für komplexe Abfrageumgebungen. NoSQL verfügt nicht über Standardschnittstellen für die Entwicklung komplexer Abfragen.
SQL-Datenbanken sind für die hierarchische Datenspeicherung nicht möglich. NoSQL-Datenbanken eignen sich besser für die hierarchische Datenspeicherung.
SQL-Datenbanken eignen sich am besten für umfangreiche Transaktionen in den angegebenen Anwendungen. NoSQL-Datenbanken werden bei hoher Belastung für komplexe Transaktionsanwendungen immer noch nicht als vergleichbar angesehen.
SQL-Datenbanken bieten ihren Anbietern eine hervorragende Unterstützung. Die NoSQL-Datenbank ist weiterhin auf Community-Unterstützung angewiesen. Für die Einrichtung und Bereitstellung für umfangreiche NoSQL-Bereitstellungen stehen nur wenige Experten zur Verfügung.
SQL-Datenbanken konzentrieren sich auf ACID-Eigenschaften - Atomic, Consistency, Isolation und Durability. Die NoSQL-Datenbank konzentriert sich auf CAP-Eigenschaften - Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz.
SQL-Datenbanken können basierend auf den Anbietern, die sie ausgewählt haben, als Open Source oder Closed Source klassifiziert werden. NoSQL-Datenbanken werden basierend auf dem Speichertyp klassifiziert. NoSQL-Datenbanken sind standardmäßig Open Source.

Warum NoSQL für Agile?

Der oben erwähnte Vergleich zeigt, dass die NoSQL-Dokumentendatenbank die agile Entwicklung vollständig unterstützt. Es ist schemalos und konzentriert sich nicht vollständig auf die Datenmodellierung. Stattdessen verschiebt NoSQL Anwendungen und Dienste, sodass Entwickler eine bessere Vorstellung davon bekommen, wie Daten modelliert werden können. NoSQL definiert das Datenmodell als Anwendungsmodell.

MongoDB-Installation

In diesem Tutorial werden wir uns mehr auf die Beispiele von MongoDB konzentrieren, da es als das beste „NoSQL-Schema“ gilt.