Este artigo sobre comparação de SQL e NoSQL^{(SQL and NoSQL)} lançará luz sobre o debate sobre vantagens e limitações de cada um. Desde que o burburinho do banco de dados NoSQL evoluiu no armazenamento de dados nos bancos de dados NoSQL , pensei em explorar os dois conceitos para alcançar sua profundidade. E levei algum tempo para descobrir coisas que realmente levam à evolução do banco de dados NoSQL .

Bem, tudo se resume à busca de proporcionar a melhor experiência possível aos usuários finais de forma rápida, real e conectada. Os desenvolvedores de banco de dados estão tentando otimizar as coisas para obter melhor desempenho, pois a tecnologia no departamento de armazenamento está mudando drasticamente.

Noções básicas de banco de dados SQL e NoSQL:

O que é banco de dados SQL

Falando em banco de dados SQL , o conceito básico é esse; tem é um banco de dados relacional^{(Relational database)} . Sim! O banco de dados SQL^(SQL) é um banco de dados relacional. Então, o que exatamente é um banco de dados relacional? Um banco de dados relacional usa estritamente relações (frequentemente chamadas de tabelas) para armazenar dados. Um banco de dados relacional combina dados usando características comuns encontradas no conjunto de dados. E o grupo resultante é denominado como Schema .

Uma relação (tabela) em um banco de dados relacional é dividida em um conjunto de linhas e colunas. Uma Tupla representa uma linha em uma tabela de banco de dados que é recuperada usando uma consulta.

Então, como o SQL ajuda?

SQL ( Structured Query Language ) é uma linguagem de programação que é usada para gerenciar dados em bancos de dados relacionais. O Microsoft SQL Server^{(Microsoft SQL Server)} é o melhor exemplo. O Microsoft SQL Server^{(Microsoft SQL Server)} é um banco de dados relacional usado para armazenar e recuperar dados por aplicativos nos mesmos computadores ou pela rede.

Recursos básicos do servidor SQL

1. Um banco de dados relacional é um conjunto de tabelas contendo dados ajustados em categorias predefinidas.
2. Cada tabela contém uma ou mais categorias de dados em colunas.
3. Cada linha contém uma instância exclusiva de dados para as categorias definidas pelas colunas.
4. O usuário pode acessar dados do banco de dados sem conhecer a estrutura da tabela do banco de dados.

Limitações do banco de dados SQL

Escalabilidade^{(Scalability)} : Os usuários precisam dimensionar bancos de dados relacionais em servidores poderosos que são caros e difíceis de manusear. Para dimensionar um banco de dados relacional, ele deve ser distribuído em vários servidores. Manipular tabelas em diferentes servidores é um caos.

Complexidade^(Complexity) : No SQL server os dados têm que caber em tabelas de qualquer maneira. Se seus dados não cabem em tabelas, você precisa projetar sua estrutura de banco de dados que será complexa e novamente difícil de manusear.

O que é banco de dados NoSQL?

Nos últimos anos, o “one size fits all” – o pensamento sobre armazenamento de dados tem sido questionado tanto pela ciência^(Science) quanto pelas empresas da web, o que deve levar ao surgimento de uma grande variedade de bancos de dados alternativos. O movimento, bem como os novos datastores, são comumente incluídos no termo NoSQL .

A qualidade básica do NoSQL é que ele pode não exigir esquemas de tabela fixos, geralmente evita operações de junção e geralmente escala horizontalmente. Pesquisadores acadêmicos^(Academic) normalmente se referem a esses bancos de dados como armazenamento estruturado, um termo que inclui bancos de dados relacionais clássicos como um subconjunto.

O banco de dados NoSQL^(NoSQL) também troca “ACID” (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade). Os bancos de dados NoSQL^(NoSQL) , em graus variados, permitem até que o esquema de dados seja diferente de registro para registro. Se não existe um esquema ou uma tabela no NoSQL , como você visualiza a estrutura do banco de dados? Bem^(Well) aqui está a resposta

Nenhum esquema necessário^{(No schema required)} : Os dados podem ser inseridos em um banco de dados NoSQL sem primeiro definir um esquema de banco de dados rígido. Como corolário, o formato dos dados inseridos pode ser alterado a qualquer momento, sem interrupção do aplicativo. Isso fornece imensa flexibilidade de aplicativos, o que, em última análise, oferece uma flexibilidade de negócios substancial.

Elasticidade automática: o ^{(Auto elasticity: )}NoSQL distribui automaticamente seus dados em vários servidores sem a necessidade de assistência de aplicativos. Os servidores podem ser adicionados ou removidos da camada de dados sem tempo de inatividade do aplicativo.

Cache integrado:^{(Integrated caching:)} A fim de aumentar os dados e aumentar o desempenho, técnicas avançadas de NoSQL armazenam dados em cache na memória do sistema. Isso contrasta com o banco de dados SQL , onde isso deve ser feito usando a infraestrutura separada.

Descrevendo a arquitetura de armazenamento de dados em NoSQL , existem três tipos de bancos de dados NoSQL populares .

• Armazenamentos de valores-chave^{(Key-value stores)} . Como o nome indica, um armazenamento de valor-chave é um sistema que armazena valores indexados para recuperação por chaves. Esses sistemas podem conter dados estruturados ou não estruturados.
• Bancos de dados orientados a colunas^{(Column-oriented databases)} . Em vez de armazenar conjuntos de informações em uma tabela fortemente estruturada de colunas e linhas com campos de tamanho uniforme para cada registro, como é o caso dos bancos de dados relacionais, os bancos de dados orientados a colunas contêm uma coluna extensível de dados intimamente relacionados.
• Lojas baseadas em documentos^{(Document-based stores)} . Esses bancos de dados armazenam e organizam dados como coleções de documentos, em vez de tabelas estruturadas com campos de tamanho uniforme para cada registro. Com esses bancos de dados, os usuários podem adicionar qualquer número de campos de qualquer tamanho a um documento.

A imagem mostra a diferença entre três deles.

Vantagens do banco de dados NoSQL

1) Os bancos de dados NoSQL geralmente processam dados mais rapidamente do que os bancos de dados relacionais.

2) Os bancos de dados NoSQL também costumam ser mais rápidos porque seus modelos de dados são mais simples.

3)    Os principais sistemas NoSQL^{(Major NoSQL)} são flexíveis o suficiente para permitir que os desenvolvedores usem melhor os aplicativos de maneira que atendam às suas necessidades.

^{(SQL NoSQL Comparision)}Comparação e conclusão do ^(Conclusion)SQL NoSQL :

SQL e NoSQL foram grandes invenções ao longo do tempo para manter o armazenamento e a recuperação de dados otimizados e suaves. Criticar qualquer um deles não ajudará a causa. Se há um zumbido de NoSQL nos dias de hoje, isso não significa que é uma bala de prata para todas as suas necessidades. Ambas as tecnologias são melhores no que fazem. Cabe a um desenvolvedor fazer melhor uso deles dependendo da situação e das necessidades.

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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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