När man utvecklar ett nytt mjukvaruprojekt är det viktigaste att välja rätt verktyg, och ett av de viktigaste verktygen är databasmotorn.
Nedan kommer vi att utforska fördelarna och nackdelarna med SQL vs NoSQL databasmotorer, vilket hjälper dig att fatta ett välgrundat beslut som är bäst för ditt projekt. Även om den liknar debatten mellan PC och Mac, kommer den här artikeln att sträva efter att vara så objektiv och opartisk som möjligt.
SQL (mySQL, PostgreSQL, Oracle, etc.)
Utan att gå in på skillnaderna mellan specifika motorer är relations SQL-databaser fortfarande de mest använda databasmotorerna i hela världen. SQL, som utvecklades under 1970-talet, släpptes först som språk 1979, och är fortfarande idag det dominerande språket för kommunikation med relationsdatabaser.
Eftersom SQL är de facto branschstandarden kan utvecklare som är väl bevandrade med det enkelt växla mellan att arbeta med olika databasmotorer.
Relationsdatabaser kräver ett fördefinierat schema som består av tabeller och kolumner, där varje post är en rad i en tabell. Även om scheman enkelt kan ändras när som helst, kräver detta viss förplanering för att säkerställa att all nödvändig data passar in i databasen. Kolumner kan vara en av vilken mängd olika datatyper som helst, inklusive strängar, heltal, flytningar, stora textelement, binära blobbar och så vidare.
Relationsdatabaser
Den strukturerade designen av relationsdatabaser gör att du enkelt kan skapa barn-förälder-relationer mellan tabeller.
Till exempel är kolumnen “id” i tabellen “användare” länkad till “användar-id” för tabellen “anteckningar”. Med stöd för kaskad, när en överordnad rad tas bort eller uppdateras, kommer alla underordnade rader att påverkas också. Detta hjälper till att inte bara alltid säkerställa strukturell integritet, utan möjliggör också optimal prestanda och hastighet när du utför frågor mot flera tabeller.
Men korrekt arkitektur och hantering av ett stort databasschema kan vara en uppgift i och för sig, och en som många utvecklare har valt bort. Med stora databaser kan det också vara tidskrävande att ändra schemat och kräva ordentliga förberedelser.
På baksidan kan den strukturerade designen lämpa sig för en enklare väg för andra utvecklare som arbetar med programvaran, eftersom de tydligt kan se hur databasen är uppbyggd.
NoSQL (MongoDB, etc.)
Med MongoDB som leder gruppen med god marginal, har NoSQL-databaser vunnit enorm popularitet under de senaste dryga åren. Detta tillskrivs främst på grund av dess schemalösa struktur, vilket betyder att det inte finns något fördefinierat databasschema, och dess användning av JSON-objekt för poster som ger utvecklare bekantskap.
Istället för tabeller och rader använder NoSQL-databaser samlingar och dokument. Det finns inget krav på att fördefiniera databasschemat, utan istället skapas allt automatiskt i farten. Om du till exempel försöker infoga ett dokument i en obefintlig samling, istället för att skicka ett felmeddelande, skapas samlingen automatiskt i farten.
Dokument är JSON-objekt, vilket ger stor förtrogenhet eftersom JSON redan används dagligen av utvecklare. Eftersom dokument inte har någon definierad struktur, kan all data lagras i dem och kan skilja sig åt mellan dokument.
Detta ger stor flexibilitet eftersom det inte bara sparas tid på att inte skapa och hantera ett databasschema, utan du kan lägga till godtyckliga data i ett enskilt dokument utan att ett fel uppstår på grund av databasbegränsningar.
Mindre strukturell integritet
Även om NoSQL ger stor flexibilitet och förtrogenhet, är den enda nackdelen dess brist på stöd för begränsningar som orsakar mindre strukturell integritet än dess SQL-motsvarigheter. Utan något solidt stöd för relationer mellan samlingar eller överlappande kan det leda till problem som att föräldralösa underordnade poster lämnas kvar i databasen efter att deras överordnade post har tagits bort, och minskad optimering för hantering av relaterade poster över flera datamängder.
Den strukturlösa designen kan också leda till ytterligare oupptäckta buggar i programvaran. Till exempel, om en utvecklare gör ett stavfel och lägger in “amont” i koden istället för “amount”, kommer en NoSQL-databas att acceptera det utan att ge ett fel eller en varning.
SQL vs. NoSQL: Vilken databas är bäst?
Som vanligt när det kommer till mjukvaruutveckling är svaret, det beror på.
Till exempel, om du har ett behov av att lagra mer ostrukturerad data som försäkrings-, utbildningsekonomiska eller släktforskningsregister skulle NoSQL vara ett utmärkt val eftersom dess schemalösa struktur tillåter dig att infoga ytterligare godtyckliga data i dokument.
Men om du har ett behov av större poster som spänner över flera tabeller med prioritet på strukturell integritet och frågeprestanda, då är SQL förmodligen ett bättre val.
Om författaren
Matt Dizak (18 artiklar publicerade)
Mer från Matt Dizak
Prenumerera på vårt nyhetsbrev
Gå med i vårt nyhetsbrev för tekniska tips, recensioner, free e-böcker och exklusiva erbjudanden!
Klicka här för att prenumerera
