برنامه‌نویسی

مقایسه SQL و NoSQL، کدام را انتخاب کنیم؟

sql درمقابل nosql

بودن یا نبودن: مسئله این است!

احتمالا شکسپیر، هنگام نوشتن این جمله به دیتابیس‌ها فکر نکرده است اما هنوز هم شرکت‌ها با این سوال اساسی روبرو هستند. هنگام تصمیم‌گیری برای انتخاب دیتابیس، دو گزینه روبروی شما قرار دارد:

  1. دیتابیس رابطه‌ای (relational database) – SQL
  2. دیتابیس غیررابطه‌ای (non-relational database) – NoSQL

درحالی که یک دیتابیس رابطه‌ای در اکثر زمان‌ها، انتخاب مناسبی است اما برای مجموعه داده‌های بزرگ و حجیم و همچنین آنالیز این نوع داده‌ها مناسب نیست. این دلیل اصلی محبوبیت دیتابیس NoSQL در شرکت‌های بزرگی نظیر: گوگل، یاهو، آمازون و … است.

با این حال، تصمیم‌گیری برای انتخاب دیتابیس چندان هم ساده نیست. هر دو نوع دیتابیس‌های SQL و NoSQL دارای ساختارهای متفاوتی برای ذخیره سازی داده‌ها، هستند. بنابراین شروط موجود برای انتخاب یک دیتابیس از بین SQL و NoSQL به نوع پروژه، محدود می‌شود.

تفاوت SQL و NoSQL

هر دو دیتابیس‌های SQL و NoSQL با یک هدف، یعنی همان ذخیره سازی داده‌ها، ساخته شده‌اند. اما آنها روش‌های بسیار متفاوتی را برای انجام این‌کار، برگزیده‌اند. فهمیدن تفاوت‌های‌ این دو نوع دیتابیس برای انتخاب آگاهانه، مورد نیاز است.

با توجه به این نکته، برخی از تفاوت‌های مهم بین دیتابیس‌های SQL و NoSQL به شرح زیر است:

1. زبان:

بیایید تصور کنیم که در دنیای دیتابیس‌ها، همه به زبان انگلیسی صحبت می‌کنند. بنابراین صحبت به زبان هندی، کاملا گیج کننده خواهد بود. این مورد در دیتابیس SQL هم صدق می‌کند. دیتابیس SQL، داده‌ها را بر اساس زبان SQL که یکی از متنوع‌ترین و گسترده‌ترین زبان‌های دیتابیس است، ذخیره‌سازی می‌‌کند.

اگرچه این زبان به خصوص برای کوئری‌های پیچیده به یک انتخاب ایمن تبدیل شده است اما در مواردی می‌تواند محدود کننده باشد. دلیل این امر آن است که برای ثبت داده‌ها، نیاز به یک اسکیما (schema) از پیش تعریف شده، قبل از کار با آن است و تغییر ساختار می‌تواند گیج کننده باشد (مانند استفاده از زبان هندی).

حال یک دنیای دیگر از دیتابیس‌ها را تصور کنید که به چندین زبان صحبت می‌شود. در عین حالی که این دنیا کمی گیج کننده است اما شما می‌توانید به زبان هندی صحبت کنید و یک نفر دیگر هم، صحبت‌های شما را متوجه می‌شود. این همان دیتابیس NoSQL است که یک طرح پویا (dynamic schema) برای داده‌های بدون ساختار را دارا است. در این دیتابیس، داده‌ها به روش‌های مختلفی ذخیره می‌شوند، به این صورت که می‌توانید داده‌ها را به صورت مستند (document-oriented)، ستوان‌گرا (column-oriented)، مبتنی بر نمودار (graph-based) و … ذخیره کرد. این انعطاف‌پذیری، به معنای ایجاد اسناد، بدون ساختار مشخص است و بنابراین هر سند، می‌تواند ساختار منحصر به فرد خود را داشته باشد.

2. مقیاس‌پذیری

به یک ساختمان بلند در محله خود فکر کنید. دو راه‌ حل برای افزایش مقیاس این ساختمان وجود دارد، یک اینکه طبقه‌های بیشتری به این ساختمان افزوده شود و یا یک ساختمان جدید به طور کامل برای ساکنان ساخته شود. از نظر شما کدام گزینه بهتر است؟

این مشکل در هر دو دیتابیس SQL و NoSQL وجود دارد. دیتابیس SQL به صورت عمودی مقیاس پذیر (vertically scalable) است. به این معنی که برای افزایش مقیاس بر روی یک سرور، می‌توانیم مقدار RAM یا CPU و همچنین SSD را افزایش دهیم یا به عبارت دیگر طبقه‌های بیشتری را به این ساختمان اضاف کنیم.

از طرف دیگر، دیتابیس NoSQL مقیاس پذیری به صورت افقی (horizontally scalable) را دارا است. به این معنا که برای افزایش مقیاس پذیری، می‌توانید سرور‌های بیشتری را به دیتابیس NoSQL خود اضاف کنید (ساختمان‌های بیشتری به محله اضافه می‌شود).

در بلند مدت، بهتر است ساختمان‌های بیشتری نسبت به طبقه‌ها اضافه شود، زیرا این امر پایدارتر است. بنابراین دیتابیس‌های NoSQL درنهایت می‌توانند، بزرگ‌تر و قدرتمند‌تر باشند و با توجه به این توضیح‌ها، دیتابیس‌ NoSQL برای داده‌های عظیم و یا همیشه در حال تغییر، توصیه می‌شود.

3. طراحی اسکیما (schema)

در دیتابیس‌ها، اسکیما به نحوه سازماندهی داده‌ها اشاره دارد. اسکیما در دیتابیس‌های SQL و NoSQL تفاوت زیادی دارد. بیایید از یک شوخی برای درک بهتر این موضوع استفاده کنیم.

لطیفه جالب درمورد دیتابیس‌ها
سه مدیر دیتابیس به یک کافه NoSQL می‌روند، اما آنها بعد از مدتی آن مکان را ترک می‌کنند، زیرا میزی برای نشستن پیدا نکرده بودند.

به کمک این لطیفه می‌توانیم بفهمیم که در دیتابیس NoSQL، اسکیما استانداری وجود ندارد. مقادیر می‌توانند به صورت key-value, document-based, graph database و یا side-column store بر اساس نیاز، ذخیره شوند. در سمت دیگر، دیتابیس SQL از اسکیما table-based استفاده می‌کند.

این تفاوت در اسکیما باعث می‌شود که دیتابیس‌ رابطه‌ای SQL، گزینه بهتری برای برنامه‌های باشد که transactionهای چند ردیفی دارند. مانند: سیستم‌های حسابداری، یا سیستم‌‌های سنتی (legacy system) که بر اساس ساختار رابطه‌ای درست شده اند. هرچند که دیتابیس NoSQL برای داده‌های عظیم بسیار مناسب‌تر هستند، زیرا انعطاف پذیری، یک نیاز مهم است که توسط طرح و ساختار پویای آن‌ها برآورده می‌شود.

4. جامعه کاربری

SQL یک فناوری بالغ است و بسیاری از توسعه‌دهندگان با تجربه هستند که آن را درک می‌کنند. همچنین پشتیبانی خوبی برای کلیه دیتابیس‌‌های SQL وجود دارد. حتی مشاوران مستقل زیادی نیز وجود دارند که می‌توانند برای استقرار در مقیاس بسیار بزرگ دیتابیس SQL کمک کنند. از طرف دیگر، NoSQL یک فناوری نسبتا جدید است و برخی از دیتابیس‌های NoSQL وابسته به پشتیبانی جامعه هستند. همچنین فقط متخصصان محدودی برای تنظیم NoSQL در مقیاس بزرگ در دسترس هستند.

اما سوال‌های اصلی!

NoSQL در مقایسه با SQL یک فناوری جدید است. بنابراین به طور طبیعی، سوال‌های زیادی به خصوص در زمینه داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل داده‌ها وجود دارد. برخی از سوال‌های عمده مربوط به این موضوع در زیر مطرح می‌شود:

آیا NoSQL از SQL سریع‌تر است؟

به طور کلی، هیچکدام از این تکنولوژی‌ها از یکدگیر سریع‌تر نیستند. برای فهم بهتر این موضوع باید بگوییم که سرعت در دیتابیس‌های SQL و NoSQL به Context یا همان محتوا بستگی دارد. دیتابیس‌های SQL، دیتابیس‌های عادی هستند که به جداول مختلفی تقسیم می‌شوند تا از تکثیر داده‌ها جلوگیری شود. در این زمینه، دیتابیس‌های SQL از NoSQL در مواردی مانند پیوند‌ها (joins)، کوئری‌ها (queries)، بروزرسانی‌ها (updates) و … سریع‌تر هستند. از طرف دیگر دیتابیس NoSQL به طور خاص برای داده‌های بدون ساختار طراحی شده است که می‌تواند به صورت document-oriented, column-oriented, graph-based داده‌ها را ذخیره کنند. در این حالت داده‌های خاص در کنار هم ذخیره و در جاهای مختلف تقسیم نمی‌شوند. بنابراین انجام عملیات خواندن و نوشتن در یک واحد داده نسبت به دیتابیس SQL سریع‌تر است.

آیا NoSQL برای برنامه‌های Big Data بهتر است؟

نیاز، مادر اختراع است.

همانطور که می‌گویند: نیاز، مادر اختراع است، مطمئنا درمورد NoSQLهم صادق است. دیتابیس NoSQL به طور خاص برای داده‌های عظیم شرکت‌هایی مانند گوگل، یاهو، آمازون و … ساخته شده است زیرا دیتابیس رابطه‌ای قادر به رفع نیازهایی مانند پردازش داده‌های عظیم نبود.

دیتابیس‌های NoSQL دارای یک طرح پویا هستند که استفاده از آنها، برای داده‌های عظیم مناسب‌تر است. این انعطاف پذیری رفع کننده، نیازهای مهمی است. همچین، مقادیر زیادی داده‌های تحلیلی، می‌توانند در NoSQL ذخیره و برای تجزیه و پیش‌بینی مورد استفاده قرار بگیرند. نمونه بسیار زیادی از داده‌ها را می‌توانید در سایت‌های مختلف از جمله Instagram, Twitter, Facebook و … مشاهده بفرمایید. همچنین دیتابیس‌های NoSQL به صورت افقی مقیاس پذیر هستند و در نهایت بزرگ‌تر و قدرتمند‌تر می‌شوند. همه اینها باعث می‌شوند که دیتابیس‌ NoSQL به گزینه بهتری برای برنامه‌هایی که با داد‌های عظیم سروکار دارند، تبدیل شود.

نتیجه‌گیری پایانی!

انتخاب بین SQL و NoSQL کاملا به شرایط فردی بستگی دارد زیرا هر دو مزایا و معایبی را به همراه دارند. دیتابیس SQL مدت‌ها است که با طراحی اسکیما و ساختار داده‌ای ثابت ایجاد شده است و همین باعث می‌شود، گزینه بهتری برای برنامه‌هایی که نیاز به transactionهای چند ردیفی مانند یک سیستم حسابداری، باشد.

از طرف دیگر، دیتابیس‌های NoSQL مقیاس پذیری راحت و سریع‌تری دارند، انعطاف پذیر و ساده هستند زیرا هیچ اسکیما مشخصی را دنبال نمی‌کنند. این نوع دیتابیس، برای برنامه‌های کاربردی و بدون اسکیما مانند سیستم‌های مدیریت محتوا، برنامه‌های کاربردی که با داده‌های عظیم سروکار دارند، آنالیز real-time و این دست از برنامه‌ها ایده‌آل است.

منبع: https://www.geeksforgeeks.org/sql-vs-nosql-which-one-is-better-to-use