SQL vs NoSQL vs NewSQL——全面比较分析贴

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SQL vs NoSQL vs NewSQL: The Full Comparison

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL概述

在这篇博客中,我们将向你展示SQL与NoSQL与NewSQL之间的基本区别。这些都是数据库的类型,在接下来的段落中,你将了解它们的每一种。SQL数据库也可以被称为关系型数据库管理系统,也被称为RDBMS,是一种存储和操作历史数据的经典方法。在这样的系统中,信息遵循一种利用表或关系的结构化方法。随着大数据时代的到来,结构化的方法已经无法满足巨大的信息处理需求,这些信息往往是非结构化的。随着时间的推移,SQL已经经历了许多迭代,以支持大量的数据处理和管道。然而,对于期望快速响应和最高可扩展性的大数据系统来说,它仍然是低效的。

NewSQL是一个术语,用于描述支持关系型数据模型的产品,同时提供与NoSQL数据库系统相同的可扩展性能。 源于此。为企业提供的NewSQL数据库

一种被称为NoSQL的新方法被引入,是为了解决前者带来的限制。NoSQL系统被设计用来在处理非结构化数据平台或处理大数据应用时提供快速的可扩展性。NoSQL数据库使用键值对、文档、图形数据库或没有典型模式的宽列存储。它还可以横向扩展,而不是像RDBMS那样只能纵向扩展。NoSQL显示了成为大数据应用的理想数据库系统的巨大前景,但是像其他任何东西一样,它由于下面讨论的一些主要缺点而显得不足。这就是NewSQL的活力所在。NewSQL是数据库系统世界中的最新发展。NewSQL是一个关系型数据库,具有NoSQL的可扩展特性。

什么是SQL关系型数据库?

SQL这个词既是一种语言,也是数据库的类型。SQL代表结构化查询语言,是数据库设计理念的先驱。自80年代中期以来,SQL一直是管理和查询关系数据集的标准;然而,关系模型的早期雏形可以追溯到60年代和70年代,当时出现了区分应用数据和应用代码的迫切需求,使开发人员能够专注于程序开发的其他方面,如访问和操作手头的数据。IBM的IMS是第一个功能齐全的关系型数据库,尽管设计的目的不同,是为了组织阿波罗太空探索计划的数据。关系数据库是各种程度的时间变化的、规范化的关系的集合。可以做出以下直观的对应。

  • 一个关系就是一个文件。
  • 每个文件只包含一种记录类型
  • 记录没有特定的顺序
  • 每个字段都是单值的
  • 记录有一个唯一的识别字段或复合字段,称为主键字段。

什么是SQL关系数据库的概念?

ACID

原子性、一致性、隔离性、持久性以保持交易的可靠性。

  1. 原子性--整体完成交易或完全不完成交易
  2. 一致性--保证数据库的稳定状态,无论有无变化
  3. 隔离性--多个事务不会相互干扰
  4. 持久性--变化对数据库的永久影响

归一化

一个设计高效数据库的过程

  • 1NF--通过分离重复和不重复的属性来分割表。所有的域都是简单的,所有的元素都是原子性的。
  • 2NF - 移除属性之间的部分依赖关系。任何属性都不应该在功能上依赖于聚合主键的一个部分。
  • 3NF - 移除表属性之间的传递性依赖。没有首要属性在功能上依赖于非首要属性。

可扩展性

数据库处理不断增长的数据量的能力。垂直扩展有助于增强数据库服务器的现有能力。大多数SQL数据库支持垂直扩展。然而,他们可以扩大规模,而不是缩小规模。

领域

域是一组命名的标量值,都是相同的类型。它们有助于施加语义约束。依靠传统的功能,利用定义的数据模式。支持JOIN功能,为数据完整性而设计

NoSQL(非唯一SQL)是让开发者存储/管理非结构化数据并对其进行复杂分析操作的数据库。 资源。NoSQL数据库概述

SQL关系型数据库的缺点是什么?

尽管RDBMS提供了独特的功能,但它们在一些主要的缺点上受到很大的影响。

数据建模的僵化

关系型数据库最大的限制之一是将数据组织到表和关系的特定结构中的僵硬性。由于所有的数据都不能方便地装入表格,因此这种方法不能应用于所有的自然数据,也不能以树和图的形式存储,但是,RDBMS通过以父子关系的规范化方式对这些数据进行建模来解决这个限制,这仍然是不够的。

多样性

数据的复杂性也给关系型数据库带来了限制。这些数据库是按共同特征来组织数据的。复杂的数字、图像和多媒体数据很难存储、访问和处理。

空间使用效率低下

当我们定义关系的模式时,我们定义所有属性的大小。不是所有的记录都有使用全部空间的数据。一些有很短的长度。每条记录不一定又适合给定的数据类型,造成了空间浪费。

沉重的变化

一个记录所需的任何改变都需要应用于所有的记录。因此造成了重量级的改变。根据当时存在的记录的大小和数量,这些改变可能是昂贵的,不可行的。因此,改变一个已经存在的数据库的模式是一个挑战。

对大数据来说效率低下

SQL不适合数量大、速度快、种类多的数据,使得它在基于云的应用中效率很低。

什么是NoSQL?

这些问题成为2000年代中后期推动NoSQL运动的起源。关键的工作策略是放弃DBMS的强交易保证和关系模型,而支持最终的一致性和替代数据模型,如键值对和图。这样做的原因是认为现有的DBMS的这些方面抑制了它们扩展和实现支持网络应用的高可用性的能力。遵循这一信条的两个最著名的系统是谷歌的BigTable和亚马逊的Dynamo,并被限制在他们自己的组织内部使用,导致组织创造了自己的开源克隆,如Facebook的Cassandra和Powerset的HBase。到了2000年代末,出现了一套多样化的可扩展和可负担的DBMS。

NoSQL的概念是什么?

缺少模式

支持结构化、半结构化和非结构化数据。在向NoSQL数据库输入数据之前,不需要定义特定的模式。可以添加新的字段,也支持嵌套数据的实现和检索。开发人员可以使用特定应用所需的数据类型和查询选项,从而加快开发速度。由于没有复杂的SQL查询或连接语句,开发时间大大减少。

自动平衡

在多个服务器之间自动划分数据,不需要应用程序的协助。

集成缓存

NoSQL数据库在系统内存中缓存数据,增加数据吞吐量,提前提高性能。高可扩展性、可靠性,具有简单的数据模型和简单的查询语言。

交易的BASE原则

基准对NoSql的作用就像ACID对SQL的作用一样。它确保NoSQL数据库在失去一致性的情况下仍能保证其可靠性。基础代表了基本可用的软状态,最终一致。最终一致--系统可以变得最终一致,信息在必要时被更新。

大数据架构有助于设计具有批处理和流处理系统的各种要求的数据管道。 资源。大数据架构

NoSQL的缺点是什么?

缺乏连贯性

由于这些系统更倾向于可用性而非一致性,因此当一致性是金融交易中最重要的事情时,它们就会惨遭失败。由于数据节点的不同步,存在着系统失败的风险。

缺少分析

对于分析来说,你需要一个关系模型来处理数据,结果是整个数据库需要使用一些关系模型来转换。这导致了成本开销的增加。

缺乏标准化

没有特定的语言

安全性

不能在数据的基本层面上提供安全性。

交易性质

在完成交易前促进欺诈检测和在通话时检查余额是很重要的。当数据库需要与每天的大批量交易竞争时,NoSQL就会失败,因为它们需要一个高度可扩展的、一致的数据库。

什么是NewSQL?

上述方法的早期对策是一个强大的单节点机器,可以处理所有的交易,一个定制的中间件系统,在传统的DBMS节点上分布查询。但这两种方法的执行成本都很高。因此,需要一个中间数据库系统,将NoSQL系统的分布式架构与多节点并发和一个全新的存储机制结合起来。因此,Newsql可以被定义为一类现代关系型DBMS,它试图为OLTP工作负载提供与NoSQL相同的可扩展性能,并同时保证交易符合RDBMS的ACID标准。换句话说,这些系统希望实现NoSQL的可扩展性,而不必抛弃具有SQL和交易支持的传统DBMS的关系模型。

NewSQL的概念

  • OLTP数据库的主内存存储实现了数据库的内存计算。
  • 通过将数据库分割成互不相干的子集(称为分区或分片)来进行扩展,导致在多个分区中执行查询,然后将它们合并成一个结果。
  • NewSQL系统保留了数据库的ACID属性。
  • 增强的并发控制体系有利于传统的并发控制体系。
  • 二级索引的存在允许NewSQL支持更快的查询处理时间。
  • 只有使用复制机制才能实现高可用性和强数据耐久性。
  • 配置NewSQL系统,通过广域网提供数据的同步更新。
  • 最大限度地减少停机时间,以其崩溃恢复机制提供容错。

SQL、NoSQL和NewSQL之间的区别?

特点SQLNoSQL新SQL
关系型属性是的,它在很大程度上遵循关系模型。不,它不遵循关系模型。它被设计成与之完全不同。是的,因为关系模型对于实时分析来说同样至关重要。
ACID是的,ACID属性是其应用的基础不是,而是提供CAP支持是的,酸的属性被照顾到了。
SQL对SQL的支持不支持旧的SQL是的,对旧SQL有适当的支持,甚至增强了功能。
OLTP对OLTP数据库来说效率不高。它支持此类数据库,但不是最适合的。完全支持OLTP数据库的功能,效率很高
缩放垂直扩展只有垂直缩放垂直+水平缩放
查询处理可以轻松地处理简单的查询,当查询的性质变得复杂时就会失败在处理复杂的查询时比SQL更好在处理复杂查询和小型查询时效率很高。
分布式数据库没有是的

SQL、NoSQL或NewSQL--哪个是大数据的最佳解决方案?

SQL符合ACID属性,并且在垂直可扩展性方面做得很好,而NoSQL提供自己的水平扩展,并提供BASE属性。然而,NoSQL并不遵循维持可靠和一致的数据库所需的ACID规则。快节奏的企业和组织在OLTP系统中工作时,每天都会产生数兆字节的交易数据。NewSQL是理想的选择。NewSQL在SQL的基础上进行了改进,在保持ACID属性的同时提供了横向可扩展性。这有利于通过实现并发性来处理大数据。它也能很好地满足ACID的要求。因此,NewSQL似乎已经找到了速度、可扩展性、一致性和可用性之间的甜蜜点。尽管它仍然处于起步阶段,但NewSQL已经满足了所有的条件,成为大数据和OLTP应用的理想数据库。你也可以在这篇博客中探讨Virlet和Kubevirt的区别。

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