Перейти к основному содержимому

SQL vs NoSQL: отличие реляционных и нереляционных БД

Реляционная база данных (SQL) — база, где данные хранятся в формате таблиц, они строго структурированы и связаны друг с другом. В таблице есть строки и столбцы, каждая строка представляет отдельную запись, а столбец — поле с назначенным ей типом данных. В каждой ячейке информация записана по шаблону.

Нереляционная база данных (NoSQL) — хранит данные без четких связей друг с другом и четкой структуры. Вместо структурированных таблиц внутри базы находится множество разнородных документов, в том числе изображения, видео и даже публикации в социальных сетях. NoSQL базы данных не поддерживают запросы SQL.

Особенности реляционных БД​

  1. Структурированность. Реляционные БД идеальны для работы со структурированными данными, структура которых не подвержена частым изменениям.
  2. Статичная схема данных. Между таблицами определены связи, первичные и внешние ключи, которые обеспечивают целостность данных.
  3. Целостность, надежность и безопасность данных. Обеспечивается транзакционность по ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability — атомарность, непротиворечивость, изолированность, долговечность).
  4. Использование SQL для запросов и манипуляций с данными.

Примеры реляционных СУБД: MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server.

Особенности нереляционных БД​

  1. Динамическая схема данных. Схема данных является динамической и может меняться в любой момент времени.
  2. Не структурированы данные. Данные не имеют строгой структуры.
  3. Оптимизированы для больших объемов данных. Обеспечивают высокую производительность и низкую задержку.

Примеры нереляционных СУБД: MongoDB, Redis, Cassandra, Neo4j.

Что лучше?​

Зависит от целей и характеристик проекта.

  • Реляционные БД подходят, если нужна строгая структура данных, высокая целостность и безопасность данных, сложные отношения между данными, поддержка транзакций и стандартизированный язык запросов.
  • Нереляционные БД подходят, если нужна гибкая модель данных, высокая масштабируемость и производительность, быстрая обработка больших объемов данных, простота разработки и развертывания.