Ist MySQL eine NoSQL-Datenbank?

Die meisten Leute denken bei MySQL an ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), aber es hat tatsächlich einige Funktionen mit NoSQL-Datenbanken gemeinsam. Beispielsweise unterstützt es dynamische Schemas, was bedeutet, dass Sie Spalten im Handumdrehen hinzufügen oder ändern können, ohne Ihre Anwendungen neu schreiben zu müssen. MySQL verwendet auch ein dokumentorientiertes Speichermodell, das der Art und Weise ähnelt, wie NoSQL-Datenbanken Daten speichern. In diesem Modell werden Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten gespeichert, was die Arbeit mit komplexen Datenstrukturen erleichtert. Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede zwischen MySQL- und NoSQL-Datenbanken. Zum einen ist MySQL eine relationale Datenbank, was bedeutet, dass sie SQL verwendet, um Daten abzufragen. NoSQL-Datenbanken hingegen verwenden in der Regel eine andere Abfragesprache. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass MySQL für die Verwendung mit relationalen Daten konzipiert ist, während NoSQL-Datenbanken häufig für nicht relationale Daten verwendet werden. Dies bedeutet, dass MySQL möglicherweise nicht die beste Wahl für Anwendungen ist, die mit vielen unstrukturierten Daten arbeiten müssen. Ist MySQL also eine NoSQL-Datenbank? Die Antwort ist kompliziert. Es hängt davon ab, wie Sie „NoSQL“ definieren. Wenn Sie eine Datenbank, die kein SQL verwendet, als NoSQL-Datenbank betrachten, lautet die Antwort ja. Aber wenn Sie nur Datenbanken, die speziell für nicht relationale Daten entwickelt wurden, als NoSQL-Datenbanken betrachten, dann lautet die Antwort nein.

Mystery ist im Verwaltungssystem für relationale Datenbanken von Microsoft enthalten. Solange die Daten nicht formatiert oder irrelevant sind, können sie in einer NoSQL-Datenbank gespeichert und abgerufen werden. Die beiden Produkte sind auf dem Markt beliebt, und wir werden uns einige der Hauptunterschiede ansehen. Die Unterschiede zwischen MyAdmin und NoSQL: IT-Verantwortliche müssen entscheiden, welcher dieser Ansätze der beste für ihr Unternehmen ist. NoSQL wird als die Zukunft gefeiert, aber einige argumentieren, dass es an Standardisierung mangelt. Die Auswahl einer Plattform hängt von den komplexen Geschäftsanforderungen eines Unternehmens sowie von der Menge der verbrauchten Daten ab.

In diesem Artikel gehe ich auf einige wichtige Unterschiede zwischen MySQL und NoSQL ein. Das erste, was Sie über MySQL wissen sollten, ist, dass es sich um eine relationale Datenbank handelt, die für die Arbeit in tabellarischer Form entwickelt wurde. Dokumentbasiertes Design ist das, wofür NoSQL entwickelt wurde, im Gegensatz zu semantischen. Obwohl NoSQL noch relativ neu ist, bleibt MySQL die beliebteste Datenbankplattform auf dem Markt.

Datenbanktypen wie MySQL und MongoDB sind verwandt, aber NoSQL-Datenbanken sind eher designorientierte Typen wie MongoDB und CouchDB. Während NoSQL-Datenbanken anwendungsspezifische Berichtstools fehlen, verfügen MySQL-Datenbanken über eine breite Palette von Berichtstools, die die Gültigkeit der Anwendung unterstützen.

Welche der folgenden ist keine NoSQL-Datenbank? Microsoft SQL Server ist ein von Microsoft entwickeltes Datenbankverwaltungssystem.

Eine NoSQL-Datenbank wird als SQL oder NoSQL MongoDB bezeichnet. Dadurch können eingehende Daten definiert und eingehalten werden, solange die vordefinierte Struktur eingehalten wird, aber verschiedene Dokumente in einer Sammlung können auch unterschiedliche Strukturen haben. Dynamisches Schema ist eine darin enthaltene Funktion.

Was ist der Unterschied zwischen Mysql und Nosql?

MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), während NoSQL eine nicht relationale oder „nicht nur SQL“-Datenbank ist. MySQL verwendet die strukturierte Abfragesprache (SQL), die beliebteste Abfragesprache für den Zugriff auf und die Bearbeitung von Daten in einer Datenbank. NoSQL-Datenbanken hingegen sind oft auf hohe Performance und horizontale Skalierbarkeit optimiert. Sie verwenden eine Vielzahl von Datenmodellen, darunter Dokument-, Diagramm- und Spaltenmodelle.

Datenbanksysteme können in ihren verschiedenen Ausprägungen und Tiefen schwer zu durchschauen sein. Fachleute sollten mit den Unterschieden zwischen SQL, NoSQL, einzelnen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) und Sprachen vertraut sein. NoSQLDBMs erfordern im Gegensatz zu herkömmlichen RDBMS keine relationalen Datenstrukturen. Die beiden Produkte unterscheiden sich in fünf Punkten und jedes ist für einen anderen Zweck ideal. NoSQL-Datenbanken werden in Master-Slaves geschrieben, wobei mehr Knoten und Server als Master-Controller fungieren. Das CAP-Theorem, das besagt, dass in jeder verteilten Datenbank nur zwei der folgenden Eigenschaften gleichzeitig garantiert werden können, wird von NoSQL-Technologien eingehalten. Gemeinschaft und Unterstützung sind entscheidend. SQL-Datenbanken zeichnen sich durch riesige Communitys, stabile Codebasen und bewährte Standards aus.

Die MongoDB-Datenbank kann Dokumente indizieren und unterstützt die folgenden Funktionen: Skalierbarkeit, Dauerhaftigkeit, Parallelität, Schemaentwicklung und Indizierung. MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die die Speicherung unstrukturierter Daten erfordern. Datenbank NoSQL-Datenbanken sind äußerst nützlich, wenn Anwendungen Daten benötigen, die mit herkömmlichen Datenbanken nicht kompatibel sind. Das NoSQL-Datenbankmodell ist flexibler und ermöglicht eine Vielzahl von Schemas. Außerdem haben MongoDB-Datenbanken eine geringere Kapazität als NoSQL-Datenbanken.

Ist Mysql Nosql oder SQL?

MySQL verwendet die Structured Query Language (SQL) als primäre Abfragesprache. Daten können mit einer Reihe von Befehlen in dieser Sprache abgerufen und bearbeitet werden, darunter DDL, DML, DCL und TCL. MongoDB hingegen verwendet eine unstrukturierte Abfragesprache. Mit anderen Worten, MongoDB ähnelt der Abfragesprache.

Drei Beispiele für spaltenbasierte Nosql-Datenbanken

Was sind einige praktische Beispiele für spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken? Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken sind auf dem NoSQL-Markt beliebt, darunter Cassandra, HBase und Hypertable. Das Prinzip der horizontalen Skalierbarkeit ist die Grundlage spaltenbasierter Datenbanken, was bedeutet, dass Daten in mehreren Spalten gespeichert werden können. Daher eignen sie sich ideal für große Datensätze und Anwendungen, die Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern müssen. Warum sollte ich MySQL verwenden? MySQL ist für fast jedes Betriebssystem geschrieben, einschließlich Linux, UNIX und Windows. MySQL wird in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, ist aber am besten für seine Rolle in Webanwendungen und Online-Publishing bekannt. Die MySQL-Datenbank ist eine wichtige Komponente eines großen Open-Source-Enterprise-Stacks namens LAMP.

Ist Nosql schneller als Mysql?

Als Geschwindigkeitsvorteil sind NoSQL-Datenbanken in unserem Experiment im Allgemeinen schneller als SQL-Datenbanken, insbesondere für die Speicherung von Schlüsselwerten. Da NoSQL-Datenbanken ACID-Transaktionen jedoch möglicherweise nicht immer vollständig unterstützen, können Dateninkonsistenzen auftreten.

Die drei Nosql-Datenbankanforderungen von Netflix

Netflix hat eine Reihe unterschiedlicher Anforderungen an die Datenspeicherung, die von NoSQL-Datenbanken wie SimpleDB, Hadoop/HBase und Cassandra erfüllt werden können.
Wir haben SimpleDB für unsere Cloud-Infrastruktur gewählt, weil es sehr leicht ist und schnell funktioniert. Sie können Datensätze aller Größen in der Cloud speichern, und es sind keine ausgefeilten Abfragefunktionen erforderlich.
Es ist ideal für große Datenspeicher, da es eine hohe Skalierbarkeit und Leistung aufweist. Daten können in diesem Format gehalten werden, da mehrere Benutzer gleichzeitig darauf zugreifen müssen.
Cassandra ist ideal zum Speichern von Daten, die von mehreren Benutzern gleichzeitig abgefragt werden müssen. Das System ist äußerst effizient und kann je nach Bedarf skaliert werden.

Ist SQL eine Nosql-Datenbank?

SQL ist keine NoSQL-Datenbank. NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken , die kein SQL zum Abfragen von Daten verwenden.

NoSQL bedeutet kein SQL (nosql ist keine Komponente von NoSQL). SQL wird sowohl für die Abfrage als auch für das Mapping verwendet. Die primäre Verwendung von NoSQL in einer nicht relationalen Datenbank ist die Vereinfachung von Datenstrukturen. Es gibt mehrere NoSQL-Schemas, darunter Schlüsselwertspeicher und Dokumentspeicher. In einigen NoSQL-Systemen kann über RESTful-Webservices auf Schemata mit mehreren Modellen zugegriffen werden. Da nicht-relationale Datenbanken flexibler sind als SQL-Datenbanken, können Unternehmen ihre Datenanforderungen optimal nutzen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken können NoSQL-Datenbanken über eigene unterschiedliche Schnittstellen verfügen oder eine gemeinsame Abfragemethode verwenden.

Der NoSQL-Markt wird in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 20 % wachsen und im Jahr 2024 insgesamt 3.400 Milliarden US-Dollar erreichen. Cassandra Query Language (CQL) soll damit Abfragen über einen horizontal verteilten Cluster von Servern durchführen Methode. In vielerlei Hinsicht haben CQL und SQL viele Gemeinsamkeiten, aber ein Unterschied sticht heraus: CQL kann keine Verknüpfungen mit Tabellen wie SQL durchführen. Eine normalisierte Datenbank enthält keine sich wiederholenden Felder oder Spalten. Eine denormalisierte Datenbank platziert im Gegensatz zu einer nicht normalisierten Datenbank sich wiederholende Felder in neuen Datenbanktabellen neben dem Schlüssel aus dieser Tabelle. Beim Ausführen von Multiple-Join-Abfragen in Anwendungen mit großen Tabellen werden normalisierte Daten bevorzugt. In bestimmten Situationen kann eine Denormalisierung erforderlich sein.

Gemäß dem CAP-Theorem gibt es keine Garantie für Konsistenz oder Verfügbarkeit in einer verteilten Datenbank, wenn es um Netzwerkpartitionen geht. Es ist vorzuziehen, einen Kompromiss zu verwenden, um letztendlich Konsistenz zugunsten einer größeren Skalierung zu ermöglichen. Die besten Cloud-nativen Anwendungen sind diejenigen, die ein hohes Maß an Verfügbarkeit und Partitionstoleranz bieten. Sowohl das ACID- als auch das BASE-Modell des Datenbankdesigns unterscheiden sich. Die Datenkonsistenz wird als ACID-Daten bezeichnet. Da Benutzer die Skalierbarkeit am meisten schätzen, wird jeder andere Wert für BASE als unzureichend angesehen. NoSQL-Datenbanken bestehen häufig aus B-Trees, nicht jedoch protokollstrukturierte Merge-Trees.

Sparse-Daten eignen sich besser für NoSQL-Datenbanklösungen, die die Analyse einfacher machen als sie sind. Eine dichte Datendatenbank ist eine, die Daten enthält, die das Ausfüllen fast aller Felder in einer Datenbank erfordern. Einer der Vorteile von spärlichen Daten ist die Fähigkeit, große Informationscluster inmitten einer leeren Zelle zu sehen. ScyllaDB ist eine spaltenorientierte NoSQL-Datenbank, die dynamische Schemas für unstrukturierte Daten verwendet. Die Datenbank-Engine von Cassandra enthält eine CI-QL-Abfragesprache sowie eine Log-Structured Merge Tree (LSM)-Speicher-Engine. Da CQL keine gemeinsamen Operationen zwischen Tabellen unterstützt, unterscheidet es sich von herkömmlichen RDBMS.

Dokumentdatenbanken speichern Daten in XML oder JSON. Es ist üblich, dass Schlüssel-Wert-Datenbanken zwei Paare von Schlüsseln und Werten enthalten. Eine Datenbank mit breiten Spalten enthält Daten in Spalten, die groß genug sind, um große Datenmengen aufzunehmen. Eine Graphdatenbank ist eine Art Data Warehouse, das Knoten und Kanten speichert. SQL-Datenbanken befinden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und NoSQL-Datenbanken sind weit davon entfernt, sie zu ersetzen. Um ein Ersatz für Oracle zu werden, muss NoSQL sicherstellen können, dass die Daten immer konsistent sind und die Abfragegeschwindigkeit konstant bleibt. Obwohl NoSQL in einigen Fällen erfolgreich war, waren dies nicht alle. Obwohl NoSQL noch in den Kinderschuhen steckt, hat es das Potenzial, ein leistungsfähiger Ersatz für SQL-Datenbanken zu werden. Um als NoSQL-Ersatz erfolgreich zu sein, müssen die Daten sofort konsistent und die Abfragegeschwindigkeit konstant bleiben.

Ist SQL eine Nosql-Datenbank?

NoSQL-Datenbanken werden verwendet, um auf diese Datenbanken zu verweisen. SQL und NoSQL unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht, u. a. ob sie relational (SQL) oder nicht relational (NoSQL) sind, ihre Schemata vordefiniert oder dynamisch sind, ihre Skalierungsfaktoren, die Art der enthaltenen Daten und ob sie besser geeignet sind für mehrzeilige Transaktionen

Welche Art von Datenbank ist SQL?

SQL-Datenbanken oder relationale Datenbanken sind High-Level-Datenbanken, die stark strukturierte Tabellen enthalten, die eine Datenentität darstellen und in jeder Zeile ein spezifisches Informationsfeld definieren. Datenbankarchitekturen für relationale Datenbanken werden mithilfe der strukturierten Abfragesprache (SQL) erstellt und umfassen eine Vielzahl von Funktionen.

Ist Mongodb ein SQL oder Nosql?

Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Stores und Diagrammdatenbanken sind einige der NoSQL-Datenbanktypen . MongoDB, die beliebteste NoSQL-Datenbank der Welt, ist eine bekannte NoSQL-Datenbank.

Warum Sql und nicht Nosql verwenden?

SQL-Datenbanken hingegen sind effizient bei der Verarbeitung von Abfragen und dem tabellenübergreifenden Zusammenführen von Daten, was die Durchführung komplexer Abfragen für strukturierte Daten, wie z. B. Ad-hoc-Abfragen, erleichtert. Bei der Entwicklung von NoSQL-Datenbanken ist es üblich, dass sie nicht miteinander kompatibel sind, und es ist auch üblich, dass sie häufiger Daten abfragen müssen, insbesondere wenn sie komplex sind.

MySQL-Nosql-Beispiel

Es gibt viele Beispiele für MySQL und NoSQL. Beispielsweise kann MySQL für die strukturierte Datenspeicherung wie Blogbeiträge oder Produktinformationen verwendet werden, während NoSQL für die unstrukturierte Datenspeicherung wie Benutzerkommentare oder Social-Media-Daten verwendet werden kann.

Daten werden in NoSQL-Datenbanken anders gespeichert als in relationalen Datenbanken und können nicht gleichzeitig von derselben Person aufgerufen oder abgerufen werden. NoSQL hat eine Reihe von Merkmalen mit anderen NoSQL-Typen gemeinsam, z. B. einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierbarkeit und granulare Verfügbarkeitskontrolle. Eine NoSQL-Datenbank hat viele Vorteile, aber auch einige Nachteile. Für Anwendungen wie das Transaktionsmanagement, wie z. B. E-Commerce, ist eine herkömmliche Datenbank im Allgemeinen die beste Option. Obwohl relationale Datenbanken immer noch für eine Vielzahl von Geschäftsfunktionen verwendet werden, erfreuen sich NoSQL-Datenbanken wachsender Beliebtheit. Unternehmen in allen Branchen nutzen heute NoQL-Datenbanken , um Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen zu handhaben. NoSQL-Lösungen können eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur mit einem konsistenten Satz von Eigenschaften über alle Knoten erreichen, indem sie sich an den Datenintegritätsstandard des NIST halten.

Dies hat zu schnelleren Lese- und Schreibgeschwindigkeiten sowie kontinuierlicher Verfügbarkeit geführt. Mit fünf Hauptvarianten gibt es NoSQL-Datenbanken in einer Vielzahl von Formen und Größen. Im Allgemeinen gibt es keine „perfekte“ Variation; Unternehmen müssen Datenbanktypen basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen. Um das Schlüssel-Wert-Paar NoSQL zu implementieren, werden der Schlüssel und der Zeiger eines Elements zusammen verwendet. Dynamo, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind nur einige Beispiele für heute verfügbare NoSQL-Datenbanken. Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken verarbeiten Daten in Spalten. Diese Datenbanken werden hauptsächlich zur Verwaltung von Anwendungen wie Business Intelligence, Data Warehouses, CRM und Bibliothekskartenkatalogen verwendet.

Da eine NoSQL-Datenbank multirelational ist, verwendet sie ein Diagrammmodell, um Daten zu organisieren. Die Beziehungen zwischen Entitäten werden während der Speicherung eher als Kanten als als Knoten gespeichert. Hier werden schnell Beziehungen geknüpft, da bereits genügend Daten vorhanden sind. Diese Art von Datenbank wird von einigen Unternehmen für ihre Funktionen für soziale Netzwerke und räumliche Analysen verwendet. MongoDB ist eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank mit dynamischen Schemas zum Speichern von Dokumenten. Die Dokumentenspeicherung wird von CouchDB bereitgestellt, das Dokumente im JSON-Datenaustauschformat speichert, und Indizierung, Transformation und Kombination werden über die JavaScript-Implementierung der Lösung durchgeführt. Oracle NoSQL Database kann vor Ort oder über die Cloud bereitgestellt werden und kann Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle unterstützen.

InfiniteGraph, eine spezialisierte Graphdatenbank, ermöglicht die Erstellung von Graphdatenmodellen. Es ist cloudbasiert, skalierbar und aufgrund seiner Skalierbarkeit, plattformübergreifenden und cloudbasierten Natur für hohe Durchsätze ausgelegt. Die als „DO“ bekannte Abfragesprache wird für komplexe graphen- und wertbasierte Abfragen verwendet. Diese Art von Technologie wird häufig in den Bereichen Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerkindustrie eingesetzt.

Zu SQL oder Nosql?

Die Verwendung beider Arten von Datenbanken hat einige Vor- und Nachteile. NoSQL-Datenbanken werden häufig als skalierbarer und effizienter als MySQL-Datenbanken in Bezug auf Speicherkapazität und Skalierbarkeit angesehen, und MySQL wird häufig als zuverlässigere und einfachere Datenbank angesehen. In der Regel wird die beste Datenbank durch die Art der gespeicherten Daten und die spezifischen Anforderungen der Organisation bestimmt.

Nosql vs. SQL

SQL-Datenbanken sind relational, dh sie speichern Daten in Tabellen und Beziehungen zwischen diesen Tabellen. NoSQL-Datenbanken sind nicht relational, d. h. sie speichern Daten in einem nicht tabellarischen Format. Beide haben ihre Vor- und Nachteile, aber SQL ist in der Regel besser für strukturierte Daten und NoSQL besser für unstrukturierte Daten.

Die Grundlage aller Teilbereiche der Data Science sind Daten. In der Regel finden Sie alle Ihre Daten in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS). Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, ist es notwendig, seine Sprache zu verwenden. SQL (Structured Query Language) ist die Sprache, die von DBMS verwendet wird, um mit Abfragedaten zu interagieren. Im Bereich Datenbanken hat sich in den letzten Jahren eine Verschiebung hin zu NoSQL-Datenbanken vollzogen. Datenbank NoSQL-Datenbanken speichern keine Daten in Tabellen oder Datensätzen, obwohl sie nicht relational sind. Als Ergebnis wird die Datenspeicherstruktur in Reaktion auf die spezifischen Anforderungen des Systems entworfen und optimiert.

Die vier beliebtesten Typen sind Graphdatenbanken, die auf Spalten basieren, dokumentorientierte Datenbanken und Schlüssel-Wert-Paare. MongoDB ist ein Beispiel für eine dokumentenorientierte Datenbank, die in Python verfügbar ist. Theoretisch geben Ihnen NoSQL-Datenbanken mehr Kontrolle über die Struktur Ihrer Daten. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und eine geringere Flexibilität bei den Datentypen. Wenn Sie ein Anfänger sind, sind SQL und NoSQL möglicherweise die besten Optionen. Jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, und Sie sollten eine basierend auf Ihren Daten, ihrer Anwendung und dem, was Ihren Entwicklungsprozess erleichtert, auswählen. Am Ende kann ich nicht sagen, dass SQL NoSQL oder der Art und Weise, wie es geschrieben ist, überlegen ist. Wenn Sie auf das hören, was Sie hören, treffen Sie die beste Entscheidung, die Sie treffen können.

NoSQL-Datenbanken sind nicht nur effizienter, sondern haben auch eine Reihe weiterer Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken. Ein Petabyte an Daten wird durch die Nutzung dieser Dienste effizienter gehandhabt; Sie sind skalierbarer, kostengünstiger im Betrieb und einfacher zu verwalten. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken Daten effizienter verarbeiten. Beispielsweise könnten Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden, um Daten zu speichern, die andernfalls im Rahmen des Entwicklungsprozesses verloren gehen würden.

Warum SQL-Datenbanken besser sind als Nosql

SQL-Datenbanken eignen sich besser für mehrzeilige Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON geeignet sind. SQL-Datenbanken werden auch in Legacy-Systemen verwendet, die auf einer relationalen Datenbank aufgebaut wurden.
NoSQL-Datenbanken hingegen können für Anwendungen mit einem hohen Volumen an unstrukturierten Daten verwendet werden, da sie kein vordefiniertes Schema wie SQL-Datenbanken benötigen. Da sich NoSQL jedoch nicht an ACID-Eigenschaften hält, sind komplexe Abfragen weniger zuverlässig als einfache. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken weniger sicher, da ihnen das gleiche Maß an Redundanz und Integrität wie SQL-Datenbanken fehlt.

Mysql gegen Nosql gegen Mongodb

Es gibt keine definitive Antwort darauf, welcher Datenbanktyp besser ist, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. MySQL ist eine relationale Datenbank und eignet sich besser für Anwendungen, die ein strenges Schema erfordern, wie z. B. eine E-Commerce-Site. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB sind flexibler und eignen sich besser für Anwendungen, die ein flüssigeres Schema erfordern, wie z. B. eine Website für soziale Netzwerke.

Da das MongoDB-System kein Schema hat, können Hacker keinen schädlichen Code in die Datenbank einschleusen, wodurch es schwieriger wird, Schwachstellen auszunutzen. MongoDB übertrifft auch MySQL, da es kein starres Schema verwenden muss. Wenn Sie also Ihrem Schema weitere Daten oder Funktionen hinzufügen müssen, müssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, dass es beschädigt wird.
Am Ende ist die Datensicherheit wichtiger als alles andere. Da MongoDB nicht auf ein Schema angewiesen ist, ist es weniger wahrscheinlich, dass Hacker Schwachstellen ausnutzen, wenn sie dort gespeichert sind. MySQL hingegen hat ein starres Schema, das es anfälliger für SQL-Injection-Angriffe macht.

Die Wahl der Nosql-Datenbank: Mysql Vs Mongodb

Obwohl MySQL derzeit beliebter ist, ist MongoDB auf dem besten Weg, in Zukunft die dominierende NoSQL-Datenbank zu werden. Die Vor- und Nachteile jeder Datenbank sind nicht gleich, aber die Situation wird letztendlich von den Anforderungen Ihrer Anwendung bestimmt.

Nosql vs. MySQL vs. Postgresql

SQL-Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL sind relational, d. h. sie speichern Daten in Tabellen, die durch Schlüssel miteinander verknüpft sind. NoSQL-Datenbanken hingegen sind nicht-relationale oder „NoSQL“-Datenbanken. Sie speichern Daten in freierer Form, wodurch sie für bestimmte Arten von Anwendungen flexibler werden.

In beiden Kategorien sind sehr viele Informationen verfügbar. Eine NoSQL-Anweisung bezieht sich auf eine Nicht-SQL-Anweisung oder eine, die kein SQL verwendet, worauf gleich näher eingegangen wird. Was ist am besten zu verwenden? Hier ist ein kurzer Vergleich der beliebtesten Datenbanken. MongoDB ist eine sehr beliebte NoSQL-Datenbank. Diese Datenbank wurde entwickelt, um ein breites Spektrum an allgemeinen Zwecken zu erfüllen. In dieser verteilten Datenbank kann eine Vielzahl von Daten gespeichert werden.

MongoDB hat ein Lizenzmodell, das auf Verfügbarkeit basiert. Für eine Vielzahl von Aufgaben verwendete das Team Go, JavaScript und Python. MongoDB, Cassandra, Redis, Memcached, DynamoDB und andere sind alle NoSQL-Datenbanken. Was sind die besten Datenbanken ? Bevor Sie eine Datenbank auswählen, sollten Sie Ihre Projekt- und Geschäftsanforderungen gründlich prüfen. Wenn Sie die folgenden Anforderungen haben, wird MongoDB bevorzugt; Wenn Sie jedoch andere Anforderungen haben, wird Cassandra bevorzugt.

Vereinfachen Sie Ihr Leben mit MySQL

MySQL hingegen ist ein nützliches Tool für Benutzer, die eine vereinfachte Lösung wünschen, die auch auf einer Vielzahl von Geräten verfügbar ist. Die Preispunkte von MySQL sind auch höher als die von PostgreSQL.