Hoe kies je tussen relationele en niet-relatieve databases voor het project

Hoe ga je aan dataverwerking toe? Welke aspecten zijn speciaal aan te bakenen? Ontdek de verschillen tussen relatieve en niet-relatieve databases om informatiekeuzen te kunnen maken en leer hoe u een database kunt kiezen aan de hand van uw projectbehoeften.

Wat is een relatieve vs niet-relatieve database?

Dat is duidelijk de eerste vraag die moet worden beantwoord als u een database kiest voor uw project. Het kennen van de verschillen tussen relatieve en niet-relatieve databases helpt u specifieker te zijn met uw eisen en de juiste oplossingen te benutten.

databases zijn al decennialang in gebruik en hebben veel veranderingen en vooruitgang gemaakt.gelijktijdig kunnen de meeste vertegenwoordigers worden aangeduid als van een of andere soort. elke team moet vaak kiezen tussen een niet-relatieve en relatieve database. laten we de hoofdkenmerken van elke oplossing opsommen om beter geïnformeerd te zijn. en natuurlijk zal hij de vergelijking tussen relatieve en niet-relatieve databases beginnen met definities.

• Relatieve databases worden gebruikt om data op een gestructureerde tabelbasis op te slaan. Alle gegevens blijven gemakkelijk toegankelijk, gelinkt en gerelateerd om relaties te ondersteunen.
• Niet-relatieve databases werken op een helemaal andere manier om semi-gestructureerde data op te slaan. ze hanteren geen vastscheidingstructuur, waardoor ze meer dynamische schema’s introduceren voor het verwerken van niet-gestructureerde data.

In eenvoudige termen zijn databases gevormd door verschillende gegevensstructuren. Relaties oplossingen zijn gericht op gedefinieerde schema’s om gegevens te definiëren en te bewerken. In vergelijking daarmee, zijn niet-relaties bekend om betere flexibiliteit omdat ze elk type gegevens kunnen verwerken zonder de architectuur aan te passen.

Het unieke kenmerk van een relatiesysteem is dat het altijd gegevens opslaat in tabellen met rijen en kolommen. Daardoor biedt het een direct en intuitief manier om gegevens weer te geven. Tegelijkertijd laat het team relaties vormen op basis van specifieke entiteiten. De meeste relatiesystemen gebruiken Structured Query Language; daarom worden ze vaak SQL-systemen genoemd.

Niet-relatiesystemen worden beschouwd als een praktische alternatief omdat niet alle gegevens in tabellestructuur kunnen worden opgeslagen. Deze type omvat alle databasetypen die de relatieve structuur en de traditionele SQL-syntaxis niet kunnen volgen. Dat betekent niet dat ze geen SQL-taal gebruiken. Meer nog, gebruiken de meeste van hen zowel SQL als UnQL (Unstructured Query Language). Daarom kan deze categorie ook worden aangeduid als NoSQL (not only SQL) databases.

Als SQL-systemen onder de tabellengestuurde categorie vallen, kunnen NoSQL-systemen worden verdeeld in meerdere categorieën. De meest voorkomende typen van NoSQL-systemen zijn:

• Document databanken verzamelen, verwerken en ophalen van gegevens in de vorm van JSON-achtige documenten.
• Sleutelwaardeopslag organiseren gegevens in een sleutelwaardestructuur waar sleutels unique identifiers zijn.
• Grafische databases zijn single-purpose platforms om grafen te maken en te bewerken waar gegevens worden weergegeven in de vorm van knooppunten, randen en eigenschappen.
• Brede-kolomstores organiseren data in flexibele kolommen die over database-knooppunten en meerdere servers verspreid kunnen worden. Het ondersteunt het wijzigen van de kolomindeling onafhankelijk van de rijen in dezelfde tabel.

Inzicht in de verschillen tussen relatieve en niet-relatieve databases heeft teams de mogelijkheid gegeven om redelijkheden te vinden voor hun behoeften. Hedendaagse bedrijven verzamelen en verwerken een enorme hoeveelheid data, inclusief het afhandelen van complexe query’s. Goed gemarkeerde projectvereisten vormen de basis voor informatieve beslissingen.

Het idee is dat ze een database moeten kiezen die data efficiënt kan opslaan en directe resultaten ondersteunt. Als het project gebruik maakt van gestructureerde data en voldoet aan de ACID-vereisten, zijn relatieve databases een goede keuze. Als de data ongestructureerd blijft en niet aan de vooraf bepaalde criteria past, is het beter een niet-relatieve database te kiezen. Laten we dan verdergaan met andere essentiële details die beslissend zijn voor de uiteindelijke keuze.

Voordelen en nadelen van relatieve en niet-relatieve databases

Bij het bespreken van de verschillen tussen relatieve en niet-relatieve databases willen we de aandacht op de hoofdvoordelen en -nadelen van deze databasetypen richten. Dit helpt teams bij het maken van een keuze en het selecteren van een database die verenigd is met de gestelde vereisten. Het idee is dat het hen toestaat om uitgebreide onderzoek te doen en specifiek voor het bedrijf is. Het kiesproces voor een database kan aanvankelijk moeilijk zijn, maar door meer details in aandacht te nemen, wordt de uiteindelijke beslissing gemakkelijker. Laten we deze databasetypen verder bestuderen om hun voordelen en nadelen te vinden.

Voordelen van relatieve databases

ACID-conformiteit

ACID-eigenschappen differentiëren een relationele database en brachten het tot de dominante marktpositie. Het omvat alle noodzakelijke standaarden om de betrouwbaarheid van transacties binnen een database te garanderen.

Eenvoudigheid

Door de voorgedefinieerde schema en eenvoudige structuur is de relationele database een redelijk eenvoudige oplossing. Het vereist geen grote architectonische inspanningen, aangezien het team gebruik maakt van gestructureerde querytaal.

Data exactheid

Vergeleken met andere databasetypen heeft de relationele database een hogere data exactheid. Het focus op het voorkomen van gegevensredundantie, aangezien er geen herhaling of dubbelde informatie is.

Beveiliging

Het tabelgebaseerde model maakt het gemakkelijker om toegang tot geheime gegevens te beperken en reduceert de kans op fouten significant.

Nadelen van relationele databases

Schaalbaarheid

Door zijn verticale schaalbaarheid heeft de relationele database een specifieke nadelige eigenschap: lage schaalbaarheid. Strenge consistentievereisten beperken de horizontale schaalbaarheid, terwijl de verticale schaalbaarheid beperkte grenzen heeft en sterk afhankelijk is van de ondersteunde hardware.

Flexibiliteit

Sterke schema’s en constraints kunnen zowel voordelen als nadelen zijn.

Hoewel het gemakkelijk is om de gegevens te interpreteren en de relaties te identificeren, blijft het complex om wijzigingen aan de gegevensstructuur uit te voeren. Relationele databases zijn niet geschikt voor grote of ongestructureerde gegevens.

Prestatie

De prestaties van een relatiesysteem zijn afhankelijk van hoeveel gegevens er zijn, de complexiteit van de tabellen en hun aantal. Elke toename in deze gebieden leidt tot langere tijden voor het uitvoeren van query’s.

Voordelen van niet-relatiesystemen

Horizontale schaalbaarheid

Het behandelen van grote datasets is gemakkelijker geworden door de introductie van niet-relatiesystemen. Bovendien laat horizontale schaalbaarheid een team toe meer gegevens te verwerken, te beheren en op te slaan terwijl de kosten lager blijven.

Verschoppelijkheid

Met de flexibele gegevensschema en niet-strikt structurerend, kunnen niet-relatiesystemen elke soort gegevens combineren, verwerken en opslaan. Dit wordt een duidelijke eigenschap die het onderscheidt van een relatiesysteem dat alleen gestructureerde gegevens verwerkt. Niet-relatiesystemen gebruiken dynamische schema’s voor niet-gestructureerde gegevens.

Snelle query’s

Als relatiesystemen gebruikt kunnen worden voor complexe query’s, blijven query’s in niet-relatiesystemen sneller. Het belangrijkste voordeel is dat ze de manier waarop de gegevens oorspronkelijk zijn geoptimaliseerd voor query’s, ondersteunen. Bovendien zijn query’s niet noodzakelijk voor de verbindingen die kenmerkend zijn voor relatiesystemen.

Eenvoudiger onderhoud

Niet-relatiesystemen zijn eenvoudiger en sneller op te zetten en onderhouden. Enkele ervan laten ontwikkelaars toe de gegevensstructuur op te mappen die lijkt op programmeer talen. Daardoor wordt de ontwikkeltijd sneller en worden er minder fouten gemaakt.

Nadelen van niet-relatiesystemen

Data integriteit

Het behoud van data integriteit hangt grotendeels af van het opbouwen van relaties tussen data-elementen. Het ontbreken van integriteitmethodes in niet-relatiesdatabases kan de algehele databetrouwbaarheid, nauwkeurigheid en compleetheid verminderen. Het wordt de verantwoordelijkheid van de ontwikkelaars om accurate en foutloze dataoverdracht van een fase naar een andere te volbrengen.

consistentie

met focus op schaalbaarheid en prestatiesoptrekt de niet-relatiesdatabase voor consistentieproblemen. Het heeft geen vereist mechanismen om dataherhaling te voorkomen en vertrouwt op uiteindelijke consistentie. Daarom zijn ze niet zo efficiënt voor het behandelen van grote hoeveelheden data. Bovendien, als databasecategorieën verschillen, is het moeilijk om alle gebruiksgevallen met één database te behandelen.

Dataanalyse

In het licht van de vergelijking tussen relaties- en niet-relatiesdatabases, hebben de laatste minder faciliteiten voor dataanalyse. Bovendien vereist het meestal expertise in programmeren om de analyse uit te voeren, zelfs voor de eenvoudigste query. Ook ontbreken ze vaak integratie met populair BI-gereedschap.

Wanneer te gebruiken relaties vs niet-relaties databases

In het licht van de vergelijking tussen relaties- en niet-relatiesdatabases is het belangrijk de voornamelijk gebruiksgevallen aan te duiden. Door de goede marktpraktijken en de ervaring van anderen te leren, kunnen er enkele aanvullende inzichten ontstaan over hoe een database voor uw project te kiezen. Obviouslijke, één of andere categorie past vaak beter bij bepaalde behoeften en vereisten. Het doel van de team blijft om details te leren, door middel van het bestuderen van de kleinste details.

Tegelijkertijd zult u geen strikte onderscheid vinden in toepassingsgevallen. Verschillende typen databases zijn succesvol geïmplementeerd voor verschillende typen projecten. Het is waard om te zeggen dat kennis van de voor- en nadelen van relationele versus niet-relationele databases een must-have is. De informele keuze kan worden ondersteund door een gedetailleerd onderzoek van de projectspecificaties en de beschikbaarheid van oplossingen. Let’s kijken dus eens naar enkele handige tips over waar relatie- versus niet-relationele databases gebruikt kunnen worden.

Toepassingsgevallen van een relationele database

Hooggestructureerde data

Een stabiele datastructuur wordt noodzakelijk als het project geen constante wijzigingen bevat. Het is een uitstekende optie om strikte, geplande, voorspelbare schema’s in te zetten om gegevens die over verschillende tabellen verspreid zijn te behandelen. Bovendien vergrootte het toegang tot meer gereedschappen voor testen en dataanalyse. De georganiseerde en specifieke aard maakt het gemakkelijker manipuleren en query’en van gegevens.

Veilig en consistente omgeving

Wanneer veiligheid en consistentie de topprioriteiten zijn, moeten teams goede beslissingen nemen. Relationele databases zijn hier een redelijke oplossing voor. De ACID-principes ondersteunen alle nodige functionaliteit om gegevens te behandelen in de context van de meest recente compliantiereglementen. Dit type is vaak een keuze voor gezondheidszorg, fintech, bedrijven, enzovoort.

Bijhouden

Brede beschikbaarheid van ondersteuning wordt verklaard door het aantal jaren dat het product op de markt is. Het is vaak sneller om een team met de vereiste expertise te vinden, aangezien de meeste relationele databases vergelijkbare beginselen volgen. Ook zijn ze effectiever voor het integreren van gegevens uit andere systemen en het gebruik van extra tools. Het team heeft meer productkeuzes wanneer het deze soort databases gebruikt, inclusief business intelligence tools.

Gebruiksgevallen van een niet-relatieve database

Grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens

Een van de belangrijkste redenen om een niet-relatieve database toe te passen is dat niet alle data in gewone tabellen past. Bijvoorbeeld, het project heeft een efficiente tool nodig om verschillende typen gegevens zoals video’s, artikelen of sociale media-inhoud te verwerken. Daarom blijven veel gegevens ongestructureerd terwijl ze horizontale schaalbaarheid ondersteunen. Het helpt de diversiteit te bedekken en de nodige wijzigingen in te voeren indien nodig.

Veelzijdige ontwikkelingsomgeving

Snelle accumulatie-raten worden verklaard door de mogelijkheid om gegevens snel en gemakkelijk te verzamelen zonder hun voorafdefiniëring. De gegevens worden vaak niet beperkt tot bepaalde formaten en kunnen later worden verwerkt. Voor veel teams is een niet-relatieve database een goede keuze, vooral wanneer de projectvereisten niet volledig duidelijk zijn of wanneer ze plannen voor continu wijzigings- of bijwerkschema’s hebben.

Tijdprioriteiten

De snelle ontwikkelingsomgeving maakt het product sneller en gemakkelijker af te leveren. Minder methodische aanpak vermijdt enige voorafgaande voorbereiding, planning, voorbereiding of ontwerp van de niet-relatieve databases. Teams kunnen direct met de ontwikkeling beginnen in plaats daarvan. Dit komt vaak overeen met de behoeften van een Minimum Viable Product (MVP) of enkele dringende productuitgaves.

---

Dankzij de vele verschillende databasetypen op de markt is er altijd een geschikte aanpak om aan de projectbehoeften te voldoen. Natuurlijk varieert de databaseselectie van project tot project. Bovendien vinden sommige teams het efficiënt om verschillende databases te combineren om alle use cases af te dekken.

Populaire databases: De huidige marktsituatie

De vraag hoe je een database kiest, kan niet volledig worden beantwoord zonder de beschikbaarheid op de markt te controleren. Het is een feit dat databaseselectie ook wordt beïnvloed door de marktstatus en populariteit van bepaalde databases. Daarnaast kan de succesvolle ervaring van anderen een goede praktijk worden om te volgen. Zolang het team de projectspecificaties definieert, is het klaar om verder te gaan met het leren van meer details over beschikbare databases op de markt.

Op de hoogte blijven van markttendensen stelt hen in staat up-to-date te blijven en de efficiëntie van de gebruikte oplossingen te verhogen. De snelle groei van de markt heeft geleid tot een grote verscheidenheid aan databases. Op dit moment heeft het aantal beschikbare databases meer dan 300 databases bereikt. Op dezelfde manier waarop we databases kunnen indelen naar type of functionaliteit, is het gebruikelijk om ze te rangschikken naar populariteit.

Als we relationele versus niet-rationele databases gaan vergelijken, is het de moeite waard om te zeggen dat vertegenwoordigers van beide databasetypen een sterke positie hebben verworven. Laten we op basis van de laatste resultaten van de Stack Overflow Developer Survey eens kijken naar de populairste databases.

Populaire relationele databases

MySQL

MySQL is een van de bekendste relationele databases. Vrijgegeven in 1995, heeft het op grond van zijn functionaliteit en gebruikte aanpak behoorlijk populairdom verworven. De open-source database heeft uitstekende ondersteuning en is compatible met de meeste bibliotheken en frameworks. Het is geschikt voor het leveren van cross-platform oplossingen, en zelfs al wordt het meestal gebruikt voor SQL-query’s, biedt het ook NoSQL-ondersteuning aan indien nodig.

PostgreSQL

PostgreSQL is een andere krachtige open-source object-relationale database die voor het eerst werd uitgebracht in 1996. Een van zijn kenmerkende eigenschappen is dat hij data presenteert in de vorm van objecten in plaats van rijen en kolommen. PostgreSQL is zeer uitbreidbaar, dus het past bij de behoeften van grote softwareoplossingen. Er is geen noodzaak om de database opnieuw te compileren, want ontwikkelaars kunnen code schrijven in verschillende programmeer talen.

SQLite

SQLite is ook een relaties database management systeem dat in 2000 werd vrijgegeven. Hij heeft een unieke verschillende kenmerk omdat hij een server-side database is. Dat maakt hem vaak sneller omdat aanvragen door de server in serie worden gezet. Ook heeft hij bindings naar verschillende programmeertalen en wordt hij gebruikt voor een breed scala aan oplossingen, inclusief IoT en geïntegreerde systemen.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server is een bekend relationeel databankbeheersysteem dat in 1989 door Microsoft werd geïntroduceerd. Zij hebben de oplossing aanzienlijk verbeterd met veel unieke functionaliteiten zoals aanpassing, in-memory analytics, integraties, enzovoort. Ook ondersteunt het verschillende ontwikkelingsgereedschappen en clouddiensten; echter, het werkt alleen op servers gebaseerd op Windows.

Populaire niet-relatieve databases

MongoDB

MongoDB wordt gerekend tot een niet-relatieve oplossing, specifiek een documentgeoriënteerde database die in 2009 werd uitgebracht. Het maakt het mogelijk om verschillende typen data op te slaan omdat het JSON-achtige objecten gebruikt. Deze technologische oplossing werkt veel sneller dan relatieve oplossingen omdat het gegevensverzameling niet verplicht verwerkt hoeft. Het wordt meestal ongestructureerd gehouden en is geschikt voor het behandelen van grote gegevenssets.

Redis

Redis is een populaire in-memory gegevensopslag die ook als een key-value database wordt gebruikt en in 2009 werd geïntroduceerd. Deze open-source niet-relatieve oplossing omvat in-memory gegevensstructuren om extensie en clustering te ondersteunen. Het laat teams grote gegevenssets opslaan zonder een complexe structuur. Redis wordt vaak gecombineerd om de capaciteiten van andere gegevensopslagoplossingen te benutten, aangezien het kan worden toegepast als een cachinglaag.

DynamoDB

DynamoDB is een niet-relatieve database die in 2012 door Amazon werd geïntroduceerd. Het tech-focus omvat de ondersteuning van gegevensstructuren, documenten en clouddiensten op basis van sleutel-waarde. Hoge scalabiliteit en prestaties blijven de belangrijkste voordelen van het kiezen van deze database, aangezien het het uitvoeren van high-performance-apps op elke schaal mogelijk maakt.

---

Door de goede functionaliteit en het eerste zijn op de markt, behouden de relatieve oplossingen nog steeds een significant deel van de markt. Indeed, de invoering van nieuwe vertegenwoordigers maakt iedereen de beschikbare aanpakken versterken en doorgaat met het vooruitkomen van nieuwe oplossingen.

Hoe kies je een database: relatief vs niet-relatief

Het verzamelen van alle cruciale details over verschillende typen databases is nodig om een goede keuze te kunnen doen. Met goed gedefinieerde projectvereisten zoeken de teams een database die aan hun behoeften en de efficiëntie van de oplossing voldoet. Het belangrijke punt is dat beide typen databases geldige keuzes zijn. Het begrip van de grote verschillen helpt er erg mee bij het kiezen.

Er is geen slechte keuze; het gaat meer om de mogelijkheid om de eisen beter te beantwoorden en meer resultaten te ontvangen. Bij het bovenstaande aan het denken, hebben we ook besloten focus te leggen op de sleutelaspecten van hoe een database te kiezen.

Data Schema

De belangrijkste verschillende tussen niet-relatieve en relatieve databases blijft de toegepaste dataschema’s. Als relatieve oplossingen gebruikmaken van voorgedefinieerde schema’s en omgaan met gestructureerde data, gebruiken niet-relatieve oplossingen flexibele schema’s om ongestructureerde data op verschillende manieren te verwerken. Het is belangrijk te onthouden dat dit kenmerk vaak andere duidelijke specifificaties van de databasekeuze verklaart.

Data Structuur

Structuren ondersteunen de manier om data te vinden en toe te kennen. Als de team de relatieve architectuur kiest, gaan ze over tot de tabelgebaseerde structuur. Het tabulaire formaat focus op het koppelen en relateren op basis van gemeenschappelijke data. Niet-relatieve oplossingen kunnen verschillende structuren hebben, inclusief key-value, document, grafiek of breedkolommenopslag. Met andere woorden, ze bieden alternatieven voor het structureren van data die onmogelijk zijn om te behandelen in relatieve databases.

Schaalbaarheid

De keuze voor de database kan ook worden beïnvloed door eigenschappen om uw niet-relatieve versus relatieve database schaalbaar te maken. Een relatieve database is verticaal schaalbaar als de load moet worden verhoogd op een enkele server. Niet-relatieve oplossingen zijn hierbij gebleken minder efficient want horizontale schaalbaarheid staat toe om meer servers toe te voegen, waardoor hoger verkeer wordt aangepakt.

Beveiliging

Het is altijd crucial om goed beveiligde en hoog beveiligde oplossingen in te zetten. ACID-vereisten voor relatieve databases maken ze veiliger en makkelijker toegankelijk voor het beperken van toegang tot geconfidentiele data. Niet-relatieve typen databases worden minder veilig geacht, hoewel ze bekend zijn voor hun goede prestaties en schaalbaarheid.

Analysecapabilities

Relationele databases worden beschouwd als effectiever voor het uitbuiten van dataanalyse en rapportage. De meeste BI-gereedschap laat geen query’s uitvoeren op niet-relationele databases, maar werken uitstekend met gestructureerde data. Natuurlijk is het belangrijk de functionaliteit van de huidige database te controleren, aangezien veel databaseën steeds nieuwe alternatieven aanbieden.

Integratie

Een ander aspect dat rekening moet worden gehouden bij het kiezen tussen een relationele database en een niet-relationele database is de mogelijkheid om deze te integreren met andere tools en diensten. Teams moeten altijd controleren of de database compatible is met andere tech oplossingen die worden toegepast op het project. Integratievereisten zijn dramatisch toegenomen om consistentie te ondersteunen over alle bedrijfsoplossingen.

Ondersteuningsconsideratie

Laten we ons focus leggen op hoe elke vertegenwoordiger wordt ondersteund. Dit omvat de constante vooruitgang van de database en zijn populariteit op de markt. Een gebrek aan ondersteuning eindigt altijd met onverwachte resultaten en vaak mislukkingen. Kies ervoor om databases te selecteren die een goede marktbelang hebben, sterke communityondersteuning bieden en aan projectvereisten voldoen.

---

Zeker is dat de databasekeuze verschillend is van project tot project, maar het belangrijkste is dat ze aan de genoemde behoeften moeten voldoen. Er zal geen slechte keuze zijn, want elk project kan vanuit verschillende perspectieven worden aangepakt. Het hoofdidee is om een database te kiezen die efficiëntheid brengt en aan de genoemde projectspecifieke vereisten voldoet.

Conclusie

Een uitstekende manier om relaties versus niet-relaties databases te vergelijken is door een uitgebreid onderzoek te doen naar hun kernaspecten, belangrijkste voordelen en nadelen, en typische gebruiksgevallen. Bij het overwegen van alle verzamelde details in dit artikel, kan men concluderen dat relaties databases een goede keuze zijn als teams zoeken naar dynamische queries, hoog veiligheid en cross-platform ondersteuning. Als scalabiliteit, prestaties en flexibiliteit de belangrijkste prioriteiten zijn, is het beter om voor niet-relaties databases te kiezen.