दुनिया में मौजूद डेटा की मात्रा के साथ, उचित डेटाबेस के बिना डेटा का प्रबंधन करना लगभग असंभव है। आज के बाजार में, विभिन्न प्रकार के डेटाबेस मौजूद हैं, और आपके व्यवसाय के लिए सबसे अच्छा डेटाबेस चुनना एक भारी काम हो सकता है। इसलिए, SQL बनाम NoSQL पर इस लेख में, मैं इन दो प्रकार के डेटाबेस की तुलना करके आपको यह चुनने में मदद करूँगा कि किस प्रकार का डेटाबेस आपकी और आपके संगठन की मदद कर सकता है।
निम्न विषयों को इस लेख में शामिल किया जाएगा:
- एसक्यूएल क्या है?
- नोएसक्यूएल क्या है?
- एसक्यूएल बनाम नोएसक्यूएल
- एसक्यूएल और नोएसक्यूएल के उदाहरण
- MySQL क्या है?
- मोंगोडीबी क्या है?
- MySQL बनाम MongoDB
- डेमो:टेबल और संग्रह में मान डालें
तो, चलिए शुरू करते हैं, दोस्तों!!
एसक्यूएल क्या है?
SQL उर्फ स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज रिलेशनल डेटाबेस का मूल है जिसका उपयोग डेटाबेस तक पहुंचने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है। इस भाषा का उपयोग तालिकाओं के रूप में संरचित डेटा प्रारूप से डेटा में हेरफेर करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है और उन तालिकाओं के बीच संबंध रखता है। संबंध इस प्रकार हो सकते हैं:
- एक-से-एक संबंध तब होता है जब तालिका A की एकल पंक्ति तालिका B की एकल पंक्ति से संबंधित होती है।
- एक-से-अनेक संबंध तब होता है जब तालिका A की एक पंक्ति तालिका B की कई पंक्तियों से संबंधित होती है।
- एक कई-से-अनेक संबंध तब होता है जब तालिका A में कई पंक्तियों को तालिका B की कई पंक्तियों से संबंधित किया जा सकता है।
- स्व-संदर्भित संबंध तब होता है जब तालिका A में एक रिकॉर्ड उसी तालिका से संबंधित होता है।
अब, इस लेख के आगे आइए समझते हैं कि NoSQL क्या है?
NoSQL क्या है?
NoSQL, या आमतौर पर न केवल SQL डेटाबेस के रूप में जाना जाता है, असंरचित डेटा के भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए एक तंत्र प्रदान करता है। इस प्रकार का डेटाबेस डेटा की एक विशाल मात्रा को संभाल सकता है और इसमें एक गतिशील स्कीमा होता है। इसलिए, NoSQL डेटाबेस में कोई विशिष्ट क्वेरी भाषा नहीं होती है, नहीं या बहुत कम संबंध होते हैं, लेकिन डेटा संग्रह और दस्तावेज़ों के प्रारूप में संग्रहीत होता है।
इसलिए, एक डेटाबेस में एक 'n' हो सकता है संग्रहों की संख्या और प्रत्येक संग्रह में 'm' . हो सकता है दस्तावेजों की संख्या। नीचे दिए गए उदाहरण पर विचार करें।
जैसा कि आप ऊपर की छवि से देख सकते हैं, एक कर्मचारी डेटाबेस है जिसमें 2 संग्रह हैं अर्थात कर्मचारी और परियोजना संग्रह। अब, इनमें से प्रत्येक संग्रह में दस्तावेज़ हैं, जो मूल रूप से डेटा मान हैं। इसलिए, आप मान सकते हैं कि संग्रह आपकी टेबल हैं और दस्तावेज़ टेबल में आपके फ़ील्ड हैं ।
ठीक है, तो, अब जब आप जानते हैं कि SQL और NoSQL क्या है, तो आइए अब देखते हैं कि ये डेटाबेस एक दूसरे के खिलाफ कैसे खड़े होते हैं।
SQL बनाम NoSQL
इसलिए, इस फेस ऑफ में, मैं इन दोनों डेटाबेस की तुलना निम्नलिखित आधारों पर करूँगा:
-
- डेटाबेस का प्रकार
- स्कीमा
- डेटाबेस श्रेणियाँ
- जटिल प्रश्न
- पदानुक्रमित डेटा संग्रहण
- मापनीयता
- भाषा
- ऑनलाइन प्रसंस्करण
- आधार गुण
- बाहरी सहायता
डेटाबेस का प्रकार
SQL को एक रिलेशनल डेटाबेस कहा जाता है क्योंकि यह संरचित डेटा को परिभाषित पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित करता है, प्रत्येक तालिका डेटाबेस में अन्य तालिकाओं से संबंधित होती है।
दूसरी ओर,NoSQL को एक गैर-संबंधपरक डेटाबेस के रूप में जाना जाता है . ऐसा इसलिए है क्योंकि डेटा को संग्रह के रूप में संग्रहीत किया जाता है जिसमें उनके बीच कोई या कुछ संबंध नहीं होते हैं।
स्कीमा
SQL को एक पूर्वनिर्धारित स्कीमा needs की आवश्यकता है संरचित डेटा के लिए। इसलिए, डेटा निकालने और हेरफेर करने के लिए SQL का उपयोग शुरू करने से पहले, आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि आपकी डेटा संरचना तालिकाओं के रूप में पूर्व-परिभाषित है।
हालाँकि, NoSQL में एक डायनेमिक स्कीमा होता है असंरचित डेटा के लिए। इसलिए, यदि आप नोएसक्यूएल डेटाबेस का उपयोग कर रहे हैं, तो कोई पूर्व-निर्धारित स्कीमा मौजूद नहीं है, और आपके डेटा की पूरी स्कीमा पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करती है कि आप डेटा को कैसे स्टोर करना चाहते हैं। यानी आप किन क्षेत्रों को दस्तावेज़ों और संग्रहों में संग्रहित करना चाहते हैं।
डेटाबेस श्रेणियां
SQL डेटाबेस t . हैं सक्षम आधारित डेटाबेस . तो, आपके पास एक दूसरे से संबंधित तालिकाओं की संख्या 'n' हो सकती है और प्रत्येक तालिका में पंक्तियाँ और स्तंभ हो सकते हैं जो तालिका के प्रत्येक कक्ष में डेटा संग्रहीत करते हैं।
अब, अगर हम NoSQL डेटाबेस के बारे में बात करते हैं, तो NoSQL डेटाबेस में डेटाबेस की निम्नलिखित श्रेणियां होती हैं:
- दस्तावेज़ डेटाबेस - यह प्रत्येक कुंजी को एक जटिल डेटा संरचना के साथ जोड़ता है जिसे दस्तावेज़ के रूप में जाना जाता है। इसमें कई अलग-अलग कुंजी-मूल्य जोड़े, या कुंजी सरणी जोड़े या यहां तक कि नेस्टेड दस्तावेज़ भी हो सकते हैं
- प्रमुख मूल्य भंडार - वे सबसे सरल NoSQL डेटाबेस हैं। डेटाबेस में हर एक आइटम को उसके मूल्य के साथ एक विशेषता नाम या कुंजी के रूप में संग्रहीत किया जाता है।
- ग्राफ स्टोर - उनका उपयोग नेटवर्क के बारे में जानकारी संग्रहीत करने के लिए किया जाता है, जैसे कि सामाजिक कनेक्शन। ग्राफ़ स्टोर में Neo4J और HyperGraphDB शामिल हैं।
- विस्तृत स्तंभ भंडार - कैसेंड्रा और HBase जैसे वाइड कॉलम स्टोर बड़े डेटासेट पर क्वेरी के लिए ऑप्टिमाइज़ किए जाते हैं, और पंक्तियों के बजाय डेटा के कॉलम को एक साथ स्टोर करते हैं।
इसलिए, SQL डेटाबेस डेटा को टेबल के रूप में स्टोर करते हैं और NoSQL डेटाबेस डेटा को की-वैल्यू पेयर, दस्तावेज़, ग्राफ़ डेटाबेस या वाइड-कॉलम स्टोर के रूप में स्टोर करते हैं।
पी>जटिल प्रश्न
SQL एक जटिल क्वेरी वातावरण के लिए बेहतर उपयुक्त है जब NoSQL से तुलना की जाती है क्योंकि SQL डेटाबेस में स्कीमा संरचित होता है और इसमें डेटा एक सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत होता है। इसलिए, भले ही आप बाहरी क्वेरी के अंदर कई सबक्वेरी के साथ नेस्टेड क्वेरी लागू करना चाहते हों, आप उचित तालिका और कॉलम नामों का उपयोग करके आसानी से कर सकते हैं।
अब, इसका कारण है कि NoSQL डेटाबेस जटिल प्रश्नों के लिए उपयुक्त नहीं हैं ऐसा इसलिए है क्योंकि NoSQL डेटाबेस SQL जैसी मानक भाषा में नहीं पूछे जाते हैं।
पदानुक्रमित डेटा संग्रहण
ठीक है, जब हम इस कारक पर डेटाबेस की तुलना करते हैं, नोएसक्यूएल पदानुक्रमित भंडारण के लिए बेहतर फिट बैठता है जब SQL डेटाबेस से तुलना की जाती है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि जैसे-जैसे तालिकाओं की संख्या बढ़ती है, उनके बीच संबंध बनाए रखने की जटिलता भी बढ़ती जाती है। तो, ऐसी स्थिति में, आप ढेर सारे कॉलम वाली टेबलों की भारी मात्रा को एक-दूसरे से नहीं जोड़ सकते। लेकिन, जब आप नोएसक्यूएल डेटाबेस पर विचार करते हैं, तो इस प्रकार का डेटाबेस पदानुक्रमित डेटा स्टोरेज के लिए बेहतर फिट बैठता है क्योंकि यह डेटा को संग्रहीत करने के कुंजी-मूल्य जोड़ी तरीके का पालन करता है जो JSON डेटा के समान होता है।
मापनीयता
SQL डेटाबेस लंबवत मापनीय हैं . आप सीपीयू, रैम, एसएसडी, आदि को बढ़ाने जैसे हार्डवेयर को अनुकूलित करके डेटा सर्वर को संतुलित कर सकते हैं।
दूसरी ओर, NoSQL डेटाबेस क्षैतिज रूप से मापनीय हैं . आप बड़ी मात्रा में ट्रैफ़िक को संभालने के लिए अपने क्लस्टर में अधिक सर्वर जोड़कर लोड संतुलन कर सकते हैं।
भाषा
SQL डेटाबेस की एक विशिष्ट भाषा होती है, और यह डेटाबेस से डेटाबेस में भिन्न नहीं होता है। इस तरह के डेटाबेस डेटा को पुनः प्राप्त करने और उसमें हेरफेर करने के लिए SQL (स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज) का उपयोग करते हैं।
NoSQL डेटाबेस की कोई विशिष्ट भाषा नहीं होती प्रश्नों के लिए उपयोग किया जाता है, और यह डेटाबेस से डेटाबेस में भिन्न होता है। NoSQL डेटाबेस में, प्रश्न मुख्य रूप से दस्तावेजों के संग्रह पर केंद्रित होते हैं और भाषा को UnQL (अनस्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज) के रूप में जाना जाता है।
ऑनलाइन संसाधन
SQL और NoSQL की तुलना करने पर, इस कारक के आधार पर, SQL डेटाबेस का उपयोग भारी-शुल्क लेनदेन प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है। ठीक है, ऐसा इसलिए है क्योंकि SQL डेटा की परमाणुता, अखंडता और स्थिरता प्रदान करता है। इसके अलावा, आप लेनदेन के उद्देश्य के लिए NoSQL का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन, यह अभी भी उच्च भार और जटिल लेनदेन संबंधी अनुप्रयोगों के लिए पर्याप्त रूप से स्थिर नहीं है। तो, आप समझ सकते हैं कि SQL का उपयोग मुख्य रूप से OLTP (ऑनलाइन ट्रांजेक्शनल प्रोसेसिंग) के लिए किया जाता है और NoSQL का उपयोग मुख्य रूप से OLAP (ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग) के लिए किया जाता है।
आधार गुण
SQL डेटाबेस ACID प्रॉपर्टी पर आधारित होते हैं (परमाणुता, संगति, अलगाव और स्थायित्व) जबकि NoSQL डेटाबेस ब्रूअर्स CAP प्रमेय पर आधारित हैं। (संगति, उपलब्धता, और विभाजन सहनशीलता)।
पहले मैं आपको ACID के गुणों के बारे में बता दूं:
- परमाणुता :परमाणुता से तात्पर्य उन लेन-देन से है जो पूरी तरह से हो चुके हैं या विफल हो गए हैं जहां लेनदेन डेटा के एकल तार्किक संचालन को संदर्भित करता है। इसका अर्थ है कि यदि किसी लेन-देन का एक भाग विफल हो जाता है, तो संपूर्ण लेन-देन विफल हो जाता है और डेटाबेस स्थिति अपरिवर्तित रहती है।
- संगति :संगति सुनिश्चित करती है कि डेटा को सभी सत्यापन नियमों को पूरा करना चाहिए। सरल शब्दों में, आप कह सकते हैं कि आपका लेन-देन डेटाबेस को उसकी स्थिति को पूरा किए बिना कभी नहीं छोड़ता है।
- अलगाव :अलगाव का मुख्य लक्ष्य समवर्ती नियंत्रण है।
- स्थायित्व :स्थायित्व का अर्थ है कि यदि कोई लेन-देन किया गया है, तो वह होगा जो बीच में आ सकता है जैसे बिजली की हानि, दुर्घटना या किसी भी प्रकार की त्रुटि।
CAP प्रमेय पर आ रहा हूं,
Brewers CAP प्रमेय में कहा गया है कि एक डेटाबेस केवल तीन में से अधिकतम दो गारंटी प्राप्त कर सकता है:संगति, उपलब्धता और विभाजन सहिष्णुता। यहां
- संगति: सभी नोड्स एक ही समय में समान डेटा देखते हैं।
- उपलब्धता: गारंटी देता है कि क्या हर अनुरोध विफल होने में सफल होता है।
- विभाजन सहनशीलता: Gइस बात की गारंटी देता है कि संदेश के खो जाने या सिस्टम के किसी भाग के विफल होने के बावजूद कोई सिस्टम काम करना जारी रखता है या नहीं।
NoSQL एक साथ संगति और उच्च उपलब्धता प्रदान नहीं कर सकता।
बाहरी समर्थन
सभी SQL विक्रेता उत्कृष्ट समर्थन प्रदान करते हैं क्योंकि SQL पिछले 40 वर्षों से अधिक समय से अस्तित्व में है। हालाँकि, कुछ NoSQL डेटाबेस के लिए, केवल सीमित विशेषज्ञ उपलब्ध हैं और आपको अभी भी अपने बड़े पैमाने पर NoSQL परिनियोजन को तैनात करने के लिए सामुदायिक समर्थन पर निर्भर रहना होगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि 2000 के दशक के अंत में NoSQL अस्तित्व में आया था और लोगों ने अभी तक इसे बहुत अधिक एक्सप्लोर नहीं किया है।
इसलिए, अगर मुझे SQL बनाम NoSQL पर इस लेख में SQL और NoSQL के अंतरों को संक्षेप में बताना है, तो आप नीचे दी गई तालिका देख सकते हैं।
| मुख्य क्षेत्र | एसक्यूएल | NoSQL |
| डेटाबेस का प्रकार | संबंधपरक डेटाबेस | गैर-संबंधपरक डेटाबेस |
| स्कीमा | पूर्व-निर्धारित स्कीमा | गतिशील स्कीमा |
| डेटाबेस श्रेणियां | तालिका आधारित डेटाबेस | दस्तावेज़-आधारित डेटाबेस, कुंजी-मान स्टोर, ग्राफ़ स्टोर, विस्तृत कॉलम स्टोर |
| जटिल प्रश्न | जटिल प्रश्नों के लिए अच्छा है | जटिल प्रश्नों के लिए उपयुक्त नहीं है |
| पदानुक्रमित डेटा संग्रहण | सबसे उपयुक्त नहीं | एसक्यूएल की तुलना में बेहतर फिट बैठता है |
| मापनीयता | लंबवत मापनीय | क्षैतिज रूप से मापनीय |
| भाषा | संरचित क्वेरी भाषा | असंरचित क्वेरी भाषा |
| ऑनलाइन संसाधन | OLTP के लिए प्रयुक्त | OLAP के लिए प्रयुक्त |
| आधार गुण | एसीआईडी गुणों के आधार पर | CAP प्रमेय पर आधारित |
| बाहरी समर्थन | सभी SQL विक्रेताओं द्वारा उत्कृष्ट समर्थन प्रदान किया जाता है | समुदाय समर्थन पर भरोसा करें। |
तालिका 1: SQL और NoSQL के बीच अंतर - SQL बनाम NoSQL
तो, दोस्तों, इसके साथ हम SQL और NoSQL के बीच इस आमने-सामने की समाप्ति पर आ गए हैं। अब, जब हमने SQL और NoSQL के बारे में बहुत चर्चा कर ली है, तो मैं आपको इसके कुछ उदाहरण दिखाता हूँ।
SQL और NoSQL के उदाहरण
SQL और NoSQL के उदाहरण इस प्रकार हैं:
अब, SQL और NoSQL के सबसे लोकप्रिय डेटाबेस MySQL हैं और मोंगोडीबी ।
इसलिए, SQL बनाम NoSQL पर इस लेख में अगला, हम MySQL और MongoDB की तुलना करेंगे। लेकिन, उससे पहले, आप इस वीडियो को SQL बनाम NoSQL पर भी देख सकते हैं।
एसक्यूएल बनाम नोएसक्यूएल - अंतर बी/डब्ल्यू एसक्यूएल और नोएसक्यूएल डाटाबेस | एडुरेका
एसक्यूएल बनाम नोएसक्यूएल पर यह एडुरेका वीडियो एसक्यूएल और नोएसक्यूएल के बीच के अंतरों पर चर्चा करेगा। यह MySQL और MongoDB के बीच अंतर पर भी चर्चा करता है।
MySQL क्या है?
MySQL एक ओपन-सोर्स रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम है जो कई प्लेटफॉर्म पर काम करता है। यह कई स्टोरेज इंजनों का समर्थन करने के लिए बहु-उपयोगकर्ता पहुंच प्रदान करता है और ओरेकल द्वारा समर्थित है। इसलिए, आप प्रीमियम समर्थन सेवाएं प्राप्त करने के लिए Oracle से एक वाणिज्यिक लाइसेंस संस्करण खरीद सकते हैं।
MySQL की निम्नलिखित विशेषताएं हैं:
- प्रबंधन में आसानी - सॉफ्टवेयर बहुत आसानी से डाउनलोड हो जाता है और कार्यों को स्वचालित रूप से शेड्यूल करने के लिए इवेंट शेड्यूलर का भी उपयोग करता है।
- मजबूत लेन-देन संबंधी सहायता - ACID (परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व) संपत्ति रखता है, और वितरित बहु-संस्करण समर्थन की भी अनुमति देता है।
- व्यापक अनुप्रयोग विकास - MySQL में किसी भी एप्लिकेशन में डेटाबेस को एम्बेड करने के लिए प्लगइन लाइब्रेरी हैं। यह अनुप्रयोग विकास के लिए संग्रहीत प्रक्रियाओं, ट्रिगर्स, कार्यों, विचारों और बहुत कुछ का भी समर्थन करता है। Amazon के RDBMS को समझने के लिए आप RDS Tutorial को देख सकते हैं।
- उच्च प्रदर्शन - अलग मेमोरी कैश और टेबल इंडेक्स पार्टीशन के साथ फास्ट लोड यूटिलिटीज प्रदान करता है।
- स्वामित्व की कुल लागत कम - यह लाइसेंसिंग लागत और हार्डवेयर व्यय को कम करता है।
- ओपन सोर्स और 24*7 सपोर्ट - इस RDBMS को किसी भी प्लेटफॉर्म पर इस्तेमाल किया जा सकता है और यह ओपन सोर्स और एंटरप्राइज एडिशन के लिए 24*7 सपोर्ट देता है।
- डेटा सुरक्षा सुरक्षित करें - MySQL यह सुनिश्चित करने के लिए शक्तिशाली तंत्र का समर्थन करता है कि केवल अधिकृत उपयोगकर्ताओं के पास ही डेटाबेस तक पहुंच हो।
- उच्च उपलब्धता - MySQL हाई-स्पीड मास्टर/स्लेव प्रतिकृति कॉन्फ़िगरेशन चला सकता है और यह क्लस्टर सर्वर प्रदान करता है।
- मापनीयता और लचीलापन - MySQL के साथ आप गहराई से एम्बेडेड एप्लिकेशन चला सकते हैं और बड़ी मात्रा में डेटा रखने वाले डेटा वेयरहाउस बना सकते हैं।
आगे, इस लेख में आइए समझते हैं कि MongoDB क्या है?
MongoDB क्या है?
MongoDB एक गैर-संबंधपरक डेटाबेस है जो डेटा को दस्तावेज़ों में संग्रहीत करता है। इस प्रकार का डेटाबेस त्वरित क्वेरी प्रोसेसिंग के लिए संबंधित जानकारी को एक साथ संग्रहीत करता है।
MongoDB की विशेषताएं इस प्रकार हैं:
- अनुक्रमण: यह अनुक्रमणिका खोज प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए बनाई जाती है।
- प्रतिकृति: MongoDB विभिन्न मशीनों में डेटा वितरित करता है।
- तदर्थ प्रश्न: यह बीएसओएन दस्तावेजों को अनुक्रमित करके और एक अद्वितीय क्वेरी भाषा का उपयोग करके तदर्थ प्रश्नों का समर्थन करता है।
- योजनाहीन: यह अपने स्कीमा-रहित डेटाबेस के कारण बहुत लचीला है जो C++ में लिखा गया है।
- साझा करना: MongoDB बहुत बड़े डेटा सेट और उच्च थ्रूपुट संचालन के साथ तैनाती को सक्षम करने के लिए शार्डिंग का उपयोग करता है।
ठीक है, तो, अब जब आप जानते हैं कि MySQL और MongoDB क्या है, तो आइए अब देखते हैं कि ये डेटाबेस एक दूसरे के खिलाफ कैसे खड़े होते हैं।
MySQL बनाम MongoDB
इसलिए, इस फेस ऑफ में, मैं इन दोनों डेटाबेस की तुलना निम्नलिखित आधारों पर करूँगा:
-
- क्वेरी भाषा
- स्कीमा का लचीलापन
- रिश्ते
- सुरक्षा
- प्रदर्शन
- समर्थन
- मुख्य विशेषताएं
- प्रतिकृति
- उपयोग
- सक्रिय समुदाय
क्वेरी भाषा
MySQL स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) का उपयोग करता है . यह भाषा सरल है और इसमें डेटा को पुनः प्राप्त करने और हेरफेर करने के लिए मुख्य रूप से डीडीएल, डीएमएल डीसीएल और टीसीएल कमांड शामिल हैं। दूसरी ओर, MongoDB, एक असंरचित क्वेरी भाषा का उपयोग करता है . तो, क्वेरी भाषा मूल रूप से MongoDB क्वेरी भाषा है। नीचे दी गई छवि देखें।
स्कीमा का लचीलापन
MySQL में संरचित डेटा के लिए स्कीमा का अच्छा लचीलापन है जैसा कि आपको केवल तालिकाओं और स्तंभों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने की आवश्यकता है। दूसरी ओर, अब, MongoDB, स्कीमा डिज़ाइन पर कोई प्रतिबंध नहीं है . आप उन दस्तावेज़ों के बीच कोई संबंध न रखते हुए सीधे संग्रह के अंदर कुछ दस्तावेज़ों का उल्लेख कर सकते हैं। लेकिन, MongoDB के साथ एकमात्र समस्या यह है कि आपको अपने स्कीमा को इस आधार पर अनुकूलित करने की आवश्यकता है कि आप डेटा को कैसे एक्सेस करना चाहते हैं।
रिश्ते
इस कारक के आधार पर MySQL और MongoDB की तुलना करने पर, MySQL JOIN स्टेटमेंट की मदद से संबंधों का समर्थन करता है लेकिन MongoDB जॉइन स्टेटमेंट का समर्थन नहीं करता . लेकिन, यह एक दस्तावेज़ को दूसरे दस्तावेज़ (दस्तावेज़ों के एम्बेडिंग के रूप में भी जाना जाता है) और बहु-आयामी डेटा प्रकारों जैसे सरणियों के अंदर रखने का समर्थन करता है।
सुरक्षा
MySQL मूल रूप से एक विशेषाधिकार-आधारित सुरक्षा मॉडल का उपयोग करता है . इस प्रकार का सुरक्षा मॉडल उपयोगकर्ता को प्रमाणित करता है और किसी विशेष डेटाबेस पर उपयोगकर्ता विशेषाधिकारों की सुविधा प्रदान करता है।
दूसरी ओर, MongoDB, एक भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण का उपयोग करता है प्राधिकरण और प्रमाणीकरण जैसी सुरक्षा सुविधाएँ प्रदान करने वाले विशेषाधिकारों के लचीले सेट के साथ।
प्रदर्शन
इस पैरामीटर पर MySQL और MongoDB की तुलना करने पर, मैं आपको बता दूं कि MySQL MongoDB की तुलना में काफी धीमा है जब बड़े डेटाबेस पर विचार किया जाता है। यह मुख्य रूप से इसलिए है क्योंकि MySQL का उपयोग बड़ी और असंरचित मात्रा में डेटा के लिए नहीं किया जा सकता है।
हालांकि, MongoDB में बड़े असंरचित डेटा को संभालने की क्षमता है। इसलिए, यह MySQL की तुलना में तेज़ है जहाँ बड़े डेटाबेस पर विचार किया जाता है क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को इस तरह से क्वेरी करने की अनुमति देता है कि सर्वर पर लोड कम हो जाता है।
नोट:ऐसा कोई कठोर और तेज़ नियम नहीं है कि MongoDB आपके डेटा के लिए हर समय तेज़ होगा, यह पूरी तरह से आपके डेटा और बुनियादी ढांचे पर निर्भर करता है।सहायता
खैर, ये दोनों 24*7 उत्कृष्ट समर्थन प्रदान करते हैं सुरक्षा सुधार, रखरखाव रिलीज़, बग फिक्स, पैच और अपडेट के लिए। इसलिए, इस पैरामीटर के आधार पर दोनों में कोई अंतर नहीं है।
मुख्य विशेषताएं
MySQL और MongoDB की प्रमुख विशेषताओं के लिए आप निम्न चित्र देख सकते हैं:
प्रतिकृति
MySQL मास्टर-स्लेव प्रतिकृति का समर्थन करता है और मास्टर-मास्टर प्रतिकृति। दूसरी ओर, MongoDB, अंतर्निहित प्रतिकृति, शार्डिंग और ऑटो-इलेक्शन का समर्थन करता है। तो, MongoDB में ऑटो-इलेक्शन की मदद से, आप प्राथमिक डेटाबेस के विफल होने पर स्वचालित रूप से लेने के लिए एक और या द्वितीयक डेटाबेस सेट कर सकते हैं।
उपयोग
MySQL और MongoDB का उपयोग कहां करना है, इसे समझने के लिए आप निम्न चित्र देख सकते हैं:
सक्रिय समुदाय
इस कारक के आधार पर MySQL की तुलना MongoDB से करने पर, MySQL डेटाबेस MongoDB से बेहतर समुदाय प्रदान करते हैं जैसा कि यह Oracle कार्पोरेशन द्वारा स्वामित्व और रखरखाव किया जाता है।
इसलिए, अगर मुझे MySQL और MongoDB के बीच के अंतरों को संक्षेप में बताना है, तो आप नीचे दी गई तालिका देख सकते हैं।
| मुख्य क्षेत्र | MySQL | MongoDB |
| क्वेरी भाषा | संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल) का उपयोग करता है | MongoDB क्वेरी भाषा का उपयोग करता है |
| स्कीमा का लचीलापन | पूर्व-निर्धारित स्कीमा डिज़ाइन | स्कीमा डिजाइन पर कोई प्रतिबंध नहीं |
| रिश्ते | जॉइन स्टेटमेंट का समर्थन करता है | जॉइन स्टेटमेंट का समर्थन नहीं करता |
| सुरक्षा | विशेषाधिकार-सुरक्षा आधारित मॉडल का उपयोग करता है | भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण का उपयोग करता है |
| प्रदर्शन | MongoDB से धीमी | MySQL से तेज़ |
| सहायता | उत्कृष्ट समर्थन 24*7 प्रदान करता है | उत्कृष्ट समर्थन 24*7 प्रदान करता है |
| मुख्य विशेषताएं |
|
|
| प्रतिकृति | मास्टर-दास प्रतिकृति का समर्थन करता है | अंतर्निहित प्रतिकृति, शार्डिंग और ऑटो-इलेक्शन का समर्थन करता है। |
| उपयोग |
|
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| सक्रिय समुदाय | एक अच्छा सक्रिय समुदाय है। | MySQL का समुदाय MongoDB की तुलना में बहुत बेहतर है। |
तालिका 2: MySQL और MongoDB के बीच अंतर - SQL बनाम NoSQL
तो, दोस्तों, इसके साथ हम MySQL और MongoDB के बीच इस आमने-सामने की समाप्ति पर आ गए हैं। अब, MySQL और MongoDB के बारे में इतना अधिक जानने से आपके मन में एक प्रश्न उठ सकता है, अर्थातWether व्यवसायों को MySQL या MongoDB के लिए जाना चाहिए?
खैर, दोनों के बीच कोई स्पष्ट विजेता नहीं है। डेटाबेस का चुनाव पूरी तरह से आपके डेटाबेस की स्कीमा पर निर्भर करता है और आप इसे कैसे एक्सेस करना चाहते हैं। फिर भी, आप MySQL का उपयोग तब कर सकते हैं जब आपके पास एक निश्चित स्कीमा, उच्च लेन-देन, कम रखरखाव, सीमित बजट के साथ डेटा सुरक्षा और MongoDB है, जबकि आपके पास एक अस्थिर स्कीमा, उच्च उपलब्धता, क्लाउड कंप्यूटिंग, इन-बिल्ट शार्डिंग है।
इसलिए, कोई अंतिम निर्णय नहीं होगा कि आपकी आवश्यकता के आधार पर इनमें से प्रत्येक एक्सेल के रूप में सबसे अच्छा कौन सा है।
अब, जब आप MySQL और MongoDB के बीच के अंतरों को जानते हैं, तो SQL बनाम NoSQL पर इस लेख में मैं आपको दिखाता हूँ कि क्रमशः MySQL वर्कबेंच और MongoDB कम्पास में टेबल और संग्रह में डेटा कैसे सम्मिलित करें।
डेमो:टेबल और संग्रह में डेटा डालें
आइए MySQL वर्कबेंच का उपयोग करके तालिका में डेटा डालने से शुरू करें।
MySQL वर्कबेंच का उपयोग करके तालिका में डेटा डालें
To insert data into tables using MySQL Workbench, you can follow the below steps:
Step 1: Open MySQL Workbench and create a connection. To know how to create a connection, you refer to the MySQL Workbench Tutorial.
Step 2: Now, once your connection has been created, open your connection and then you will be redirected to the following dashboard.
Step 3: Now to create a database and a table, follow the below queries:
//Create Database CREATE DATABASE Employee_Info; //Use Database USE Employee_Info; //Create Table CREATE TABLE Employee (EmpID int, EmpFname varchar(255), EmpLname varchar(255), Age int, EmailID varchar(255), PhoneNo int8, Address varchar(255));
Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:
//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');
Step 5: When you view your table, you will the output as below.
Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.
Insert data into a collection using MongoDB Compass
To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:
Step 1: Open MongoDB Compass and create a host . Once your host is created click on Connect. Refer below.
Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.
Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters . Here I have mentioned the EmpID and EmpName.
Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL . I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.
Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.
हमारे लिए एक प्रश्न है? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.
