NoSQL vs SQL: Die Unterschiede erklärt + Wann man was verwendet

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Zur Speicherung digitaler Daten werden hauptsächlich zwei Datenbanken verwendet: SQL (relationale Datenbanken ) und NoSQL (nicht-relationale Datenbanken). Obwohl beide Methoden Daten effektiv speichern, unterscheiden sie sich in Struktur, Skalierbarkeit, Beziehungen, Sprache und Support.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die einzelnen Datenbanktypen, ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede und wie Sie entscheiden, welcher Datenbanktyp für Ihre spezielle Datenanwendung geeignet ist. Wenn Sie anschließend Ihre Datenkompetenzen erweitern möchten, können Sie sich für das IBM Datenmanagement-Zertifikat anmelden. Dort sammeln Sie praktische Erfahrung im Umgang mit wichtigen Tools wie SQL, Datenbanken und Tabellenkalkulationen.

Was ist SQL?

Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die es sowohl technisch versierten als auch nicht-technisch versierten Benutzern ermöglicht, Daten in einer relationalen Datenbank abzufragen, zu bearbeiten und zu ändern.

SQL-Datenbanken sind in Spalten und Zeilen einer Tabelle organisiert und verwenden ein relationales Modell. Dieses eignet sich am besten für klar definierte strukturierte Daten wie Namen und Mengen, in denen Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten bestehen. Innerhalb einer SQL-Datenbank werden Tabellen über „Fremdschlüssel“ verknüpft, die Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen und Feldern herstellen, beispielsweise zwischen Kunden und Bestellungen oder zwischen Mitarbeitern und Abteilungen.

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, d. h. Sie können die maximale Auslastung durch Hinzufügen weiterer Speicherkomponenten wie RAM oder SSD erhöhen. Dies kann in manchen Fällen bedeuten, dass SQL-Datenbanken durch die verfügbaren Serverressourcen eingeschränkt sind. Cloud-basierter Speicher und andere Technologien bieten jedoch mehr Skalierbarkeit mit SQL. 

Erfahren Sie mehr über SQL und relationale Datenbanken in dieser Vorlesung von Professor Charles Severance im Kurs Einführung in Structured Query Language (SQL) der University of Michigan:

Was ist NoSQL?

NoSQL-Datenbanken sind nicht-relationale Datenbanken, die Daten anders speichern als die in SQL-Datenbanken verwendeten tabellarischen Beziehungen. Während SQL-Datenbanken sich am besten für strukturierte Daten eignen, eignen sich NoSQL-Datenbanken für strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten. Daher folgen NoSQL-Datenbanken keinem starren Schema, sondern verfügen über flexiblere Strukturen, um ihren Datentypen gerecht zu werden. Darüber hinaus verwenden NoSQL-Datenbanken anstelle von SQL verschiedene Abfragesprachen (manche haben nicht einmal eine Abfragesprache).

NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar, d. h. sie nutzen mehrere Knoten in einem Cluster, um erhöhte Arbeitslasten zu bewältigen. Dadurch können Datenarchitekten sie einfach skalieren, indem sie Cluster mit zusätzlichen Servern ergänzen.

Nicht-relationale NoSQL-Datenbanken funktionieren gut mit unstrukturierten Daten und verfügen typischerweise über die folgenden Eigenschaften:

• NoSQL ist schemalos (kein festes Datenmodell).

• NoSQL-Datenbanken verfügen über ein dynamisches Schema für unstrukturierte Daten, wodurch die Integration von Daten in bestimmte Arten von Anwendungen einfacher und schneller wird.

• NoSQL verwendet nicht-tabellarische Datenmodelle, die dokumentenorientiert, schlüsselwertbasiert oder graphenbasiert sein können. Zu den gängigsten NoSQL-Datenbanken gehören MongoDB, Cassandra, HBase, Redis, Neo4j und CouchDB.

NoSQL meistert die Skalierungs- und Agilitätsanforderungen moderner Anwendungen, insbesondere bei der Verarbeitung großer Mengen dynamischer Daten. Diese Anforderungen betreffen zahlreiche Branchen und Anwendungsbereiche, darunter IoT, Nutzeranalysen, Personalisierung, Werbetechnologie, E-Commerce, Gaming und soziale Netzwerke.

NoSQL vs SQL: Die Hauptunterschiede 

Auf einer übergeordneten Ebene weisen NoSQL- und SQL-Datenbanken viele Gemeinsamkeiten auf.

Beide ermöglichen nicht nur die Speicherung und Abfrage von Daten, sondern auch deren Abruf, Aktualisierung und Löschung. Unter der Oberfläche gibt es jedoch wesentliche Unterschiede, die sich auf Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität auswirken – insbesondere im Vergleich zwischen NoSQL und SQL.

Hier sind einige der Hauptunterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken:

1. Struktur

SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken verschiedene Datenmodelle nutzen, darunter Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare oder Graphstrukturen. In einer NoSQL-Datenbank kann ein Dokument Schlüssel-Wert-Paare enthalten, die sortiert und verschachtelt werden können.

2. Skalierbarkeit

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, meist auf einem einzelnen Server. Um die Speicherkapazität zu erweitern, muss die physische Hardware aufgerüstet werden. Zwar gibt es Cloud-Speicheroptionen, doch für Unternehmen mit großen Datenmengen kann der Betrieb einer SQL-Datenbank kostspielig werden.

NoSQL-Datenbanken hingegen bieten horizontale Skalierbarkeit, sodass sich die Datenlast durch das Hinzufügen weiterer Server flexibel erweitern lässt. Dadurch sind NoSQL-Datenbanken besonders gut für moderne Cloud-Infrastrukturen mit verteilten Ressourcen geeignet.

3. Sprache

SQL-Datenbanken verwenden SQL (Structured Query Language). NoSQL-Datenbanken nutzen JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML oder ein Binärschema und erleichtern so die Verarbeitung unstrukturierter Daten. SQL hat ein fest definiertes Schema, während NoSQL-Datenbanken flexibler sind.

4. Support

SQL ist eine beliebte Standardsprache, die von vielen verschiedenen Datenbanksystemen gut unterstützt wird, während NoSQL in verschiedenen Datenbanksystemen unterschiedlich gut unterstützt wird.

Was den Support betrifft, werden Sie feststellen, dass für SQL-Datenbanken generell mehr Hilfe verfügbar ist als für NoSQL. Das liegt daran, dass SQL eine etabliertere Technologie ist und daher viel mehr Benutzer und Entwickler hat, die Ihnen bei Ihren Problemen helfen können. NoSQL hingegen ist noch relativ neu und bietet weniger Hilfe in Foren oder über die Community. Ihre Support-Optionen können eingeschränkt sein, wenn Sie bei der Nutzung auf Probleme stoßen.

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Vor- und Nachteile von SQL

SQL ist die Lingua Franca der Daten. Sie verwenden diese Sprache am häufigsten, um Datenbanken abzufragen und strukturierte Daten zwischen herkömmlichen Anwendungen zu verschieben. Es ist eine leistungsstarke Sprache, die Ihnen bei vielen datenbezogenen Aufgaben helfen kann, aber sie hat auch einige Nachteile.

Hier sind einige Vor- und Nachteile der Verwendung von SQL für die Datenspeicherung und den Datenabruf.

Vorteile von SQL:

• SQL wird allgemein verstanden und unterstützt; die meisten Entwickler kennen es gut.

• SQL ist äußerst nützlich für einfache Aggregationen großer Datensätze, beispielsweise zum Berechnen von Durchschnittswerten.

• SQL ist äußerst nützlich zum Einrichten einfacher ETL-Jobs, insbesondere wenn es sich bei den Eingabe- und Ausgabeformaten um relationale Datenbanken handelt.

• SQL ist gut dokumentiert und leicht zu erlernen.

Nachteile von SQL:

• Bei umfangreichen Datensätzen kann die Leistung von SQL unzureichend sein, da für viele Vorgänge (insbesondere Verknüpfungen) mehrere Durchläufe der Daten erforderlich sind.

• Das Debuggen von SQL kann kompliziert sein, da es keine informativen Fehlermeldungen liefert.

• Die Syntax von SQL ist im Vergleich zu Programmiersprachen wie Python oder R tendenziell ausführlicher, was das Schreiben komplexer Transformationen als Skripte oder Funktionen erschwert.

Erfahren Sie mehr über die Geschichte und Vorteile von SQL in dieser Vorlesung der Spezialisierung „Datenbanken für Datenwissenschaftler“ der University of Colorado Boulder:

Vor- und Nachteile von NoSQL

Ein wesentlicher Vorteil von NoSQL ist, dass kein Schema im Voraus (oder überhaupt nicht) definiert werden muss. Dadurch lassen sich neue Spalten problemlos hinzufügen, ohne die Herausforderungen einer Schemaänderung in einer umfangreichen Tabelle mit vorhandenen Daten bewältigen zu müssen. Wenn Ihre Abfragen kein SQL erfordern, können Sie zudem den Aufwand für das Parsen und Kompilieren von SQL-Anweisungen sowie für das Modellieren und Speichern reduzieren. Dies führt zu einer erheblichen Leistungssteigerung bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Allerdings ist NoSQL weniger ausgereift als SQL. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die Vor- und Nachteile von NoSQL.

Vorteile von NoSQL:

• Flexibles Schema

• Verwendbar auf verteilten Infrastrukturplattformen

• Kostengünstige Infrastruktur

• Hohe Verfügbarkeit und hoher Durchsatz

Nachteile von NoSQL:

• Weniger ausgereifte Technologie und schwierig zu verwalten

• Eingeschränkte Abfragefunktionen

• Dateninkonsistenz und schlechte Leistung in einigen komplexen Szenarien

NoSQL vs SQL: Wann verwenden 

Die Entscheidung, wann NoSQL oder SQL verwendet wird, ist von entscheidender Bedeutung, da sich die beiden Verfahren in Struktur, Funktionen und idealen Anwendungsfällen unterscheiden.

Eine relationale Datenbank wie SQL ist eine hervorragende Option, wenn Sie eine Anwendung erstellen möchten, die auf Beziehungen zwischen Datentabellen basiert. SQL eignet sich auch gut, um die Konsistenz Ihrer Daten über mehrere Tabellen hinweg sicherzustellen. Allerdings sind relationale Datenbanken hinsichtlich Flexibilität und Skalierbarkeit nicht immer die beste Wahl.

Eine nicht-relationale NoSQL-Datenbank verwendet keine strukturierten Tabellen, sondern flexible Schemata für die unstrukturierte Datenspeicherung. Dies gibt Ihnen mehr Möglichkeiten, Ihr Projekt nach Bedarf zu skalieren. Allerdings bedeutet dies auch, dass Sie weniger Kontrolle über Konsistenz und Datenbeziehungen haben.

Hier sind einige Situationen, in denen NoSQL für Sie am sinnvollsten sein könnte:

• Sie benötigen hohe Leistung, insbesondere Leseleistung. Die Funktionsweise verteilter NoSQL-Systeme, wie Cassandra und Riak, ermöglicht es Ihnen in der Regel, durch das Hinzufügen weiterer Boxen eine sehr hohe Leseleistung zu erzielen. Einige Systeme replizieren Daten sogar automatisch zwischen Knoten, um sicherzustellen, dass Sie stets auf genügend Kopien Ihrer Daten zugreifen können.

• Sie benötigen Hochverfügbarkeit: Daten werden in einem NoSQL-System knotenübergreifend repliziert, sodass der Ausfall eines einzelnen Knotens nicht zwangsläufig zu Datenverlust oder Ausfallzeiten Ihrer Anwendung führt. Das bedeutet auch, dass Sie problemlos Knoten zu Clustern hinzufügen oder daraus entfernen können, ohne die Verfügbarkeit zu beeinträchtigen.

Ist SQL das Richtige für mich?

Wenn Sie ein aufstrebender Datenexperte sind, benötigen Sie SQL-Kenntnisse, um in diesem Bereich arbeiten zu können. Aber was ist, wenn Sie nur gelegentlich und nicht beruflich mit Daten arbeiten?

SQL-Kenntnisse können für fast jeden Fachmann, der mit Daten arbeitet, eine wertvolle Fähigkeit sein – auch für Nicht-Analysten oder Datenwissenschaftler. Wenn Sie Ihre Datenkompetenz verbessern und Ihre Einstellungschancen erhöhen möchten, sollten Sie einen anfängerfreundlichen SQL-Kurs wie SQL: Eine praktische Einführung in die Datenabfrage von IBM in Betracht ziehen.

Beginnen Sie mit dem Erlernen von SQL oder NoSQL auf Coursera

SQL und NoSQL sind zwei verschiedene Ansätze zur Speicherung und Bearbeitung von Daten. Während SQL-Datenbanken traditionell die bevorzugte Wahl für App-Entwickler waren, erfreuen sich NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit. Wenn Sie sich noch nicht mit Datenbanken auskennen, können Sie sich mit einem kostengünstigen Online-Kurs von Coursera umfassende Kenntnisse in SQL- und NoSQL-Datenbanken aneignen:

Um die Grundlagen der SQL-Sprache zu erlernen, empfiehlt sich der Kurs Structured Query Language der University of Boulder. Dort lernen Sie die Geschichte von SQL, die Codierung von Abfragen sowie die Verwendung und Syntax von SQL-Standards kennen. Wenn Ihnen der Kurs gefallen hat, empfiehlt sich der Abschluss der Spezialisierung Datenbanken für Data Scientists der University of Colorado, Boulder.

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