09 ਦਸੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
SQL ਅਤੇ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ: ਮੁੱਖ ਫਰਕ ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ
SQL ਅਤੇ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿਚ ਅਸਲੀ ਫਰਕ ਜਾਣੋ: ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਿਟੀ, ਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਹਰ ਕਿਸਮ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।
SQL ਅਤੇ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿਚ ਅਸਲੀ ਫਰਕ ਜਾਣੋ: ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਿਟੀ, ਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਹਰ ਕਿਸਮ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।
SQL ਅਤੇ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿਚੋਂ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਬਿਲਡ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਤੈਅ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾਬੇਸ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਾਂ, ਕਵੈਰੀ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਭਰੋਸ਼ੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਤੀ ਤੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉੱਚ ਸਤਰ 'ਤੇ, SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿਕਸਡ ਸਕੀਮਾਂ, ਰੋਜ਼ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਂਟਿਟੀਆਂ ਦਰਮਿਆਨ ਰਿਸ਼ਤੇਜ਼ ਫੋਰਿਨ ਕੀਜ਼ ਰਾਹੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਨੂੰ SQL ਨਾਲ ਕਵੈਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਇੱਕ ਤਾਕਤਵਰ ਡਿਕਲੇਰਟਿਵ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ACID ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਾਂ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਨ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਖਤ ਟੇਬਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਬਦਲੇ, ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ:
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ “NoSQL” ਇੱਕ ਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ ਕਈ Approaches ਦਾ ਛੱਤਰੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ, ਹਰ ਇਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਲਚਕ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿਚ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ NoSQL ਸਿਸਟਮ ਉੱਚ ਸਕੇਲੇਬਿਲਿਟੀ, ਉਪਲਬਧਤਾ ਜਾਂ ਘੱਟ ਲੈਟੰਸੀ ਲਈ ਸਖਤ ਸੰਗਤਤਾ ਦਿਓਆਂ ਨੂੰ ढੀਲਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਲੇਖ SQL ਅਤੇ NoSQL ਵਿਚਲੇ ਫਰਕ - ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ, ਕਵੈਰੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸੰਗਤਤਾ (ACID ਵਿਰੁੱਧ eventual consistency) - 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ SQL ਜਾਂ NoSQL ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਮਿਲੇ ਅਤੇ ਸਮਝ ਆਵੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕਿਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਚੁਣਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ—ਅਧੁਨਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ polyglot persistence ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ SQL ਅਤੇ NoSQL ਇਕੋ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕੱਠੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇਕ ਆਪਣੇ-ਆਪਣੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ SQL (ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ) ਡਾਟਾਬੇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ, ਟੇਬੁਲਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਂਭਦਾ ਹੈ ਅਤੇ Structured Query Language (SQL) ਨੂੰ ਡੈਫਾਈਨ, ਕਵੈਰੀ ਅਤੇ ਮੈਨਿਪੁਲੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗਣਿਤੀਕ ਕਾਨਸੈਪਟ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਵਸਥਿਤ ਟੇਬਲਾਂ ਵਾਂਗ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਵਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਟੇਬਲ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਂਟਿਟੀ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ customers, orders, ਜਾਂ products।
email ਜਾਂ order_date।ਹਰ ਟੇਬਲ ਇੱਕ ਫਿਕਸਡ ਸਕੀਮਾ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੀ-ਡਿਫਾਈਨਡ ਬਣਤਰ ਜੋ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ:
INTEGER, VARCHAR, DATE)NOT NULL, UNIQUE)ਸਕੀਮਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਤ ਅਤੇ ਭਵੀਸ਼ਯ-ਅਵਹਿਤ ਬਣਾਊਂਦੀ ਹੈ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਐਂਟਿਟੀਆਂ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹਿਰ ਹਨ।
customer_id)।ਇਹ ਕੀਜ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ:
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਗਰੁੱਪ ਜੋ ਇਕ ਇਕਾਈ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ACID ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਗਾਰੰਟੀਜ਼ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਸਹੀਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਇਹ ਸਭ SQL ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਆਪਣੇ-ਆਪਣੇ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਨ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਹਨ ਜੋ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਟੇਬਲ–ਰੋ–ਕਾਲਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਨਹੀਂ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਲਚਕੀਲੇ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਾਂ, ਹਾਰਿਜ਼ੌਂਟਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਉੱਚ ਉਪਲਬਧਤਾ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਕਠੋਰ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਲ ਗਾਰੰਟੀਜ਼ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ।
ਕਈ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਨੂੰ schema-less ਜਾਂ schema-flexible ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਕ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸਕੀਮਾ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਇਆ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇਕੋ কਲੀਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਬਕਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੀਲਡ ਜਾਂ ਬਣਤਰਾਂ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ:
ਕਿਉਂਕਿ ਫੀਲਡ ਹਰ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੋੜੇ ਜਾਂ ਹਟਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਟਰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਇਕ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ।
NoSQL ਇੱਕ ਛੱਤਰੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਕਈ NoSQL ਸਿਸਟਮ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਟੋਲਰੈਂਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਸਖਤ ACID ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ eventual consistency ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਟਿਊਨਬਲ ਸੰਗਤਤਾ ਪੱਧਰਾਂ ਜਾਂ ਸੀਮਤ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਲ ਫੀਚਰ (ਪ੍ਰਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕੀ ਰੇਂਜ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬਲਕਿਨ ਗਾਰੰਟੀਜ਼ ਚੁਣ ਸਕੋ।
ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ SQL ਅਤੇ NoSQL ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਚਰਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਡਾਟਾ ਕਵੈਰੀ ਅਤੇ ਐਪ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੰਰਚਿਤ, ਪ੍ਰੀ-ਡਿਫਾਈਨਡ ਸਕੀਮਾਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਖਤ ਕਿਸਮਾਂ ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ:
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
user_id INT NOT NULL,
total DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
ਹਰ ਰੋ ਨੂੰ ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਬਦਲਾਅ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ (ALTER TABLE, ਬੈਕਫਿਲਿੰਗ, ਆਦਿ) ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਚਕੀਲੇ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਟੋਰ ਸ਼ਾਇਦ ਹਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੀਲਡ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇ:
{
"_id": 1,
"name": "Alice",
"orders": [
{ "id": 101, "total": 49.99 },
{ "id": 102, "total": 15.50 }
]
}
ਫੀਲਡ ਹਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਈ ਜੋੜੇ ਜਾਂ ਹਟਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਟਰਲ ਸਕੀਮਾ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ। ਕੁਝ NoSQL ਸਿਸਟਮ ਵੈਕਲਪਿਕ ਜਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕੀਮਾਵਾਂ ਵੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਢੀਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਨਕਲ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਟੈਗ੍ਰਿਟੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼, ਸੰਗਤ ਲਿਖਾਈਆਂ ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਘੱਟ rakhda ਹੈ, ਪਰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਰ JOINs ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
NoSQL ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਡੈਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕਠਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਰੀਡ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ। ਇਸ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਕੀਤਾ ਸਧਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲਿਖਾਈਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜਾਂ ਮਹੰਗੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕੋ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਕਈ ਥਾਂਆਂ 'ਤੇ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
SQL ਵਿੱਚ ਰਿਸ਼ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
NoSQL ਵਿੱਚ, ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ:
SQL ਵਿੱਚ, ਸਕੀਮਾ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗਾਰੰਟੀਜ਼ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਰੀਫੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਬੈਕਫਿਲ, ਕੰਸਟਰੇنਟ ਅੱਪਡੇਟ।
NoSQL ਵਿੱਚ, ਤਕਨੀਕੀ ਬਦਲਾਅ ਛੋੜ-ਛੋਟੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਹਾਰੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਫੀਲਡ ਤੁਰੰਤ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ-ਥੋੜ੍ਹੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
SQL ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ NoSQL ਨੂੰ ਡੈਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ "ਕੌਣ ਬਿਹਤਰ" ਦਾ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਵੈਰੀ ਪੈਟਰਨ, ਲਿਖਾਈ ਵਾਲੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਡਿਕਲੇਰਟਿਵ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਕਵੈਰੀ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ "ਕੀ" ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ "ਕਿਵੇਂ" ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਨਿਰਮਾਣ ਜਿਵੇਂ SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, ਅਤੇ ORDER BY ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਹੀ ਕਮਾਂਡ ਵਿੱਚ ਕਈ ਟੇਬਲਾਂ ਉੱਤੇ ਜਟਿਲ ਸਵਾਲ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
SQL ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ (ANSI/ISO) ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਕੋਰ ਸਿਨਟੈਕਸ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵੇਂਡਰ ਆਪਣੇ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਕਵੈਰੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ PostgreSQL, MySQL, SQL Server ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦਯੋਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰਿਚ ਇੱਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਦਾ ਹੈ: ORMs, ਕਵੈਰੀ ਬਿਲਡਰ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਟੂਲ, BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਕੁਐਰੀ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਘੱਟ-ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੇਂਡਰ ਲੌਕ-ਇਨ ਘਟਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NoSQL ਸਿਸਟਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਵੈਰੀ ਐਕਸਪੋਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਕੁਝ NoSQL ਡੈਟਾ-ਸਟੋਰ ਐਗ੍ਰੀਗੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਜਾਂ MapReduce-ਸਮਾਨ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕ੍ਰਾਸ-ਕਲੀਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕ੍ਰਾਸ-ਪਾਰਟੀਸ਼ਨ JOINs ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੀ ਥਾਂ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਹੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਐਂਬੈੱਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ 'ਤੇ ਡੈਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਕਵੈਰੀਆਂ ਅਕਸਰ JOIN-heavy ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਰੀਡ ਸਮੇਂ JOINs ਨਾਲ ਏਨਟੀਟੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਓ। ਇਹ ad hoc ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਬਦਲਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਟਿਲ JOINs ਨੂੰ optimize ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NoSQL ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਦਸਤਾਵੇਜ- ਜਾਂ ਕੀ- ਕੇਂਦਰਿਤ: ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਕਸਰ ਕਵੈਰੀਆਂ ਦੇ ਆਸ-ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ। ਰੀਡ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਹੀ ਕੀ ਲੁੱਕਅਪ—ਪਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਨਰ-ਆਰਡੀਨ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ:
ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਉੱਤੇ ਅਮਲ-ਵਿਜ਼ੜੇ ਕਵੈਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ SQL ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਹੜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਸਥਿਰ, ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਣੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ NoSQL ਕਵੈਰੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀਅਤਾਂ ਨਾਲ ਹੋਰ ਮਿਲਦਾ-ਜੁਲਦਾ ਪਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ACID ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਾਂ ਚਾਰ ਮੂਲ ਗੁਣਾਂ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਹੀਤਾ ਕੱਚੀ-ਥਰੂਪਟ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇ।
ਕਈ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ BASE ਗੁਣਾਂ ਵਲ ਝੁਕਦੇ ਹਨ:
ਲਿਖਾਈਆਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਰੀਡ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹਾ ਪੁਰਾਣਾ ਡੇਟਾ ਵੇਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।
CAP ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਇੱਕ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਨੈਟਵਰਕ ਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਹੈ ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਪਵੇਗਾ:
Partition ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਤੁਸੀਂ ਦੋਵਾਂ C ਅਤੇ A ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ।
ਆਮ ਪੈਟਰਨ:
ਮੌਡਰਨ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ: per-operation tunable consistency) ਤਾਂ ਜੋ ਐਪ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਗਾਰੰਟੀ ਚੁਣ ਸਕਣ।
ਪ੍ਰੰਪਰਾਗਤ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਇਕਕ ਸਰਵਰ ਲਈ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਟੀਕਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹੋ: ਇਕ ਸੇਰਵਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ CPU, RAM ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਡਿਸਕ ਜੋੜ ਕੇ। ਬਹੁਤ ਇੰਜਿਨਾਂ ਰੀਡ ਰੇਪਲਿਕਾਸ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਵਾਧੂ ਨੋਡ ਪੜ੍ਹਨ-ਕੇ ਲਈ ਸੇਵਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦਕਿ ਸਾਰੀ ਲਿਖਾਈਆਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਉੱਤੇ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਓਹਨਾਂ ਥਾਂਵਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ:
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਰਟੀਕਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਟੱਕਰਾਂ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੀਡ ਰੇਪਲਿਕਾ ਤੋਂ ਰੀਡ ਲੈਗ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NoSQL ਸਿਸਟਮ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਰਿਜ਼ੌਂਟਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਬਿਨੈ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ ਜਾਂ partitioning ਰਾਹੀਂ ਫੈਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਸ਼ਾਰਡ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇਕ ਹਿੱਸਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਲਿਖਨ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਥਰੂਪੁੱਟ ਵੱਧਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਉਚਿਤ ਹੈ:
ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਹੈ ਵੱਧ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ: ਸ਼ਾਰਡ ਕੀ ਚੁਣਨਾ, ਰੀਬੈਲੈਂਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ-ਸ਼ਾਰਡ ਕਵੈਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ।
ਪੜ੍ਹਨ-ਭਾਰੀ ਲੋਡ ਲਈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ JOINs ਅਤੇ ਐਗ੍ਰੀਗੇਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਇੰਡੈਕਸਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਕਵੈਰੀ ਪਲੈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਈ NoSQL ਸਿਸਟਮ ਸਧਾਰਨ, ਕੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਨਿਯਤ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਕਵੈਰੀਆਂ ਲਈ ਘੱਟ-ਲੇਟੰਸੀ ਲੁੱਕਅਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚ throughput ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
NoSQL ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੈਟੰਸੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕ੍ਰਾਸ-ਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਕਵੈਰੀਆਂ, ਸੈਕੰਡਰੀ ਇੰਡੈਕਸ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਡਾਕ్యూమੈਂਟ ਅਪਰੇਸ਼ਨ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, NoSQL ਦਾ ਸਕੇਲਿੰਗ ਵੱਧ ਕਲੱਸਟਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮੰਗਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ SQL ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਵੱਧ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਧਿਆਨਯੋਗ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਚੰਗੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਉੱਚ-ਘਣਤਾ OLTP (online transaction processing) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਸਰਕਾਰਾਂ ACID ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਾਂ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੋਲਬੈਕ ਬਿਹੈਵਿਅਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਫ਼ਰ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਦੋਹਰਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਣਾ ਜਾਂ ਦੋ ਖਾਤਿਆਂ ਵਿਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਾ ਗੁਆਉਣਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ SQL ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਚੋਣ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਐਂਟਿਟੀਆਂ ਬਹੁਤ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਣ, ਇੱਕ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ:
SQL ਦੀਆਂ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਸਕੀਮਾਂ, ਫੋਰਿਨ ਕੀਜ਼ ਅਤੇ JOINs ਡੇਟਾ ਇੰਟੈਗ੍ਰਿਟੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਬਿਨਾਂ ਜਟਿਲ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵੈਰੀ ਕਰਨ 'ਚ ਸਹਾਇਕ ਹਨ।
ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਡੇਟਾ (star/snowflake ਸਕੀਮਾਂ, data marts) ਉੱਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ BI ਲਈ, SQL ਅਤੇ SQL-ਕੰਪੈਟੀਬਲ ਵੈਅਰਹਾਊਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਚੋਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੀਮ SQL ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟੂਲ (ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ETL, ਗਵਰਨੈਂਸ) ਸਿੱਧੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ vs ਨਾਨ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਚਰਚਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਮੈਚਯੋਰਟੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। SQL ਡਾਟਾਬੇસ ਨੂੰ ਇਹ ਲਾਭ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਆਡੀਟ, ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ SQL ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਅਤੇ ਡਾਫਟਰ ਯੋਗ ਚੋਣ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਓਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਕੇਲ, ਲਚਕ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ-ਚਾਲੂ ਐਕਸਪੀਰੀਅਂਸ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਬਨਾਮ ਜਟਿਲ JOINs ਅਤੇ ਕਠੋਰ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਲ ਗਾਰੰਟੀਜ਼।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵੱਧ ਲਿਖਾਈ ਵਾਲੀ ਆਵਾਜ਼, ਅਣਪੇਸ਼ਗੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਪਾਈਕਸ, ਜਾਂ ਟੈਰੇਬਾਈਟ ਪਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ NoSQL (ਕੀ-ਵੈਲਯੂ ਜਾਂ ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਸਟੋਰ) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਰਿਜ਼ੌਂਟਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਪਲਿਕੇਸ਼ਨ ਕਈ ਵਾਰ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਡ ਜੋੜ ਕੇ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲਦਾ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਲਚਕੀਲਾ ਜਾਂ ਸਕੀਮਾ-ਲੈਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫੀਲਡਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਉਚਿਤ ਹੈ:
NoSQL ਸਟੋਰ ਐਪੈਂਡ-ਭਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਅਨੁਕ੍ਰਮਿਤ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਵੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ:
ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਕੀ-ਵੈਲਯੂ ਅਤੇ ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੇਜ਼ ਲਿਖਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਪੜ੍ਹਾਈਆਂ ਲਈ ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਈ NoSQL ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗੀਓ-ਰੀਪਲਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਰੀਜਨ ਲਿਖਾਈਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਲੈਟੰਸੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ:
ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਰੀਜੀਅਨ-ਵਿਆਪਕ ACID语ਮਾਨ ਗਾਰੰਟੀਜ਼ ਦੀ ਥਾਂ eventual consistency ਮਨਦੇ ਹੋ।
NoSQL ਚੁਣਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕ-ਦੋ ਆਮ ਫੀਚਰਾਂ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਲੈਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਇਹ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹਨ, NoSQL ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਸਕੇਲੇਬਿਲਿਟੀ, ਲਚਕ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Polyglot persistence ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਕੋ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਅਨੇਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਸਹੀਤ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਹਰ ਇਕ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਉਚਿਤ ਟੂਲ ਚੁਣਨਾ।
ਇੱਕ ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ "system of record" ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਉਸ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਦੇ ਉਚਾਲਾਂ ਜਾਂ ਰੀਡ-ਭਾਰੀ ਵਰਕਲੋਡ NoSQL ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ NoSQL ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਮਿਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਲਕੜੀ ਦਾ ਮਕਸਦ ਹਰ ਡੇਟਾਸਟੋਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ: ਸਧਾਰਨ ਲੁੱਕਅਪ, ਐਗਰੀਗੇਟ, ਸਰਚ ਜਾਂ ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਰੀਡ।
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਹੈ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਓਵਰਹੈੱਡ: ਵੱਧ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸਿੱਖਣ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਬੈਕਅਪ ਅਤੇ ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ। Polyglot persistence ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਰ ਇਕ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾਸਟੋਰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ, ਮੈਜ਼yanyeable ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
SQL ਅਤੇ NoSQL ਵਿਚੋਂ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਟੂਲ ਨਾਲ ਮਿਲਾਣ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ, ਨ ਕਿ ਕਿਸੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਨ ਦਾ।
ਪੋਚੋ:
ਜੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਫੌਲਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼-ਨੁਮਾ, ਨੇਸਟਡ ਜਾਂ ਹਰ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਡੇਟਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਂ ਹੋਰ NoSQL ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਠੋਰ ਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ SQL ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉੱਚ ਲਿਖਾਈ ਥਰੂਪੁੱਟ ਅਤੇ ਢੀਲੀ ਸੰਗਤਤਾ NoSQL ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਅਕਸਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇੰਨੀ ਦੂਰ ਤੱਕ SQL ਨਾਲ ਭੀ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਚੰਗੀ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਰਤੀ ਜਾਵੇ। ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਣੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ (ਕੀ-ਵੈਲਯੂ, ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼, ਲੌਗ) ਦੀ ਆਸ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁਝ NoSQL ਸਿਸਟਮ ਆਰਥਿਕ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
SQL ad-hoc ਕਵੈਰੀਆਂ, BI ਟੂਲ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਤਹਿ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਐਕਸੈੱਸ ਰਾਹਾਂ ਲਈ optimize ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਕਵੈਰੀ ਕਿਸੇ ਵੱਡੀ ਮਹਿੰਗੀ ਲਾਗਤ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟ ਅਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ।
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮੈਨੇਜਡ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਕਸਰ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਸਰਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ جب تک ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਛੱਡ ਜਾਵੋ।
ਮੁਕੰਮਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ:
ਇਹ ਮੈਟਰਿਕਸ—ਨ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ SQL ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਸਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ NoSQL ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖਾਸ, ਉੱਚ-ਸਕੇਲ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
NoSQL ਦਾ ਆਗਮਨ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਸੀ—ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਆਇਆ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਜੇ ਵੀ systems of record ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹਨ: finance, HR, ERP, inventory ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਸਖਤ ਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। NoSQL ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਮਿਹਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਲਚਕਦਾਰ ਸਕੀਮਾਂ, ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਲਿਖਾਈ ਥਰੂਪੁੱਟ ਜਾਂ ਗਲੋਬਲ ਰੀਡਸ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਲੋਡ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੂਲ ਚੁਣਦੀਆਂ ਹਨ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ scale-up ਕਰਦੇ ਆਏ ਹਨ, ਪਰ ਮੌਡਰਨ ਇੰਜਿਨਜ਼ ਇਹ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਕੁਝ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨੇਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਜਾਏ ਕੁਝ NoSQL ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੇ, ਪਰ ਸਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਨਾਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
“Schema-less” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ “ਸਕੀਮਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਲੋਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੱਲੋਂ ਨਹੀਂ।”
ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਕੀ-ਵੈਲਯੂ ਅਤੇ ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਸਟੋਰਾਂ ਦੇ ਵੀ ਡھانچے ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਤੀ ਰਿਕਾਰਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਡਾਟਾ ਠੀਕ-ਠਾਕ ਗਵਰਨੇਂਸ ਅਤੇ ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ ਦੇ, ਨਤੀਜਾ ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ "SQL vs NoSQL" ।
ਇੱਕ ਖ਼ਰਾਬ-ਇੰਡੈਕਸ ਕੀਤੀ NoSQL ਕਲੀਕਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਵੈਰੀਆਂ ਲਈ ਧੀਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਇੱਕ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਡ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਟੇਬਲ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਈ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਿਊਰੇਬਿਲਿਟੀ, ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਆਡੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਸਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਲਟ-ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਸੈਟਅਪ ਕੀਤਾ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਵੀ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ, ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ, ਕੰਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਮੈਚਯੋਰਟੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਤੇ।
ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ SQL ਅਤੇ NoSQL ਵਿਚਕਾਰ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਦੋ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ: ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਲਚਕ। ਇੱਕ ਉੱਚ-ਟਰੈਫਿਕ ਉਤਪਾਦ ਅਮੂਮਨ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ-ਆਫ-ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ NoSQL ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ-ਭਾਰੀ ਬੋਝ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰਾਂ ਲਈ ਜੋ ਸਕੀਮਾ-ਲਚਕ ਚਾਹੀਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
Big‑bang ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਖਤਰਨਾਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਕਲਪ ਹਨ:
SQL ਤੋਂ NoSQL ਵੱਲ ਮੂਵ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਜੋਂ ਸਿੱਧਾ ਮੈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਅਕਸਰ:
ਨਵੇਂ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ NoSQL ਸਕੀਮਾ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਕਵੈਰੀਆਂ ਦੇ ਆਸ-ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਹੈ SQL authoritative data (billing, user accounts) ਲਈ ਅਤੇ NoSQL read-heavy views (feeds, search, caching) ਲਈ। ਜੋ ਵੀ ਮਿਕਸ ਹੋਵੇ, ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ:
ਇਹ SQL vs NoSQL ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਦਰਦਨਾਕ ਇਕ-ਰਸਤਾ ਮੋਹਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
SQL ਅਤੇ NoSQL ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ:
ਕੋਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸਰਬ-ਪੱਖੀ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। "ਸਹੀ" ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅਸਲ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਰੁਝਾਨਾਂ 'ਤੇ।
ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਿਖੋ:
ਸਮਰਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਫੌਲਟ:
ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਾਪੋ:
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਲਈ ਖੁੱਲੇ ਰਹੋ:
/docs/architecture/datastores) ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰੋ।ਅਧਿਕ ਗਹਿਰਾਈ ਲਈ, ਇਸ ਓਵਰਵਿਊ ਨੂੰ ਅਪਣੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੈਂਡਬੁੱਕ ਜਾਂ /blog ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਿਆਰ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਨਾਲ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ।
SQL (ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ) ਡਾਟਾਬੇਸ:
NoSQL (ਨਾਨ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ) ਡਾਟਾਬੇਸ:
ਕਦੋਂ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
ਅਕਸਰ ਨਵੇਂ ਬਿਜ਼ਨਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ SQL ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ ਡਿਫੋਲਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
NoSQL ਅਕਸਰ ਇਸ ਸਮੇਂ ਚੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
SQL ਡਾਟਾਬੇਸ:
NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ:
SQL ਡਾਟਾਬੇਸ:
ਕਈ NoSQL ਸਿਸਟਮ:
ਜੇ ਸਟੇਲ ਰੀਡ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹਨ ਤਾਂ SQL ਚੁਣੋ; ਜੇ ਛੋਟੀ, ਅਸਥਾਈ ਅਸੰਗਤਤਾ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਲਈ ਠੀਕ ਹੈ ਤਾਂ NoSQL ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ:
NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ:
ਹਾਂ। Polyglot persistence ਆਮ ਹੈ:
ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾਸਟੋਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹਿਲਣ ਲਈ:
Big‑bang ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਚੋ; ਇੰਕਰੀਮੈਂਟਲ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।
ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਯੋਗ ਗੱਲਾਂ:
ਆਮ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ:
ਸਿਰਫ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ-ਸਤਰੀ ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਰਹੋ; ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਆਈਕੇਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਕੀਮਾ ਕੰਟਰੋਲ SQL ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ NoSQL ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵੱਧਦਾ ਹੈ।
ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ NoSQL ਕਲਸਟਰ ਮੁਹਿੰਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ SQL ਇੱਕ ਨੋਡ 'ਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੇ ਜਲਦੀ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਹਮਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਦੋਹਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਕੇ ਲੈਟੰਸੀ, ਥਰੂਪੁੱਟ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਮਾਪੋ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ।