從SQL到NoSQL7種比較查詢語言的指標分別是什么

從SQL到NoSQL7種比較查詢語言的指標分別是什么，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

我們將研究七個比較SQL和NoSQL的指標。

有些人也發現與NoSQL名稱混淆。該縮寫不僅代表“  SQL”，而且還可能被誤解為“對SQL否”，因此，為了使用NoSQL數據庫，組織將不僅需要將其關系數據模型轉換為文檔模型，而且還會獲得有關他們將選擇的NoSQL數據庫API的培訓。

實際上，NoSQL數據庫行業從未放棄過最流行的數據庫數據訪問。許多NoSQL供應商仍在使用SQL的變體。 Cosmos DB， Cassandra  CQL， Elasticsearch SQL， Cockroach Labs。即使使用 MongoDB查詢  語言，您仍會發現它基于select-join-project構造，這是SQL中使用的關系代數的基礎。

這個NoSQL領域中的一個數據庫公司(已完全解決此問題)是 Couchbase 及其 N1QL  查詢語言。雖然Couchbase以本機JSON格式存儲數據，但它支持的數據模型可以是關系結構或分層結構，由于其模式靈活性和可擴展性，經常在基于文檔的模型中使用。這是可能的，因為Couchbase提供了類似SQL的查詢語言-N1QL，它擴展了SQL語言以允許用戶操縱文檔模型的層次結構。所有這些都是基于  具有鍵值API 的Couchbase高性能數據服務構建的 。

但是，在當今的NoSQL數據庫市場中，有很多選擇，并且對于希望確保其數據庫技術投資可以利用NoSQL技術當前提供的所有好處的組織而言，結果可能帶來許多挑戰。

1. 對結構化和非結構化數據的支持

2. 商業硬件的水平可擴展性

3. 易于管理架構演變

也許最重要的是，除了過去幾十年來一直主導數據庫市場的當前RDBMS供應商之外，還可以選擇供應商。

為了幫助客戶做出決定，Altoros(一家致力于幫助公司從舊版IT系統過渡到未來的公司)發布了查詢比較報告，以比較當今最受歡迎的數據庫中的查詢語言。它選擇專注于MySQL  / SQL，Couchbase N1QL和MongoDB查詢語言。使用以下條件對每種查詢語言的實現進行了評估，以滿足不同的查詢方案。

1. 簡單

2. 可讀性

3. 表現力

4. 靈活性

5. 技能專長

6. 代碼行

7. 應用程序到服務器的行程數

可以在此GitHub 存儲庫中找到所有查詢和數據庫轉儲的示例，這些示例可以幫助部署和運行此報告中的所有方案。

Altoros報告方法

該報告的目的是從傳統RDBMS應用程序的角度比較查詢語言。為此，它選擇了：

活動管理應用程序模型，通常在管理銷售，服務和營銷活動的大多數CRM系統中找到。報告設置包括用于MySQL的關系模型和用于Couchbase和MongoDB的文檔數據庫模型。

它還使用了這些系統的大多數用戶可以識別的一組查詢方案。

對于每種情況，報告均提供以SQL，N1QL和MongoDB查詢語言編寫的相應解決方案，然后提供每種解決方案的評估。

評估標準結果

下表總結了所有查詢方案的所有等級。請參閱該報告，以了解每種查詢方案的單獨評估。

該報告以MySQL-SQL為參考，根據許多標準評估了Couchbase N1QL和MongoDB查詢語言。

筆記：

• 與MongoDB，Cassandra和RedisLab一起工作的Altoros發現N1QL與SQL非常相似，并且始終給它比MongoDB查詢語言更好的評級。

• 方案3的示例代碼顯示，對于簡單查詢，這三種查詢語言相對相似，并且具有相似的評估標準評分。但是，差異出現在查詢場景中，其中文檔JOIN和Aggregations

該圖表顯示了每個查詢的代碼行數。盡管此度量標準可能會出現錯誤表述，因為所有查詢語言都有自己推薦的格式，但它可以提供有關復雜性的簡單指南。

• N1QL查詢語言的代碼行數與SQL大致相同。

• MongoDB查詢語言始終具有更多的代碼行。

• 對于場景7，Altoros團隊必須為MongoDB查詢語言編寫347行，而N1QL為21行。這個異常值反映了MongoDB查詢語言在計算復雜聚合和通用表表達式(CTE)方面的局限性，在過去的幾十年中，SQL(現在是N1QL)一直是關系數據庫技術的主要優勢。

請注意，這是Altoros團隊提供的MongoDB查詢解決方案。與任何實現一樣，可能還有其他方式編寫Mongo代碼，但這就是團隊想出的。

客戶端服務器行程數

該圖顯示了應用程序必須提交給數據庫服務器的行程數。

筆記：

• 在大多數情況下，SQL / N1QL只需要向服務器提交一個查詢，而MongoDB查詢可能導致多個部分，因此需要多次訪問后端服務器。這是由于SQL /  N1QL的表現力所致，其中應用程序開發人員只需要聲明所需的輸出，并由服務器來處理并返回結果。

• 缺乏復雜聚合的支持要求MongoDB在多個階段執行其計算。這類似于標準的SQL子查詢方法。此處的區別在于，子查詢結果集需要在客戶端應用程序中維護，然后再傳遞給另一個查詢。

Altoros查詢比較報告-主要發現

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