Perbedaan utama: SQL juga dikenal sebagai database relasional dan lebih terstruktur daripada database NoSQL, yang dikenal sebagai database non-relasional. Database non-relasional cenderung lebih berorientasi pada dokumen dan didistribusikan daripada terstruktur.
Ada banyak jenis database yang digunakan saat ini. Database SQL telah dan masih merupakan beberapa database yang banyak digunakan di luar sana. Beberapa yang populer lainnya yang digunakan adalah MySQL, Oracle, serta beberapa jenis database SQL lainnya. Namun, baru-baru ini database NoSQL, seperti MongoDB, telah mendapatkan popularitas. Baik database SQL dan NoSQL melayani tujuan yang sama untuk bagian posting, yaitu untuk bertindak sebagai database, yaitu mengumpulkan dan mengatur data.
Database NoSQL sebenarnya mendahului database SQL, karena mereka ada sejauh 1960-an, sedangkan SQL tidak dikembangkan sampai 1974. Semua database yang ada sebelum popularitas SQL jatuh di bawah moniker NoSQL. SQL juga dikenal sebagai database relasional dan lebih terstruktur daripada database NoSQL, yang dikenal sebagai database non-relasional. Database non-relasional cenderung lebih berorientasi pada dokumen dan didistribusikan daripada terstruktur. Misalnya, dapat dikatakan bahwa basis data relasional disusun seperti buku telepon yang menyimpan nomor dan alamat telepon, sedangkan basis data non-relasional seperti folder file yang menyimpan segala sesuatu dari alamat dan nomor telepon seseorang hingga suka Facebook dan preferensi belanja online.
Perbedaan utama antara keduanya adalah fakta bahwa database SQL menggunakan SQL, yaitu Structured Query Language sebagai bahasa pemrograman standar untuk mengelola basis data relasional serta untuk melakukan berbagai operasi pada data di dalamnya. Sedangkan, database NoSQL biasanya tidak menggunakan hubungan tabular untuk penyimpanan dan pengambilan data yang umum dalam database relasional. Sebaliknya mereka berbasis dokumen yang menyimpan pasangan nilai kunci, basis data grafik atau toko kolom lebar. NoSQL difokuskan terutama pada pengumpulan dokumen. Hal ini juga karena NoSQL ini idealnya digunakan untuk menyimpan set data besar yang biasanya disimpan dalam dokumen JSON.
Pada dasarnya, ini berarti bahwa sementara database SQL mewakili data dalam bentuk tabel, database NoSQL menunjukkan pasangan nilai kunci, dokumen, basis data grafik atau toko kolom lebar, yang semuanya tidak memiliki definisi skema standar yang perlu diikuti. Database SQL, di sisi lain, harus tetap berpegang pada skema yang telah ditentukan.
Selain ini, ada berbagai perbedaan lain di antara keduanya. Manfaat NoSQL daripada SQL adalah fakta bahwa ia lebih bervariasi dan dapat disesuaikan agar sesuai dengan kebutuhan. Padahal, SQL biasanya lebih terstruktur dan kurang mudah beradaptasi.
Perbandingan antara NoSQL dan database SQL:
|
Basis data NoSQL |
Database SQL |
|
|
Juga dikenal sebagai |
Database non-relasional atau terdistribusi |
Database Relasional (RDBMS) |
|
Bahasa |
Pertanyaan difokuskan pada kumpulan dokumen. Kadang-kadang juga disebut sebagai UnQL (Unstructured Query Language). |
Gunakan SQL (Structured Query Language) untuk mendefinisikan dan memanipulasi data |
|
Dasar |
Basis data adalah basis dokumen, pasangan nilai kunci, basis data grafik atau penyimpanan kolom lebar |
Database berbasis tabel |
|
Penyimpanan data |
Penyimpanan data hierarkis |
Tidak ada penyimpanan data hierarkis |
|
Skema |
Memiliki skema dinamis untuk data yang tidak terstruktur |
Memiliki skema yang telah ditetapkan |
|
Skema |
Basis data schema-agnostik dan ditentukan oleh aplikasi. Ini memungkinkan untuk kelincahan dan pengembangan yang sangat berulang |
Skema harus dipertahankan dan disinkronkan antara aplikasi dan database |
|
Properti Data |
Menawarkan fleksibilitas karena tidak setiap catatan perlu menyimpan properti yang sama |
Sangat bagus untuk solusi di mana setiap record memiliki properti yang sama |
|
Data baru |
Data baru dapat ditambahkan tanpa reservasi apa pun |
Menambahkan data baru mungkin perlu mengubah skema atau mengisi ulang data |
|
Jenis Data |
Baik untuk data semi-terstruktur, kompleks, atau bersarang |
Bagus untuk data terstruktur |
|
Hubungan |
Hubungan antara data sering ditangkap dengan mendenormalisasi data dan mewakili semua data untuk suatu objek dalam satu rekaman |
Hubungan sering ditangkap dalam model yang dinormalisasi menggunakan gabungan untuk menyelesaikan referensi di seluruh tabel. |
|
Skalabilitas |
Dapat diskalakan secara horizontal. Diskalakan dengan meningkatkan server database di kumpulan sumber daya untuk mengurangi beban. |
Dapat diskalakan secara vertikal. Diskalakan dengan meningkatkan kekuatan kuda dari perangkat keras. |
|
Pertanyaan Kompleks |
Tidak cocok untuk permintaan kompleks |
Cocok untuk lingkungan intensif permintaan yang kompleks |
|
Antarmuka standar |
Jangan memiliki antarmuka standar untuk melakukan kueri yang kompleks |
Memiliki antarmuka standar untuk melakukan kueri yang kompleks |
|
Ukuran kumpulan data |
Sangat disukai untuk kumpulan data besar karena dapat menyimpan data hierarkis |
Tidak ideal untuk kumpulan data besar |
|
Aplikasi transaksional yang kompleks |
Tidak sebanding dan cukup stabil dalam beban tinggi dan untuk aplikasi transaksional yang kompleks. |
Lebih cocok untuk aplikasi tipe transaksional tugas berat, karena lebih stabil dan menjanjikan atomisitas serta integritas data. |
|
Adopsi dan Dukungan |
Tidak banyak diadopsi dan dukungan masyarakat lokal saja |
Diadopsi secara luas dan dukungan yang lebih mudah tersedia |
|
Properti |
Mengikuti teorema Brew Brew CAP (Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi Partisi). Beberapa database mungkin mengikuti properti ACID. |
Menekankan pada sifat-sifat ACID (Atomicity, Consistency, Isolasi dan Durability) |
|
Contohnya |
MongoDB, BigTable, Redis, RavenDb, Cassandra, Hbase, Neo4j dan CouchDb |
MySql, Oracle, Sqlite, Postgres dan MS-SQL |
Referensi: Wikipedia (SQL dan NoSQL), The Geek Stuff, Microsoft, Upwork Image Courtesy: blog.raremile.com, kvaes.wordpress.com