SQL vs. NoSQL

Es gibt zwei große Kategorien von Datenbanken: SQL-Datenbanken (auch relationale Datenbanken genannt) und NoSQL-Datenbanken. Beide haben unterschiedliche Stärken und werden für verschiedene Aufgaben eingesetzt.

In diesem Artikel lernst du die grundlegenden Unterschiede kennen und erfährst, wann du welche Art von Datenbank wählen solltest.

Was ist SQL?

SQL steht für "Structured Query Language" (Strukturierte Abfragesprache). SQL-Datenbanken organisieren Daten in Tabellen mit festen Spalten und Zeilen.

Eine SQL-Datenbank funktioniert wie ein Excel-Dokument mit mehreren verknüpften Tabellen. Jede Tabelle hat eine feste Struktur:

Jeder Kunde muss diese vier Felder haben. Du kannst keinen Kunden ohne Email anlegen. Diese strikte Struktur nennt man Schema.

Was ist NoSQL?

NoSQL bedeutet "Not only SQL" (Nicht nur SQL). NoSQL-Datenbanken speichern Daten flexibler und ohne festes Schema.

Die häufigste Art von NoSQL-Datenbanken sind Dokumenten-Datenbanken. Sie speichern Daten als JSON-ähnliche Dokumente:

{
  "id": 1,
  "name": "Anna Müller",
  "email": "anna@beispiel.de",
  "stadt": "Berlin",
  "hobbies": ["Lesen", "Wandern"]
}

{
  "id": 2,
  "name": "Tom Schmidt",
  "email": "tom@beispiel.de",
  "telefon": "+49 123 456789"
}

Beachte: Anna hat ein Feld "hobbies", Tom hat stattdessen ein Feld "telefon". Beide Dokumente können unterschiedliche Felder haben. Das ist in SQL nicht möglich.

Der Hauptunterschied: Schema

Beziehungen zwischen Daten

Ein weiterer wichtiger Unterschied liegt darin, wie beide Systeme mit Verknüpfungen umgehen.

SELECT Kunden.Name, Produkte.Titel
FROM Bestellungen
JOIN Kunden ON Bestellungen.KundenID = Kunden.ID
JOIN Produkte ON Bestellungen.ProduktID = Produkte.ID;

{
  "kundenID": 1,
  "name": "Anna Müller",
  "bestellungen": [
    {
      "bestellNr": 1001,
      "produkt": {
        "titel": "Laptop",
        "preis": 899.99
      }
    },
    {
      "bestellNr": 1002,
      "produkt": {
        "titel": "Maus",
        "preis": 29.99
      }
    }
  ]
}

Skalierung: Horizontal vs. Vertikal

Wenn deine Anwendung wächst, musst du die Datenbank skalieren. Hier gibt es zwei Ansätze:

SQL vs. NoSQL im Vergleich

Wann solltest du SQL verwenden?

SQL-Datenbanken sind die richtige Wahl, wenn:

• Deine Daten eine klare Struktur haben (z.B. Kunden, Bestellungen, Produkte)
• Du viele Verknüpfungen zwischen Daten hast
• Datenkonsistenz kritisch ist (z.B. Finanzdaten, Buchungssysteme)
• Du komplexe Abfragen mit Filtern, Sortierungen und Aggregationen brauchst
• Die Datenstruktur sich selten ändert

Typische Anwendungsfälle:

• E-Commerce Shops (Produkte, Kunden, Bestellungen)
• Banking-Systeme (Konten, Transaktionen)
• CRM-Systeme (Kundenverwaltung)
• Buchungssysteme (Hotels, Flüge)
• ERP-Systeme (Warenwirtschaft)

Wann solltest du NoSQL verwenden?

NoSQL-Datenbanken sind die richtige Wahl, wenn:

• Deine Daten sehr unterschiedlich strukturiert sind
• Die Struktur sich häufig ändert
• Du massive Datenmengen hast (Big Data)
• Du horizontal skalieren musst
• Geschwindigkeit wichtiger ist als strikte Konsistenz
• Du hauptsächlich ganze Dokumente liest/schreibst

Typische Anwendungsfälle:

• Social Media (Beiträge, Kommentare, sehr flexibel)
• Content Management Systeme (Artikel mit unterschiedlichen Feldern)
• IoT-Daten (Sensordaten in großen Mengen)
• Echtzeit-Analysen (Logs, Events)
• Kataloge (Produkte mit sehr unterschiedlichen Eigenschaften)
• Session Storage (temporäre Nutzerdaten)

Kann man beides kombinieren?

Ja! Viele moderne Anwendungen nutzen beide Ansätze. Das nennt man Polyglot Persistence.

Beispiel eines Online-Shops:

• SQL für Bestellungen, Kunden und Zahlungen (kritische Daten)
• NoSQL für Produktkataloge (flexible Attribute)
• Redis (Key-Value NoSQL) für Session-Daten und Caching

Zusammenfassung

SQL und NoSQL sind zwei unterschiedliche Ansätze zum Speichern von Daten:

• SQL: Strukturiert, tabellenbasiert, mit festen Schemas und starken Verknüpfungen
• NoSQL: Flexibel, dokumentenbasiert, ohne festes Schema und horizontal skalierbar
• SQL ist ideal für strukturierte Daten mit vielen Beziehungen
• NoSQL ist ideal für flexible, große Datenmengen
• Beide Ansätze können in einem Projekt kombiniert werden

In den nächsten Artikeln schauen wir uns SQL-Datenbanken im Detail an und lernen die verschiedenen Systeme kennen.