Adatbázis-kezelés: SQL és NoSQL megoldások összehasonlítása

Az adatok világában élünk, ahol minden kattintás, minden tranzakció és minden interakció értékes információt teremt. A vállalatok sikerének kulcsa egyre inkább azon múlik, hogyan képesek ezeket az adatokat hatékonyan tárolni, kezelni és feldolgozni. Az adatbázis-kezelő rendszerek választása stratégiai döntés, amely hosszú távon meghatározza egy szervezet technológiai rugalmasságát és növekedési lehetőségeit.

A hagyományos SQL alapú relációs adatbázisok évtizedek óta dominálják a piacot, míg a NoSQL megoldások az elmúlt években forradalmasították az adattárolás világát. Mindkét megközelítésnek megvannak a maga előnyei, hátrányai és optimális felhasználási területei. A választás nem egyszerű fekete-fehér kérdés, hanem komplex mérlegelést igényel.

Ez az átfogó útmutató segít megérteni az SQL és NoSQL adatbázis-kezelő rendszerek közötti különbségeket, előnyöket és hátrányokat. Praktikus szempontokat, valós példákat és döntéstámogató táblázatokat találsz, amelyek segítségével megalapozott választást hozhatsz a projektjeidhez. Megismered a teljesítménybeli különbségeket, skálázhatósági lehetőségeket és költségvonzatokat is.

Az adatbázis-kezelés alapjai és fejlődése

Az adatbázis-kezelő rendszerek fejlődése szorosan követi a technológiai innovációk ütemét. A kezdeti hierarchikus és hálózati modellek után a relációs adatbázisok forradalmasították az adattárolást az 1970-es években Edgar F. Codd munkássága nyomán.

A relációs modell egyszerűsége és matematikai alapjai miatt vált széles körben elfogadottá. A táblázatos struktúra, a normalizálás és az ACID tulajdonságok biztosították az adatok integritását és konzisztenciáját. Évtizedekig ez volt az aranystandard minden komolyabb alkalmazás számára.

A 2000-es évek végén azonban új kihívások jelentek meg. A big data forradalma, a közösségi média térnyerése és az internetes szolgáltatások robbanásszerű növekedése olyan adatmennyiségeket és feldolgozási igényeket teremtett, amelyekkel a hagyományos relációs rendszerek nehezen birkóztak meg.

"Az adatok mennyisége és változatossága olyan mértékben növekszik, hogy a hagyományos adatbázis-kezelési megközelítések már nem elegendőek a modern alkalmazások igényeinek kielégítésére."

A NoSQL forradalom megszületése

A NoSQL (Not Only SQL) mozgalom válaszként született meg ezekre a kihívásokra. A cél nem a relációs adatbázisok teljes felváltása volt, hanem olyan alternatívák kínálása, amelyek jobban megfelelnek bizonyos speciális igényeknek:

• Horizontális skálázhatóság: Több szerveren való elosztás lehetősége
• Rugalmas sémastruktúra: Változó adatformátumok kezelése
• Nagy teljesítmény: Specifikus művelettípusokra optimalizálva
• Költséghatékonyság: Olcsóbb hardveren való futtathatóság

A NoSQL adatbázisok négy fő típusba sorolhatók:

🔹 Dokumentum-orientált: MongoDB, CouchDB
🔹 Kulcs-érték: Redis, DynamoDB
🔹 Oszlopcsalád: Cassandra, HBase
🔹 Gráf: Neo4j, ArangoDB
🔹 Multi-model: CosmosDB, OrientDB

SQL adatbázisok részletes elemzése

A relációs adatbázis-kezelő rendszerek (RDBMS) továbbra is az üzleti alkalmazások gerincét alkotják. Az SQL (Structured Query Language) szabványos nyelve lehetővé teszi az adatok komplex lekérdezését és manipulálását.

Főbb jellemzők és előnyök

Az SQL adatbázisok strukturált megközelítése számos előnnyel jár. A ACID tulajdonságok (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) garantálják az adatok integritását még a legkritikusabb üzleti folyamatok során is.

A normalizált adatstruktúra minimalizálja a redundanciát és biztosítja az adatok konzisztenciáját. Ez különösen fontos pénzügyi rendszerekben, ahol egy hibás adat katasztrofális következményekkel járhat.

Érett ökoszisztéma és eszközpark:

• Fejlett optimalizáló motorok
• Átfogó biztonsági funkciók
• Professzionális támogatás és dokumentáció
• Széles körű fejlesztői tudás
• Standardizált SQL nyelv

Népszerű SQL megoldások

Adatbázis	Típus	Főbb előnyök	Optimális felhasználás
PostgreSQL	Open source	Fejlett funkciók, JSON támogatás	Komplex alkalmazások, analytics
MySQL	Open source	Gyorsaság, egyszerűség	Webalkalmazások, e-commerce
Oracle	Kereskedelmi	Enterprise funkciók, teljesítmény	Nagy vállalati rendszerek
SQL Server	Kereskedelmi	Microsoft integráció, BI eszközök	Windows környezet, üzleti intelligencia

Korlátozások és kihívások

A relációs adatbázisok legnagyobb kihívása a vertikális skálázás korlátai. Amikor egy alkalmazás növekszik, gyakran szükség van erősebb szerverre, ami drága és végül eléri a fizikai korlátokat.

A merev sémastruktúra szintén problémát jelenthet agilis fejlesztési környezetben, ahol az adatmodell gyakran változik. Minden sémaváltozás migrációt igényel, ami időigényes és kockázatos lehet éles rendszerekben.

"A relációs adatbázisok erőssége egyben gyengeségük is: a szigorú struktúra biztosítja az adatok integritását, de korlátozza a rugalmasságot változó követelmények esetén."

NoSQL adatbázisok mélyreható vizsgálata

A NoSQL adatbázisok alapvetően más filozófiát követnek az adattárolásban. A rugalmasság és skálázhatóság került előtérbe a szigorú konzisztencia rovására, amit a CAP tétel (Consistency, Availability, Partition tolerance) is alátámaszt.

Dokumentum-orientált adatbázisok

A dokumentum-orientált megoldások, mint a MongoDB, JSON-szerű dokumentumokban tárolják az adatokat. Ez természetes illeszkedést biztosít a modern webalkalmazásokkal, amelyek gyakran JSON formátumban kommunikálnak.

A dokumentumok önállóan is értelmezhetők, nem igényelnek összetett join műveleteket. Ez jelentősen egyszerűsíti a fejlesztést és javítja a teljesítményt bizonyos használati esetekben.

Előnyök:

• Rugalmas sémastruktúra
• Természetes objektum-orientált modellezés
• Gyors fejlesztési ciklus
• Horizontális skálázhatóság

Kulcs-érték tárak

A Redis és DynamoDB típusú kulcs-érték tárak a legegyszerűbb NoSQL modellt képviselik. Minden adat egy egyedi kulcshoz kapcsolódik, ami rendkívül gyors hozzáférést biztosít.

Ezek a rendszerek ideálisak cache-elésre, session tárolásra és valós idejű alkalmazásokhoz. A memóriában való tárolás lehetősége mikroszekundumos válaszidőket tesz lehetővé.

Oszlopcsalád adatbázisok

A Cassandra és HBase oszlopcsalád modellel dolgozik, ami optimális nagy mennyiségű, idősorosan érkező adatok kezelésére. A write-optimalizált architektúra lehetővé teszi a nagyon nagy írási terhelés kezelését.

"Az oszlopcsalád adatbázisok különösen alkalmasak IoT alkalmazásokhoz, ahol millió eszköz küld folyamatosan telemetria adatokat."

Gráf adatbázisok

A Neo4j típusú gráf adatbázisok az entitások közötti kapcsolatokat helyezik középpontba. Komplex kapcsolati hálózatok elemzésére optimalizáltak, ahol a hagyományos relációs join műveletek túl lassúak lennének.

Kiválóan alkalmasak:

• Közösségi hálózatok elemzésére
• Ajánlórendszerek építésére
• Fraud detection algoritmusokhoz
• Tudásgrafikonok kezelésére

Teljesítmény és skálázhatóság összehasonlítása

A teljesítmény és skálázhatóság terén jelentős különbségek mutatkoznak az SQL és NoSQL megoldások között. A választás nagy mértékben függ a konkrét alkalmazási területtől és a várható terheléstől.

Olvasási teljesítmény

Az SQL adatbázisok optimalizált indexelési stratégiák és query planner algoritmusok révén kiváló teljesítményt nyújtanak komplex lekérdezések esetén. A költségalapú optimalizáló motorok évtizedes fejlesztési munkát tükröznek.

A NoSQL rendszerek egyszerűbb lekérdezésekre optimalizáltak, de ezekben a kategóriákban gyakran felülmúlják az SQL társaikat. A dokumentum-orientált adatbázisok különösen gyorsak egyszerű objektum lekérdezésekben.

Írási teljesítmény

Az írási műveletek terén a NoSQL adatbázisok gyakran előnyben vannak. A MongoDB vagy Cassandra képes nagyon nagy írási terhelést kezelni, mivel nem kell fenntartania a komplex relációs integritási szabályokat.

Az SQL adatbázisok ACID tulajdonságai miatt minden tranzakció során ellenőrizni kell a referenciális integritást, ami overhead-et jelent nagy terhelés esetén.

Skálázási stratégiák

Skálázási típus	SQL adatbázisok	NoSQL adatbázisok
Vertikális (Scale-up)	Kiváló támogatás	Támogatott, de nem optimális
Horizontális (Scale-out)	Korlátozott, komplex	Natív támogatás, egyszerű
Read replicas	Jól támogatott	Beépített funkció
Sharding	Manuális, összetett	Automatikus, transzparens

"A horizontális skálázás területén a NoSQL adatbázisok egyértelmű előnnyel rendelkeznek, míg az SQL rendszerek a vertikális skálázásban jeleskednek."

Adatmodellezési megközelítések

Az adatmodellezés filozófiája alapvetően eltér az SQL és NoSQL világában. Ez a különbség messze túlmutat a technikai részleteken, és befolyásolja a teljes alkalmazás architektúráját.

Relációs modellezés

Az SQL adatbázisokban az adatnormalizálás alapelv. A cél az adatok redundanciájának minimalizálása és a konzisztencia biztosítása. Ez többlépcsős normalizálási folyamaton keresztül valósul meg:

• Első normálforma (1NF): Atomi értékek, ismétlődő csoportok eliminálása
• Második normálforma (2NF): Részleges függőségek megszüntetése
• Harmadik normálforma (3NF): Tranzitív függőségek eltávolítása

A normalizált struktúra előnye a data integrity és a tárhely hatékony kihasználása. Azonban komplex lekérdezések esetén sok join műveletet igényel, ami teljesítményproblémákhoz vezethet.

Denormalizált megközelítés

A NoSQL adatbázisok gyakran a denormalizálást preferálják. Az adatok ismétlése megengedett, sőt gyakran ajánlott a jobb teljesítmény érdekében. Ez a megközelítés különösen előnyös read-heavy alkalmazásoknál.

A dokumentum-orientált adatbázisokban egy dokumentum tartalmazhatja az összes kapcsolódó információt, eliminálva a join műveletek szükségességét. Ez gyorsabb lekérdezéseket eredményez, de nagyobb tárigényt és potenciális konzisztencia problémákat okozhat.

Schema-on-Write vs Schema-on-Read

Az SQL adatbázisok schema-on-write modellt követnek, ahol az adatstruktúrát előre meg kell határozni. Ez biztosítja az adatok konzisztenciáját, de csökkenti a rugalmasságot.

A NoSQL rendszerek többsége schema-on-read megközelítést alkalmaz, ahol az adatstruktúra a lekérdezés időpontjában kerül értelmezésre. Ez nagyobb rugalmasságot biztosít, de a fejlesztőre hárítja az adatok validálásának felelősségét.

"A schema-on-read megközelítés különösen hasznos big data környezetben, ahol az adatok formátuma gyakran változik vagy előre nem ismert."

Konzisztencia és tranzakciókezelés

A konzisztencia kezelése az egyik legfontosabb különbség az SQL és NoSQL rendszerek között. Ez alapvetően meghatározza, hogy milyen típusú alkalmazásokhoz alkalmasak az egyes megoldások.

ACID tulajdonságok SQL-ben

A relációs adatbázisok ACID tulajdonságai garantálják az adatok integritását:

• Atomicity (Atomosság): Egy tranzakció vagy teljesen végrehajtódik, vagy egyáltalán nem
• Consistency (Konzisztencia): Az adatbázis mindig konzisztens állapotban marad
• Isolation (Izoláció): A párhuzamos tranzakciók nem befolyásolják egymást
• Durability (Tartósság): A committed változások megmaradnak rendszerhiba esetén is

Ezek a tulajdonságok kritikusak pénzügyi alkalmazásokban, ahol egy hibás tranzakció jelentős károkat okozhat.

BASE modell NoSQL-ben

A NoSQL adatbázisok gyakran a BASE modellt követik:

• Basically Available: A rendszer alapvetően elérhető marad
• Soft state: Az adatok konzisztenciája időben változhat
• Eventually consistent: A konzisztencia végül helyreáll

Ez a megközelítés nagyobb rugalmasságot és jobb teljesítményt biztosít, de az alkalmazásnak kezelnie kell a potenciális konzisztencia problémákat.

Konzisztencia szintek

A modern NoSQL adatbázisok különböző konzisztencia szinteket kínálnak:

• Strong consistency: SQL-szerű konzisztencia garanciák
• Eventual consistency: A változások végül minden node-on megjelennek
• Weak consistency: Nincs garancia a konzisztencia időzítésére

"A konzisztencia szint választása kompromisszum a teljesítmény, elérhetőség és adatintegritás között."

Biztonsági szempontok

A biztonság kritikus szempont minden adatbázis-kezelő rendszer választásánál. Mind az SQL, mind a NoSQL megoldások fejlett biztonsági funkciókat kínálnak, de különböző megközelítésekkel.

SQL adatbázisok biztonsága

A relációs adatbázisok érett biztonsági modelljei évtizedes fejlesztés eredményei:

• Role-based access control (RBAC): Részletes jogosultságkezelés
• Row-level security: Sor szintű hozzáférés-korlátozás
• Encryption at rest: Adatok titkosítása tároláskor
• Encryption in transit: Kommunikáció titkosítása
• Audit logging: Részletes naplózás és nyomon követés

A SQL injection elleni védelem is jól kidolgozott, standard eszközökkel és best practice-ekkel.

NoSQL biztonsági kihívások

A NoSQL adatbázisok biztonsági modellje gyakran egyszerűbb, ami előnyt és hátrányt is jelenthet:

Előnyök:

• Egyszerűbb konfiguráció
• Kevesebb támadási felület bizonyos esetekben
• Beépített sharding biztonság

Kihívások:

• Kevésbé részletes jogosultságkezelés
• Injection támadások új formái (NoSQL injection)
• Konzisztencia vs biztonság trade-off

Megfelelőségi követelmények

A szabályozási megfelelőség (GDPR, PCI-DSS, SOX) gyakran szigorú követelményeket támaszt:

• Adatok törlésének joga: GDPR "right to be forgotten"
• Audit trail: Teljes műveleti napló
• Adatok lokalizációja: Geografiai korlátozások
• Backup és recovery: Adatvesztés elleni védelem

Az SQL adatbázisok általában jobban támogatják ezeket a követelményeket beépített funkciókkal.

Költséghatékonyság és TCO elemzés

A teljes tulajdonlási költség (Total Cost of Ownership – TCO) elemzése kulcsfontosságú a döntéshozatalban. A kezdeti licencköltségek csak a jéghegy csúcsát jelentik.

Licencköltségek

Az SQL adatbázisok licencmodellje változatos:

• Open source megoldások: PostgreSQL, MySQL – ingyenes alapváltozat
• Kereskedelmi licencek: Oracle, SQL Server – jelentős költségek
• Cloud szolgáltatások: Pay-as-you-use modellek

A NoSQL adatbázisok többsége open source alapokon nyugszik, ami alacsonyabb kezdeti költségeket jelent. Azonban a kereskedelmi támogatás és enterprise funkciók költségesek lehetnek.

Üzemeltetési költségek

A személyzeti költségek gyakran meghaladják a licencdíjakat:

• SQL szakértelem szélesebb körben elérhető
• NoSQL specializáció drágább lehet
• Monitoring és karbantartás komplexitása
• Disaster recovery és backup stratégiák

Hardverköltségek

Költségtípus	SQL adatbázisok	NoSQL adatbázisok
Kezdeti hardver	Nagyobb teljesítményű szerverek	Commodity hardware
Skálázás	Vertikális – drága	Horizontális – lineáris
Tárhely	Normalizált – hatékony	Denormalizált – több tárhely
Hálózat	Kevesebb forgalom	Több inter-node kommunikáció

"A NoSQL megoldások gyakran alacsonyabb hardverköltséggel indulnak, de a skálázás során a hálózati és tárolási költségek gyorsan növekedhetnek."

Fejlesztői produktivitás és eszközök

A fejlesztői tapasztalat jelentősen befolyásolja a projekt sikerét és a time-to-market időt. Mind az SQL, mind a NoSQL ökoszisztémák gazdag eszközkészletet kínálnak.

SQL fejlesztői eszközök

A relációs adatbázisok érett fejlesztői ökoszisztémája évtizedes fejlesztés eredménye:

• Grafikus adminisztrációs eszközök: pgAdmin, MySQL Workbench, SQL Server Management Studio
• ORM keretrendszerek: Hibernate, Entity Framework, Django ORM
• Migration eszközök: Flyway, Liquibase
• Performance monitoring: Beépített query analyzers, execution plans

Az SQL tudás széleskörű elterjedtsége miatt könnyebb fejlesztőket találni és betanítani.

NoSQL fejlesztői támogatás

A NoSQL eszközök gyorsan fejlődnek, de még nem érik el az SQL eszközök érettségét:

MongoDB ökoszisztéma:

• MongoDB Compass – grafikus felület
• Mongoose – ODM JavaScript-hez
• MongoDB Charts – beépített vizualizáció

Redis eszközök:

• Redis CLI – parancssori interface
• RedisInsight – grafikus monitoring
• Redis Streams – real-time adatfeldolgozás

API és integráció

A modern alkalmazások gyakran REST API-kon keresztül kommunikálnak az adatbázisokkal:

• SQL: Hagyományos ORM-eken keresztül, komplex query-k támogatása
• NoSQL: Natív JSON támogatás, egyszerűbb objektum mapping

"A NoSQL adatbázisok JSON-natív természete különösen előnyös modern web API-k fejlesztésénél, ahol az impedance mismatch minimális."

Használati esetek és döntési kritériumok

A megfelelő adatbázis-kezelő rendszer kiválasztása nagymértékben függ a konkrét használati esettől. Nem létezik univerzális megoldás, amely minden szituációban optimális lenne.

SQL adatbázisok ideális használati esetei

A relációs adatbázisok továbbra is az első számú választás számos területen:

Pénzügyi alkalmazások:

• Banki tranzakciók kezelése
• Számviteli rendszerek
• Fizetési feldolgozás
• Kockázatkezelés

Enterprise alkalmazások:

• ERP rendszerek
• CRM megoldások
• HR információs rendszerek
• Készletkezelés

Komplex jelentések és analytics:

• Business Intelligence
• Data warehousing
• Összetett aggregációk
• Ad-hoc lekérdezések

NoSQL optimális alkalmazási területei

A NoSQL adatbázisok különösen előnyösek bizonyos modern alkalmazástípusoknál:

Tartalom kezelés:

• Blogok és híroldalak
• E-commerce katalógusok
• Média tárolás és streaming
• Dokumentum menedzsment

Real-time alkalmazások:

• Chat alkalmazások
• Gaming backend-ek
• IoT adatgyűjtés
• Social media platformok

Big Data és Analytics:

• Log feldolgozás
• Clickstream analysis
• Sensor adatok
• Machine learning training adatok

Hibrid megközelítések

Sok modern alkalmazás polyglot persistence stratégiát alkalmaz, ahol különböző adatbázis típusokat használnak különböző célokra:

• SQL a tranzakciós adatokhoz
• NoSQL a session és cache adatokhoz
• Gráf adatbázis a kapcsolati elemzésekhez
• Time-series DB a monitoring adatokhoz

"A polyglot persistence lehetővé teszi, hogy minden adattípushoz a legoptimálisabb tárolási megoldást válasszuk, maximalizálva a teljesítményt és hatékonyságot."

Migráció és átállási stratégiák

Az egyik adatbázis típusról a másikra való átállás komplex folyamat, amely gondos tervezést és fokozatos megvalósítást igényel.

SQL-ről NoSQL-re migrálás

Az SQL-ről NoSQL-re való átállás gyakori motivációi:

• Skálázhatósági problémák megoldása
• Fejlesztési sebesség növelése
• Cloud-native architektúra kialakítása
• Költségcsökkentés

Migrációs lépések:

1. Adatmodell újratervezése: Denormalizálás, beágyazás optimalizálása
2. ETL folyamat kialakítása: Adatok átalakítása és betöltése
3. Alkalmazás kód átírása: Query-k és tranzakciók újraírása
4. Fokozatos átállás: Strangler Fig pattern alkalmazása

NoSQL-ről SQL-re visszatérés

Néha a NoSQL választás nem válik be, és visszatérés szükséges:

Gyakori okok:

• Konzisztencia problémák
• Komplex lekérdezési igények
• Szabályozási megfelelőségi követelmények
• Fejlesztői tapasztalat hiánya

Visszatérési stratégia:

• Adatok normalizálása
• Referenciális integritás helyreállítása
• Tranzakciós logika újraírása
• Teljesítmény optimalizálás

Dual-write stratégia

A migráció során gyakran alkalmazott dual-write megközelítés:

• Párhuzamos írás mindkét adatbázisba
• Fokozatos olvasási forgalom átirányítása
• Konzisztencia ellenőrzések
• Rollback lehetőség fenntartása

"A sikeres migráció kulcsa a fokozatos átállás és a visszafordíthatóság biztosítása minden lépésben."

Jövőbeli trendek és fejlődési irányok

Az adatbázis-kezelés területe folyamatosan fejlődik, új technológiák és megközelítések jelennek meg.

NewSQL mozgalom

A NewSQL adatbázisok az SQL és NoSQL előnyeit próbálják ötvözni:

• ACID tulajdonságok megtartása
• Horizontális skálázhatóság
• SQL kompatibilitás
• Modern architektúra

Példák: CockroachDB, TiDB, VoltDB

Serverless adatbázisok

A serverless trend az adatbázisok területére is eljutott:

• Automatikus skálázás
• Pay-per-use ármodell
• Zero administration
• Instant startup

Példák: Aurora Serverless, CosmosDB Serverless, FaunaDB

Multi-model adatbázisok

A multi-model megközelítés egy adatbázison belül több adatmodellt támogat:

• Dokumentum, gráf, kulcs-érték egy rendszerben
• Egyszerűbb architektúra
• Konzisztens tooling
• Csökkentett komplexitás

AI és Machine Learning integráció

Az adatbázisok egyre inkább beépített AI funkciókat kínálnak:

• Automatikus indexelés
• Query optimalizálás
• Anomália detektálás
• Prediktív skálázás

"A jövő adatbázisai intelligensek lesznek, automatikusan adaptálódnak a változó munkaterheléshez és optimalizálják saját teljesítményüket."

Milyen főbb különbségek vannak az SQL és NoSQL adatbázisok között?

Az SQL adatbázisok strukturált, táblázatos formátumban tárolják az adatokat, szigorú sémával és ACID tulajdonságokkal. A NoSQL adatbázisok rugalmas sémát használnak, különböző adatmodelleket támogatnak (dokumentum, kulcs-érték, gráf, oszlopcsalád), és általában jobb horizontális skálázhatóságot biztosítanak.

Mikor érdemes SQL adatbázist választani?

Az SQL adatbázisok ideálisak komplex tranzakciós alkalmazásokhoz, pénzügyi rendszerekhez, ERP és CRM megoldásokhoz, ahol az adatok konzisztenciája kritikus. Akkor is jó választás, ha összetett lekérdezésekre, jelentésekre és adatelemzésre van szükség.

Milyen esetekben előnyös a NoSQL használata?

A NoSQL adatbázisok kiválóak nagy mennyiségű, változatos struktúrájú adatok kezeléséhez, real-time alkalmazásokhoz, tartalomkezeléshez, IoT rendszerekhez és olyan esetekben, ahol gyors horizontális skálázás szükséges.

Hogyan befolyásolja a választást a teljesítmény?

Az SQL adatbázisok komplex lekérdezésekben jeleskednek, míg a NoSQL rendszerek egyszerű műveleteknél és nagy írási terhelésnél nyújtanak jobb teljesítményt. A konkrét teljesítményigények alapján kell választani.

Milyen biztonsági különbségek vannak?

Az SQL adatbázisok érettebb biztonsági modellel rendelkeznek, részletes jogosultságkezeléssel és megfelelőségi támogatással. A NoSQL rendszerek egyszerűbb biztonsági modellt használnak, ami könnyebb konfigurálást, de kevésbé granulált kontrollt jelent.

Lehet-e együtt használni SQL és NoSQL adatbázisokat?

Igen, a polyglot persistence stratégia keretében sok alkalmazás használ különböző adatbázis típusokat különböző célokra. Ez lehetővé teszi, hogy minden adattípushoz a legmegfelelőbb tárolási megoldást válasszuk.