Следующий важный аспект – это масштабируемость. Реляционные базы данных традиционно опираются на вертикальную масштабируемость, то есть увеличение ресурсов одного сервера, что может стать ограничивающим фактором при увеличении нагрузок. Процесс масштабирования требует значительных затрат и времени, что подчас не соответствует требованиям быстро растущих компаний. Нереляционные системы более гибкие в этом отношении, поскольку они предполагают горизонтальное масштабирование: добавление новых серверов для распределения нагрузки. Это особенно полезно в эпоху больших данных, когда количество клиентов и обрабатываемых данных может внезапно возрасти.
Скорость обработки данных – еще один важный пункт сравнения. Реляционные базы данных, несмотря на свою силу в обработке сложных запросов благодаря SQL, могут столкнуться с задержками при масштабировании и работе с огромными объемами данных. Это связано с обработкой запросов, которые требуют значительных ресурсов. В то же время нереляционные базы данных обеспечивают высокую скорость операций чтения и записи благодаря более простым структурам данных и отсутствию необходимости в обработке сложных связей. Например, в одной из нереляционных баз данных можно легко и быстро сохранять аналогичные по структуре документы, что значительно ускоряет работу приложения.
С точки зрения консистентности данных, реляционные базы данных обеспечивают строгую согласованность, благодаря чему данные всегда остаются в согласованном состоянии. В нереляционных базах, как правило, применяется подход «согласованность по требованию», что может привести к временной несуразности данных, но обеспечивает большую гибкость и скорость. Это может быть критическим фактором для некоторых приложений, особенно если они имеют дело с высоконагруженными средами, где задержка на обновление данных не так критична.
Представление и использование данных также отличаются между двумя подходами. Реляционные базы данных позволяют использовать привычный и при этом мощный язык SQL для выполнения запросов, который стал стандартом в отрасли на долгие годы. Это создает изначальную сложность для разработчиков и аналитиков, так как они должны хорошо разбираться в реляционной модели. Нереляционные системы, напротив, предлагают различные методы запросов, которые могут быть более интуитивными для разработчиков, работающих с гибкими структурами данных. Например, одна из нереляционных баз данных использует API, который позволяет выполнять операции с данными на разных уровнях.