NOSQL VA SQL TEXNOLOGIYALARINING TAQQOSLANISHI VA ULARNING REAL LOYIHALARDAGI SAMARADORLIGI

ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 459 NOSQL VA SQL TEXNOLOGIYALARINING TAQQOSLANISHI VA ULARNING REAL LOYIHALARDAGI SAMARADORLIGI O‘ktamboyev Xurshidbek Xayrulla o‘g‘li Farg‘ona davlat texnika universiteti Kompyuter injiniringi yo‘nalishi talabasi [email protected] Toshpo‘latov Qahramon Hakimjon o‘g‘li Farg‘ona davlat texnika universiteti Kompyuter injiniringi yo‘nalishi talabasi qahramontoshpo‘[email protected] Zokirov Sanjar Ikromjon o‘g‘li Farg‘ona davlat texnika universiteti, Fizika-matematika fanlari falsafa doktori PhD (dotsent) [email protected] Annotatsiya. Ushbu maqolada an’anaviy SQL (relatsion) va zamonaviy NoSQL ma’lumotlar bazasi texnologiyalarining asosiy farqlari, ularning afzalliklari hamda real loyihalarda qo‘llanish samaradorligi ilmiy-amaliy jihatdan tahlil qilinadi. Relatsion modelning qat’iy struktura va ACID tranzaksiyalari bo‘yicha ustun jihatlari bilan bir qatorda, NoSQL tizimlarining moslashuvchanligi, katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash imkoniyati va yuqori yuklamalarga moslashuvchanligi solishtiriladi. Tadqiqot davomida turli soha vakillari ishtirokida so‘rovnoma o‘tkazilgan, shuningdek, bir nechta test loyihalarida SQL va NoSQL texnologiyalarining ishlash ko‘rsatkichlari tajriba orqali baholangan. Natijalar ushbu ikki texnologiyaning amaliy samaradorligi loyihaning xususiyatiga bevosita bog‘liq ekanini ko‘rsatadi. Kalit so‘zlar: SQL, NoSQL, relatsion ma’lumotlar bazasi, tranzaksiya, ACID, BASE, katta ma’lumotlar, optimallashtirish, samaradorlik. Abstract. This article analyzes the main differences between traditional SQL (relational) and modern NoSQL database technologies, their advantages, and their effectiveness in real projects from a scientific and practical perspective. Along with the advantages of the relational model in terms of its rigid structure and ACID transactions, the flexibility of NoSQL systems, the ability to work with large amounts of data, and adaptability to high loads are compared. During the study, a survey was conducted with the participation of representatives of various industries, and the performance indicators of SQL and NoSQL technologies were evaluated experimentally in several test projects. The results show that the practical effectiveness of these two technologies directly depends on the nature of the project. Keywords: SQL, NoSQL, relational database, transaction, ACID, BASE, big data, optimization, efficiency. KIRISH Raqamli texnologiyalar jadal rivojlanib borayotgan hozirgi davrda ma’lumotlar hajmi keskin ortib, ularni saqlash, qayta ishlash va tahlil qilish tizimlariga bo‘lgan talab yanada kuchaymoqda. An’anaviy relatsion ma’lumotlar bazalari (MySQL, PostgreSQL, Oracle) o‘nlab yillar davomida axborot ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 460 tizimlarining tayanch qismi bo‘lib kelmoqda. Ular qat’iy struktura, kuchli tranzaksion yaxlitlik va ma’lumotlar izchilligini ta’minlab, korporativ tizimlar uchun asosiy platformalardan biri hisoblanadi. Biroq, so‘nggi yillarda IoT, Big Data, real vaqt rejimidagi tahlil, ijtimoiy tarmoqlar va tarqatilgan tizimlar keng qo‘llanilishi natijasida NoSQL texnologiyalariga ehtiyoj ortdi. NoSQL ma’lumotlar bazalari (MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase) strukturasiz yoki yarim strukturalangan ma’lumotlar bilan samarali ishlay olishi hamda kengayuvchanlikning yuqori darajasini ta’minlashi bilan ajralib turadi. Shu sababli SQL va NoSQL texnologiyalarining amaliy samaradorligini taqqoslash ilmiy va amaliy jihatdan dolzarb mavzulardan biri bo‘lib, zamonaviy loyihalar uchun texnologiya tanlashda muhim ahamiyat kasb etadi. Adabiyotlar tahlili Mavzuga oid ilmiy adabiyotlar tahlili SQL va NoSQL tizimlarining afzalliklari va cheklovlari ko‘plab tadqiqotchilar tomonidan chuqur o‘rganilganini ko‘rsatadi. Relatsion ma’lumotlar bazalari bo‘yicha Codd (1970), Date (2003) hamda PostgreSQL va Oracle ishlab chiquvchilarining rasmiy hujjatlarida ACID prinsiplari, ma’lumotlar yaxlitligi va normalizatsiya jarayonlari asosiy ustunlik sifatida qayd etilgan. NoSQL texnologiyalari bo‘yicha Sadalage & Fowler (2013), Han et al. (2011) kabi manbalarda NoSQLning asosiy tamoyillari — BASE modeli, kengayuvchanlik, yuqori yuklamalarda barqarorlik va katta hajmli ma’lumotlarni qayta ishlash imkoniyati yoritilgan. Google BigTable, Amazon Dynamo va Facebook Cassandra arxitekturalari bo‘yicha chiqarilgan texnik maqolalarda NoSQL tizimlarining tarqatilgan klasterlarda yuqori samaradorlik berishi tasdiqlangan. Adabiyotlar tahliliga ko‘ra, NoSQL relatsion tizimlarni to‘liq almashtira olmaydi, ammo ma’lum turdagi loyihalarda ancha samarali natijalar beradi. Tadqiqot metodologiyasi Tadqiqot quyidagi bosqichlarda amalga oshirildi: SQL va NoSQL texnologiyalarining arxitekturasi, ma’lumotlarni saqlash modellari, tranzaksiya mexanizmlari va kengayuvchanlik imkoniyatlari o‘rganildi. Eksperimental tahlil Uch xil test loyihasi yaratildi: Kichik hajmli relatsion ma’lumotlar bazasi (100 ming yozuv) O‘rta hajmli log ma’lumotlari (5 million yozuv) Katta hajmli yarim strukturalangan ma’lumotlar (30 million yozuv) Platformalar: SQL: MySQL 8.0, PostgreSQL 16 NoSQL: MongoDB 7, Cassandra 4.1 Baholangan ko‘rsatkichlar: So‘rov bajarilish tezligi O‘qish/yozish samaradorligi Kengayuvchanlik Barqarorlik So‘rovnoma usuli ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 461 50 nafar IT sohasi mutaxassislari va 20 nafar talabalar o‘rtasida texnologiya tanlash mezonlari bo‘yicha so‘rov o‘tkazildi. Komparativ tahlil SQL va NoSQLning kuchli va zaif tomonlari real loyihalar misolida solishtirildi. Natijalar Eksperimental tahlil quyidagi natijalarni ko‘rsatdi: Katta hajmli o‘qish amallarida NoSQL (MongoDB, Cassandra) SQLdan 45–60 % tez ishladi. Murakkab JOIN operatsiyalarida SQL bazalari NoSQLdan 2.5 martaga tez natija berdi. Kengayuvchanlik Horizontal scaling sinovlarida Cassandra va MongoDB server qo‘shilganda samaradorlikni o‘rtacha 70 % gacha oshirdi. SQL bazalarida esa bu ko‘rsatkich 20–25 % bilan cheklangan. Tranzaksion yaxlitlik SQL bazalari ACID tamoyillari tufayli bank, hisob-kitob va moliyaviy tizimlarda 100 % barqarorlik ko‘rsatdi. NoSQLda eventual consistency modeli sababli ayrim kechikishlar kuzatildi. NоSQL tizimlаri kаtta hаjmli yоzuvlarda kфmroq resurs talab qildi (o‘rtacha 30 % tejamkor). So‘rovnoma natijalari Ishtirokchilar fikri: 68 %: Katta hajmli tizimlar uchun NоSQL qulay 74 %: Mоliyаviy tizimlar uchun SQL ustun 59 %: Gibrid yondashuv eng yaxshi deb hisoblaydi Muhokama Tadqiqot natijalaridan ko‘rinadiki, SQL va NoSQL texnologiyalarining samaradorligi loyihaning maqsadi va ma’lumot xarakteriga bog‘liq. NoSQL tizimlari katta hajmdagi dinamik ma’lumotlarni qayta ishlashda, tarqatilgan tizimlarda, IoT, log tahlili va ijtimoiy tarmoqlarda yuqori samaradorlik ko‘rsatadi. SQL esa o‘z navbatida: • Ma’lumotlar yaxlitligini qat’iy talab qiladigan • Moliyaviy operatsiyalar • Murakkab analitik so‘rovlar • Kuchli struktura talab etadigan loyihalarda ustunlik qiladi. Shuningdek, gibrid yondashuv (Polyglot Persistence) — ya'ni bir loyihada bir nechta turdagi ma’lumotlar bazasidan birgalikda foydalanish — zamonaviy tizimlarda eng keng tarqalgan strategiya sifatida qaralmoqda. Xulosa O‘tkazilgan tadqiqotlar SQL va NoSQL tizimlari o‘zaro raqib emas, balki turli vazifalarga mo‘ljallangan texnologiyalar ekanini ko‘rsatdi. NoSQL yuqori yuklamali, tarqatilgan va katta hajmli ma’lumotlar bilan samarali ishlasa, SQL tizimlari tranzaksion barqarorlik va ma’lumotlarning izchilligi talab qilinadigan jarayonlarda eng optimal yechim bo‘lib qoladi. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 462 Eksperimentlar SQL va NoSQL samaradorligi loyihaning maqsadiga qarab 30–70 % gacha farq qilishi mumkinligini tasdiqladi. Shu sababli texnologiya tanlash jarayonida ma’lumotlar turi, yuklama xususiyati, tizim arxitekturasi va kengayuvchanlik talablari chuqur tahlil qilinishi zarur. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Sadalage P., Fowler M. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison-Wesley, 2013. 2. Han J., Lee M., Kamber M. NoSQL Database: New Era of Database for Big Data. Springer, 2011. 3. Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, 1970. 4. Date C.J. An Introduction to Database Systems. Pearson Education, 2003. 5. Lakshman A., Malik P. Cassandra: A Decentralized Structured Storage System. ACM, 2010. 6. MongoDB Documentation - mongodb.com 7. PostgreSQL Global Development Group - postgresql.org 8. Brewer E. CAP Theorem. ACM Symposium, 2000. 9. Rajabova, D. (2025). SPECIFIC FEATURES AND FACTORS OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF THE INNOVATIVE ENVIRONMENT IN INDUSTRIAL ENTERPRISES. Journal of Applied Science and Social Science, 1(2), 474-479. 10. Rajabova, D. (2025). SYSTEMIC PROBLEMS OF THE CURRENT STATE OF THE INNOVATION ENVIRONMENT IN INDUSTRIAL ENTERPRISES. International Journal of Artificial Intelligence, 1(3), 638-643. 11. Rajabova, D. (2025). WAYS TO IMPROVE INNOVATION ACTIVITIES IN INDUSTRIAL ENTERPRISES IN UZBEKISTAN. International Journal of Artificial Intelligence, 1(1), 604-610. 12. Rajabova, D., & Usmonova, D. (2024). BIG DATA VA IQTISODIY TADQIQOTLARDA TAHLILIY IMKONIYATLAR. Инновационные исследования в современном мире: теория и практика, 3(15), 16-23.