NoSQL vs SQL，究竟如何选择？

什么是 NoSQL？

NoSQL 是指 “Not Only SQL” 的缩写，而不是 “no SQL”，它是一种数据库管理系统，用于存储和检索大量非结构化数据。与传统的关系数据库管理系统（RDBMS）不同，NoSQL数据库不需要固定的表格结构，可以更灵活地存储各种类型的数据，如文档、键值对、图形等。NoSQL数据库通常用于需要处理大量数据和需要高度可伸缩性的应用程序，如社交媒体平台、大数据分析和实时数据处理。

NoSQL的类型

NoSQL数据库通常分为四种类型：

• Document Stores（文档存储）
• Key-Value Stores（键值存储）
• Column-Based Stores（面向列的存储）
• Graph Stores（图形存储）

每个类别都有其独特的特点和局限性，因此，我们需要根据实际项目需求选择最适合的存储方式。

1.文档数据库

文档存储主要用于不包含复杂交易的博客平台或电子商务商店。它们的主要功能是将数据存储为文档和其他格式，包括JSON文件，这些系统也可以用于存储XML文档。如下图所示：

特点：

• 适用于更复杂的对象的良好适应性。
• 信息模型：文档集合。
• 类似于JSON和XML。
• 执行ACID事务并调整RDBMS特性。
• 允许根据其主要标识符和属性对文档进行索引。
• 支持查询交易。
• 配置设计允许在单个操作中检索数据。
• 避免在应用程序内执行连接。

文档数据库最具有代表性的是 MongoDB，OpenSearch（ES）。

2.键值存储

键值存储是最简单的 NoSQL数据库类型，基本数据结构是字典或映射。值可以存储为整数、字符串、JSON 或数组，并使用用于引用该值的键。例如，可以将一个键作为客户 ID，该 ID 引用包含客户名称字符串的值。如下图所示：

特点：

• 出色的适应性，大量数据和用户。
• 大量查询。
• 全面的信息模型。
• 高可靠性。
• 快速和安全的交易。
• 良好的查询能力。

键值存储最具有代表性的是 Redis, Memcached, Oracle NoSQL, Redis, Amazon Dynamo。

3.面向列的存储

面向列的存储这种类型的 NoSQL 将数据存储在分组列中，而不是存储在数据行中。他们使用一个称为键空间的概念，该概念类似于关系模型中的架构。

如下图所示，键空间包含多个列族，列族类似于关系模型中的表：

特点：

• 非常有效地进行数据压缩和/或分区。
• 在累积查询方面表现良好。
• 灵活。
• 加载和查询速度快。

面向列的存储最具有代表性的是 Google’s Bigtable, Cassandra, HBase。

4.图形存储

图形存储，顾名思义，这种类型使用图表来定义保存实体之间的关系，它保存所有实体以及这些实体之间的连接。

特点：

• 适应数据的复杂性。
• 专注于互连性。
• 支持多种查询语言。

Neo4j 和 Giraph 是两个著名的图形存储。

NoSQL的优势

NoSQL数据库的出现是为了解决传统关系数据库技术的局限性，与关系数据库相比，NoSQL 数据库通常具备以下优势：

• 可扩展性：NoSQL 数据库使用水平扩展方法，使它们能够有效地处理大量数据和流量。
• 高性能：NoSQL数据库灵活的数据模型和分布式架构有助于实现高性能和低延迟。
• 高可用性：NoSQL 数据库旨在保持高可用性，即使在故障期间也能确保数据的可访问性。
• 灵活的数据建模：处理非结构化或半结构化数据的能力使 NoSQL 数据库能够高度适应不断变化的数据需求。

NoSQL的缺点

尽管 NoSQL 是一种具备多种用途的数据库，但它仍然有一些缺点，这里列举了 NoSQL数据库几个缺点：

• 每个 NoSQL 数据库都有自己的查询和管理数据的语法，不像 SQL一样具有统一的 SQL数据库系统的语言。
• 缺乏 ACID 事务：NoSQL 数据库可能会牺牲一些 ACID 属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）来换取可扩展性和性能。
• 对于 NoSQL来说，应用程序开发人员可以任意执行数据模型的修改，而不是由数据库管理员执行。
• 有限的联接：在一些 NoSQL 数据库中，执行复杂的联接和关系查询可能具有挑战性，需要仔细的数据建模。

什么是SQL？

结构化查询语言（SQL）是一种标准化的编程语言，用于管理关系数据库并对其中存储的数据执行各种操作。SQL于上世纪70年代推出，不仅被那些管理和管理数据的人员经常使用，还被编写数据集成脚本和数据分析人员用于设置和运行分析查询。

SQL的常见用途如下：

• 更改数据库表和索引结构
• 添加、更新和删除数据集记录；
• 从关系数据库中检索数据的子集，这些数据可以进一步用于处理交易、说服应用程序和其他需要与关系数据库接口的应用程序。

NoSQL与SQL的比较

NoSQL：

• 没有固定的架构
• 简单的查询语言
• 仅在开始时一致
• 不遵循ACID属性
• 管理海量数据

关系数据库：

• 固定架构
• 复杂的查询语言
• 遵循ACID属性
• 管理相对少量的数据

NoSQL为什么能快速崛起？

NoSQL数据库能够快速崛起的原因主要有以下几点：

• 大数据需求：随着互联网和移动应用的快速发展，数据量不断增长，传统关系型数据库在处理大规模数据时性能不足。NOSQL数据库能够更好地应对大数据量和高并发的需求，因此受到了广泛关注。
• 灵活性：NOSQL数据库不需要事先定义数据模式，可以存储各种形式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这种灵活性使得NOSQL数据库更适合存储和处理不规则或动态变化的数据。
• 高性能：NOSQL数据库通常采用分布式存储和处理技术，能够实现水平扩展，提高数据处理和访问的性能。同时，NOSQL数据库还具有较低的读写延迟，能够快速响应用户请求。
• 高可用性和可扩展性：NOSQL数据库通常具有高可用性和容错性，能够在硬件故障或网络故障时保持数据可靠性。同时，NOSQL数据库也具有良好的可扩展性，可以根据业务需求方便地进行扩展。
• 开源社区支持：许多NOSQL数据库是开源项目，拥有庞大的开源社区支持和活跃的开发者社区，能够快速响应用户需求，不断改进和完善产品。这也是NOSQL数据库能够快速崛起的重要原因之一。

总结

本文分析了什么是 NoSQL 以及它的常用 4种类型：

• Document Stores（文档存储）
• Key-Value Stores（键值存储）
• Column-Based Stores（面向列的存储）
• Graph Stores（图形存储）

接着，我们分析了 NoSQL的优缺点以及它和 SQL的对比，SQL 和 NoSQL是日常开发中经常使用的两种数据库，具体如何选择需要根据业务需求而定。