何时使用NoSQL数据库：NoSQL与SQL

NoSQL 数据库因其功能性、易开发性和可扩展性而广受认可。由于其处理大量数据的速度和灵活性，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序。

但这并不意味着切换到 NoSQL 总是正确的选择。有些数据库是为小信息和快速读取而设计的，而其他数据库则适合更大的数据集合和更快的处理时间。

本文将介绍 SQL 和 NoSQL 数据库之间的区别、创建 NoSQL 的原因以及如何决定哪一个最适合您的需求。

什么是 SQL 数据库？

结构化查询语言（SQL）在关系数据库中存储和处理数据。各种属性及其关系在关系数据库的行和列中定义。

20 世纪 70 年代，IBM 开发了 SQL来连接其 System R 数据库系统。在整个数字时代，SQL 数据库一直是后端企业的主力。

关系数据库使用 SQL 来创建、存储、更新和检索数据。MySQL、Oracle 和 Sybase 都是使用 SQL 作为核心编程语言的关系数据库管理系统 (RDBMS)。

然而，SQL 数据库缺乏可扩展性和灵活性，不适合实时处理和大数据分析。

什么是 NoSQL 数据库？

NoSQL 数据库是一种不使用关系模型的新型数据库管理系统。它们是为了处理许多现代企业面临的越来越庞大和复杂的数据集而开发的。

在 NoSQL 中，数据存储在专为水平可扩展性而设计的灵活架构中，而不是关系模型中具有行和列的表。这些架构包括 JSON 文档、键值存储、宽列数据库或图形数据库。

NoSQL 与 SQL 数据库比较

SQL 和 NoSQL 数据库有一些根本的区别，例如它们的结构、模式和可扩展性。

结构

SQL 数据库是使用结构化表和 JOIN 来处理数据的关系数据库。它们比 NoSQL 数据库慢，因为它们必须将每个查询转换为针对不同表的多个查询，然后才能返回结果。即便如此，它们也更容易理解和维护。

NoSQL 数据库实际上并非“没有”SQL，而是“不仅仅是”SQL。换句话说，NoSQL 可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并存，但它使用不同的数据模型和查询语言。

例如，基于文档的 NoSQL 数据库使用具有动态架构的 JSON 类文档，可以包含任意数量的字段，因此处理数据时无需表格或 JOIN。这使得查询速度非常快，并且易于水平扩展，但如果您习惯了 SQL 表的简单结构，则排序也会很困难。

架构

NoSQL 数据库提供无模式或动态模式方法，允许开发人员存储数据而无需事先定义严格的结构。添加新字段更容易，而不会破坏现有代码。

这种灵活性使得它比传统的关系数据库更有效地处理复杂且不断变化的数据模型。然而，查询和分析非结构化数据却很困难。

SQL 数据库中的表必须遵循严格的架构。这样可以轻松查询简单的关系数据，但在需要检索大量复杂数据时就会出现问题。

可扩展性

NoSQL 数据库通过添加更多节点来水平扩展，而不是通过向集群中的单个节点添加更多资源（RAM 和 CPU）来垂直扩展。这意味着它们可以无缝地将数据分布到多个服务器。在高流量应用程序和大量数据中，此功能可提高性能和可用性。

相比之下，SQL 数据库通过向集群中的各个节点添加更多内存和处理能力来垂直扩展。这使得它们更适合处理大型结构化数据集，因为其中每条信息都需要快速的访问速度。

查询

顾名思义，SQL 数据库使用结构化查询语言结合 JOIN 操作来有效处理任何规模和复杂程度的传入查询 - 只要它们遵循预定的结构。

NoSQL 不支持 JOIN，因为它的数据不是组织成表的。相反，它提供了针对所使用的特定数据模型定制的各种查询语言和方法。在处理复杂的数据结构时，这种灵活性使开发人员能够比传统 SQL 查询更有效地访问、操作和分析数据。

数据库事务：ACID 与 BASE

SQL 和 NoSQL 数据库之间的另一个显著差异是它们的数据库事务处理方法。SQL 数据库使用 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）模型，可确保强大的事务一致性和完整性。

相比之下，NoSQL 数据库使用 BASE（基本可用、软状态、最终一致性）模型，优先考虑可用性和分区容忍度而不是强一致性。

为什么要创建NoSQL？

NoSQL 数据库是为了应对现代应用程序产生的大量非结构化数据而创建的。

随着企业快速积累大量数据集，结构化数据和关系模式已不再适用。因此，有必要使用非结构化数据和大规模对象来更好地捕获这些信息。

任何 RDBMS 在处理大量数据时，响应时间都会变慢。为了解决这个问题，这些信息系统可以通过升级现有硬件来“扩大规模”，但这样做成本非常高。NoSQL 的扩展性更好，而且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天记录数据、视频或图像）非常有用。这就是 NoSQL 受到微软、谷歌、亚马逊和 Meta 等互联网巨头特别欢迎的原因。

何时使用 NoSQL 与 SQL

为特定项目选择 NoSQL 还是 SQL 取决于应用程序的要求、数据结构和可扩展性需求。以下是每种方法的适用情况：

何时使用 NoSQL

您可以在以下用例中使用 NoSQL：

• 大数据分析： NoSQL 数据库可以高效处理大数据分析中产生的海量、多样化数据，为洞察和决策提供快速查询和处理能力。
• 内容管理系统 (CMS)： NoSQL 数据库提供了管理内容管理系统中不同内容类型和元数据所需的灵活性和适应性，确保高效存储和检索多媒体资产。
• 社交媒体平台： NoSQL 数据库能够管理非结构化数据和复杂关系，因此非常适合为社交媒体平台提供支持，在社交媒体平台上，用户生成的内容、连接和互动不断发展。
• 物联网 (IoT) 应用： NoSQL 数据库可以高效存储和处理 IoT 数据，确保实时洞察和响应能力。
• 实时应用程序： NoSQL 数据库具有较高的写入和读取性能，支持需要立即处理和分析数据的实时应用程序，例如即时消息、游戏或直播服务。

何时使用 SQL

对于以下用例来说，SQL 可能仍然更胜一筹：

• 电子商务平台： SQL 数据库提供电子商务平台处理大量交易数据、产品目录和客户信息所需的结构、一致性和可靠性，确保数据的准确性和安全性。
• 人力资源管理系统： SQL 数据库提供必要的数据完整性和一致性来管理敏感的员工数据（例如工资和福利）。
• 客户关系管理 (CRM) 系统： SQL 数据库非常适合管理客户数据，例如联系人、潜在客户和销售，可以高效地查询和分析数据以获得有价值的见解并改善客户互动。
• 供应链管理系统： SQL 数据库可以有效地跟踪和管理供应链数据，包括库存水平、发货和供应商信息，确保及时准确地交付产品和服务。
• 库存管理系统： SQL 数据库具有强大的查询功能，可提供管理库存数据（例如库存水平、产品详细信息和订单跟踪）所需的结构和一致性，确保高效的运营和具有成本效益的库存管理。

结论：NoSQL 数据库解决了部分（但不是全部）现代问题

标准 SQL 数据库无法处理许多现代数据管理问题。由于 NoSQL 数据库灵活、可扩展且能够管理大量非结构化数据，因此非常适合社交网络、电子商务和物联网等应用。

长话短说，NoSQL 在数据存储中提供了经济高效的存储、灵活性和可扩展性。

尽管有诸多优点，但在库存、人员和 CRM 系统等结构化数据需求方面，SQL 仍然占据上风。

最终，选择正确的数据库解决方案取决于您的业务需求。