NoSQL 數據庫因其功能性、易開發性和可擴展性而廣受認可。由于其處理大量數據的速度和靈活性，它們越來越多地用于大數據和實時 Web 應用程序。

但這并不意味著切換到 NoSQL 總是正確的選擇。有些數據庫是為小信息和快速讀取而設計的，而其他數據庫則適合更大的數據集合和更快的處理時間。

本文將介紹 SQL 和 NoSQL 數據庫之間的區別、創建 NoSQL 的原因以及如何決定哪一個最適合您的需求。

什么是 SQL 數據庫？

結構化查詢語言（SQL）在關系數據庫中存儲和處理數據。各種屬性及其關系在關系數據庫的行和列中定義。

20 世紀 70 年代，IBM 開發了 SQL來連接其 System R 數據庫系統。在整個數字時代，SQL 數據庫一直是后端企業的主力。

關系數據庫使用 SQL 來創建、存儲、更新和檢索數據。MySQL、Oracle 和 Sybase 都是使用 SQL 作為核心編程語言的關系數據庫管理系統 (RDBMS)。

然而，SQL 數據庫缺乏可擴展性和靈活性，不適合實時處理和大數據分析。

什么是 NoSQL 數據庫？

NoSQL 數據庫是一種不使用關系模型的新型數據庫管理系統。它們是為了處理許多現代企業面臨的越來越龐大和復雜的數據集而開發的。

在 NoSQL 中，數據存儲在專為水平可擴展性而設計的靈活架構中，而不是關系模型中具有行和列的表。這些架構包括 JSON 文檔、鍵值存儲、寬列數據庫或圖形數據庫。

NoSQL 與 SQL 數據庫比較

SQL 和 NoSQL 數據庫有一些根本的區別，例如它們的結構、模式和可擴展性。

結構

SQL 數據庫是使用結構化表和 JOIN 來處理數據的關系數據庫。它們比 NoSQL 數據庫慢，因為它們必須將每個查詢轉換為針對不同表的多個查詢，然后才能返回結果。即便如此，它們也更容易理解和維護。

NoSQL 數據庫實際上并非“沒有”SQL，而是“不僅僅是”SQL。換句話說，NoSQL 可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數據庫并存，但它使用不同的數據模型和查詢語言。

例如，基于文檔的 NoSQL 數據庫使用具有動態架構的 JSON 類文檔，可以包含任意數量的字段，因此處理數據時無需表格或 JOIN。這使得查詢速度非常快，并且易于水平擴展，但如果您習慣了 SQL 表的簡單結構，則排序也會很困難。

架構

NoSQL 數據庫提供無模式或動態模式方法，允許開發人員存儲數據而無需事先定義嚴格的結構。添加新字段更容易，而不會破壞現有代碼。

這種靈活性使得它比傳統的關系數據庫更有效地處理復雜且不斷變化的數據模型。然而，查詢和分析非結構化數據卻很困難。

SQL 數據庫中的表必須遵循嚴格的架構。這樣可以輕松查詢簡單的關系數據，但在需要檢索大量復雜數據時就會出現問題。

可擴展性

NoSQL 數據庫通過添加更多節點來水平擴展，而不是通過向集群中的單個節點添加更多資源（RAM 和 CPU）來垂直擴展。這意味著它們可以無縫地將數據分布到多個服務器。在高流量應用程序和大量數據中，此功能可提高性能和可用性。

相比之下，SQL 數據庫通過向集群中的各個節點添加更多內存和處理能力來垂直擴展。這使得它們更適合處理大型結構化數據集，因為其中每條信息都需要快速的訪問速度。

查詢

顧名思義，SQL 數據庫使用結構化查詢語言結合 JOIN 操作來有效處理任何規模和復雜程度的傳入查詢 - 只要它們遵循預定的結構。

NoSQL 不支持 JOIN，因為它的數據不是組織成表的。相反，它提供了針對所使用的特定數據模型定制的各種查詢語言和方法。在處理復雜的數據結構時，這種靈活性使開發人員能夠比傳統 SQL 查詢更有效地訪問、操作和分析數據。

數據庫事務：ACID 與 BASE

SQL 和 NoSQL 數據庫之間的另一個顯著差異是它們的數據庫事務處理方法。SQL 數據庫使用 ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）模型，可確保強大的事務一致性和完整性。

相比之下，NoSQL 數據庫使用 BASE（基本可用、軟狀態、最終一致性）模型，優先考慮可用性和分區容忍度而不是強一致性。

為什么要創建NoSQL？

NoSQL 數據庫是為了應對現代應用程序產生的大量非結構化數據而創建的。

隨著企業快速積累大量數據集，結構化數據和關系模式已不再適用。因此，有必要使用非結構化數據和大規模對象來更好地捕獲這些信息。

任何 RDBMS 在處理大量數據時，響應時間都會變慢。為了解決這個問題，這些信息系統可以通過升級現有硬件來“擴大規模”，但這樣做成本非常高。NoSQL 的擴展性更好，而且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數據對象（例如聊天記錄數據、視頻或圖像）非常有用。這就是 NoSQL 受到微軟、谷歌、亞馬遜和 Meta 等互聯網巨頭特別歡迎的原因。

何時使用 NoSQL 與 SQL

為特定項目選擇 NoSQL 還是 SQL 取決于應用程序的要求、數據結構和可擴展性需求。以下是每種方法的適用情況：

何時使用 NoSQL

您可以在以下用例中使用 NoSQL：

• 大數據分析： NoSQL 數據庫可以高效處理大數據分析中產生的海量、多樣化數據，為洞察和決策提供快速查詢和處理能力。
• 內容管理系統 (CMS)： NoSQL 數據庫提供了管理內容管理系統中不同內容類型和元數據所需的靈活性和適應性，確保高效存儲和檢索多媒體資產。
• 社交媒體平臺： NoSQL 數據庫能夠管理非結構化數據和復雜關系，因此非常適合為社交媒體平臺提供支持，在社交媒體平臺上，用戶生成的內容、連接和互動不斷發展。
• 物聯網 (IoT) 應用： NoSQL 數據庫可以高效存儲和處理 IoT 數據，確保實時洞察和響應能力。
• 實時應用程序： NoSQL 數據庫具有較高的寫入和讀取性能，支持需要立即處理和分析數據的實時應用程序，例如即時消息、游戲或直播服務。

何時使用 SQL

對于以下用例來說，SQL 可能仍然更勝一籌：

• 電子商務平臺： SQL 數據庫提供電子商務平臺處理大量交易數據、產品目錄和客戶信息所需的結構、一致性和可靠性，確保數據的準確性和安全性。
• 人力資源管理系統： SQL 數據庫提供必要的數據完整性和一致性來管理敏感的員工數據（例如工資和福利）。
• 客戶關系管理 (CRM) 系統： SQL 數據庫非常適合管理客戶數據，例如聯系人、潛在客戶和銷售，可以高效地查詢和分析數據以獲得有價值的見解并改善客戶互動。
• 供應鏈管理系統： SQL 數據庫可以有效地跟蹤和管理供應鏈數據，包括庫存水平、發貨和供應商信息，確保及時準確地交付產品和服務。
• 庫存管理系統： SQL 數據庫具有強大的查詢功能，可提供管理庫存數據（例如庫存水平、產品詳細信息和訂單跟蹤）所需的結構和一致性，確保高效的運營和具有成本效益的庫存管理。

結論：NoSQL 數據庫解決了部分（但不是全部）現代問題

標準 SQL 數據庫無法處理許多現代數據管理問題。由于 NoSQL 數據庫靈活、可擴展且能夠管理大量非結構化數據，因此非常適合社交網絡、電子商務和物聯網等應用。

長話短說，NoSQL 在數據存儲中提供了經濟高效的存儲、靈活性和可擴展性。

盡管有諸多優點，但在庫存、人員和 CRM 系統等結構化數據需求方面，SQL 仍然占據上風。

最終，選擇正確的數據庫解決方案取決于您的業務需求。