了解 SQL 与 NoSQL 数据库

须注意的是，关系数据库是使用固定架构来创建和管理的。固定架构意味着引入数据库中的所有数据均须完全符合预定义的格式设置标准，而这会限制关系数据库可存储的数据结构的类型。例如，关系数据库无法处理非结构化数据（例如，格式不一致且不符合预设数据模型的信息），但却能很好地支持包含结构化数据或半结构化数据类型（例如，格式一致且符合预设数据模型的数据）的事务信息或财务信息。

SQL 数据库示例

SQL 数据库示例多种多样，其中包括：

• Oracle： Oracle 数据库是由 Oracle Corporation 开发和销售的一种关系数据库管理系统 (RDBMS)，同时也是全球最常用的企业数据库系统之一。
• MySQL： MySQL 是用于创建和管理数据库的一种常用开源关系数据库管理系统。MySQL 由 Oracle Corporation 开发和分发，并以其易用性、广泛的社区支持和可靠性而为人所知。
  • 注意：MySQL 有一个名为“MariaDB”的开源替代品，它是在 Oracle Corporation 收购 MySQL 后作为MySQL 的替代品而设计的。
• PostgreSQL： PostgreSQL 是一个开源对象关系数据库管理系统，并以其先进且功能丰富的功能而闻名，而这些功能可扩展 SQL 的能力。PostgreSQL 是加州大学伯克利分校的 POSTGRES 项目的其中一部分，它提供符合 ACID标准的功能，而这些功能可安全存储和扩展复杂的数据工作负载 (PostgreSQL.org 2024)。
• MSSQL： MSSQL 是 Microsoft SQL Server 的缩写，它是由 Microsoft 开发的一种关系数据库管理系统。该数据库平台通常用于大型企业环境，以支持大规模 ACID 事务处理、商业智能与分析应用。
• SQLite： 与此列表中的其他示例不同，SQLite 其实是一个用于提供 RDBMS 的软件库。与本列表中的其他 RDBMS 不同，SQLite 采用无服务器架构且自成一体，而无需任何配置。这是因为它会嵌入到使用 SQLite 的应用程序中，因此无需单独的服务器。

须注意的是，其他类型的数据库也可在各数据之间建立关系。对于规范化的表格数据库（例如，SQL 或关系数据库），这些关系会使用外键或交叉表来表示。对于 MongoDB（例如，NoSQL 数据库）等数据库管理系统 (DBMS)，这些关系则是通过嵌入或引用数据来建立的。

不仅是结构化查询语言 (NoSQL)

什么是 NoSQL？

NoSQL 代表“不仅是 SQL”，它是一种数据库管理系统方法，且可用于引入、存储和检索数据库中的非结构化数据和半结构化数据。这意味着，无法通过传统关系数据库（例如 SQL）来分析或计数的数据可保留其原生格式，并被引入到 NoSQL数据库中。之所以被称为 NoSQL，是为了强调这些数据库可处理非表格、非关系型数据模型，并支持类似 SQL 的查询语言。

什么是非结构化数据？

非结构化数据是指没有预定义数据模型或一致组织结构的数据。此外，社交媒体帖子等非结构化数据可能会快速更新和变化，而银行交易等结构化数据的变化率则要低得多。非结构化数据的示例包括图片、音频文件、视频和地图。

什么是 NoSQL 数据库？

NoSQL 数据库是指可利用灵活架构（可支持非结构化数据和半结构化数据）同时还会利用非表格数据存储方法的数据库。

通过使用灵活架构，NoSQL 数据库便可以其原生格式（例如 .txt、.JPG、MP3）引入非结构化数据，而 SQL 数据库则无法实现此功能（因为所有数据均须符合预定义的格式）。此外，当 NoSQL 数据库存储数据时，也会采用灵活数据架构，因此非结构化数据文件可拥有不同的数据结构，但仍存储在同一集合中。

要了解更多信息，请关注我们的 NoSQL 数据库教程。

NoSQL 数据库的类型

NoSQL 数据库有多种类型，其中包括：

• 文档数据库： 文档数据库有时也称为面向对象的数据库，它可将数据存储在类似 JSON（JavaScript 对象表示法）对象的文档中，虽然它们并非 JSON 存储。它们使用从原生对象返回到开发者所用编程语言的驱动程序，而无需借助对象关系映射器 (ORM)。每个文档自身均被视为一条记录，且可包含数字、数组、对象、字符串甚至布尔字符等值。此外，还可包含键值对、嵌套文档或其他结构化数据。此类 NoSQL 数据库的其中一个热门提供商是 MongoDB。
• 键值数据库： 键值数据库会以键值对分组的形式收集、检索和存储数据。这意味着，每条数据记录均由一个唯一的键和关联的值来表示。该键可用于从数据库中检索相应的值。例如，在室内设计键值数据库中，某一键可能是“color”（颜色），而其值则可能是“purple”（紫色）。此类 NoSQL 数据库系统的热门提供商包括 AWS 和 ScyllaDB。
• 列族存储： 列族数据库可将数据组织为列而非行，而这在处理深度稀疏的宽数据集时非常有用。事实上，列族存储有时也被称为“宽列存储”。在列族存储中，每一行均有一系列不同的列，然后会将列聚集成“列族”。在处理得益于水平扩展以优化性能的大型数据集时，这些数据模型非常有用。此类 NoSQL 数据库的热门提供商包括 Apache Cassandra 和 HBase。
• 图数据库： 图数据库会将数据存储在节点和边缘中。节点通常会存储有关人物、地点和事物的信息，而边缘则会存储有关各节点间关系的信息。图数据库是用于查询图表结构（例如，社交网络、层次结构）的理想工具。此类 NoSQL 数据库的热门提供商包括 Neo4j、AWS 和 Kibana。

SQL 与 NoSQL 数据库之间的主要区别

虽然 SQL 和 NoSQL 数据库均可提供有价值的功能，但了解它们之间的主要区别依然非常重要。

数据库存储模型

SQL 与 NoSQL 数据库系统在数据存储方面存在显著差异。具体而言，SQL 数据库会将数据存储在包含行和列的表中，而 NoSQL 系统则会根据当前引入的非结构化数据的类型（例如，JSON文档、键值对、族分组、图表节点/边缘）使用各种方法来存储数据。### 数据类型

虽然 NoSQL 数据库（有时也称为非关系型数据库）可引入、存储和检索非结构化数据，但 SQL 数据库（例如，传统关系数据库）却不支持这些功能。SQL 数据库只能引入、存储和检索结构化数据。这是因为所用 SQL 与 NoSQL 架构之间存在差异。

架构

SQL 数据库依赖于严格的预定义数据架构，而要引入的数据必须与该架构保持一致。相比之下，NoSQL 数据库则使用灵活架构，以便能引入采用其原生格式的数据。

可扩展性

对于数据库管理员来说，规划数据库系统的增长和扩展非常重要，而这也是 SQL 数据库与 NoSQL 数据库之间的另一明显区别点。

SQL数据库

一般而言，SQL 数据库可垂直扩展。这意味着会向单个服务器添加资源（例如 CPU、存储或内存）。虽然此特性可能会限制潜在增长量，因为只有一台容量有限的服务器会进行扩展，而此扩展选择存在以下几个原因：

• 原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 合规性： ACID 合规性是指一组属性，它们可保证数据库事务的可靠性、一致性和数据完整性。这一点非常重要，因为很多 SQL 数据库均包含银行与金融信息，而这些信息必须符合政府与行业标准。但是，要在分布式系统（例如，通过网络链接的众多计算机）中保持 ACID 合规性则更为困难，因为通过水平扩展可增加资源，而垂直扩展则只能增加一台计算机和一台服务器。
  • 注意：某些分布式系统 NoSQL 数据库可保持 ACID 合规性，例如 MongoDB Atlas。
• 事务管理：SQL 数据库采用事务管理机制来维护数据完整性和数据库一致性。在分布式数据库环境中管理多个节点上的并行事务可能会增大复杂性和资源使用量，从而影响数据完整性和数据库整体性能。如果要采用水平扩展，则可能会出现这些问题。
• 架构刚性：SQL数据库采用严格的预定义架构来引入数据。虽然在单个计算机/服务器环境中维护起来非常简单，但若采用具有横向扩展功能的分布式系统，则会增大复杂性。具体而言，每个节点均可能具有不同的架构版本，从而会增加管理开销，并可能导致额外的数据一致性问题。

NoSQL 数据库

NoSQL 数据库系统通常会在所谓的分布式系统中进行配置。这意味着，很多独立计算机（例如，节点）会通过网络进行链接，以便一同实现共同目标。成为分布式系统的一部分还意味着可利用水平扩展与垂直扩展。

水平扩展涉及通过向分布式系统添加更多节点（例如，计算机、服务器）来增加该系统的可用资源和容量。这样，就有更多节点可用于支持系统的工作负载。此外，由于可继续增加节点，因而从容量角度来看，数据库的增长几乎不受限制。

了解有关数据库扩展的更多信息。

SQL 与 NoSQL 数据库技术的使用案例

虽然 SQL 数据库擅长管理结构化的关系型数据，同时保持事务完整性以及执行复杂的查询，但 NoSQL 数据库在查询和存储非结构化或半结构化数据方面仍具有无可比拟的优势，同时还能提供无限的可扩展性和灵活性。

因此，使用案例是在 SQL 数据库与 NoSQL 数据库（例如，关系数据库与非关系数据库）之间进行取舍的驱动力所在。下文总结了 SQL 数据库与 NoSQL 数据库的优势和相关使用案例。

SQL 数据库使用案例

鉴于 SQL 数据库的主要特点，此类数据库适合以下使用案例：

法规遵从性

由于 SQL 数据库结构适合实现 ACID 遵从性，因此常被用于存储必须符合某些政府或行业标准的数据。

以下使用案例均涉及某种程度的 ACID 合规性。

事务数据库

事务数据库 可存储双方或多方互动所产生的数据。

示例：

• 零售商销售点 (PoS) 数据库
• 医疗处方与订单数据库
• 商业银行
• 会计与财务记录数据库

企业资源规划 (ERP) 系统

ERP 系统可用于帮助企业管理对运营、员工管理、生产等事项至关重要的各项流程。

示例：

• 人力资源数据库
• 供应链管理系统
• 风险管理系统

NoSQL 数据库使用案例

虽然人们普遍认为 NoSQL（例如，非关系）数据库无法实现 ACID 合规性，但其实有些 NoSQL 数据库可实现此功能。MongoDB 是 NoSQL、符合 ACID 标准的数据库的杰出示例。

有基于此，NoSQL 数据库使用案例的部分常见示例如下：

事务性数据库

NoSQL 数据库也支持事务性数据库，因为它们可用于存储由两方或多方互动所产生的非结构化数据。

示例：

• 需要非关系数据库功能的医疗保健患者文件（例如，患者记录、X 光/扫描照片和视频）
• 保险案例文件（例如，车祸照片、伤情文档）
• 法律文档数据库（例如，证词、证言、诉状、案例卷宗）

文档数据库和数字资产管理 (DAM)

文档数据库和数字资产管理功能可存储和管理文档、图像、多媒体内容、视频等。

示例：

• 在线图书馆（例如，法律图书馆、在线国会图书馆）
• Kindle 或 Nook 等数字出版平台
• Netflix 和 Hulu 等流媒体服务
• Instagram 或 Meta 等在线照片共享平台

图表与网络分析

图数据库和网络数据库在管理推荐引擎、社交网络等数据结构以及相关网络分析方面非常出色，因为它们能识别并分析相互关联的数据元素中的非直观关系。

示例：

• 社交网络分析（例如，帖子与用户指标）
• 可识别异常交易或其他异常情况的欺诈检测
• 知识图谱（例如，Gartner 产品/服务象限）

物联网 (IoT) 平台

IoT 平台通常被用于实时存储和分析传感器数据与设备元数据。

示例：

• 智能家居系统（例如，Google Nest、Amazon Alexa）
• 智能城市系统（例如，交通灯运行）
• 气象信息收集