NoSQL 數據庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數據庫因其功能性、易于開發性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數據和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

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NoSQL是一種下一代數據庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 數據庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經存在類似的數據庫。然而，NoSQL 的發展始于 2009 年初，并且發展迅速。

在處理大量數據時，任何關系數據庫管理系統 (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現有硬件來“擴大”信息系統，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日志數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數據庫包括：

隨著企業更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 數據庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數據庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 數據庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數據庫本質上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數據庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業都在采用 NoSQL，取代關系數據庫，從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數據庫的一些企業用例。

內容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數據庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基于 MongoDB 的定制內容管理系統，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 數據庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯網設備具有連接到互聯網或通信網絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億臺設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 數據庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態、非統一的數據集。

擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數據庫每分鐘處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據并提供天氣更新。

NoSQL數據庫應該怎么選取

NoSQL不像傳統關系型庫那樣有統一的標準，也不具有普適性。所以要根據應用和數據的存取特征來選擇適合的NoSQL。如果以前沒有接觸過NoSQL，MongoDB是一個比較好的選擇，他支持的所以和查詢能力是所有NoSQL中最強大的，缺點是索引的成本和文檔大小限制。如果是使用Hadoop大數據分析，數據基本上不存在修改，只是插入和查詢，并且需要配合Hadoop的MR任務，HBase會是很好的選擇。如果要求有很強的擴展能力，高并發讀寫和維護方便，Casaandra則是不錯的選擇。當然除了上面三個流行的NoSQL，還有很多優秀的NoSQL數據庫，而且他們都有各自擅長領域，所以需要了解你們產品自身的特點然后分析選擇哪種才是最適合的，往往在大型系統中不是單一的數據庫，而是使用多種數據庫組合。

為什么選擇使用NoSQL數據庫開發如此困難

傳統觀念中 NoSQL數據庫非常適合某些數據類型，如：非關系數據源。同時，NoSQL被吹捧為最適合Web應用程序的優秀平臺。然而他適合大多數數據，特別是web應用程序的數據是相關型。那么，這是否可以給你一個堅持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困難，我們還是要做出選擇。

評估NoSQL是一個很茅盾的理論，一些人認為，應該將所有文檔數據存儲在一個文檔中，做鏈接代碼就是褻瀆神明。另外一部分人認為，存儲應用文檔，

加入代碼，才是合理選擇。與此同時，不同的數據庫，需要在文檔中限制嵌套數據數量。有的人會鼓勵文檔引用。這是NoSQL數據模型的基本部分，也沒有一個

明確的共識。

曾經有一篇很熱的帖子"Why you should never use

XYZ"，我想，讀到這里，一定會有人搜索這篇文章。當然，這種文章各式各樣，太過于籠統的標題也沒什么幫助。毫無疑問，會有人會搜索這個文章，然后再找

到這個文章，進一步深入，找到該文章的方法遠比成功（理解問題）的故事多。很難知道誰提供了一個有效的技術問題，誰又誤讀了這個問題（或者缺少證據證明其

觀點）。

有大量選擇，RDBMS的世界，選擇就很容易。你有4或5個目標，大家工作方式差不多，來選擇環境、預算支持的平臺。對于成熟的產品，風險比較小。 NoSQL的世界，有很多數據庫引擎功能選擇。每一個有自己的獨特優勢，也有致命弱點。所以選擇很難， NoSQL項目生命周期短，嘗試新項目或者流行項目也會有風險。上次，我的的項目是在 CouchDB上，而現在似乎停擺了。

做出這個痛苦決定的原因是，這可能是一個案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的選擇對與錯。你可以實體化你的數據模型，了解他與系統的工作

情況，但是，這只有你正真撞到南墻，才可以找到裂縫（答案）。以我為例，我建的應用程序是關系數據庫，移動文件存儲的主要因素是，需要一個無模式設計來達

到我的目標。使用NoSQL 數據庫存儲關系型數據庫并不是我們所常說的，雖然，這種事常常發生。

現在我在用 Couchbase 和

MongoDB，Mongo對我沒多大吸引力，不過鑒于他非常流行，對于引起來說，很有好處。當然，很多都可以以同樣的方式流行。PHP很流行，因為他的

易用性，而不是因為他很好。我現在在使用MongoDB和PHP，也在學習Couchbase，如果你有任何NoSQL平臺的使用感想，歡迎交流。

什么是NoSQL數據庫？

答案：A

1.文檔型數據庫

作為最受歡迎的NoSQL產品，文檔型數據庫MongoDB當仁不讓地占據了第一的位置，同時它也是所有NoSQL數據庫中排名最靠前的產品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基于.Net的數據庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。

2.鍵值(Key-value)數據庫

鍵值(Key-value)數據庫是NoSQL領域中應用范圍最廣的，也是涉及產品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數據庫Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

在鍵值數據庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內存數據庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統中應用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數據庫。值得注意的是，Oracle NoSQL數據庫上榜不久，得分已經翻番，上升勢頭非常迅猛。

3.　列式存儲

列式存儲被視為NoSQL數據庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經由Facebook轉交給到Apache進行管理，同時Cassandra在全體數據庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數據庫。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公開。

nosql數據庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的

NoSQL，泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高并發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。

鍵值(Key-Value)存儲數據庫

這一類數據庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據。Key/value模型對于IT系統來說的優勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.

列存儲數據庫。

這部分數據庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.

文檔型數據庫

文檔型數據庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型數據庫可 以看作是鍵值數據庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數據庫比鍵值數據庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內也有文檔型數據庫SequoiaDB，已經開源。

圖形(Graph)數據庫

圖形結構的數據庫同其他行列以及剛性結構的SQL數據庫不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數據庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行數據庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL數據庫都有REST式的數據接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.

因此，我們總結NoSQL數據庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數據模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統；3、對數據庫性能要求較高；4、不需要高度的數據一致性；5、對于給定key，比較容易映射復雜值的環境。