NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的 *** 作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。

传统数据库仍旧会有一席之地，至于NewSQL的优势又是什么，简单和大家说说：

首先关于“中间件+关系数据库分库分表”算不算NewSQL分布式数据库问题，国外有篇论文pavlo-newsql-sigmodrec，如果根据该文中的分类，Spanner、TiDB、OB算是第一种新架构型，Sharding-Sphere、Mycat、DRDS等中间件方案算是第二种（文中还有第三种云数据库，本文暂不详细介绍）。

基于中间件（包括SDK和Proxy两种形式）+传统关系数据库（分库分表）模式是不是分布式架构？我觉得是的，因为存储确实也分布式了，也能实现横向扩展。但是不是“伪”分布式数据库？从架构先进性来看，这么说也有一定道理。

“伪”主要体现在中间件层与底层DB重复的SQL解析与执行计划生成、存储引擎基于B+Tree等，这在分布式数据库架构中实际上冗余低效的。为了避免引起真伪分布式数据库的口水战，本文中NewSQL数据库特指这种新架构NewSQL数据库。

NewSQL数据库相比中间件+分库分表的先进在哪儿？画一个简单的架构对比图：

传统数据库面向磁盘设计，基于内存的存储管理及并发控制，不如NewSQL数据库那般高效利用；中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作，效率相比较低；NewSQL数据库的分布式事务相比于XA进行了优化，性能更高；新架构NewSQL数据库存储设计即为基于paxos（或Raft）协议的多副本，相比于传统数据库主从模式（半同步转异步后也存在丢数问题），在实现了真正的高可用、高可靠（RTO<30s，RPO=0）；NewSQL数据库天生支持数据分片，数据的迁移、扩容都是自动化的，大大减轻了DBA的工作，同时对应用透明，无需在SQL指定分库分表键。

Nosql的全称是NotOnlySql，这个概念很早就有人提出。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，oralce、sqlserver等一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql应运而生。

上面说的是NOSQL的定义Nosql和关系型数据库的区别,这里我说明一比较重要的区别。

存储格式：关系型数据库是表格式的，存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。举个例子，例如在游戏里面玩家的背包数据，我们都知道一个游戏里面的道具是很多，而且不确定玩家什么时候获取什么道具，这个时候如果想在关系数据库里面存储数据，这个表怎么建立就是一个很大的问题，如果你把所有的道具ID当做表头，那么后续每增加一个道具，就需要修改这张表。如果你的表结构是：

用户ID|道具ID|道具数量|道具特殊属性

那么可以想象一下这张表随着用户的增多会变的多么的庞大。所以这个时候我们就需要一个能直接像 *** 作玩家对象一样的数据库，这里比较代表性的就是mongo，通过这个我们就可以看出nosql数据库更适合存储结构不确定的数据。

存储扩展：这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中， *** 作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

上面的的例子已经说明了这个问题。在现代互联网时代大家都是希望能横线扩展服务。这样付出的代价是最小的。

对于上面关系型数据库和NOSQL数据库的区别其实还有很多。我相信大家在用的都会感觉到。上面列出的只是我感觉区别最大的。

那么NOSQL这么好用，是不是都可以用了呢，显示不是这样，NOSQL对于聚合查询显示不是他的强项。这个时候就需要关系型数据库。我是这样建议，对于结构统一，应该存储于关系型数据库，对于结构不统一的可以存储到NOSQL数据库例如mongo。但是这个不是绝对的，在实际的项目的开发过程中，需要根据的自己的业务，仔细揣摩一下，做好最合适的划分。

常见关系型数据库通常有SQLServer，Mysql，Oracle等。主流的Nosql数据库有Redis，Memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库通常都是开源的。在互联网行业用大多也是免费的MYSQL（这里偷笑一下）。

在实际的项目中大家的项目都是如何选择的呢？大家可以关注我,私信或者在评论区留言。

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