作為初學(xué)者，了解兩種最常用的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型是必不可少的：SQL和NoSQL。在本文中，我已盡力提供一個(gè)全面的指南，幫助初學(xué)者了解 SQL 和 NoSQL 之間的區(qū)別、它們的用例以及它們比另一個(gè)表現(xiàn)更好的場(chǎng)景。此處的信息將為您提供 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的概述，并重點(diǎn)介紹每種數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)缺點(diǎn)。到本文結(jié)束時(shí)，您將能夠就為您的項(xiàng)目使用哪種類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)做出明智的決定。無(wú)論您是軟件開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析師，還是希望存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的企業(yè)主，此信息都對(duì)您很有價(jià)值且相關(guān)。

那么，讓我們深入探索 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的世界。

關(guān)于 SQL 和 NoSQL 的事實(shí)

• SQL 最初是由Donald D. Chamberlin和Raymond F. Boyce在IBM于 1970 年代初從Edgar F. Codd那里學(xué)習(xí)關(guān)系模型后開(kāi)發(fā)的。
• NoSQL一詞由 Carlo Strozzi 在 1998 年使用。
• Oracle 于 1979 年將第一個(gè)商業(yè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)推向市場(chǎng)，隨后是DB2、SAP Sybase ASE 和Informix。
• NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的替代品，而是為某些用例提供替代解決方案。
• SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)提供高度的數(shù)據(jù)一致性和事務(wù)支持，使其成為需要數(shù)據(jù)完整性和可靠性的應(yīng)用程序的熱門(mén)選擇。
• NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)通常具有水平可擴(kuò)展性，這意味著它們可以輕松地跨多個(gè)服務(wù)器分發(fā)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更大的可擴(kuò)展性。
• CAP定理，也以計(jì)算機(jī)科學(xué)家Eric Brewer的名字命名為 Brewer 定理，指出任何分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)只能提供三個(gè)保證中的兩個(gè)：

何時(shí)使用 SQL 或 NoSQL 沒(méi)有硬性規(guī)定，特定項(xiàng)目的最佳選擇將取決于項(xiàng)目的具體需求和約束。

SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)通常比 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用更廣泛。根據(jù) DB-Engines的一項(xiàng)調(diào)查，在流行度和使用率上排名前五的數(shù)據(jù)庫(kù)都是 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)（Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL 和 SQLite）。

使用 SQL 或 NoSQL 的實(shí)際應(yīng)用程序

• Twitter 使用 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù) (Cassandra) 來(lái)存儲(chǔ)和管理其用戶生成的海量數(shù)據(jù)。他們說(shuō)， “我們的地理團(tuán)隊(duì)使用它來(lái)存儲(chǔ)和查詢他們的興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。研究團(tuán)隊(duì)使用它來(lái)存儲(chǔ)對(duì)我們整個(gè)用戶群進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。 ”
• Netflix 使用 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的組合來(lái)存儲(chǔ)和管理與其流媒體服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。該公司使用 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù) (MySQL) 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，例如訂戶信息和賬單記錄，并使用 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù) (Cassandra) 存儲(chǔ)與用戶交互和推薦相關(guān)的數(shù)據(jù)。
• LinkedIn 使用 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的組合來(lái)存儲(chǔ)和管理與其專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相關(guān)的數(shù)據(jù)。Espresso 是 LinkedIn 的在線、分布式、容錯(cuò) NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，目前為大約 30 個(gè) LinkedIn 應(yīng)用程序提供支持，包括會(huì)員資料、InMail（LinkedIn 的會(huì)員間消息傳遞系統(tǒng)）、部分主頁(yè)和移動(dòng)應(yīng)用程序。
• Facebook使用 MySQL 作為主要數(shù)據(jù)庫(kù)，這是一個(gè)由 Oracle 開(kāi)發(fā)的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，為 Facebook 的一些最重要的工作負(fù)載提供支持。他們引入了 MyRocks，一種新的 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，其目標(biāo)是提高空間和寫(xiě)入效率，超過(guò)壓縮 InnoDB 所能達(dá)到的水平。
• Stack Overflow使用 SQL Server。Nick Craver在他的一篇博客中寫(xiě)道，Stack Overflow 正在使用 SQL Server 作為單一事實(shí)來(lái)源。Elastic 和 Redis 中的所有數(shù)據(jù)都來(lái)自 SQL Server。他們運(yùn)行兩個(gè)帶有AlwaysOn 可用性組的 SQL Server 集群。

SQL 和 NoSQL 在不同業(yè)務(wù)中的用例

數(shù)據(jù)庫(kù)

• 財(cái)務(wù)系統(tǒng)
• 客戶關(guān)系管理 (CRM) 系統(tǒng)
• 庫(kù)存管理系統(tǒng)
• 人力資源 (HR) 系統(tǒng)
• 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能 (BI) 系統(tǒng)

無(wú)SQL

• 社交媒體網(wǎng)絡(luò)
• 電子商務(wù)網(wǎng)站
• 實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)
• 移動(dòng)應(yīng)用程序后端
• 內(nèi)容管理系統(tǒng) (CMS)

這些只是幾個(gè)示例，SQL 和 NoSQL 還有許多其他用例。

特定項(xiàng)目的最佳技術(shù)將取決于項(xiàng)目的具體需求和限制。

云端數(shù)據(jù)庫(kù)

大多數(shù)主要的云提供商都提供各種 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)作為服務(wù)。以下是一些主要云提供商提供的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型的一些示例：

• Amazon Web Services (AWS) 提供一系列 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，包括：

• SQL：亞馬遜 RDS（MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server）
• NoSQL：Amazon DynamoDB（鍵值對(duì)）、Amazon DocumentDB（文檔）、Amazon Neptune（圖形）

• Microsoft Azure 提供一系列 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，包括：

• SQL：Azure SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)（關(guān)系）、Azure Database for MySQL、Azure Database for PostgreSQL
• NoSQL：Azure Cosmos DB（多模型）、Azure 表存儲(chǔ)（鍵值）

• Google Cloud Platform 提供一系列 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，包括：

• SQL：云 SQL（MySQL、PostgreSQL）
• NoSQL：Cloud Firestore（文檔）、Cloud Bigtable（寬列）、Cloud Datastore（文檔）

在 SQL 和無(wú) SQL 之間進(jìn)行選擇的最佳實(shí)踐

在為特定項(xiàng)目選擇 SQL 和 NoSQL 時(shí)，需要牢記一些最佳實(shí)踐（這不是最終列表）：

1. 了解項(xiàng)目的具體需求和限制。這將幫助您確定最適合的技術(shù)。
2. 考慮您正在使用的數(shù)據(jù)的類(lèi)型和結(jié)構(gòu)。SQL 非常適合具有明確關(guān)系的結(jié)構(gòu)化、事務(wù)性數(shù)據(jù)，而 NoSQL 更適合處理具有較少定義關(guān)系的非結(jié)構(gòu)化、大容量數(shù)據(jù)。（同樣，您的項(xiàng)目和用例將決定這一點(diǎn)。）
3. 評(píng)估應(yīng)用程序的可伸縮性和性能要求。您一定聽(tīng)說(shuō)過(guò) NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)通常比 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)更具可擴(kuò)展性和性能，但情況可能并非總是如此。
4. 考慮您需要的一致性和可靠性級(jí)別。SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)通常更具可預(yù)測(cè)性和一致性，但 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)提供更大的靈活性。
5. 測(cè)試不同的技術(shù)，看看哪一種技術(shù)在您的特定用例中表現(xiàn)最好。這將幫助您做出明智的決定。
6. SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)都可以提供高可用性和持久性，具體取決于具體的實(shí)施方式以及復(fù)制和分片等技術(shù)的使用。
7. 每個(gè)人都在使用 NoSQL，所以這樣做并不總是正確的策略。

幫助決定的工具

為了幫助企業(yè)應(yīng)用程序在 SQL 和 NoSQL 之間做出選擇，您可以考慮使用數(shù)據(jù)庫(kù)性能基準(zhǔn)測(cè)試工具、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和建模工具以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理和監(jiān)控工具等工具。這些類(lèi)型的工具的一些示例包括：

• MySQL 工作臺(tái)
• MongoDB 指南針
• 資料夾
• 海貍
• Redis 桌面管理器

數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)失敗的原因

• 設(shè)計(jì)不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型或模式不符合應(yīng)用程序的需要
• 性能測(cè)試或優(yōu)化不充分，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)性能不佳
• 缺乏強(qiáng)大的備份和恢復(fù)流程，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或損壞
• 數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)和支持的規(guī)劃或資源不足

常見(jiàn)故障與異常

• 連接失敗—— 建立與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器未運(yùn)行或連接詳細(xì)信息不正確時(shí)

• 解決方案：建立穩(wěn)健的連接管理和重試策略來(lái)處理連接失敗

• 查詢失敗 - 執(zhí)行查詢時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題，例如查詢語(yǔ)法無(wú)效或查詢執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)

• 解決方案：調(diào)試和優(yōu)化查詢以提高性能

• 事務(wù)失敗——如果數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題，例如事務(wù)由于死鎖或違反約束而被取消或回滾

• 解決方案：實(shí)施適當(dāng)?shù)慕灰坠芾硪宰畲笙薅鹊亟档徒灰资〉娘L(fēng)險(xiǎn)

• 數(shù)據(jù)損壞—— 當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，例如當(dāng)數(shù)據(jù)因硬件故障或軟件錯(cuò)誤而損壞或丟失時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況。

• 解決方案：實(shí)施備份和恢復(fù)策略以降低數(shù)據(jù)丟失或損壞的風(fēng)險(xiǎn)

• 性能問(wèn)題：數(shù)據(jù)庫(kù)查詢性能不佳，如速度慢或數(shù)據(jù)庫(kù)消耗過(guò)多資源

• 解決方案：監(jiān)視和調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)以識(shí)別和解決性能問(wèn)題

數(shù)據(jù)庫(kù)的部署架構(gòu)

1. 獨(dú)立服務(wù)器：在此架構(gòu)中，數(shù)據(jù)庫(kù)安裝在單個(gè)服務(wù)器上并由應(yīng)用程序直接訪問(wèn)。這是最簡(jiǎn)單易用的部署選項(xiàng)，但不適合大規(guī)?；蚋呖捎眯詰?yīng)用程序。
2. 復(fù)制：在這里，數(shù)據(jù)庫(kù)部署在多臺(tái)服務(wù)器上，每臺(tái)服務(wù)器都托管一份數(shù)據(jù)副本。服務(wù)器配置在副本集中，其中一個(gè)服務(wù)器被指定為主服務(wù)器。應(yīng)用程序?qū)懭胫鞣?wù)器，數(shù)據(jù)自動(dòng)復(fù)制到其他服務(wù)器。這提供了改進(jìn)的可用性和容錯(cuò)性，但不提供水平可伸縮性。
3. 分片：這與復(fù)制相同，其中數(shù)據(jù)庫(kù)部署在多臺(tái)服務(wù)器上，并且數(shù)據(jù)跨服務(wù)器分區(qū)。這里的分區(qū)稱(chēng)為分片，服務(wù)器被組織成一個(gè)分片集群。應(yīng)用程序?qū)懭爰?，?shù)據(jù)自動(dòng)路由到適當(dāng)?shù)姆制?。這種風(fēng)格提供了改進(jìn)的可伸縮性和性能，同時(shí)需要額外的配置和管理。
4. 云托管服務(wù)：云提供商管理數(shù)據(jù)庫(kù)并由 API 訪問(wèn)。這可能是最簡(jiǎn)單的部署和管理方式。另一方面，它可能很昂貴，與其他相比，控制和定制會(huì)更少。

什么會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)中的性能問(wèn)題

1. 資源不足
2. 設(shè)計(jì)不佳的查詢
3. 索引問(wèn)題
4. 架構(gòu)未優(yōu)化
5. 分片問(wèn)題
6. 網(wǎng)絡(luò)延遲或帶寬

我使用 SQL 和 NOSQL 的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)

我是企業(yè) API 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的一員，最初我們開(kāi)始使用 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)。后來(lái)當(dāng)我們的組織采用 NoSQL 時(shí)，考慮到我們將擴(kuò)展并且其他一切都會(huì)順利的事實(shí)，我們搬到了那里。

然而，我們開(kāi)始遇到規(guī)模、性能、索引等挑戰(zhàn)。使用 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的挑戰(zhàn)之一是它們通常缺乏關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)一致性保證。您需要記住分布式環(huán)境中的“最終一致性”。這意味著在某些情況下數(shù)據(jù)可能會(huì)變得不一致或過(guò)時(shí)，例如當(dāng)多個(gè)客戶端同時(shí)更新相同的數(shù)據(jù)時(shí)。

所以作為初學(xué)者，我們從來(lái)沒(méi)有想過(guò)這個(gè)場(chǎng)景，逐漸開(kāi)始學(xué)習(xí)和重新設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，從記錄走向文檔。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)旨在處理大量數(shù)據(jù)和高讀寫(xiě)吞吐量，但優(yōu)化其性能需要深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)和配置設(shè)置。

需要從只關(guān)注關(guān)系的心態(tài)轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)庫(kù)是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方，遵循特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？紤]從充滿業(yè)務(wù)邏輯的存儲(chǔ)過(guò)程轉(zhuǎn)移到僅應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)邏輯：數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部將沒(méi)有邏輯。在充分利用 NoSQL 的同時(shí)，必須更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和設(shè)計(jì)索引。