官场小说排行榜,大主宰,遮天

新聞中心

這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案

NoSQL與SQL：內(nèi)容、地點(diǎn)和方式

這份綜合指南將幫助初學(xué)者了解 SQL 和 NoSQL 之間的區(qū)別、它們的用例和性能場景。

寧國網(wǎng)站建設(shè)公司成都創(chuàng)新互聯(lián)公司,寧國網(wǎng)站設(shè)計制作，有大型網(wǎng)站制作公司豐富經(jīng)驗(yàn)。已為寧國近1000家提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)。企業(yè)網(wǎng)站搭建\成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司要多少錢，請找那個售后服務(wù)好的寧國做網(wǎng)站的公司定做！

作為初學(xué)者，了解兩種最常用的數(shù)據(jù)庫類型是必不可少的：SQL和NoSQL。在本文中，我已盡力提供一個全面的指南，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表現(xiàn)更好的場景。此處的信息將為您提供 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的概述，并重點(diǎn)介紹每種數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點(diǎn)。到本文結(jié)束時，您將能夠就為您的項(xiàng)目使用哪種類型的數(shù)據(jù)庫做出明智的決定。無論您是軟件開發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析師，還是希望存儲和管理數(shù)據(jù)的企業(yè)主，此信息都對您很有價值且相關(guān)。

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

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)系模型后開發(fā)的。
NoSQL一詞由 Carlo Strozzi 在 1998 年使用。
Oracle 于 1979 年將第一個商業(yè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫推向市場，隨后是DB2、SAP Sybase ASE 和Informix。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫的替代品，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)用程序的熱門選擇。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫通常具有水平可擴(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)存儲只能提供三個保證中的兩個：

何時使用 SQL 或 NoSQL 沒有硬性規(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)庫通常比 NoSQL 數(shù)據(jù)庫使用更廣泛。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)庫都是 SQL 數(shù)據(jù)庫（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 (Cassandra) 來存儲和管理其用戶生成的海量數(shù)據(jù)。他們說， “我們的地理團(tuán)隊使用它來存儲和查詢他們的興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)庫。研究團(tuán)隊使用它來存儲對我們整個用戶群進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。 ”
Netflix 使用 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的組合來存儲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 (MySQL) 存儲結(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 (Cassandra) 存儲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)庫的組合來存儲和管理與其專業(yè)網(wǎng)絡(luò)平臺相關(guān)的數(shù)據(jù)。Espresso 是 LinkedIn 的在線、分布式、容錯 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，目前為大約 30 個 LinkedIn 應(yīng)用程序提供支持，包括會員資料、InMail（LinkedIn 的會員間消息傳遞系統(tǒng)）、部分主頁和移動應(yīng)用程序。
Facebook使用 MySQL 作為主要數(shù)據(jù)庫，這是一個由 Oracle 開發(fā)的開源數(shù)據(jù)庫，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)庫引擎，其目標(biāo)是提高空間和寫入效率，超過壓縮 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道，Stack Overflow 正在使用 SQL Server 作為單一事實(shí)來源。Elastic 和 Redis 中的所有數(shù)據(jù)都來自 SQL Server。他們運(yùn)行兩個帶有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

財務(wù)系統(tǒng)
客戶關(guān)系管理 (CRM) 系統(tǒng)
庫存管理系統(tǒng)
人力資源 (HR) 系統(tǒng)
數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能 (BI) 系統(tǒng)

無SQL

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

這些只是幾個示例，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

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

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

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

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

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

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

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

在 SQL 和無 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，需要牢記一些最佳實(shí)踐（這不是最終列表）：

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)。
考慮您正在使用的數(shù)據(jù)的類型和結(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)。）
評估應(yīng)用程序的可伸縮性和性能要求。您一定聽說過 NoSQL 數(shù)據(jù)庫通常比 SQL 數(shù)據(jù)庫更具可擴(kuò)展性和性能，但情況可能并非總是如此。
考慮您需要的一致性和可靠性級別。SQL 數(shù)據(jù)庫通常更具可預(yù)測性和一致性，但 NoSQL 數(shù)據(jù)庫提供更大的靈活性。
測試不同的技術(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。
SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫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。
每個人都在使用 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)庫性能基準(zhǔn)測試工具、數(shù)據(jù)庫設(shè)計和建模工具以及數(shù)據(jù)庫管理和監(jiān)控工具等工具。這些類型的工具的一些示例包括：

MySQL 工作臺
MongoDB 指南針
資料夾
海貍
Redis 桌面管理器

數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)失敗的原因

設(shè)計不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型或模式不符合應(yīng)用程序的需要
性能測試或優(yōu)化不充分，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫性能不佳
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)庫維護(hù)和支持的規(guī)劃或資源不足

常見故障與異常

連接失敗—— 建立與數(shù)據(jù)庫的連接時出現(xiàn)問題，例如數(shù)據(jù)庫服務(wù)器未運(yùn)行或連接詳細(xì)信息不正確時

解決方案：建立穩(wěn)健的連接管理和重試策略來處理連接失敗

查詢失敗 - 執(zhí)行查詢時出現(xiàn)問題，例如查詢語法無效或查詢執(zhí)行時間過長

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)庫事務(wù)出現(xiàn)問題，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

數(shù)據(jù)損壞—— 當(dāng)數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題時，例如當(dāng)數(shù)據(jù)因硬件故障或軟件錯誤而損壞或丟失時，就會發(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

性能問題：數(shù)據(jù)庫查詢性能不佳，如速度慢或數(shù)據(jù)庫消耗過多資源

解決方案：監(jiān)視和調(diào)整數(shù)據(jù)庫以識別和解決性能問題

數(shù)據(jù)庫的部署架構(gòu)

獨(dú)立服務(wù)器：在此架構(gòu)中，數(shù)據(jù)庫安裝在單個服務(wù)器上并由應(yīng)用程序直接訪問。這是最簡單易用的部署選項(xiàng)，但不適合大規(guī)?；蚋呖捎眯詰?yīng)用程序。
復(fù)制：在這里，數(shù)據(jù)庫部署在多臺服務(wù)器上，每臺服務(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)自動復(fù)制到其他服務(wù)器。這提供了改進(jìn)的可用性和容錯性，但不提供水平可伸縮性。
分片：這與復(fù)制相同，其中數(shù)據(jù)庫部署在多臺服務(wù)器上，并且數(shù)據(jù)跨服務(wù)器分區(qū)。這里的分區(qū)稱為分片，服務(wù)器被組織成一個分片集群。應(yīng)用程序?qū)懭爰?，?shù)據(jù)自動路由到適當(dāng)?shù)姆制＿@種風(fēng)格提供了改進(jìn)的可伸縮性和性能，同時需要額外的配置和管理。
云托管服務(wù)：云提供商管理數(shù)據(jù)庫并由 API 訪問。這可能是最簡單的部署和管理方式。另一方面，它可能很昂貴，與其他相比，控制和定制會更少。

什么會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫中的性能問題

資源不足
設(shè)計不佳的查詢
索引問題
架構(gòu)未優(yōu)化
分片問題
網(wǎng)絡(luò)延遲或帶寬

我使用 SQL 和 NOSQL 的個人經(jīng)驗(yàn)

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

然而，我們開始遇到規(guī)模、性能、索引等挑戰(zhàn)。使用 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)之一是它們通常缺乏關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供的強(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)可能會變得不一致或過時，例如當(dāng)多個客戶端同時更新相同的數(shù)據(jù)時。

所以作為初學(xué)者，我們從來沒有想過這個場景，逐漸開始學(xué)習(xí)和重新設(shè)計數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，從記錄走向文檔。NoSQL 數(shù)據(jù)庫旨在處理大量數(shù)據(jù)和高讀寫吞吐量，但優(yōu)化其性能需要深入了解數(shù)據(jù)庫的體系結(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)庫是存儲數(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)邏輯的存儲過程轉(zhuǎn)移到僅應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)邏輯：數(shù)據(jù)庫內(nèi)部將沒有邏輯。在充分利用 NoSQL 的同時，必須更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和設(shè)計索引。

網(wǎng)頁名稱：NoSQL與SQL：內(nèi)容、地點(diǎn)和方式
鏈接分享：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpisjdh.html