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SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫的全面比較

眾所周知，被軟件開發(fā)界經(jīng)常使用到的數(shù)據(jù)庫主要分為兩種類型：SQL和NoSQL。兩者到底孰優(yōu)孰劣，我們又該在何種應用場景下使用呢?本文將和您對此進行深入探討。

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類型定義

SQL，即結構化查詢語言，是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的查詢語言。SQL數(shù)據(jù)庫能夠通過簡化CRUD操作，處理數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)。此處的CRUD代表了創(chuàng)建(create)、檢索(或讀取，retrieve、read)、更新(update)和刪除(delete)，四種控制數(shù)據(jù)的主要操作。

SQL數(shù)據(jù)庫通常被稱為關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)。由于此類系統(tǒng)主要利用基于行的數(shù)據(jù)庫結構，連接各個數(shù)據(jù)表之間的相關數(shù)據(jù)對象，因此傳統(tǒng)的RDBMS使用的是SQL語法。我們熟悉的Microsoft Access、MySQL、Microsoft SQL Server、SQLite、Oracle Database、IBM DB2、以及Backendless等都是RDBMS類型的SQL數(shù)據(jù)庫。

而NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有任何固定用于保存數(shù)據(jù)的結構化數(shù)據(jù)表。從技術上講，所有非關系型數(shù)據(jù)庫都可以被稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫。不同于關系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL數(shù)據(jù)庫不但可以被快速地設置，并且只需最少量的預先規(guī)劃(pre-planning)。常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫示例包括：MongoDB、DynamoDB、SimpleDB、CouchDB、CouchBase、OrientDB、InfiniteGraph、Neo4j、FlockDB、Cassandra、以及HBase等。

截至2021年5月，在DB-Engines上??排名??前六的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，有五個是關系型數(shù)據(jù)庫。其中前四名分別是Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server和PostgreSQL。

下面，讓我們來深入探討SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫的各種優(yōu)缺點：

SQL的優(yōu)勢

從廣義上說，SQL數(shù)據(jù)庫需要對關系模型進行更高級的準備和規(guī)劃。不過，其好處是您的數(shù)據(jù)將能夠保持一致與整潔。通常，關系模型表示了數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的存儲方式，例如：每個數(shù)據(jù)表的結構、以及與其他表的關聯(lián)方式。

標準化模式

盡管具有標準化模式的SQL數(shù)據(jù)庫、以及關系型數(shù)據(jù)庫，通常被認為“死板”且難以被修改，但是它們有著更多的規(guī)范優(yōu)勢。例如，添加到數(shù)據(jù)庫的每個數(shù)據(jù)對象，都必須符合各種鏈接表(包括行和列)的公認架構。顯然，這對于數(shù)據(jù)的合規(guī)性、完整性、一致性、以及安全性，都是至關重要的。

大量的用戶群

由于SQL是一種成熟且應用廣泛的編程語言，因此擁有著各種龐大的用戶社區(qū)，其中不乏許多擁有豐富經(jīng)驗的專家。由他們提供的強大的SQL知識，可以為應用程序的開發(fā)人員提供大量的咨詢、協(xié)作、以及提高技能的機會。

ACID的合規(guī)性

由于關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表結構比較精確，因此SQL數(shù)據(jù)庫具有ACID(請見下面的詳述)的特點，能夠有助于確保數(shù)據(jù)表的同步、以及事務的有效性。也就是說，因為SQL數(shù)據(jù)庫可以提供較高數(shù)據(jù)完整性級別，所以它往往是運行應用程序的優(yōu)先選擇。

原子性(Atomicity)：所有數(shù)據(jù)和事務的更改都是被完全作為單個操作執(zhí)行的。如果失敗，數(shù)據(jù)庫則不會執(zhí)行任何更改。
一致性(Consistency)：數(shù)據(jù)在事務開始和完成時須保持一致且有效。
隔離性(Isolation)：事務能夠同步運行，且不產(chǎn)生任何競爭或沖突。它們能夠表現(xiàn)得好像是連續(xù)發(fā)生的那樣。
持久性(Durability)：一旦事務完成，其數(shù)據(jù)結果應當是永久的，且不能被更改的。

比如說，對于一個庫存管理系統(tǒng)，最重要的是一旦物品被購買掉，就應當從庫存中被移除，以防止產(chǎn)生庫存與實際產(chǎn)品數(shù)量不符的問題。也就是說，在客戶下訂單時，系統(tǒng)應及時更新庫存、創(chuàng)建新的發(fā)貨數(shù)據(jù)對象、更新付款信息、以及更新客戶信息等。所有與此相關的數(shù)據(jù)表，都會得到同步和更新，以完成規(guī)定的事務。

幾乎不需要代碼

SQL是一種對開發(fā)人員非常友好的語言。他們使用簡單的英語，就可以輕松地學會管理和查詢各種關系型數(shù)據(jù)庫。而且他們需要使用的只是簡單的關鍵字，而無需編寫代碼。

例如，Backendless數(shù)據(jù)庫的查詢就可以用SQL來編寫。此外，SQL的相關術語還可以用于制作精確的API調用，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的訪問和修改。即使是沒有任何SQL查詢編寫背景的用戶，也可以使用??Database Views??，直觀地創(chuàng)建各種查詢。

SQL的缺點

硬件

SQL數(shù)據(jù)庫只適合垂直方向的擴展。這意味著，您只能通過在現(xiàn)有的服務器上，增加諸如CPU、SSD和RAM之類的部件，或購買更快、更昂貴的服務器，以實現(xiàn)擴容。隨著業(yè)務數(shù)據(jù)的不斷增長，您會被持續(xù)要求增加硬盤空間，以及具有更優(yōu)性能的主機，來承載更新、更技術。正因為如此，由它產(chǎn)生的硬件淘汰率也會更高。

現(xiàn)代化SQL數(shù)據(jù)庫往往會用到分片(sharding)的過程。分片技術可以在具有相同模式的多個數(shù)據(jù)表中，通過分離或分區(qū)數(shù)據(jù)，來實現(xiàn)水平擴展。例如，開發(fā)人員無需在同一個數(shù)據(jù)表中存儲100,000個對象，而只要創(chuàng)建兩個具有相同模式的數(shù)據(jù)表，并保證每個表都存儲50,000個對象即可。而且兩張表之間沒有重復性。

當然，使用諸如Backendless之類的??無服務器托管服務??，也可以緩解擴展性的問題。該數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以為您管理自動化的擴展，既省去了物理服務器的管理，又實現(xiàn)了大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫效能。

過于死板

SQL數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)關系模型或模式，必須在使用之前被事先定義好。而且一旦完成了定義，也就喪失了部分靈活性。即：任何調整都可能會成為資源密集型的負擔。因此，開發(fā)者在將數(shù)據(jù)庫投入生產(chǎn)環(huán)境之前，必須在規(guī)劃設計上投入大量的時間。

當然，Backendless可以讓開發(fā)人員即便是在應用程序啟動之后，也可以隨時修改架構，添加新的數(shù)據(jù)表和列，以及建立關系等，相較傳統(tǒng)SQL數(shù)據(jù)庫，具有更大的靈活性。因此，Backendless系統(tǒng)非常適合早期的產(chǎn)品開發(fā)，畢竟開發(fā)過程的初期不會被鎖定在某一固定的模式中。

數(shù)據(jù)規(guī)范化

開發(fā)關系型數(shù)據(jù)庫的一項目標便是消除數(shù)據(jù)的重復。每張數(shù)據(jù)表都具有不同的信息。這些信息可以通過一些常用的值(如序列號)進行查詢和連接。不過，當SQL數(shù)據(jù)庫的變化過于頻繁時，在多張數(shù)據(jù)表之間進行連接和查詢，一旦碰到單個查詢所需的數(shù)據(jù)表過多的情況，系統(tǒng)的速度要么會被拖慢，要么需要大量調用相應的處理能力。

傳統(tǒng)的資源密集型升級和擴展

如前所述，SQL數(shù)據(jù)庫的縱向擴展能力需要通過擴大硬件投資來實現(xiàn)。顯然，此舉不但費錢而且費時，因此一些組織會試圖讓開發(fā)人員通過編程的方式，實現(xiàn)分區(qū)和水平擴展。例如，Backendless會以基礎架構即服務(IaaS)的形式，為您自動管理擴展的過程，處理服務器的維護，以及資源的分配等艱巨任務，以便用戶專注于構建出色的產(chǎn)品，而非數(shù)據(jù)庫的增長。

NoSQL的優(yōu)勢

查詢速度

由于NoSQL查詢是非規(guī)范化的，而特定查詢所需的所有信息通常會被存儲在一起，因此開發(fā)者能夠對正在處理的大量數(shù)據(jù)進行輕松地查詢，無需擔心出現(xiàn)重復的數(shù)據(jù)。同時，NoSQL對于簡單查詢的響應也非?？臁?/p>

持續(xù)可用性

對于NoSQL數(shù)據(jù)庫而言，由于數(shù)據(jù)分布在不同的區(qū)域和多個服務器上，因此，NoSQL數(shù)據(jù)庫不但消除了單點故障，減少了停機時間，而且更具有擴展性、穩(wěn)定性、以及持續(xù)可用性。

敏捷

NoSQL數(shù)據(jù)庫通過為開發(fā)人員提供了足夠的靈活性，以協(xié)助提高他們的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力。它們不但不會受到行和列的約束，并且其模式也不需要預先定義。此外，由于NoSQL數(shù)據(jù)庫是動態(tài)的，因此它可以處理包括：多態(tài)化、半結構化、結構化、以及非結構化等各種類型的數(shù)據(jù)。

應用程序開發(fā)人員可以直接構建并開始使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，而無需花費精力和時間去進行前期規(guī)劃。當需求發(fā)生變化、或需要添加新的數(shù)據(jù)類型時，它能夠按需修改，以滿足不同數(shù)據(jù)類型和不斷變化的功能需求。

低成本擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫的水平擴展能力具有一定的成本效益。與昂貴的硬件升級不同，此類數(shù)據(jù)庫可以通過簡單地添加云實例、或虛擬服務器，來實現(xiàn)低成本的擴展。此外，許多開源的NoSQL數(shù)據(jù)庫也為軟件開發(fā)公司提供了廉價的數(shù)據(jù)庫選擇。

NoSQL的缺點

沒有標準化的語言

由于沒有統(tǒng)一的用于執(zhí)行NoSQL查詢的固定語言，因此我們在查詢不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫類型的數(shù)據(jù)時，所使用的語法會有所不同。這就導致了與只需學習一種SQL語言相比，NoSQL的學習曲線會更加陡峭。此外，由于出現(xiàn)得較晚，開發(fā)團隊內可能缺乏研發(fā)與實施NoSQL系統(tǒng)的、有經(jīng)驗的人員，因此團隊需要增加在培訓或引進人才方面的成本。

執(zhí)行復雜查詢的效率低下

如果NoSQL數(shù)據(jù)庫中存在著豐富的數(shù)據(jù)結構，那么會因為缺乏可執(zhí)行復雜查詢的標準接口，而導致查詢效率的低下。而且，由于數(shù)據(jù)結構的原因，就算執(zhí)行簡單的NoSQL查詢，也可能需要一定的編程技巧。顯然，這對于倡導無代碼化的開發(fā)人員而言，會是一種挑戰(zhàn)。

專家數(shù)量有待增加

不可否認，已有越來越多開發(fā)人員愿意使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，并且在不斷地壯大著其相應的社區(qū)。但是，相對于成熟的SQL社區(qū)，該領域的專家和顧問可能需要更多的時間，去解決那些未曾被記錄的NoSQL問題。

數(shù)據(jù)檢索不一致

由于NoSQL數(shù)據(jù)庫是分布式的，數(shù)據(jù)在被快速獲得的同時，其查詢結果可能不會返回的是最新、最準確的數(shù)據(jù)信息。畢竟分布式方法會使得數(shù)據(jù)庫，根據(jù)查詢服務器的不同，而持續(xù)返回不同的數(shù)據(jù)值。

相對于前面提到的ACID級別，許多NoSQL數(shù)據(jù)庫更符合BASE標準(譯者注：是基本可用--Basically Available、軟狀態(tài)--Soft state和最終一致性--Eventually consistent，三個短語的簡寫)。顯然，NoSQL更重視的是可用性與速度?？梢哉f，數(shù)據(jù)檢索的不一致性，是NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要缺點之一。

小結

綜上所述，SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫都有著各自的適用場景，并能滿足特定的數(shù)據(jù)需求與應用目標。您可以根據(jù)自己手頭項目的實際特點，權衡兩者的利弊，做出合適的選擇。當然，您的選擇也不一定是排他的。您完全可以將兩者結合起來使用，讓每種數(shù)據(jù)庫類型都能夠發(fā)揮各自的優(yōu)勢。事實上，許多公司在其云端架構中、甚至是在同一個應用程序中，正在同時使用這兩種類型的數(shù)據(jù)庫。

譯者介紹

陳峻 (Julian Chen)，社區(qū)編輯，具有十多年的IT項目實施經(jīng)驗，善于對內外部資源與風險實施管控，專注傳播網(wǎng)絡與信息安全知識與經(jīng)驗;持續(xù)以博文、專題和譯文等形式，分享前沿技術與新知;經(jīng)常以線上、線下等方式，開展信息安全類培訓與授課。

原文標題：SQL vs NoSQL Database – A Complete Comparison，作者：Chris Fanchi

網(wǎng)站名稱：SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫的全面比較
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