NoSQL 與 SQL：內容、地點和方式
作為初學者，了解兩種最常用的數據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，幫助初學者了解 SQL 和 NoSQL 之間的區別、它們的用例以及它們比另一個表現更好的場景。此處的信息將為您提供 SQL 和 NoSQL 數據庫的概述，并重點介紹每種數據庫的優缺點。到本文結束時，您將能夠就為您的項目使用哪種類型的數據庫做出明智的決定。無論您是軟件開發人員、數據分析師，還是希望存儲和管理數據的企業主，此信息都對您很有價值且相關。
那么，讓我們深入探索 SQL 和 NoSQL 數據庫的世界。
關于 SQL 和 NoSQL 的事實
- SQL 最初是由Donald D. Chamberlin和Raymond F. Boyce在IBM于 1970 年代初從Edgar F. Codd那里學習關系模型后開發的。
- NoSQL一詞由 Carlo Strozzi 在 1998 年使用。
- Oracle 于 1979 年將第一個商業關系數據庫推向市場，隨后是DB2、SAP Sybase ASE 和Informix。
- NoSQL 數據庫不是關系數據庫的替代品，而是為某些用例提供替代解決方案。
- SQL 數據庫提供高度的數據一致性和事務支持，使其成為需要數據完整性和可靠性的應用程序的熱門選擇。
- NoSQL 數據庫通常具有水平可擴展性，這意味著它們可以輕松地跨多個服務器分發數據，從而實現更大的可擴展性。
- CAP定理，也以計算機科學家Eric Brewer的名字命名為 Brewer 定理，指出任何分布式數據存儲只能提供三個保證中的兩個：
何時使用 SQL 或 NoSQL 沒有硬性規定，特定項目的最佳選擇將取決于項目的具體需求和約束。
SQL 數據庫通常比 NoSQL 數據庫使用更廣泛。根據 DB-Engines的一項調查，在流行度和使用率上排名前五的數據庫都是 SQL 數據庫（Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL 和 SQLite）。
使用 SQL 或 NoSQL 的實際應用程序
- Twitter 使用 NoSQL 數據庫 (Cassandra) 來存儲和管理其用戶生成的海量數據。他們說， “我們的地理團隊使用它來存儲和查詢他們的興趣點數據庫。研究團隊使用它來存儲對我們整個用戶群進行的數據挖掘的結果。 ”
- Netflix 使用 SQL 和 NoSQL 數據庫的組合來存儲和管理與其流媒體服務相關的數據。該公司使用 SQL 數據庫 (MySQL) 存儲結構化交易數據，例如訂戶信息和賬單記錄，并使用 NoSQL 數據庫 (Cassandra) 存儲與用戶交互和推薦相關的數據。
- LinkedIn 使用 SQL 和 NoSQL 數據庫的組合來存儲和管理與其專業網絡平臺相關的數據。Espresso 是 LinkedIn 的在線、分布式、容錯 NoSQL 數據庫，目前為大約 30 個 LinkedIn 應用程序提供支持，包括會員資料、InMail（LinkedIn 的會員間消息傳遞系統）、部分主頁和移動應用程序。
- Facebook使用 MySQL 作為主要數據庫，這是一個由 Oracle 開發的開源數據庫，為 Facebook 的一些最重要的工作負載提供支持。他們引入了 MyRocks，一種新的 MySQL 數據庫引擎，其目標是提高空間和寫入效率，超過壓縮 InnoDB 所能達到的水平。
- 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 作為單一事實來源。Elastic 和 Redis 中的所有數據都來自 SQL Server。他們運行兩個帶有AlwaysOn 可用性組的 SQL Server 集群。
SQL 和 NoSQL 在不同業務中的用例
數據庫
- 財務系統
- 客戶關系管理 (CRM) 系統
- 庫存管理系統
- 人力資源 (HR) 系統
- 數據倉庫和商業智能 (BI) 系統
無SQL
- 社交媒體網絡
- 電子商務網站
- 實時分析系統
- 移動應用程序后端
- 內容管理系統 (CMS)
這些只是幾個示例，SQL 和 NoSQL 還有許多其他用例。
特定項目的最佳技術將取決于項目的具體需求和限制。
云端數據庫
大多數主要的云提供商都提供各種 SQL 和 NoSQL 數據庫作為服務。以下是一些主要云提供商提供的數據庫類型的一些示例：
- Amazon Web Services (AWS) 提供一系列 SQL 和 NoSQL 數據庫，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 數據庫，包括：
- SQL：Azure SQL 數據庫（關系）、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 數據庫，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 之間進行選擇的最佳實踐
在為特定項目選擇 SQL 和 NoSQL 時，需要牢記一些最佳實踐（這不是最終列表）：
- 了解項目的具體需求和限制。這將幫助您確定最適合的技術。
- 考慮您正在使用的數據的類型和結構。SQL 非常適合具有明確關系的結構化、事務性數據，而 NoSQL 更適合處理具有較少定義關系的非結構化、大容量數據。（同樣，您的項目和用例將決定這一點。）
- 評估應用程序的可伸縮性和性能要求。您一定聽說過 NoSQL 數據庫通常比 SQL 數據庫更具可擴展性和性能，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 數據庫通常更具可預測性和一致性，但 NoSQL 數據庫提供更大的靈活性。
- 測試不同的技術，看看哪一種技術在您的特定用例中表現最好。這將幫助您做出明智的決定。
- SQL 和 NoSQL 數據庫都可以提供高可用性和持久性，具體取決于具體的實施方式以及復制和分片等技術的使用。
- 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
為了幫助企業應用程序在 SQL 和 NoSQL 之間做出選擇，您可以考慮使用數據庫性能基準測試工具、數據庫設計和建模工具以及數據庫管理和監控工具等工具。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
數據庫實現失敗的原因
- 設計不當的數據模型或模式不符合應用程序的需要
- 性能測試或優化不充分，導致數據庫性能不佳
- 缺乏強大的備份和恢復流程，導致數據丟失或損壞
- 數據庫維護和支持的規劃或資源不足
常見故障與異常
- 連接失敗—— 建立與數據庫的連接時出現問題，例如數據庫服務器未運行或連接詳細信息不正確時
- 解決方案：建立穩健的連接管理和重試策略來處理連接失敗
- 查詢失敗 - 執行查詢時出現問題，例如查詢語法無效或查詢執行時間過長
- 解決方案：調試和優化查詢以提高性能
- 事務失敗——如果數據庫事務出現問題，例如事務由于死鎖或違反約束而被取消或回滾
- 解決方案：實施適當的交易管理以最大限度地降低交易失敗的風險
- 數據損壞—— 當數據庫中存儲的數據出現問題時，例如當數據因硬件故障或軟件錯誤而損壞或丟失時，就會發生這種情況。
- 解決方案：實施備份和恢復策略以降低數據丟失或損壞的風險
- 性能問題：數據庫查詢性能不佳，如速度慢或數據庫消耗過多資源
- 解決方案：監視和調整數據庫以識別和解決性能問題
數據庫的部署架構
- 獨立服務器：在此架構中，數據庫安裝在單個服務器上并由應用程序直接訪問。這是最簡單易用的部署選項，但不適合大規模或高可用性應用程序。
- 復制：在這里，數據庫部署在多臺服務器上，每臺服務器都托管一份數據副本。服務器配置在副本集中，其中一個服務器被指定為主服務器。應用程序寫入主服務器，數據自動復制到其他服務器。這提供了改進的可用性和容錯性，但不提供水平可伸縮性。
- 分片：這與復制相同，其中數據庫部署在多臺服務器上，并且數據跨服務器分區。這里的分區稱為分片，服務器被組織成一個分片集群。應用程序寫入集群，數據自動路由到適當的分片。這種風格提供了改進的可伸縮性和性能，同時需要額外的配置和管理。
- 云托管服務：云提供商管理數據庫并由 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。
什么會導致數據庫中的性能問題
- 資源不足
- 設計不佳的查詢
- 索引問題
- 架構未優化
- 分片問題
- 網絡延遲或帶寬
我使用 SQL 和 NOSQL 的個人經驗
我是企業 API 開發團隊的一員，最初我們開始使用 SQL 數據庫。后來當我們的組織采用 NoSQL 時，考慮到我們將擴展并且其他一切都會順利的事實，我們搬到了那里。
然而，我們開始遇到規模、性能、索引等挑戰。使用 NoSQL 數據庫的挑戰之一是它們通常缺乏關系數據庫提供的強大的數據一致性保證。您需要記住分布式環境中的“最終一致性”。這意味著在某些情況下數據可能會變得不一致或過時，例如當多個客戶端同時更新相同的數據時。
所以作為初學者，我們從來沒有想過這個場景，逐漸開始學習和重新設計數據庫架構，從記錄走向文檔。NoSQL 數據庫旨在處理大量數據和高讀寫吞吐量，但優化其性能需要深入了解數據庫的體系結構和配置設置。
需要從只關注關系的心態轉變。數據庫是存儲數據的地方，遵循特定的數據結構。考慮從充滿業務邏輯的存儲過程轉移到僅應用程序的業務邏輯：數據庫內部將沒有邏輯。在充分利用 NoSQL 的同時，必須更好地進行數據建模和設計索引。
