SQL 和 NoSQL 数据库之间的区别

大数据、机器学习和人工智能带来了数据存储方面的问题。信不信由你，这会以一些有趣的方式影响 Web 开发者。其中，最可能受到影响的是最终使用 NoSQL 数据库，因为它们与 SQL 数据库完全不同。

目前，如果您对 NoSQL 数据库一无所知，但您不想落后，那也无妨。了解 NoSQL 数据库实际上可以为您作为开发人员开辟更多机会。花几分钟时间了解这两个数据库及其区别。

SQL

大多数 Web 开发者都对 SQL 数据库有一定的经验。这些是我们通常处理的关系数据库。在 SQL 数据库中，有一个模式 (Schema)，用于设置表之间如何关联的规则。这种关系模型有助于保持表之间引用的完整性。

您必须先定义架构，然后才能向数据库添加数据。这意味着，当您想要向表中添加新列时，必须更新数据库的架构以允许添加新列。这样做的目的是保持所有数据的一致性。因此，架构负责每列的数据类型，它包含您需要对数据施加的任何限制，例如字符长度，并根据您设置的规则处理每条数据。

每个表中都有行和列，并且每行的每一列都有各自的数据类型和主键。数据库的架构对数据库的可扩展性施加了许多限制。由于所有表都是关联的，并且输入的数据必须符合数据库架构，因此扩展数据库的成本更高。扩展 SQL 数据库的一些常见方法包括：获取更好的服务器或添加具有只读权限的副本。

我们在 Web 开发中使用这些数据库最为常见，主要是因为它们已经存在很久了。关系数据库诞生于 20 世纪 70 年代，是数据存储的最初解决方案。由于它们采用了严格的架构，因此对输入数据库的数据类型有一些安全措施。

这些数据库在 21 世纪初才刚刚兴起。NoSQL 存在的主要原因是我们现在拥有的数据量巨大，需要一种不同的数据处理方式。NoSQL 本质上指的是非关系型数据库，它们可以使用不同的数据模型，例如搜索、图和文档。

使用 NoSQL 数据库，您无需预定义模式。这意味着您可以向表（或 MongoDB 中的集合）添加新列，而无需更改整个数据库。当您在开发 Web 应用（也称为敏捷开发）并且不确定要处理什么类型的数据时，这非常有用。

使用 NoSQL 数据库进行扩展相对简单，因为您无需处理太多的架构。您可以将一个数据库中的数据拆分成多个数据库。由于数据库查询方式的改变，您甚至可能会发现 Web 应用的运行效率更高。

NoSQL 数据库有很多选择，例如 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra。它们各自都有自己的术语和细微之处，这使得使用多个 NoSQL 数据库变得比较棘手，但其底层概念大致相同。

NoSQL 数据库主要应用于需要以某种方式使用大量非结构化数据，或者数据量巨大，使用 NoSQL 可以加快数据库查询速度的情况。例如，如果您拥有像亚马逊这样的企业，就可能需要使用 NoSQL 数据库。如果数据库中有数十亿条数据需要查询，那么关系型数据库的部署方式就不太理想。

下表列出了 SQL 数据库和 NoSQL 数据库之间的主要区别。

SQL	NoSQL
关系数据库	非关系数据库
需要针对新列进行更新的固定预定义模式	超级灵活的模式，可以随时更新
扩展需要更好的硬件或数据库的只读副本	可以通过拆分数据库并将其放在单独的服务器上来实现扩展
由于架构规则和限制，数据将保持一致	数据将能够以任何需要的形式
具有设置表、行和列的数据模型	具有多种用途的数据模型，如文档和搜索
速度和效率受到模式的限制	快速高效，但数据可能存在许多不一致之处

SQL 和 NoSQL 数据库都很棒，但你真的需要了解你的应用程序及其未来的潜力。大多数 Web 应用永远使用 SQL 数据库就没问题了。当你开始处理需要使用机器学习等不同工具进行分析的海量数据时，你就需要 NoSQL 数据库了。

我在机器学习的时候，曾短暂接触过 NoSQL，但当时用的是 HBase，这需要用到 Hadoop，而 Hadoop 是个棘手的问题。如果你感兴趣的话，MongoDB 入门还不错，因为它有很多文档和示例。目前为止我很喜欢它。

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