SQL和NoSQL对比

一、概念解析

• SQL，全称：Structured Query Language（结构化查询语言），本质是一门数据库语言，这里用来代表「关系数据库」
• NoSQL，代表「非关系数据库」，对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称

下面以 MySQL 和 MongoDB 中的术语为代表，对比两种类型数据库的术语差异

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
column	field	数据字段/域
row	document	数据记录行/文档
index	index	索引
primary_key	_id	主键
table joins	populate	表连接

两者最主要的区别是：数据的组织形式

• SQL关系型数据库，采用表格的形式组织数据，数据之间存在明确的关系，结构清晰。适合大规模事务性应用。
• NoSQL非关系型数据库，使用不同的数据结构来组织数据，包括：文档、键值对、图形等，数据之间的关系不如前者明确。优势在于处理海量数据和高并发访问。

所以，SQL适用于数据结构简单明确的场景；NoSQL适用于数据结构较复杂或不能一次性明确、并且需要高效处理的场景。

二、SQL

1、数据库代表

• SQL server
• MySQL
• Oracle

2、优点

• （1）事务一致性
• （2）几乎没有数据冗余

3、缺点

• （1）读写性能瓶颈，系统逻辑比较复杂，当数据量很大时，为了维护一致性，容易发生死锁等并发问题，读写速度下滑严重

• （2）表结构在定义之后很进行较大的更新

  数据库中的数据之间存在着复杂的关联关系，例如外键约束、索引等，修改一个表的结构可能会对其他表的结构产生影响。不仅需要修改本表的结构，还需要对受到影响的其他表进行相应的修改，这些修改需要非常小心谨慎地进行，否则会引起数据异常等问题。

• （3）不适合大数据量、高并发场景，读写和查询效率都较低

三、NoSQL

1、数据库代表

• MongoDB（面向文档的数据库）
• Redis（永久性键值数据库）
• HBase（面向列的数据库）

2、优点

不同类型的非关系型数据库有各自突出的优点

• key-value键值对数据库，高性能的并发读写，如Redis
• 面向文档数据库，海量数据下的快速查询效率，如MongoDB
• 分布式数据库，支持分布式扩展，如HBase

除此之外，还有一些共性优点：

• 支持的储存格式丰富，而SQL只支持基础类型
• 读写性能，NoSQL数据库不使用SQL语言，所以不经过SQL层解析
• 横向扩展性，很多支持集群部署

3、缺点

• 不支持复杂的事务

4、适用场景

（1）数据库表结构经常变化，eg: 电商产品，属性会经常发生变化
（2）字段包含复杂类型，因为NoSQL可以使用JSON方式储存，所以对复杂对象提供了原生的支持，效率更高
（3）高并发数据库请求 + 对数据一致性没有严格追求
（4）海量数据

四、MongoDB

特点

• 灵活的模型，适合迭代开发，数据模型多变的情况
• JSON数据结构，读写简单，支持原生复杂对象
• 学习成本低、文档完善

适用场景

（1）应用不需要事务和复杂的join连接操作
（2）新应用，需求会变，数据模型无法一次性定型
（3）需要大量的文本查询、地理位置查询

参考链接

干货 | SQL 与 NoSQL还在傻傻分不清？ - 知乎 (zhihu.com)