SQL与NoSQL：优点和缺点
对于大多数组织来说，如何存储、保护和访问数据的选择归结为SQL或NoSQL数据库。每一种都有自己的优势和劣势。
什么是存储、保护和访问你的数据的最佳方式？这是一个基本而又关键的决定。毕竟，数据是几乎所有现代组织成功的基石。对于大多数公司来说，选择权归于SQL和NoSQL数据库。每一种都有独特的优势和劣势。
- 自20世纪70年代以来，SQL数据库一直是一个成熟的选择。它们是由高度结构化的表格组成的，由行和列组成，通过共同的属性相互关联。每一列都需要有一个对应行的值。
- NoSQL（"不仅是SQL "或 "非SQL"）数据库后来出现，打破了关系表的束缚，能够一起存储和访问所有数据类型，结构化和非结构化的数据。
它们非常灵活，易于开发人员使用和修改。了解更多关于SQL和NoSQL数据库以及它们的基本区别。
最好的选择是什么？嗯，这取决于一系列的因素，包括你的查询、可用性和合规性需求，以及你的各种数据类型和预期增长。
SQL与NoSQL的对比图
让我们仔细看看SQL与NoSQL的优点和缺点，以帮助你做出正确的选择。
SQL的优点
标准化的模式
虽然SQL数据库的标准化模式使其僵化且难以修改，但它确实有一些优势。所有添加到数据库的数据都必须符合众所周知的由行和列组成的链接表的模式。有些人可能会觉得这很有局限性，但当数据的一致性、完整性、安全性和合规性都很重要的时候，它就很有帮助。
庞大的用户群
在近50年的历史中，SQL编程语言已经非常成熟，并且仍然被广泛使用。它有一个强大的社区，有无数的专家愿意分享技巧和公认的最佳实践。有很多机会可以磨练技能和进行合作。如果有必要，顾问和SQL供应商可以提供额外的支持。有了SQL，你的开发人员将能够找到他们需要的答案。
不需要代码
SQL是一种用户友好的语言。管理和查询数据库可以通过简单的关键字来完成，几乎不需要编码。大多数开发人员在大学里学习过SQL。
符合ACID标准
关系型数据库表的极端结构化性质使SQL数据库符合原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。这个级别的合规性使表保持同步，并保证交易的有效性。当你运行的应用程序没有出错的余地并需要最高级别的数据完整性时，它可能是正确的选择。
下面是ACID的特性:
- 原子性。 所有对数据和事务的改变都是作为一个单一的操作完全执行的。如果这是不可能的，就不执行任何改变。这是全或无。
- 一致性。 数据在交易的开始和结束时必须是有效和一致的。
- 隔离性。 事务同时运行，不相互竞争。相反，它们的行为就像它们是连续发生的。
- 持久性。 当一个事务完成后，它的相关数据是永久性的，不能被改变。
SQL的缺点
硬件方面
SQL数据库的标准是垂直扩展，容量只能通过增加现有服务器的功能，如内存、CPU和SSD，或迁移到更大、更昂贵的服务器上来扩展。随着数据的增长，你需要不断地增加硬盘空间，你需要更快的机器来运行不断发展和更复杂的技术。你使用的数据库供应商可能会要求你定期提高硬件水平，以运行他们的最新版本。在这种环境下，硬件可能很快就会过时。每次升级肯定是昂贵的，而且是资源密集型的。SQL的硬件需求还包括持续的、日常的维护和运营成本。这是一个永无止境的仓鼠轮。
数据规范化
在数据存储成本很高的时候开发，关系型数据库试图否定数据的重复。每个表都有不同的信息，它们可以被连接起来，并使用共同的值进行查询。然而，当SQL数据库变大时，众多表之间所需的查询和连接会使事情变慢。
僵化
一个SQL数据库的模式在使用前必须被定义。一旦到位，它们是不灵活的，而且修改通常是困难的和资源密集型的。由于这个原因，在数据库投入生产之前，需要投入大量时间进行前期规划。因此，只有当你的所有数据都是结构化的，并且你不期望在数量或数据类型上有太大的变化时，它们才是合适的。
资源密集型的扩展
如前所述，SQL数据库通常通过扩大硬件投资进行纵向扩展。这既昂贵又费时。在某些情况下，一个组织可能试图通过分区来横向扩展一个SQL数据库。这种额外的复杂性放大了所花费的时间和资源。这项工作可能包括编码，需要高技能、高薪的开发人员。随着数据量的增长，扩展你的SQL数据库就像玩一个永无止境的游戏，完美的设置总是遥不可及。另一方面，NoSQL数据库可以横向扩展，使其更容易、更经济地扩大容量。它们很适合云计算和处理极其庞大和快速增长的数据集。
NoSQL的优点
持续可用性
使用NoSQL，数据分布在多个服务器和地区，因此没有单点故障。因此，NoSQL数据库更加稳定和有弹性，具有连续可用性和零停机时间。
查询速度
由于NoSQL数据库是非规范化的，没有数据重复的担忧，一个特定的查询所需的所有信息往往已经存储在一起--不需要连接。这可以使查询更容易，特别是在处理大数据量时。这也意味着NoSQL对于简单的查询可以非常快。不要误会，SQL数据库也可以返回非常快的查询。它们也支持结构化数据的高度复杂查询。然而，随着SQL数据库的增长和复杂连接要求的增加，查询速度会迅速减弱。
敏捷性
NoSQL数据库是在数据存储成本开始急剧下降而开发者成本不断上升的情况下开发的。数据重复不再是一个问题。相反，它们被设计为给开发者提供尽可能多的灵活性，以提高创造力和生产力。不受行和列的限制，NoSQL数据库模式不必预先定义。相反，它们是动态的，能够处理所有类型的数据，包括结构化、半结构化、非结构化和多态的数据。
你可以启动NoSQL数据库，而不需要花时间去定义它们的结构，并且可以很容易地添加数据类型和字段，而不需要停机，随传随到。所有这些都使得NoSQL非常适合现代的敏捷开发团队。开发人员可以跳入并开始建立一个数据库，而无需在前期规划上花费时间和精力。随着需求的变化和新数据类型的增加，它允许他们快速进行修改。NoSQL数据库的灵活性和适应性使其非常适合拥有各种数据类型并期望不断增加新特性和功能的组织。
NoSQL数据库不是一刀切的。与SQL数据库不同，它们不受限于僵化、集中的数据模型，很可能被安置在一台服务器上。相反，NoSQL具有灵活性，可以连接不同的数据库模型类型，可以分布在许多服务器上。NoSQL包括几种数据库类型，允许开发者找到最适合他们的数据和用例的组合。NoSQL数据库的主要类型是键/值、文档、表格（或宽列）、图形或多模型。
低成本
NoSQL数据库可以横向扩展，使其在扩大容量方面具有成本效益。与其升级昂贵的硬件，不如通过简单地增加商品服务器或云实例来廉价地扩展。开源的NoSQL数据库为许多组织提供了负担得起的选择。它们很适合云计算和处理极其庞大和快速增长的数据集。
NoSQL的缺点
没有标准化的语言
没有一种标准的语言来进行NoSQL查询。对于不同类型的NoSQL数据库，用于查询数据的语法是不同的。与SQL不同的是，只有一种容易学习的语言需要掌握，NoSQL的学习曲线比较陡峭。例如，如果一个开发者之前的所有经验都是建立和管理图形数据库，那么他可能很难快速掌握宽列数据库的工作。
较小的用户社区
开发人员使用NoSQL数据库已经有十多年了，社区也在快速发展。然而，与SQL社区相比，它没有那么成熟。所以，要解决未记录的问题可能更难。在NoSQL方面的顾问和专家也比较少。
复杂查询的效率低下
灵活性是有代价的。由于在NoSQL数据库中发现了各种数据结构，查询的效率并不高。与SQL数据库不同，没有一个标准的界面来进行复杂的查询。即使是简单的NoSQL查询，也可能需要编程经验。这意味着更多的技术和成本的工作人员，如开发人员或数据科学家，将需要执行查询。
数据检索的不连贯性
NoSQL数据库的分布式性质使得数据可以更快地被使用。然而，它也会使确保数据始终一致变得更加困难。查询可能并不总是返回更新的数据，有可能收到不准确的信息。由于其分布式方法，数据库可能会在同一时间返回不同的值，这取决于哪个服务器恰好被查询。这就是NoSQL不能达到ACID级别的原因之一。
一致性是ACID中的 "C"，即数据在交易的开始和结束时必须是有效和一致的。相反，大多数NoSQL数据库坚持基本可用、软状态、最终一致性（BASE）的一致性模型，其中E承诺在以后的某个时间点保持一致性。在现实世界中，这通常是一个很小的延迟，只有几毫秒。对于许多应用来说，这可能并不重要，比如社交媒体的帖子上线，或者在线购物车的更新。在这些情况下，大多数网络的快速可用性超过了在同一时间向所有用户提供完全相同的数据的价值。然而，在某些情况下，这当然是重要的，比如当你进行在线股票购买时。NoSQL重视速度和可用性而不是一致性。每个组织必须决定这是否与他们的目标一致。
权衡你的选择
SQL和NoSQL数据库都能很好地满足特定需求和使用情况。根据你的组织的数据环境和目标，每一种的具体优点和缺点都可以被放大。你可能会发现最好的解决方案是同时使用这两种数据库，让每种类型的数据库发挥其优势。许多组织在他们的云架构中同时使用SQL和NoSQL数据库，有时甚至在同一个应用程序中使用。然后，最好的选择可能是找到像DataStax Astra DB这样的解决方案，利用NoSQL的固有优势，如灵活性、持续可用性和可扩展性，同时尽量减少其缺点。Astra是一个多云数据库即服务（DBaaS），建立在Apache Cassandra®和Kubernetes之上。
