聲明：本文譯自SQL vs NoSQL The Differences，如需轉(zhuǎn)載請注明出處。

　　SQL(結(jié)構(gòu)化查詢語言)數(shù)據(jù)庫作為一個(gè)主要的數(shù)據(jù)存儲機(jī)制已經(jīng)超過40個(gè)年頭了。隨著web應(yīng)用和像MySQL、PostgreSQL和SQLite這些開源項(xiàng)的興起，SQL使用量大大增加。

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫在20世紀(jì)60年代就已經(jīng)出現(xiàn)了，但最近因?yàn)镸ongoDB、CouchDB，Redis和Apache Cassandra等才受到廣泛的關(guān)注。

　　你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多教程都會(huì)解釋如何根據(jù)你的興趣選擇去使用SQL還是NoSQL，但是很少討論為什么應(yīng)該去選擇它。我希望能夠填補(bǔ)這一空白。在這篇文章中，我們將介紹基本的差異。在稍后的后續(xù)的文章中，我們將查看一些典型的場景，并確定***的選擇。

　　大多數(shù)的例子都適用于目前流行的MySQL SQL和MongoDB NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。其他SQL/NOSQL數(shù)據(jù)庫都是類似的，但會(huì)有細(xì)微的差別和語法特征。

　　SQL和NoSQL的圣戰(zhàn)

　　在我們開始之前，先糾正一些所謂的神話…

　　神話1：NoSQL將取代SQL

　　這么說就好比說船將被車取代，因?yàn)樗切碌募夹g(shù)。SQL和NoSQL做的是相同的事：數(shù)據(jù)存儲。它們采取的方法不同，這可能回幫組或阻礙你的項(xiàng)目。盡管感覺技術(shù)更新，并經(jīng)常在最近上頭條，NoSQL不是SQL的替代品——而是一種選擇。

　　神話2：NoSQL比SQL更好或更壞

　　一些項(xiàng)目更適合使用SQL數(shù)據(jù)庫，一些更適合NoSQL，而一些可以兩者交替使用。這邊文章不會(huì)是SitePoint Smackdown，因?yàn)槟悴荒茉谒蟹矫娑紤?yīng)用相同的廣泛性假設(shè)。

　　神話3：SQL和NoSQL天壤之別

　　這不一定是個(gè)事實(shí)。一些SQL數(shù)據(jù)庫采用NoSQL的特點(diǎn)，反之亦然。選擇可能會(huì)變得越來越模糊，NewSQL混合數(shù)據(jù)庫可能會(huì)在將來提供一些有趣的選擇。

　　神話4：語言/框架決定了使用什么樣的數(shù)據(jù)庫

　　我們已經(jīng)習(xí)慣了技術(shù)堆，比如——

　　LAMP: Linux, Apache, MySQL (SQL), PHP

　　MEAN: MongoDB (NoSQL), Express, Angular, Node.js

　　.NET, IIS and SQL Server

　　Java, Apache and Oracle.

　　有實(shí)踐的、歷史的和商業(yè)的原因來解釋這些stack的發(fā)展——但不能認(rèn)為它們就是規(guī)則。你可以在你的PHP或.NET項(xiàng)目中使用MongoDB NoSQL數(shù)據(jù)庫。你可以在Node.js中連接MySQL或者SQL服務(wù)器。你可能沒有找到很多教程和資源，但是是你的需求決定數(shù)據(jù)庫的類型——而不是所謂的語言。

　　(有句話是這么說的，不要讓生活有目地為難自己!選擇一個(gè)不尋常的技術(shù)組合或者SQL和NoSQL組合是可行的，但困難的是找到支持和聘請有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者)

　　有了這樣的想法，我們來看看主要的差異。

　　SQL表VS NoSQL文檔

　　SQL數(shù)據(jù)庫提供相關(guān)數(shù)據(jù)表的存儲。例如，如果你有一個(gè)網(wǎng)上書店，圖書的信息將會(huì)被添加到一個(gè)book的表中：

　　每一行是一個(gè)不同的記錄。設(shè)計(jì)是剛性的;你不能使用同一個(gè)表來存儲不同的信息，或者在一個(gè)數(shù)字格式輸入字符。

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫存儲JSON格式的字段值對文檔，比如：

　　{

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　　}

　　相似的文檔可以存儲于一個(gè)集合里，這類似于一個(gè)SQL表。然而你可以存儲任何數(shù)據(jù)在任何文檔里;而NoSQL數(shù)據(jù)庫永遠(yuǎn)不會(huì)抱怨，例如：

　　{

ISBN: 9780992461225, 
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    { name: "JS Expert", text: "Recommended to novice and expert developers alike." } 
] 

　　}

　　SQL表創(chuàng)建一個(gè)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)模板，因此很難犯錯(cuò)誤。NoSQL更加的靈活和寬容，但能夠存儲任何數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致一致性的問題。

　　SQL模式VS NoSQL無模式

　　在一個(gè)SQL數(shù)據(jù)庫中，除非你在指定模式中定義了表格和字段格式，不然不可能添加數(shù)據(jù)。該模式還可以包含其他的信息，例如——

　　主鍵——唯一的標(biāo)識符，如ISBN，適用于單個(gè)記錄。

　　索引——通常被查詢的字段，用來幫助快熟搜索。

　　關(guān)系——數(shù)據(jù)字段之間的邏輯連接

　　功能——如觸發(fā)器和存儲過程

　　你的數(shù)據(jù)模式必須在任何商業(yè)邏輯可以被開發(fā)去處理數(shù)據(jù)前被設(shè)計(jì)出來并實(shí)現(xiàn)。完成后可以行進(jìn)一些更新，但不能完成大的改變。

　　在一個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)可以隨時(shí)隨地被添加。沒有必要去制定一個(gè)文檔設(shè)計(jì)，甚至集合前端。例如在MongoDB，下面的語句將在新的book集合創(chuàng)建一個(gè)新的文檔，如果這個(gè)文檔之前沒有被創(chuàng)建過：

　　db.book.insert(

ISBN: 9780994182654, 
title: "Jump Start Git", 
author: "Shaumik Daityari", 
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　　);

　　(MongoDB會(huì)給每個(gè)集合內(nèi)的文檔自動(dòng)添加唯一的_id值。你可能任然想要定義索引，如果需要的話可以稍后進(jìn)行。)

　　如果一個(gè)項(xiàng)目初始數(shù)據(jù)要求很難去確定，那么NoSQL數(shù)據(jù)庫可能更加的適合。有句話說，不要為懶散而制造困難：忽略了在項(xiàng)目中設(shè)計(jì)適合的數(shù)據(jù)庫的重要性將會(huì)在之后導(dǎo)致很多的麻煩。

　　SQL規(guī)范化VS NoSQL反規(guī)范化

　　假設(shè)我們要向書店數(shù)據(jù)庫中添加出版商信息。一個(gè)單一的出版商可以提供多個(gè)標(biāo)題，在一個(gè)SQL數(shù)據(jù)庫里，我們創(chuàng)建一個(gè)新的publisher表：

　　我們接下來可以增加publisher_id到book表，這個(gè)表是publisher.id引用。

　　這***限度的減少數(shù)據(jù)的冗余;我們不用重復(fù)每本書的出版商信息——僅僅只用索引。這種技巧可以稱作規(guī)范化，并有實(shí)際的好處。我們只用更新單一的出版商而不用改變整個(gè)book數(shù)據(jù)。

　　在NoSQL中，我們也可以使用規(guī)范化技巧。在book集中的文檔——

　　{

ISBN: 9780992461225, 
title: "JavaScript: Novice to Ninja", 
author: "Darren Jones", 
format: "ebook", 
price: 29.00, 
publisher_id: "SP001" 

　　}

　　——在一個(gè)出版商集合中引用一個(gè)文檔：

　　{

id: "SP001" 
name: "SitePoint", 
country: "Australia", 
email: "feedback@sitepoint.com" 

　　}

　　然而，這并不總是可行的，原因在下面很明顯。我們可能選擇反規(guī)范化我們的文檔，重復(fù)每本書的出版商信息：

　　{

ISBN: 9780992461225, 
title: "JavaScript: Novice to Ninja", 
author: "Darren Jones", 
format: "ebook", 
price: 29.00, 
publisher: { 
    name: "SitePoint", 
    country: "Australia", 
    email: "feedback@sitepoint.com" 
} 

　　}

　　這可以加快查詢的速度，但在多個(gè)記錄中更新出版商信息將會(huì)顯著變慢。

　　SQL關(guān)系連接VS NoSQL

　　SQL查詢提供了一個(gè)強(qiáng)大的JOIN條款。我們可以使用單個(gè)SQL語句獲取不同表中的相關(guān)數(shù)據(jù)。例如：

　　SELECT book.title, book.author, publisher.name

　　FROM book

　　LEFT JOIN book.publisher_id ON publisher.id;

　　這將返回所有的書名、作者和相關(guān)出版商名稱。

　　NoSQL沒有等效的JOIN，有SQL的經(jīng)驗(yàn)的可能會(huì)驚訝. 如果我們使用上述的規(guī)范化集合，我們將需要獲取所有的book文檔，檢索所有的相關(guān)publisher文檔，并手動(dòng)在程序邏輯中連接兩者。這就是反規(guī)范化常常是必不可少的一個(gè)原因。

　　SQL VS NoSQL數(shù)據(jù)完整性

　　大多數(shù)SQL數(shù)據(jù)庫允許你使用外鍵約束去強(qiáng)制性數(shù)據(jù)完整性(除非你仍在使用舊的，在MySQL已不存在的MyISAM存儲引擎)。我們的書店可以——

　　 確保所有的書都有一個(gè)有效的publisher_id編碼，這個(gè)編碼在 publisher表中都有匹配的條目

　　 如果一個(gè)或多個(gè)書被分配給它們，則出版商不能被刪除。

　　模式強(qiáng)制數(shù)據(jù)庫遵循這些規(guī)則。開發(fā)者或用戶則不能增加、編輯或者移除可能引起無效數(shù)據(jù)或孤立的數(shù)據(jù)

　　相同數(shù)據(jù)完整性選項(xiàng)在NoSQL數(shù)據(jù)庫中不可用;你可以存儲所有你想存儲的東西。理想情況下，單一文檔將成為項(xiàng)目所有信息的唯一來源。

　　SQL VS NoSQL事務(wù)

　　在SQL數(shù)據(jù)庫中，兩個(gè)或多個(gè)更新可以在同一個(gè)事務(wù)中執(zhí)行——一個(gè)all-or-nothing的封裝保證成功或失敗。例如，假設(shè)我們的書店包含了order和stock表。當(dāng)一本書被訂購時(shí)，我們在order表添加一條記錄并減少stock表中的庫存數(shù)。如果我們分別地執(zhí)行這兩個(gè)更新，一個(gè)可能成功另外一個(gè)會(huì)失敗——因此我們的數(shù)據(jù)會(huì)不同步。在一個(gè)事務(wù)中放置相同更新可以保證同時(shí)成功或失敗。

　　在NoSQL數(shù)據(jù)庫中，單個(gè)文檔的修改是微小的。換句話說。如果你正在文檔中更新三個(gè)值，要不三個(gè)值都是成功的，要不三個(gè)值都保持不變。然而，卻沒有相等的事務(wù)去更新不同的文檔。有類似的選項(xiàng)，但是，在寫這些的時(shí)候，必須在你的代碼中手動(dòng)處理。

　　SQL VS NoSQL CRUD 語法

　　創(chuàng)建、讀取更新和刪除數(shù)據(jù)是上所有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)。本質(zhì)上——

　　 SQL是一個(gè)輕量級的陳述性語言。這是非常強(qiáng)大的，并已經(jīng)成為一個(gè)國際化的標(biāo)準(zhǔn)，雖然大多數(shù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)略有不同的語法。

　　 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用與JSON類似 JavaScripty-looking查詢!基本操作很簡單，但嵌套的JSON對于復(fù)雜的查詢會(huì)變得更加的繁雜。

　　簡單的比較：

　　SQL VS NoSQL性能

　　這也許是最有爭議的比較，NoSQL經(jīng)常被認(rèn)為比SQL更快。這并不奇怪;NoSQL更加簡單的反規(guī)范化存儲允許你使用單個(gè)請求去在所有信息中查詢一個(gè)特定的項(xiàng)目。不需要使用相關(guān)的JSON或復(fù)雜的SQL查詢。

　　也就是說，你的項(xiàng)目設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)要求將產(chǎn)生***的影響。一個(gè)良好設(shè)計(jì)的SQL數(shù)據(jù)庫必然會(huì)比一個(gè)設(shè)計(jì)很差的NoSQL表現(xiàn)要好，反之亦然。

　　SQL VS NoSQL縮放

　　隨著你的數(shù)據(jù)的增長，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)在多個(gè)服務(wù)器之前分配負(fù)載是很必要的。這對于SQL為基礎(chǔ)的系統(tǒng)可能很棘手。如何分配相關(guān)的數(shù)據(jù)呢?聚類可能是最簡單的選擇;多個(gè)服務(wù)器訪問相同的中央存儲——但即使這樣也會(huì)存在挑戰(zhàn)。

　　NoSQL的簡單數(shù)據(jù)模型可以讓這個(gè)過程容易很多，許多一開始就建立了縮放功能。這是一個(gè)概論性的，所以如果碰到這種情況請去咨詢專家意見。

　　SQL VS NoSQL實(shí)用性

　　***，我們來考慮安全和系統(tǒng)的問題。最有名的NoSQL數(shù)據(jù)庫才存在了幾年;他們比更成熟的SQL產(chǎn)品更易出現(xiàn)問題。許多的問題已經(jīng)被曝光，但大部分還是歸結(jié)為一個(gè)問題：知識。

　　開發(fā)人員和系統(tǒng)管理員對于新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)有較少的經(jīng)驗(yàn)，所以錯(cuò)誤常常發(fā)生。選擇NoSQL是因?yàn)樗杏X會(huì)更快，或因?yàn)槟阆肴ケ苊饧軜?gòu)設(shè)計(jì)而導(dǎo)致之后的問題。

　　SQL VS NoSQL的總結(jié)

　　SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫用不同的方式做同樣的事情。從一個(gè)切換到另一個(gè)是可能的，但是一點(diǎn)計(jì)劃可以節(jié)約很多的時(shí)間和金錢。

　　更適合SQL的項(xiàng)目：

　　可預(yù)先確定的邏輯關(guān)系離散數(shù)據(jù)的要求

　　數(shù)據(jù)完整性是必不可少的

　　有良好開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和支持的標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)技術(shù)

　　更適合NoSQL的項(xiàng)目：

　　不相關(guān)的、不確定或不斷變化的數(shù)據(jù)要求

　　更加簡單寬松的項(xiàng)目對象，可以立即編碼

　　速度和擴(kuò)展性是必要的

　　在這個(gè)書店例子的背景下，SQL數(shù)據(jù)庫是最實(shí)用的選項(xiàng)——特別是當(dāng)我們引進(jìn)電商設(shè)施，需要強(qiáng)大的事務(wù)支持。