NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
創(chuàng)新互聯(lián)公司為客戶提供專業(yè)的成都網(wǎng)站設(shè)計、成都做網(wǎng)站、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、程序、域名、空間一條龍服務(wù)，提供基于WEB的系統(tǒng)開發(fā). 服務(wù)項目涵蓋了網(wǎng)頁設(shè)計、網(wǎng)站程序開發(fā)、WEB系統(tǒng)開發(fā)、微信二次開發(fā)、移動網(wǎng)站建設(shè)等網(wǎng)站方面業(yè)務(wù)。
NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。
在處理大量數(shù)據(jù)時，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。
NoSQL 對于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括：
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語法來存儲和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關(guān)的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可?。?/p>
許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。
內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如，福布斯在短短幾個月內(nèi)就構(gòu)建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
一樣是數(shù)據(jù)庫
NOSQL查詢速度快，但是占用空間也大（都去索引那邊了）
但是NOSQL查詢復雜的邏輯關(guān)系的時候，只能批量獲取到本地去統(tǒng)計而SQL能通過條件和關(guān)聯(lián)表等方式進行篩選只顯示符合條件的語句。
NOSQL用于無條件或少條件下的存取。百億級數(shù)據(jù)也能快速取出。
SQL用于復雜的邏輯存取。在數(shù)據(jù)量不多的情況下也能跟NOSQL一樣用于數(shù)據(jù)存儲。
簡單說來：sql是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化查詢語言，而nosql，一般代指菲關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，sql語句就不能用來，不過有些有l(wèi)eisql的查詢語言，且nosql數(shù)據(jù)庫沒有統(tǒng)一的查詢語言。
在大數(shù)據(jù)時代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應(yīng)對大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補充的三大陣營，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復雜的應(yīng)用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場景對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲管理、復雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應(yīng)用成為滿足復雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應(yīng)用部署進行介紹。
OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢，以及面對海量數(shù)據(jù)時較強的擴展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對當前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲能力和處理性能方面的缺陷。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實現(xiàn)應(yīng)對海量數(shù)據(jù)存儲的擴展能力。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構(gòu)
與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應(yīng)對新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構(gòu)建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。
OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景中，OldSQL在應(yīng)用中負責高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負責存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關(guān)聯(lián)運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。
數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關(guān)系表達能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。
淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)
基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應(yīng)時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長需求。
NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價值密度更高，并且對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預測預警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。
在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高價值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等要求，以及對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。
當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應(yīng)對大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效低成本。
集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)
集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺;結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中，短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺，中長期放在低成本產(chǎn)品中。
結(jié)語
當前信息化應(yīng)用的多樣性、復雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。
目前在國內(nèi)市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。
AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL，只要數(shù)據(jù)庫查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化資料，以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫中無固定結(jié)構(gòu)（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫Couchbase Server也承諾將會支持PartiQL。
企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料，儲存在SQL數(shù)據(jù)庫或是資料倉儲；無固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲存、圖形數(shù)據(jù)庫（Graph Database）、分類帳數(shù)據(jù)庫或是時間序列數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu)，或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語言。
不同的資料儲存對應(yīng)不同的查詢語言，當企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫引擎時，可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語法，AWS提到，這對于資料的應(yīng)用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫存取方法，AWS發(fā)布了查詢語言PartiQL，這是個與SQL兼容的查詢語言，可以用來查詢以各種格式儲存在各地的資料。
用戶可以使用PartiQL來查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫，像是在Redshift實作交易或是資料分析等應(yīng)用，或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開放資料格式，同樣能使用PartiQL對巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫，查詢無固定結(jié)構(gòu)的資料。
AWS表示，PartiQL的出現(xiàn)，是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求，其提供嚴格的SQL兼容性，可與標準SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料，讓開發(fā)者以簡單且一致的方法，不需要更改查詢語言，就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。
PartiQL具格式獨立性與儲存獨立性，PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語句的寫法都相同，PartiQL的查詢在綜合邏輯類型系統(tǒng)上運作，才對應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲存，因此適用于不同的底層資料儲存。
雖然過去針對跨不同類型數(shù)據(jù)庫查詢的問題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料；而半結(jié)構(gòu)化查詢語言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無法與SQL語言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個能夠完全解決這些問題的查詢語言。
目前AWS已在自家多項服務(wù)支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個月將會有更多的AWS服務(wù)支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列?，F(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開源，公開教學、規(guī)范以及參考實作，所有社群都能使用并參與貢獻。
a. SQL數(shù)據(jù)存在特定結(jié)構(gòu)的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴展，存儲方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。
b. 在SQL中，必須定義好表和字段結(jié)構(gòu)后才能添加數(shù)據(jù)，例如定義表的主鍵(primary key)，索引(index),觸發(fā)器(trigger),存儲過程(stored procedure)等。表結(jié)構(gòu)可以在被定義之后更新，但是如果有比較大的結(jié)構(gòu)變更的話就會變得比較復雜。在NoSQL中，數(shù)據(jù)可以在任何時候任何地方添加，不需要先定義表。
c. SQL中如果需要增加外部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的話，規(guī)范化做法是在原表中增加一個外鍵，關(guān)聯(lián)外部數(shù)據(jù)表。而在NoSQL中除了這種規(guī)范化的外部數(shù)據(jù)表做法以外，我們還能用如下的非規(guī)范化方式把外部數(shù)據(jù)直
接放到原數(shù)據(jù)集中，以提高查詢效率。缺點也比較明顯，更新審核人數(shù)據(jù)的時候?qū)容^麻煩。
d. SQL 中可以使用JOIN表鏈接方式將多個關(guān)系數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)用一條簡單的查詢語句查詢出來。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對多個數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)做查詢。所以大部分NoSQL使用非規(guī)范化的數(shù)據(jù)存儲方式存儲數(shù)據(jù)。
e. SQL中不允許刪除已經(jīng)被使用的外部數(shù)據(jù)，而NoSQL中則沒有這種強耦合的概念，可以隨時刪除任何數(shù)據(jù)。
f. SQL中如果多張表數(shù)據(jù)需要同批次被更新，即如果其中一張表更新失敗的話其他表也不能更新成功。這種場景可以通過事務(wù)來控制，可以在所有命令完成后再統(tǒng)一提交事務(wù)。而NoSQL中沒有事務(wù)這個概念，每一個數(shù)據(jù)集的操作都是原子級的。
g. 在相同水平的系統(tǒng)設(shè)計的前提下，因為NoSQL中省略了JOIN查詢的消耗，故理論上性能上是優(yōu)于SQL的。
重慶分公司
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