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(kuò)展,存儲(chǔ)方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。
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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(chǔ)過(guò)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(huì)變得比較復(fù)雜。在NoSQL中,數(shù)據(jù)可以在任何時(shí)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(gè)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(diǎn)也比較明顯,更新審核人數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)?huì)比較麻煩。
d. SQL 中可以使用JOIN表鏈接方式將多個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)用一條簡(jiǎn)單的查詢語(yǔ)句查詢出來(lái)。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對(duì)多個(gè)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(chǔ)方式存儲(chǔ)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(méi)有這種強(qiáng)耦合的概念,可以隨時(shí)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(chǎng)景可以通過(guò)事務(wù)來(lái)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(méi)有事務(wù)這個(gè)概念,每一個(gè)數(shù)據(jù)集的操作都是原子級(jí)的。
g. 在相同水平的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的前提下,因?yàn)镹oSQL中省略了JOIN查詢的消耗,故理論上性能上是優(yōu)于SQL的。
一、概念
SQL?(Structured?Query?Language)?數(shù)據(jù)庫(kù),指關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。主要代表:SQL?Server,Oracle,MySQL(開(kāi)源),PostgreSQL(開(kāi)源)。
NoSQL(Not?Only?SQL)泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。主要代表:MongoDB,Redis,CouchDB。
二、區(qū)別
1、存儲(chǔ)方式
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(kuò)展,存儲(chǔ)方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以數(shù)據(jù)庫(kù)表形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。舉個(gè)栗子,存?zhèn)€學(xué)生借書(shū)數(shù)據(jù):
而NoSQL存儲(chǔ)方式比較靈活,比如使用類JSON文件存儲(chǔ)上表中熊大的借閱數(shù)據(jù):
2、表/數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)的關(guān)系
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(chǔ)過(guò)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(huì)變得比較復(fù)雜。在NoSQL中,數(shù)據(jù)可以在任何時(shí)候任何地方添加,不需要先定義表。例如下面這段代碼會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)新的"借閱表"數(shù)據(jù)集合:
NoSQL也可以在數(shù)據(jù)集中建立索引。以MongoDB為例,會(huì)自動(dòng)在數(shù)據(jù)集合創(chuàng)建后創(chuàng)建唯一值_id字段,這樣的話就可以在數(shù)據(jù)集創(chuàng)建后增加索引。
從這點(diǎn)來(lái)看,NoSQL可能更加適合初始化數(shù)據(jù)還不明確或者未定的項(xiàng)目中。
3、外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
SQL中如何需要增加外部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的話,規(guī)范化做法是在原表中增加一個(gè)外鍵,關(guān)聯(lián)外部數(shù)據(jù)表。例如需要在借閱表中增加審核人信息,先建立一個(gè)審核人表:
再在原來(lái)的借閱人表中增加審核人外鍵:
這樣如果我們需要更新審核人個(gè)人信息的時(shí)候只需要更新審核人表而不需要對(duì)借閱人表做更新。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(diǎn)也比較明顯,更新審核人數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)?huì)比較麻煩。
4、SQL中的JOIN查詢
SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)用一條簡(jiǎn)單的查詢語(yǔ)句查詢出來(lái)。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對(duì)多個(gè)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(chǔ)方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
5、數(shù)據(jù)耦合性
SQL中不允許刪除已經(jīng)被使用的外部數(shù)據(jù),例如審核人表中的"熊三"已經(jīng)被分配給了借閱人熊大,那么在審核人表中將不允許刪除熊三這條數(shù)據(jù),以保證數(shù)據(jù)完整性。而NoSQL中則沒(méi)有這種強(qiáng)耦合的概念,可以隨時(shí)刪除任何數(shù)據(jù)。
6、事務(wù)
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(chǎng)景可以通過(guò)事務(wù)來(lái)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(méi)有事務(wù)這個(gè)概念,每一個(gè)數(shù)據(jù)集的操作都是原子級(jí)的。
7、增刪改查語(yǔ)法
8、查詢性能
在相同水平的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的前提下,因?yàn)镹oSQL中省略了JOIN查詢的消耗,故理論上性能上是優(yōu)于SQL的。
NoSQL不像傳統(tǒng)關(guān)系型庫(kù)那樣有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),也不具有普適性。所以要根據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)的存取特征來(lái)選擇適合的NoSQL。
如果以前沒(méi)有接觸過(guò)NoSQL,MongoDB是一個(gè)比較好的選擇,他支持的所以和查詢能力是所有NoSQL中最強(qiáng)大的,缺點(diǎn)是索引的成本和文檔大小限制。
如果是使用Hadoop大數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)基本上不存在修改,只是插入和查詢,并且需要配合Hadoop的MR任務(wù),HBase會(huì)是很好的選擇。
如果要求有很強(qiáng)的擴(kuò)展能力,高并發(fā)讀寫(xiě)和維護(hù)方便,Casaandra則是不錯(cuò)的選擇。
當(dāng)然除了上面三個(gè)流行的NoSQL,還有很多優(yōu)秀的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),而且他們都有各自擅長(zhǎng)領(lǐng)域,所以需要了解你們產(chǎn)品自身的特點(diǎn)然后分析選擇哪種才是最適合的,往往在大型系統(tǒng)中不是單一的數(shù)據(jù)庫(kù),而是使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)組合。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,已經(jīng)非常成熟,但同時(shí)也存在不足:
表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的,業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。
如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算,I/O會(huì)很高,因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)算,也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描,性能非常低。
針對(duì)這些不足,產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案,在某些場(chǎng)景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更有優(yōu)勢(shì),但同時(shí)也犧牲了某些特性,所以不能片面的迷信某種方案,應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。
NoSQL != No SQL,而是:
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類:
Redis 是典型,其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog,常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例:
LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就比較麻煩了,需要操作:
Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù),只能保證隔離性和一致性,無(wú)法保證原子性和持久性。
最大的特點(diǎn)是 no-schema,無(wú)需在使用前定義字段,讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語(yǔ)法錯(cuò)誤。
特點(diǎn):
以電商為例,不同商品的屬性差異很大,如冰箱和電腦,這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中會(huì)有很大的麻煩,而使用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的主要缺點(diǎn):
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是按行來(lái)存儲(chǔ)的,列式數(shù)據(jù)庫(kù)是按照列來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì):
在某些場(chǎng)景下,這些優(yōu)勢(shì)就成為劣勢(shì)了,例如,計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù),只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可,但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中,很浪費(fèi)。
而列式存儲(chǔ)中,只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可,I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O,列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比,可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫(kù)的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右,列式數(shù)據(jù)庫(kù)在 8:1 到 30:1,因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫(xiě)效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ),因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中,而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景,因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作,而且數(shù)據(jù)寫(xiě)入后無(wú)須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)索引進(jìn)行快速查詢,但在全文搜索的情景下,索引就不夠了,因?yàn)椋?/p>
假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站,信息表如下:
需要匹配性別、地點(diǎn)、語(yǔ)言列。
需要匹配性別、地點(diǎn)、愛(ài)好列。
實(shí)際搜索中,各種排列組合非常多,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù),建立單詞到文檔的索引,例如上面的表信息建立倒排索引:
所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來(lái)查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案,及各自的適用場(chǎng)景和特點(diǎn),您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分為四大類:鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點(diǎn)、典型應(yīng)用場(chǎng)景。
鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)Key指向Value的鍵值對(duì),通常用hash表來(lái)實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無(wú)結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存,主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問(wèn)負(fù)載,也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),以列簇式存儲(chǔ),將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對(duì)局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù),Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì),Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格,表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)),查詢性能不高,而且缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)法,Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù),圖結(jié)構(gòu),利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址,N度關(guān)系查找等),很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息,而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案,社交網(wǎng)絡(luò),推薦系統(tǒng)等。