SQL vs NoSQL：系统设计中选择哪个数据库？

在设计系统时，您将面临的最关键的系统设计选择之一是选择合适的数据库管理系统（DBMS）。SQL 与 NoSQL 数据库之间的选择可以极大地影响系统的整体性能、可扩展性和通常的成功。这就是为什么我们在系统设计中详细比较了SQL 与 NoSQL 数据库，以帮助您在设计可扩展系统时确定选择哪个数据库。我们还将讨论 SQL 或 NoSQL 数据库更适合的可能性、NoSQL 数据库的类型以及各种 SQL 服务器配置。

SQL 和 NoSQL 是很棒的数据库控制系统类别，每个类别都有自己的一组特征和用例。我们来看看这两个：

什么是 SQL（结构化查询语言）数据库？

SQL 数据库通常称为关系数据库，主要基于良好连接和依赖的信息模型。以下是 SQL 数据库的一些主要功能：

表格数据模型： SQL 数据库将记录组织成具有行和列的表。每个表都包含一些属性集，也称为实体。表的每一行称为一条记录。列定义信息的属性或位置。
固定架构： SQL 数据库需要预定义架构，这意味着您必须在将记录添加到数据库之前定义记录的结构、指定记录类型和关系。这使得 SQL 数据库适合存储基础且稳定的信息。
ACID 合规性： SQL 数据库通常符合 ACID，这意味着它们通过原子性、一致性、隔离性和持久性来确保某些记录的一致性和完整性。
结构化查询语言 (SQL)： SQL 数据库使用标准化查询语言来控制和检索事实。 SQL 功能强大并支持复杂查询，使其适合需要统计分析和报告的应用程序。
强关系： SQL 数据库擅长处理事实表之间的复杂关系。
垂直可扩展性： SQL 数据库通常通过向单一服务器添加额外的源来垂直扩展。虽然这将在一定程度上发挥积极作用，但它有其局限性，并且对于大型项目来说可能会导致高昂的价格。

SQL 数据库的常见示例有：

MySQL：一种开源关系数据库，广泛应用于各种软件包中。
PostgreSQL：一个强大的开源关系数据库，以其可扩展性和支持高级功能而闻名。
Oracle：一种商业关系数据库，以其稳健性和可扩展性而闻名。
Microsoft SQL Server：由 Microsoft 开发的一种流行的商业数据库系统，广泛应用于基于 Windows 的软件包中。

什么是 NoSQL（不仅是 SQL）数据库？

NoSQL 数据库旨在处理非结构化或半基于事实，并提供灵活性、可扩展性和性能。以下是 NoSQL 数据库的一些关键功能：

灵活的数据模型： NoSQL 数据库使用相当多的统计模型，以及键成本对、文档存储、大型列存储和图形数据库。
无模式： NoSQL 数据库是无模式的，这意味着可以在没有预定义模式的情况下插入统计信息。
BASE（基本可用、软状态、最终一致）： NoSQL 数据库经常遵循 BASE 版本，而不是 ACID 合规性。 BASE 优先考虑过度的可用性和性能而不是严格的一致性。这使得 NoSQL 数据库适合分配和实时结构，在这种结构中保持节点间的现场一致性可能很困难。
专有查询语言： NoSQL 数据库通常拥有针对其特定统计模型定制的自己的查询语言。这些问题语言往往更真诚，更容易被事实结构所接受。
水平可扩展性： NoSQL 数据库在水平可扩展性方面表现出色。他们可以将统计数据分布在几个节点或集群中，同时考虑到无缝增长以处理不断增加的统计数据和流量。不那么强调关系：虽然 NoSQL 数据库可以帮助建立关系，但它们通常不会像 SQL 数据库那样严格地实施关系。

NoSQL 数据库的常见示例包括：

MongoDB：一个流行的文档商店，灵活且可扩展。
Cassandra：宽列存储，因其处理大量信息和过量写入吞吐量的能力而受到认可。
Redis：关键费用存储，擅长信息缓存和实时分析。 Neo4j：专为具有复杂关系的程序设计的图形数据库，包括社交网络和建议引擎。

SQL 与 NoSQL：比较分析

为了帮助您做出明智的选择，让我们从各个维度比较 SQL 和 NoSQL 数据库：

方面	系统设计中的SQL数据库	系统设计中的NoSQL数据库
数据模型	表格（结构化）	灵活（键值、文档、图表等。）
模式	严格的预定义架构	灵活、无模式
查询语言	SQL	专有或特定语言
交易支持	符合 ACID	通常是BASE（基本可用、软状态、最终一致）
缩放	垂直缩放	水平缩放
数据一致性	强的	最终一致性（可调整）
用例	复杂查询、事务	适合需要高可用性和可扩展性、实时打包、快速读写操作的应用
例子	MySQL、PostgreSQL、Oracle	MongoDB、Redis

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 数据模型和架构

SQL 中的结构化数据 ：
SQL 数据库强制执行严格的模式，其中预定义了数据类型和关系。对架构的更改可能很复杂，并且可能需要停机。
NoSQL 中的灵活模式：
NoSQL 数据库采用动态模式，允许在没有预定义结构的情况下插入数据。这种灵活性可以满足不断变化的数据需求。
对系统设计的影响 ：
结构化模式或灵活模式之间的选择取决于数据的性质以及项目对不断变化的需求的适应性。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 可扩展性和性能

SQL 中的垂直扩展
SQL 数据库传统上通过向单个服务器添加更多资源来垂直扩展，但这有局限性。
NoSQL 中的水平扩展
NoSQL 数据库在水平扩展方面表现出色，可以将数据分布到多个服务器上以无缝处理不断增加的负载。
高流量系统的注意事项
您的系统的可扩展性要求和预期流量应指导您做出垂直或水平扩展的决定。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 查询语言和事务

SQL 的标准化查询语言
SQL数据库使用标准化语言来查询数据，使熟悉SQL语法的开发人员更容易。
NoSQL 查询方法
NoSQL 数据库的查询语言各不相同，有些使用传统 SQL，有些则采用独特的方法。
ACID 事务与 BASE 一致性
强 ACID 事务 (SQL) 和最终一致性 (NoSQL) 之间的选择取决于应用程序中数据完整性的重要性。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 灵活性和模式演变

SQL 中的架构演变挑战
使 SQL 数据库适应不断变化的数据需求可能涉及复杂的架构更改和潜在的停机时间。
NoSQL 中的动态模式演化
NoSQL 数据库适应动态模式演变，使开发人员能够适应不断变化的需求，而不会造成重大干扰。
适应不断变化的需求
考虑更改数据结构的可能性以及您的系统是否可以妥善处理此类更改。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 用例和应用程序

SQL 数据库的常见用例
SQL 数据库在需要复杂事务、严格数据完整性和明确定义关系的场景中表现出色。
NoSQL 擅长的场景
NoSQL 数据库在需要高可扩展性、处理大量非结构化数据和快速开发周期的应用程序中表现出色。
现实系统中的混合方法
结合 SQL 和 NoSQL 数据库的混合方法越来越常见，它们针对系统的不同方面利用各自的优势。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 数据完整性和关系

维护 SQL 中的数据完整性
SQL 数据库中的 ACID 事务可确保数据一致性和完整性，这对于具有关键事务需求的应用程序至关重要。
处理 NoSQL 中的关系
NoSQL 数据库通常需要非规范化才能有效地处理关系，并且一致性级别可能会有所不同。
根据关系复杂性进行选择
评估数据内关系的复杂性以确定最合适的数据库模型。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 安全性和身份验证

SQL安全机制
SQL 数据库具有完善的安全机制，包括用户角色、访问控制和加密。
NoSQL 数据库安全注意事项
NoSQL 数据库可能具有不同级别的安全功能，实施访问控制对于保护敏感数据至关重要。
确保数据安全的最佳实践
无论选择哪种类型，都请遵循保护数据库的最佳实践，以防范潜在威胁。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 社区支持和生态系统

建立SQL生态系统
SQL 数据库受益于成熟的生态系统、广泛的社区支持以及丰富的工具和框架。
不断发展的 NoSQL 社区
NoSQL 社区是动态的，拥有不断发展的生态系统和一系列可满足不同需求的数据库。
对开发者体验的影响
在 SQL 和 NoSQL 之间进行选择时，请考虑对开发团队的经验和专业知识的影响。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 成本考虑

SQL 中的许可和基础设施成本
SQL 数据库可能涉及许可费用，并且垂直扩展可能会产生更高的基础设施成本。
NoSQL 的可扩展性和成本效率
NoSQL 数据库凭借其水平扩展功能，通常可以提供经济高效的解决方案来处理增加的工作负载。
评估总拥有成本 (TCO)
在评估数据库的总体 TCO 时，请考虑许可、基础设施、维护和扩展成本。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 决策因素

项目要求
考虑数据结构、可扩展性需求和开发速度，使您的选择与项目的具体要求保持一致。
团队专业知识
评估您的开发团队在 SQL 或 NoSQL 方面的专业知识，因为这会显着影响系统开发和维护的效率。
未来的可扩展性和适应性
考虑所选数据库的长期可扩展性和适应性，确保其符合项目的增长轨迹。

系统设计中的 SQL 与 NoSQL – 案例研究和现实示例

SQL数据库的成功实施
探索现实世界中的示例，其中 SQL 数据库在取得成功和满足特定项目要求方面发挥了至关重要的作用。
NoSQL 数据库成功案例
学习 NoSQL 数据库的成功实施，展示其在不同应用程序中的多功能性和有效性。
从著名案例中吸取的教训
从 SQL 和 NoSQL 实施中汲取宝贵的经验教训，了解某些决策如何促进项目成功或应对挑战。

在系统设计中什么时候应该选择 SQL 数据库而不是 NoSQL 数据库？

在系统设计中使用 NoSQL 数据库的挑战：

对复杂查询的支持较少： NoSQL 数据库不太适合复杂的联接和高级查询。
数据不一致： NoSQL 数据库也可能优先考虑性能而不是严格的一致性，这可能会导致分配系统中的事实不一致。
有限的事务支持：一些 NoSQL 数据库为了速度和可扩展性而牺牲事务辅助。

在系统设计中使用SQL数据库的好处

SQL 数据库适用于独特的情况，包括：

复杂查询：如果您的应用程序需要高级查询和复杂报告，SQL 数据库因其结构化架构和 SQL 问题语言而在该位置表现出色。
数据完整性：当事实一致性和完整性至关重要时，特别是在金融或监管应用程序中，符合 ACID 的 SQL 数据库是首选。
事务：对于需要支持多步骤、符合 ACID 的事务（例如电子商务系统）的软件包，SQL 数据库是首选。

在系统设计中什么时候应该选择NoSQL数据库而不是SQL数据库？

在系统设计中使用 SQL 数据库的挑战：

固定架构： SQL 数据库需要预定义架构，因此很难发展为转换数据系统。
缺乏可扩展性：水平扩展 SQL 数据库可能很复杂且成本高昂。
读取繁重的工作负载速度较慢： SQL 数据库对于读取繁重的工作负载效率可能较低，特别是在管理大型数据集时。

在系统设计中使用NoSQL数据库的好处

NoSQL 数据库在某些情况下表现出色：

高可扩展性：如果您的机器希望处理大量记录和访问者，NoSQL 数据库提供水平可扩展性，使其成为网络和移动程序的首要需求。
灵活的模式：当您的信息结构是动态的并且可能会随着时间的推移而发展时，具有无模式设计的 NoSQL 数据库允许更简单的版本。
实时分析：对于流事实的实时分析和处理，NoSQL 数据库由于其速度和多功能性通常是受欢迎的选择。

SQL vs NoSQL：系统设计中选择哪个数据库？

方面	SQL	NoSQL
数据模型和架构	使用预定义的表和关系强制实施结构化模式。	采用灵活的模式，允许动态和不断发展的数据结构。
可扩展性和性能	传统上通过向单个服务器添加更多资源来垂直扩展。	擅长水平扩展，将数据分布到多个服务器以无缝处理不断增加的负载。
查询语言和事务	用于查询数据的标准化 SQL 语言。	不同的查询语言，有些使用 SQL，有些则采用独特的方法。事务处理遵循 ACID 原则。
灵活性和模式演变	严格的模式可能需要复杂的更改，并可能导致停机。	动态模式演变允许适应不断变化的数据需求，而不会造成重大中断。
用例和应用	适合复杂的交易、严格的数据完整性和明确定义的关系。	非常适合需要高可扩展性、处理大量非结构化数据和快速开发周期的应用程序。混合方法很常见。
数据完整性和关系	通过 ACID 事务维护数据完整性。关系是明确定义的。	需要非规范化才能有效处理关系，并且一致性级别可能会有所不同。
安全与认证	完善的安全机制，包括用户角色、访问控制和加密。	安全功能各不相同，需要实施访问控制来保护敏感数据。
社区支持和生态系统	成熟的生态系统，具有广泛的社区支持、工具和框架。	充满活力且不断发展的社区，拥有满足不同需求的各种数据库。
成本考虑	可能涉及许可费用，并且垂直扩展可能会产生更高的基础设施成本。	通常提供具有成本效益的解决方案，具有水平扩展功能，可以处理增加的工作负载。考虑因素包括许可、基础设施、维护和扩展成本。
系统设计的决策因素	根据特定项目要求进行选择，考虑数据结构、可扩展性需求和开发节奏。	评估团队在 SQL 或 NoSQL 方面的专业知识，并考虑与项目增长相一致的长期可扩展性和适应性。
案例研究和现实世界的例子	各种场景的成功实施，为项目的成功做出贡献。	多功能实施在不同应用中展示了有效性。从著名案例中吸取的教训。

结论

在系统设计中，选择SQL还是NoSQL数据库是一个具有深远影响的关键决策。通过了解每种数据库类型的优缺点并仔细评估系统的要求、可扩展性需求和团队专业知识，您可以有效地引导此决策过程。明智地选择，您在系统设计中的数据库选择可能有助于您系统的成功。

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