SQL和NoSQL数据库的关键区别和性能剖析

数据运维 2024-04-02 大猫 手机阅读

在数据科学和应用开发中，数据库的选择至关重要，因为它直接影响性能、可扩展性和处理应用所使用数据的能力。NoSQL和SQL数据库之间的选择会影响数据检索、存储和处理的效率，这对于数据驱动型的应用程序能否成功满足特定需求以及响应速度至关重要。

SQL和NoSQL是两种不同的数据库技术，SQL数据库强调结构化的关系模型，而NoSQL数据库采用灵活的无模式方法来处理多样化的动态数据，并更加注重可扩展性和速度。

本文将讨论这两种数据库系统之间的差异。但是，我们不会涉及这两种数据库系统的基础知识。

一、什么是SQL？

1.1 SQL数据库的起源

1970年，Edgar Codd博士在其里程碑式的论文“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks.”中概述了数据库的关系模型，这是一种有效组织和存储表格结构数据的模型。到1974年，IBM开发了System R，这是第一个用于存储数据的关系模型的项目，并且他们还开发了SQL作为与这些关系型数据库交互的语言。

多年来，SQL的新标准不断被制定，并且Oracle、IBM和Microsoft分别开发了用于使用SQL与SQL数据库进行高效、安全、便捷交互的关系型数据库管理系统（RDBMS）。

接下来，诸如MySQL之类的开源语言开始使SQL和关系型数据库更加普及。SQL现在在物理系统和云系统（如AWS、Azure和Google Cloud）上都得到广泛使用。

1.2 SQL数据库的特点

在SQL数据库中，关系模型作为概念基础，将数据组织成结构化和相互关联的表格。SQL数据库由模式和表格组成：

  • 模式：定义数据库的结构，包括表格、字段、数据类型、可用值和关系。
  • 表格：数据库的基本单位，表示实体（例如有关客户、产品或交易的信息），行中包含每个实体的单个记录（例如特定客户），列中存储有关实体的特定属性（例如客户的姓名或电子邮件）。

关系模型通过两种类型的键来确保一致性：（1）唯一标识每条记录的主键和（2）建立表之间关系的外键。

SQL或结构化查询语言，用作管理这些数据库的接口，可以通过标准化的命令实现对数据的创建、检索、更新和删除。这个模型及其组件为组织和查询数据提供了一个强大而灵活的框架，可以确保整个数据库的完整性和一致性。

1.3 SQL的优势

SQL提供了一套标准命令，用于在关系型数据库管理系统（RDBMS）中定义、查询、更新和管理数据。主要的SQL操作包括SELECT（查询数据）、INSERT（添加新记录）、UPDATE（修改现有记录）和DELETE（删除记录）。

在使用这些命令时，SQL可确保保持ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。这确保了数据库更改的可靠性和一致性。

  • 原子性：该属性可确保对数据库的每次尝试的更改被视为单个、不可分割的工作单元。要么将整个单元提交到数据库，要么在任何部分事务失败时都不提交。
  • 一致性：确保事务以数据库处于有效状态结束。数据库在事务之前和之后都必须满足一系列完整性约束。
  • 隔离性：确保同时进行的事务不会导致数据库中的不一致。每个事务似乎在隔离状态下执行，不知道其他正在运行的事务。隔离性防止事务之间的干扰，并维护它们的完整性。
  • 持久性：持久性保证一旦事务提交，其效果将持久存在，即使发生系统故障。事务所做的更改会被永久存储在数据库中，并且在系统崩溃或断电后仍然存在。

    • 这些SQL数据库的基本特性确保了数据库系统在出现意外事件或系统故障的情况下仍然具有可靠性和一致性。

    1.4 常见的SQL数据库系统

    常用的关系型数据库管理系统（RDBMS）有以下三种：

  • MySQL：MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，现在由Oracle拥有，以速度、可靠性和易用性而闻名。MySQL通常在LAMP堆栈（Linux、Apache、MySQL、PHP/Python/Perl）环境中用于中小型Web应用程序。
  • PostgreSQL：一种开源的面向对象关系型数据库系统，具有高级功能（例如支持自定义函数和过程，以及复杂查询、索引和事务）。PostgreSQL适用于大规模应用、数据仓库和地理空间数据。
  • Microsoft SQL Server：由Microsoft开发的专有关系型数据库管理系统，与Express、Standard和Enterprise等版本一起提供。Microsoft SQL Server与Microsoft的生态系统很好地集成在一起，适用于从小型企业到大型企业的各种应用程序。

    • 二、什么是NoSQL？

    2.1 NoSQL数据库的崛起

    NoSQL（Not Only SQL）数据库的出现是为了应对大数据扩展带来的挑战，以及对数据库系统可扩展性日益增长的需求。传统的关系型数据库难以有效地管理现代大数据中常见的大量非结构化和半结构化数据。NoSQL数据库是关系型数据库的一种更灵活和可扩展的替代方案。

    它们能够有效地处理各种数据类型，适应数据的快速增长，并能在多个服务器之间高效地分发数据。

    像MongoDB、Cassandra和Couchbase这样的NoSQL解决方案不使用关系模型所支持的严格结构。这些系统更注重模式灵活性和横向扩展，使企业能够适应大数据的动态特性，同时保持性能和可靠性。NoSQL、大数据和可扩展性之间的关联凸显了数据库管理的重要演变，赋予企业解决近期数据指数级增长带来的挑战的能力。

    2.2 NoSQL数据库的特点

    与SQL数据库相反，NoSQL数据库使用动态模式，并支持各种数据模型以满足不同的应用需求。

    非关系型数据库的一个显著特点是使用动态模式。与关系型数据库的预定义固定模式不同，非关系型数据库具有灵活性。同一个数据库中的不同记录可能有不同的字段。例如，在客户数据库中，一个客户可能有姓名和年龄字段，而另一个客户可能有姓名和电子邮件字段。

    NoSQL数据库有多种类型：

  • 文档存储：使用灵活的类JSON结构将数据存储为文档。它们对处理复杂的分层数据非常有用，并支持动态模式。它们最常用于内容管理系统、电子商务平台和实时应用程序。这种系统的一个流行例子是MongoDB。
  • 键值数据库：这是NoSQL数据库中最简单的形式，其中每个数据单元都存储为键值对。这些系统在需要快速访问大量数据并具有快速响应时间的场景中高效且有用。两个流行的键值NoSQL数据库的例子是Redis和Amazon DynamoDB。
  • 图数据库：这些数据库表示数据实体之间的关系。因此，它们在关系很重要的场景中最有用，例如社交网络或推荐系统。两个流行的图数据库的例子是Neo4j和Amazon Neptune。
  • 列族数据库：列族数据库将数据表示为列而不是行。它们最适用于大规模分布式系统和频繁读写的系统，例如时间序列应用程序和物联网应用程序。常用的列族数据库包括Apache Cassandra和HBase。

    • 选择使用哪种类型的NoSQL数据库取决于你使用NoSQL数据库的应用程序。

    2.3 NoSQL的优势

    NoSQL数据库具有多种优势，在处理非结构化数据时，在可扩展性、灵活性和性能方面优势明显。

    NoSQL数据库通过横向扩展和弹性提供可扩展性。NoSQL数据库设计为横向扩展，使企业能够通过向分布式系统添加更多服务器来处理不断增长的数据量。这使它们非常适合具有增长或不可预测工作负载的应用程序。

    许多NoSQL数据库还提供自动分片和负载均衡功能，将数据分布在多个节点上，以确保资源利用效率和性能改进。这种能力使得系统能够根据需求动态地进行扩展或缩减，被称为弹性。

    它们还提供模式灵活性。NoSQL数据库使用动态模式，允许数据表示的灵活性。这意味着记录中的字段可以在不同的文档中有所不同，适应现代应用程序中常见的多样化和不断演化的数据结构。

    它们还在处理JSON和XML等非结构化和半结构化数据类型方面表现出色。当今的数据往往是不可预测的，特别是在用户生成的情况下，而NoSQL可以很好地处理存储这些数据。

    2.4 常见的NoSQL数据库系统

    以下是一些常用的NoSQL数据库系统：

  • MongoDB：流行的面向文档的NoSQL数据库，将数据存储为灵活的、类JSON的BSON文档，为各种数据类型提供可扩展性和高性能。
  • Cassandra：分布式和高度可扩展的NoSQL数据库，设计用于处理跨多个服务器的大量数据，具有分散式架构，适用于高速和高容量的应用程序。
  • Redis：以速度和多功能性而闻名的内存数据结构存储，可用作缓存机制、消息代理和键值存储，支持字符串、哈希和集合等各种数据结构。

    • 三、SQL和NoSQL之间的主要区别

    让我们比较一下SQL和NoSQL，以便更好地了解它们的重叠和对比之处：

    3.1 数据结构

    SQL数据库以结构化数据模型为特点，强制要求预定义的模式，数据必须放入具有特定列和数据类型的表格中。这种严格的结构确保了一致性，并且对于具有稳定和可预测数据要求的应用程序来说非常有效。

    相比之下，NoSQL数据库采用灵活的数据模型，允许动态和无模式的数据存储。这种灵活性使开发者可以在没有预定义模式的情况下插入数据。在数据结构可能未定义或经常变化的情况下，NoSQL数据库最为有用。

    3.2 可扩展性

    由于设计上的差异，SQL和NoSQL服务器强调不同的扩展能力。SQL系统通常依赖于纵向扩展，即通过改进和添加资源到同一服务器来处理增加的负载。横向扩展通常在NoSQL系统中见到，通过向分布式系统添加更多服务器或节点来增加容量。

    在NoSQL系统中，节点彼此通信并分配负载，因此添加更多节点有助于增加系统的整体容量。这对于管理不断增长的数据库和增加的数据库流量是一种更具扩展性和成本效益的解决方案。

    3.3 模式灵活性

    SQL数据库使用预定义的模式，强制要求数据组织的严格结构，并要求表格符合预定义的行和列结构。相比之下，NoSQL数据库采用动态模式，提供灵活的数据表示方式。这些数据库允许在没有预定义结构的情况下插入数据，使开发者能够根据需要动态调整模式。

    这种灵活性对于处理多样化、不断变化和难以预测的数据类型特别有益。因此，NoSQL数据库适用于数据结构可能事先未知或经常变化的场景，而SQL数据库适用于数据结构良好和可预测的场景。

    3.4 事务完整性

    SQL和NoSQL数据库管理系统在确保可靠性方面采取不同的方法。SQL依赖于ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性），就像我们上面讨论的那样，ACID属性可确保数据库的即时和严格一致性。SQL查询保证在事务期间进行的更改要么全部提交到数据库，要么全部不提交，并制定了如何处理并发事务和意外事件的规则。

    另一方面，NoSQL数据库强调可扩展性和分布式架构，采用最终一致性的概念。最终一致性承认在分布式系统中，所有节点在更新后达到一致状态可能需要一些时间。虽然NoSQL数据库为了可扩展性和容错性而牺牲了即时一致性，但它们确保在足够的时间内，数据的所有副本最终会达到相同的状态。

    这种权衡使得NoSQL系统能够处理实时一致性可能难以高效实现的大规模分布式环境。

    四、在SQL和NoSQL之间做出选择

    如果你不确定使用哪种数据库，在这里已经列出了一些在NoSQL和SQL之间做出选择的方法：

    4.1 使用案例场景

    在以下场景中，SQL数据库效果最佳：数据结构化和可预测，需要准确捕捉复杂关系，并且即时数据完整性非常重要。

    SQL的刚性结构和ACID属性使其非常适用于这些类型的应用。

    以下是一些适用于SQL数据库的常见使用案例：

    • 金融应用程序，其中严格的一致性非常重要，并且数据通常具有良好的结构和可表达性。
    • 客户关系管理（CRM）系统，其中数据通常具有良好的结构，并且可能存在许多需要准确表示的关系。

    在以下情况下，NoSQL数据库效果最佳：需要具有灵活的数据结构，可以动态适应新信息和模式，需要可扩展性和性能，并且需要处理非结构化数据。NoSQL的动态模式和横向扩展使其非常适用于以下使用案例：

    • 实时大数据分析，需要快速和可扩展的性能。
    • 社交媒体数据库，其中大部分输入数据都是非结构化和不可预测的。

    4.2 SQL与NoSQL在行业中的应用

    4.2.1 SQL数据库的使用

    一些依赖于SQL数据库的行业示例包括：

  • 金融：许多金融机构管理交易数据和客户记录。SQL的ACID属性可确保数据的准确性，并且一旦处理完成，交易将立即生成一致的数据库。
  • 零售：许多零售企业利用SQL数据库管理与产品、运输、销售、客户和供应商信息相关的复杂关系。它们的数据通常也具有良好的结构和可预测性。
  • 政府和公共部门：政府机构管理大量的公民记录和公共服务，这些记录和服务都需要遵守法规要求。SQL的结构化特性有助于遵守监管要求。

    • 4.2.2 NoSQL数据库的使用

    一些依赖于NoSQL数据库的行业示例包括：

  • 社交媒体：社交媒体平台处理大量的非结构化数据，例如用户个人资料、帖子和互动。NoSQL的灵活性适应了社交媒体内容和数据的动态特性。
  • 物流和供应链：他们使用NoSQL数据库实时跟踪货运、库存管理以及整个供应链中的其他各种动态数据源。NoSQL的性能和可扩展性使其非常适合这个行业。
  • 游戏：游戏行业利用NoSQL数据库管理玩家数据、排行榜和游戏内分析。横向扩展的能力对于处理在线多人游戏产生的海量数据至关重要。

    • 五、结论

    在SQL和NoSQL数据库之间做出选择，对数据科学和应用程序开发的有效性和成功与否起着至关重要的作用。对性能、可扩展性和数据类型适应性的影响直接影响数据驱动型应用的响应速度。

    SQL具有结构化的关系模型，在数据被明确定义且关系至关重要的情况下表现出色，可通过ACID属性确保即时的一致性。

    相反，NoSQL数据库提供了灵活性和可扩展性，适应了现代应用程序中普遍存在的动态、非结构化数据类型的需求。

    随着行业的发展，了解这些基本数据库技术之间的细微差别对于在数据管理的多样化领域中进行架构和开发至关重要。