在開發一個應用程式時，不可避免要選擇使用SQL還是NoSQL資料庫來儲存資料。傳統的資料庫，即使用SQL(結構化查詢語言)進行查詢的關係型資料庫，是經過幾十年來技術發展、良好實踐和現實世界壓力測試的產物。它們是為可靠的事務和臨時查詢而設計的，是業務線應用的主力軍。但它們也有一些限制，如嚴格的模式，使它們不太適合於其他型別的應用。

NoSQL資料庫是針對這些限制而產生的。NoSQL系統儲存和管理資料的方式，允許高操作速度，並讓開發人員有巨大靈活性。許多資料庫是由谷歌、亞馬遜、雅虎和Facebook等公司開發的，它們尋求更好的方式來儲存內容或處理大型網站的資料。與SQL資料庫不同，許多NoSQL資料庫可以在數百或數千臺伺服器上進行橫向擴充套件。

不過，NoSQL的優勢並不是沒有代價的。NoSQL系統傾向於速度和可擴充套件性，而不是SQL資料庫所承諾的可靠事務背後的ACID屬性。與圍繞SQL建立的數十年的機構知識相比，在NoSQL系統中用於處理資料的隱喻也是相對較新的。

SQL和NoSQL資料庫提供了不同的權衡。雖然它們在特定專案的背景下可能會有競爭，例如，為不同應用會面臨二選一的情況，但它們在更大範圍內是互補的，每一種都適合於不同的使用情況。是選擇SQL還是NoSQL並不是絕對的，要根據場景需求選合適的。

NoSQL與SQL

SQL和NoSQL之間的根本區別並不那麼複雜。對於如何儲存和檢索資料，兩者都有不同的理念。

對於SQL資料庫，所有資料都有一個固有的結構。像Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL或Oracle資料庫這樣的傳統資料庫使用一個模式--對插入資料庫的資料如何組成的正式定義。例如，一個表中的某一列可能被限制為只能是整數。因此，記錄在該列中的資料將有很高的規範化程度。SQL資料庫的嚴格模式也使得對資料進行聚合變得相對容易，例如，使用SQL JOIN命令將兩個表的資料合併。

在NoSQL中，資料可以以無模式或自由的方式儲存。任何資料都可以儲存在任何記錄中。在NoSQL資料庫中，你會發現四種常見的資料儲存模式，這導致了四種常見的NoSQL系統型別。

文件資料庫(如MongoDB)。插入的資料以無模式的JSON結構或“文件”的形式儲存，其中的資料可以是任何東西，從整數到字串再到自由格式的文字。沒有必要指定JSON文件將包含哪些欄位(如果有的話)。
鍵值儲存(如Redis)。自由格式的值，從簡單的整數或字串到複雜的JSON文件，都可以透過鍵(比如字串)在資料庫中訪問。
寬列儲存(如 Cassandra)。資料被儲存在列中，而不是像傳統SQL系統儲存在行。任何數量的列(以及許多不同型別的資料)都可以根據查詢或資料檢視的需要進行分組或聚合。
圖資料庫(如Neo4j)。資料被表示為實體及其關係的網路或圖形，其中圖中的每個節點是一個自由形式的資料塊。

無模式的資料儲存在以下情況下是有用的。

你想快速訪問資料，你更關心訪問的速度和簡單性，而不是可靠的事務或一致性。
你正在儲存大量的資料，你不想把自己鎖定在一個模式中，因為以後改變模式可能是緩慢和痛苦的。
你正在從一個或多個來源接收非結構化資料，你想保持資料的原始格式以獲得最大的靈活性。
你想把資料儲存在一個分層結構中，但你希望這些分層結構由資料本身來描述，而不是外部模式。NoSQL允許資料隨意地自我引用，該方式對於SQL資料庫來說更為複雜，難以模仿。

查詢NoSQL資料庫

關係型資料庫使用的結構化查詢語言提供了一種統一的方式，在儲存和檢索資料時與伺服器通訊。SQL語法是高度標準化的，所以儘管各個資料庫可能會以不同的方式處理某些操作(例如，視窗函式)，但基本原理仍然是相同的。

相比之下，每個NoSQL資料庫往往都有自己的語法來查詢和管理資料。例如，CouchDB使用JSON形式的請求，透過HTTP傳送，以建立或檢索其資料庫中的文件。MongoDB透過二進位制協議，以命令列介面或語言庫的方式傳送JSON物件。

一些NoSQL產品可以使用類似SQL的語法來處理資料，但只是在有限的範圍內。例如，Apache Cassandra，一個廣泛的列儲存，有自己的類似SQL的語言，Cassandra查詢語言(CQL)。CQL的一些語法是直接來自於SQL的手冊，比如SELECT或INSERT關鍵字。但在Cassandra中沒有執行JOIN或子查詢的本地方法，因此相關的關鍵字在CQL中並不存在。

無共享shared-nothing架構

NoSQL系統常見的一個設計選擇是“shared-nothing”架構。在一個無共享的設計中，叢集中的每個伺服器節點都獨立於其他節點執行。系統不需要從其他節點獲得共識來返回資料給客戶端。查詢速度很快，因為它們可以從最近的或最方便的節點返回。

無共享系統的另一個優點是彈性和向外擴充套件。向外擴充套件叢集非常容易，只需旋轉叢集中的新節點並等待它們與其他節點同步即可。如果一個NoSQL節點當機，叢集中的其他伺服器將繼續執行。即使服務請求的節點減少，所有資料仍然可用。

請注意，無共享的設計並不是NoSQL資料庫所獨有的。許多傳統的SQL系統可以以無共享的方式設定，如MySQL，儘管這通常涉及到犧牲整個叢集的一致性以獲得效能。

NoSQL的侷限性

如果NoSQL提供瞭如此多的自由和靈活性，為什麼不完全放棄SQL?答案很簡單，許多應用仍然需要SQL資料庫所提供的各種約束、一致性和保障措施。在這些情況下，NoSQL的一些“優勢”可能會變成劣勢。其他的限制來自於NoSQL系統缺乏某些在SQL領域中本應有的功能。

無模式(No schema)

即使你接收的是自由格式的資料，你也幾乎總是需要對資料施加約束，以使其有用。對於NoSQL，施加約束涉及到將責任從資料庫轉移到應用開發者身上。例如，開發者可以透過一個物件關係對映系統(或稱ORM)強加結構。但如果你想讓模式與資料本身共存，NoSQL通常不支援這種做法。

一些NoSQL解決方案為資料提供了可選的資料型別和驗證機制。例如，Apache Cassandra有一系列的本地資料型別，讓人想起傳統SQL中的那些資料型別。

最終一致性

NoSQL系統提供了強一致性或即時一致性的選擇，以獲得更好的可用性和效能。傳統的資料庫確保操作是原子的(事務的所有部分都成功，或者沒有一個成功)、一致的(所有使用者都有相同的資料檢視)、隔離的(事務不競爭)和持久的(一旦完成，它們將不受伺服器故障的影響)。

這四個屬性，統稱為ACID，在NoSQL系統中可以用不同的方式處理。你可以選擇最終一致性，而不是要求整個叢集的強一致性，這必然會延遲對請求的響應，允許服務請求，而無需等待最新的寫入複製到叢集的其它節點。插入叢集的資料最終在各處都是可用的，但不能保證任何時候可用。

對於一些NoSQL系統，你可以在一致性和速度之間選擇一個折中方案，不同的產品有不同的方案。例如，微軟的Azure Cosmos DB可以讓你選擇每個請求的一致性級別，所以你可以選擇適合你的。事務語義，在SQL系統中保證事務中的所有步驟(例如執行銷售和減少庫存)要麼完成，要麼回滾，在一些NoSQL系統中也有，例如MongoDB。

NoSQL的鎖定

大多數NoSQL系統在概念上是相似的，但實現方式不同。每個系統都有自己的隱喻和機制，用於資料的查詢和管理。

這樣做的一個副作用是應用邏輯和資料庫之間可能存在高度的耦合。如果你選擇一個NoSQL系統並堅持使用它，這種耦合性並沒有什麼壞處，但如果你在未來更換系統，它就會成為一個絆腳石。

如果你從MongoDB遷移到CouchDB(或者相反)，你需要做的不僅僅是遷移資料。還必須駕馭資料訪問和程式設計隱喻之間的差異。換句話說，你必須重寫應用程式中訪問資料庫的部分。

NoSQL技能

NoSQL的另一個缺點是相對缺乏專業知識。傳統SQL人才的市場相當大，而NoSQL技能的市場卻剛剛起步。

作為參考，Indeed.com報告稱，截至2022年，傳統SQL資料庫(MySQL、微軟SQL Server、Oracle資料庫等)的職位數量仍然高於MongoDB、Couchbase和Cassandra的職位數量。對NoSQL專業知識的需求仍然只是SQL技能市場的一小部分。

合併SQL和NoSQL

未來，隨著時間的推移，SQL和NoSQL系統之間的一些差異會消失。現在已經有許多SQL資料庫接受JSON文件作為原生資料型別，並可以對該資料進行查詢。一些資料庫甚至有對JSON資料施加約束的本地方法，因此其處理方式與傳統的行和列資料一樣嚴格。

另一方面，NoSQL資料庫不僅增加了類似SQL的查詢語言，還增加了傳統SQL資料庫的其他功能，比如MongoDB的ACID屬性。

一個可能的路徑是，未來幾代資料庫以及當前資料庫系統的未來版本將跨越這些正規化，同時提供SQL和NoSQL功能，有助於使資料庫世界不再支離破碎。例如，微軟的Azure Cosmos DB在底層使用了一套基元，可以互換地再現兩種系統的行為。谷歌雲Spanner將SQL的強一致性與NoSQL系統的水平可擴充套件性相結合。

不過，純SQL和純NoSQL系統仍將在未來很多年佔有一席之地。在設計靈活性、水平擴充套件性和高可用性比強讀一致性和其他SQL資料庫常見的保障措施更重要的情況下，可以考慮使用NoSQL。對於許多應用來說，這些保障措施很可能值得用來交換NoSQL所提供的東西。

對於許多應用程式來說，以NoSQL的特有優勢來那些換保障措施是值得。

作者：Serdar Yegulalp

從SOL到NoSQL，資料庫還要向何處演進？

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