如何爲項目選擇關係型數據庫和非關係型數據庫

Daniel 更新時間 2025年1月14日

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在數據飛速發展的時代，理解數據庫的不同類型非常重要。本文探討了關係數據庫和非關係數據庫的不同核心方面，目的是幫助項目團隊做出明智的選擇。關係數據庫 (sql)使用結構化表存儲數據支持直接數據顯示符合 acid 合規性（原子性、一致性、隔離性、持久性）非關係數據庫 (nosql)使用動態模式存儲非結構化數據優先考慮靈活性、可擴展性和性能遵循 cap 定理

您如何處理數據？哪些方面值得特別考慮？瞭解關係數據庫和非關係數據庫之間的差異，以做出明智的決策，並學習如何根據項目需求選擇數據庫。

什麼是關係數據庫和非關係數據庫？

這顯然是爲您的項目選擇數據庫時要解決的第一個問題。瞭解關係數據庫和非關係數據庫之間的區別有助於更具體地滿足您的需求並利用正確的解決方案。

數據庫已經使用了幾十年，經歷了許多變化和進步。但與此同時，大多數代表都可以稱爲一種或另一種類型。每個團隊通常都面臨着非關係型數據庫和關係型數據庫之間的選擇。讓我們介紹一下每種解決方案的主要特徵，以便做出更明智的決策。當然，我們將從定義開始比較關係型數據庫和非關係型數據庫。

關係數據庫用於以結構化表格形式存儲數據。所有數據都易於訪問、鏈接並與支持關係相關。
非關係型數據庫以完全不同的方式存儲半結構化數據。它們不採用嚴格的結構，因此爲非結構化數據處理引入了更多動態模式。

簡單來說，數據庫因數據結構而多樣化。關係型解決方案專注於預定義模式來定義和操作數據。相比之下，非關係型解決方案以更好的靈活性而聞名，因爲它們可以在不修改架構的情況下處理任何類型的數據。

關係數據庫的顯著特點是它總是使用行和列將數據存儲在表中。因此，它支持一種直接直觀的數據顯示方式。同時，它允許團隊根據特定實體形成關係。大多數關係數據庫使用結構化查詢語言；因此，它們通常被稱爲 SQL 數據庫。

非關係型數據庫被認爲是一種可行的替代方案，因爲並非所有數據都可以以表格格式存儲。這種類型涵蓋了所有不能遵循關係結構和傳統 SQL 語法的數據庫類型。這並不意味着它們不應用 SQL 語言。而且，它們中的大多數都使用 SQL 和 UnQL（非結構化查詢語言）。因此，這種類型也可以稱爲 NoSQL（不僅僅是 SQL）數據庫。

如果 SQL 數據庫屬於基於表的類別，那麼 NoSQL 數據庫可以分爲幾類。最常見的 NoSQL 數據庫類型包括：

文檔數據庫以類似 JSON 的文檔形式收集、處理和檢索數據。
鍵值存儲以鍵值格式排列數據，其中鍵作爲唯一標識符。
圖形數據庫是用於創建和操作圖形的單一用途平臺，其中數據以節點、邊和屬性的形式呈現。
寬列存儲將數據組織成靈活的列，以分佈在數據庫節點和多臺服務器上。它支持改變列格式，而不管同一張表中的行如何。

關於關係型數據庫和非關係型數據庫之間的差異，團隊有機會找到滿足其需求的合理解決方案。當今的企業收集和處理大量數據，包括處理複雜的查詢。概述良好的項目需求爲做出明智的決策奠定了基礎。

主要思想是，他們需要選擇一個能夠有效查詢數據並支持即時結果的數據庫。如果項目利用結構化數據並遵循 ACID 合規性，關係數據庫是一個不錯的選擇。如果數據仍然是非結構化的並且不符合預定義的標準，最好選擇非關係數據庫。因此，讓我們繼續討論對最終選擇具有決定性的其他重要細節。

關係型數據庫與非關係型數據庫的優缺點

討論關係數據庫和非關係數據庫之間的區別時，我們想提請大家注意這些數據庫類型的主要優點和缺點。這極大地幫助團隊做出選擇並選擇符合既定要求的數據庫。主要思想是它允許他們進行全面的研究並保持業務特定性。數據庫選擇乍一看可能很困難，但考慮更多細節旨在簡化最終決策。所以讓我們來看看上述類型的數據庫，看看它們的優缺點。

關係數據庫的優勢

符合 ACID 標準

ACID 特性使關係數據庫與衆不同，並使其佔據市場主導地位。它涵蓋了所有必要的標準，以保證數據庫內交易的可靠性。

簡單

由於預定義模式和簡單結構，關係數據庫是一種相當直接的解決方案。由於團隊使用結構化查詢語言，因此不需要進行大量的架構工作。

數據準確性

與其他類型的數據庫相比，關係數據庫的數據準確性更高。它注重防止數據冗餘，因爲沒有重複或重複的信息。

安全

基於表的模型可以更容易地限制對機密數據的訪問，並大大降低發生錯誤的可能性。

關係數據庫的缺點

可擴展性

關係數據庫具有垂直擴展性，但有一個明顯的缺點：可擴展性低。嚴格的一致性要求限制了水平擴展，而垂直擴展則有一定的限制，並且很大程度上取決於支持的硬件。

靈活性

僵化的模式和約束可能同時成爲優點和缺點。

雖然解釋數據和識別關係很容易，但對數據結構進行更改仍然很複雜。關係數據庫不適合處理海量或非結構化數據。

表現

關係數據庫的性能與數據量、表的複雜性及其數量密切相關。這些方面的任何增加都會導致執行查詢的時間增加。

非關係數據庫的優勢

水平擴展

隨着非關係數據庫的引入，處理大型數據集變得更加容易。此外，水平擴展允許團隊容納、管理和存儲更多數據，同時保持較低的成本。

靈活性

非關係型數據庫具有靈活的數據模式和非剛性結構，可以組合、處理和存儲任何類型的數據。這是非關係型數據庫與僅處理結構化數據的關係型數據庫的區別之一。非關係型數據庫對非結構化數據應用動態模式。

快速查詢

如果關係數據庫可用於複雜查詢，則非關係數據庫中的查詢速度會更快。主要優點是它採用了最初針對查詢優化的數據存儲方式。此外，查詢不需要關係數據庫類型特有的接頭。

維護更簡單

非關係型數據庫的設置和維護更簡單、更快捷。其中一些允許開發人員以類似於編程語言的方式映射數據結構。因此，它可以縮短開發時間並減少錯誤。

非關係數據庫的缺點

數據完整性

維護數據完整性很大程度上取決於數據元素之間的關係。非關係型數據庫缺乏完整性方法可能會降低整體數據的可靠性、準確性和完整性。開發人員有責任完成從一個階段到另一個階段的準確且無錯誤的數據傳輸。

一致性

非關係型數據庫注重可擴展性和性能，但關注一致性問題。它沒有防止數據冗餘的必要機制，而是依賴於最終一致性。因此，它們在處理大量數據時效率不高。此外，當數據庫類別不同時，用一個數據庫實現所有用例是很困難的。

數據分析

對比關係型數據庫和非關係型數據庫，後者的數據分析功能較少。此外，即使對於最簡單的查詢，通常也需要編程專業知識來處理分析。此外，許多關係型數據庫缺乏與流行的 BI 工具的集成。

何時使用關係數據庫和非關係數據庫

在比較關係數據庫和非關係數據庫時，解決常見用例很重要。學習良好的市場實踐和他人的經驗可以爲你的項目選擇數據庫提供一些額外的見解。顯然，一個或另一個類別通常更適合某些需求和要求。團隊的任務仍然是學習細節，參考最小的細節。

同時，您不會發現用例的嚴格區分。不同類型的項目已成功實施了不同類型的數據庫。值得一提的是，瞭解關係數據庫和非關係數據庫的優缺點是必須的。可以通過詳細分析項目規範和解決方案可用性來支持明智的選擇。因此，讓我們來看看關於在哪裏使用關係數據庫和非關係數據庫的一些有用建議。

關係數據庫的用例

高度結構化的數據

除非項目需要不斷更改，否則穩定的數據結構是必要的。利用嚴格、有計劃、可預測的模式來處理分佈在不同表中的數據是一個很好的選擇。此外，它增加了對更多工具的訪問，用於測試和分析數據。有組織的和具體的性質使操作和數據查詢更加容易。

安全且一致的環境

當安全性和一致性成爲首要任務時，團隊需要做出正確的決策。關係數據庫已成爲一種合理的解決方案。由於最新的合規性法規，ACID 原則支持處理數據所需的所有功能。這種類型通常是醫療保健、金融科技、企業等的選擇。

支持

廣泛的支持可用性可以通過上市時間長短來解釋。由於大多數關係數據庫都遵循類似的原則，因此找到具有所需專業知識的團隊通常更快。此外，它們在集成來自其他系統的數據和使用其他工具方面效率更高。在使用這些類型的數據庫時，團隊有更多產品選擇，包括商業智能工具。

非關係數據庫的用例

大量非結構化數據

應用非關係數據庫的主要原因之一是並非所有數據都能放入普通表中。例如，項目需要一個有效的工具來容納各種類型的數據，如視頻、文章或社交媒體內容。因此，儘管它支持水平可擴展性，但許多數據仍然是非結構化的。它有助於涵蓋多樣性並在必要時進行適當的更改。

靈活的開發環境

快速積累率的原因是能夠快速輕鬆地收集數據而無需預先定義。數據通常不受某些格式的限制，可以稍後處理。對於許多團隊來說，非關係數據庫是一個很好的選擇，尤其是當項目要求不完全明確或他們計劃進行持續更改或更新時。

時間優先

快速開發環境使產品交付更快、更輕鬆。更少條理的方法消除了非關係數據庫的任何前期準備、規劃、準備或設計。團隊可以繼續進行即時開發。它通常適合 MVP 或一些緊急產品發佈的需求。

由於市場上有許多不同類型的數據庫，因此總有一種合適的方法來滿足項目需求。當然，數據庫的選擇因項目而異。此外，一些團隊發現將多個數據庫組合在一起以覆蓋所有用例是有效的。

熱門數據庫：當前市場狀況

如果不檢查市場可用性，就無法完全解決如何選擇數據庫的問題。事實上，數據庫的選擇也受到市場狀況和某些數據庫的受歡迎程度的影響。此外，其他人的成功經驗可以成爲一種值得遵循的良好做法。只要團隊確定了項目規範，他們就可以繼續學習市場上可用數據庫的更多細節。

緊跟市場趨勢使他們能夠保持最新狀態並提高槓杆解決方案的效率。市場的快速增長帶來了各種各樣的數據庫可供採用。目前，可用的數據庫數量已達到 300 多個。因此，就像我們可以通過類型或功能來多樣化數據庫一樣，按受歡迎程度對數據庫進行排名也是常見的做法。

隨着我們繼續比較關係數據庫和非關係數據庫，值得一提的是，這兩種數據庫類型的代表都佔據了強勢地位。根據最新的 Stack Overflow 開發者調查結果，讓我們來看看最受歡迎的數據庫。

流行的關係數據庫

MySQL

MySQL是最知名的關係數據庫之一。它於 1995 年發佈，由於其功能和使用方法而廣受歡迎。該開源數據庫具有強大的支持，並且與大多數庫和框架兼容。它適合提供跨平臺解決方案，儘管主要用於 SQL 查詢，但如果需要，它也具有 NoSQL 支持。

PostgreSQL

PostgreSQL是另一個功能強大的開源對象關係數據庫，於 1996 年首次發佈。它的一個顯着特點是它以對象而不是行和列的形式呈現數據。PostgreSQL 具有高度可擴展性；因此，它適合大型軟件解決方案的需求。開發人員可以使用各種編程語言編寫代碼，因此無需重新編譯數據庫。

SQLite

SQLite也是一個關係數據庫管理系統，於 2000 年發佈。它有一個顯著的不同，因爲它是一個服務器端數據庫。這通常會使其速度更快，因爲請求是由服務器序列化的。此外，它還與不同的編程語言綁定，並用於各種解決方案，包括物聯網和嵌入式系統。

微軟 SQL 服務器

Microsoft SQL Server是 Microsoft 於 1989 年推出的知名關係數據庫管理系統。他們通過許多獨特的功能（如定製、內存分析、集成等）極大地改進了該解決方案。此外，它還支持不同的開發工具和雲服務；但是，它僅適用於基於 Windows 的服務器。

流行的非關係型數據庫

MongoDB

MongoDB被歸類爲非關係型解決方案，特別是 2009 年發佈的面向文檔的數據庫。它使用類似 JSON 的對象，因此能夠存儲不同類型的數據。這種技術解決方案比關係型解決方案運行速度快得多，因爲它不需要處理收集的數據。它通常保持非結構化，適合處理大量數據集。

Redis

Redis是一種流行的內存數據存儲，也可用作 2009 年推出的鍵值數據庫。這種開源非關係型解決方案採用內存數據結構來支持可擴展性和集羣。它允許團隊存儲大型數據集而無需複雜的結構。Redis 經常與其他數據存儲解決方案結合使用，因爲它可以用作緩存層。

DynamoDB

DynamoDB是亞馬遜於 2012 年推出的非關係型數據庫。其技術重點包括對數據結構、文檔和鍵值雲服務的支持。高可擴展性和性能仍然是選擇此數據庫的主要優勢，因爲它可以運行任何規模的高性能應用程序。

由於功能性強且率先進入市場，關係型解決方案仍然佔據了相當大的市場份額。事實上，新代表的引入使得每個人都能加強現有方法並不斷推進新的解決方案。

如何選擇數據庫：關係型數據庫與非關係型數據庫

收集有關不同類型數據庫的所有重要細節對於做出正確的選擇至關重要。有了明確的項目需求，團隊就會尋找一個符合他們需求並支持解決方案效率的數據庫。重要的是，這兩種數據庫類型都是可行的選擇。瞭解主要差異對選擇大有幫助。

數據庫	關係型	非關係型
語言	結構化查詢語言 (SQL)	結構化查詢語言 (SQL)、非結構化查詢語言 (UnQL)
日期安排	預定義架構	動態模式
數據庫類別	基於表格	文檔、鍵值、圖形和寬列存儲
可擴展性	垂直可擴展性	水平可擴展性
表現	低的	高的
安全	高的	安全性較差
複雜查詢	用過的	未使用
基本屬性	支持 ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）事務	遵循 CAP（一致性、可用性、分區容忍度）定理
在線處理	用於 OLTP	用於 OLAP
分層數據存儲	不宜	最適合
用法	更適合多行事務	更適合文檔或 JSON 等非結構化數據