什麼是 NoSQL 資料庫以及何時應該使用它？

SQL 和 NoSQL 資料庫各有自己的特色和用例。了解它們各自的結構、可擴展性和應用範圍可以幫助您更好地選擇適合您特定需求的資料庫解決方案。

用於儲存數位資訊的資料庫主要有兩種類型：SQL（關聯式資料庫）和NoSQL（非關聯式資料庫）。雖然這兩種方法都可以有效地儲存數據，但它們在架構、可擴展性、數據關係處理、查詢語言和支援的場景方面有所不同。

在本文中，我們將探討每種類型的資料庫、它們的異同，以及如何為您的特定資料應用程式選擇最佳的資料庫類型。

什麼是 SQL？

結構化查詢語言 (SQL) 是一種程式語言，可讓技術和非技術使用者都可以查詢、操作和修改關聯式資料庫中的資料。

SQL 資料庫以表格格式組織數據，其中資料以行和列的形式呈現，並遵循關聯模型。該模型最適用於結構清晰、定義明確的數據，例如名稱和數量，其中不同實體之間存在已知的關係。在 SQL 資料庫中，表透過「外鍵」連接，從而建立不同表和欄位之間的關係，例如客戶和訂單之間、員工和部門之間。

SQL 資料庫支援垂直可擴充性，這意味著可以透過添加更多儲存資源（例如 RAM 或 SSD）來提高其處理能力。雖然在某些情況下這會限制SQL資料庫對伺服器實體資源的擴展，但雲端運算等技術的發展為SQL資料庫提供了更大的可擴展性。

什麼是NoSQL？

NoSQL 資料庫是非關聯式資料庫，其儲存資料的方式與 SQL 資料庫中使用的資料表關係不同。 SQL資料庫最適合處理結構化數據，而NoSQL資料庫適合處理結構化、半結構化和非結構化資料。因此，NoSQL資料庫並不遵循固定的模式，而是使用更靈活的結構來容納不同類型的資料。另外，NoSQL資料庫並不使用SQL語言來執行查詢，而是使用其他查詢語言（有些甚至沒有專用的查詢語言）。 NoSQL 資料庫支援水平可擴展性，這意味著它們可以透過在叢集中新增節點來處理更大的工作負載。

NoSQL 非關聯式資料庫非常適合處理非結構化數據，通常具有以下特徵：

• NoSQL 資料庫是無模式的，這表示它們沒有固定的資料模型。
• NoSQL 資料庫支援非結構化資料的動態模式，這使得在某些類型的應用程式中整合資料變得更容易、更快捷。
• NoSQL 使用非表格資料模型，可以是面向文件、鍵值或基於圖形的。一些常見的 NoSQL 資料庫包括 MongoDB、Cassandra、HBase、Redis、Neo4j 和 CouchDB。

NoSQL 資料庫能夠解決在現代應用程式中遇到的規模和靈活性挑戰，特別是在處理大量快速變化的資料時。這些需求存在於廣泛的垂直行業和應用領域，例如物聯網、用戶分析、個人化服務、廣告技術、電子商務、遊戲和社交網路。

NoSQL 和 SQL 之間的主要區別

從高層次來看，NoSQL 和 SQL 資料庫有許多共同點。

它們都支援資料儲存和查詢，並提供檢索、更新和刪除儲存資料的功能。然而，在表面之下，NoSQL 與 SQL 資料庫之間存在一些影響效能、可擴展性和靈活性的顯著差異。

以下是 SQL 和 NoSQL 資料庫之間的一些主要區別：

結構

SQL 資料庫是基於表格結構，而 NoSQL 資料庫可以基於文件、鍵值或基於圖形。在NoSQL資料庫中，文件可以包含鍵值對，並且可以排序和巢狀。

可擴展性

SQL資料庫通常透過在單一伺服器上新增資源來垂直擴展，使用者需要添加實體硬體來擴展儲存容量。雖然可以利用雲端儲存選項，但在處理大量資料時，SQL 資料庫的成本對企業來說可能會很高。

相較之下，NoSQL資料庫提供了水平擴展的能力，這意味著只需添加更多伺服器即可增加資料處理能力。因此，NoSQL 資料庫更適合現代基於雲端的分散式基礎架構。

句法

SQL 資料庫使用結構化查詢語言 (SQL)。 NoSQL 資料庫使用 JSON（JavaScript 物件表示法）、XML、YAML 或二元格式來促進非結構化資料的處理。 SQL 有固定的定義模式，而 NoSQL 資料庫更靈活。

支援

SQL 是一種流行的標準語言，受到許多不同資料庫系統的廣泛支援。相較之下，NoSQL 資料庫在不同系統中的支援程度不同。

在支援方面，您通常會發現 SQL 資料庫比 NoSQL 資料庫提供更多協助。這是因為SQL作為一種更成熟的技術，擁有更大的使用者和開發者社群以及更多的支援資源。另一方面，NoSQL 相對較新，在論壇或社群中的幫助可能較少。如果您在此過程中遇到問題，支援選項可能會受到限制。

SQL 的優點和缺點

SQL 是一種廣泛使用的語言，用於查詢資料庫和在傳統應用程式之間傳輸結構化資料。它是一種功能強大的語言，可以完成許多與資料相關的任務，但它也有一些限制。

SQL的優點：

• SQL 是一種廣泛使用和認可的查詢語言，大多數開發人員都很熟悉。

• SQL 非常適合對大型資料集進行簡單的聚合操作，例如計算平均值。

• 當輸入和輸出都是關聯式資料庫時，SQL 在設定簡單的 ETL（擷取、轉換、載入）作業方面表現良好。

• SQL 文件齊全，學習曲線相對平坦，易於掌握。

SQL的缺點：

• 處理大型資料集時，SQL 效能可能會下降，尤其是在對資料執行多次傳遞和複雜的聯結操作時。

• SQL 錯誤訊息通常不直觀，使得偵錯過程變得複雜。

• 與Python或R等程式語言相比，SQL語法更加冗長，使得編寫複雜的轉換腳本或函數變得更加困難。

NoSQL 的優點和缺點

NoSQL 的一個主要優點是不需要預先定義固定的資料庫結構（或模式）。這意味著您可以輕鬆新增列，而不必擔心修改傳統關係型資料庫中的大規模資料表所帶來的複雜性。此外，如果您的應用程式不依賴 SQL 進行查詢，則可以避免 SQL 解析和編譯的開銷。這可以在處理大量資料時帶來顯著的效能提升。

但是，與 SQL 資料庫相比，NoSQL 技術仍然不成熟。以下是 NoSQL 的優點和缺點。

NoSQL 的優點：

• 靈活的schema設計：無需預先定義表結構，靈活應對需求變化。
• 分散式架構支援：易於在大規模分散式平台上擴充。
• 低成本：NoSQL通常可以更好地控制基礎架構方面的成本。
• 高可用性和高吞吐量：能夠處理大量並發請求，提供更高的系統可用性。

NoSQL 的缺點：

• 科技尚未完全成熟：管理維護複雜，缺乏成熟的SQL生態。
• 查詢能力有限：複雜查詢場景下，NoSQL的查詢能力比SQL弱。
• 一致性和效能問題：在一些複雜場景下，資料一致性和效能可能不太理想。

何時使用：SQL 與 NoSQL

選擇何時使用 NoSQL 與 SQL 至關重要，因為它們在資料結構、功能和應用程式場景上有所不同。如果您的應用程式依賴資料表之間的關係，那麼 SQL 關聯式資料庫是理想的選擇，尤其是在需要保證資料一致性的情況下。然而，就靈活性和可擴展性而言，關聯式資料庫並不總是最佳解決方案。

NoSQL資料庫不使用傳統的結構化表，而是使用更靈活的架構來儲存非結構化數據，這使得它們更適合需要擴展的專案。另一方面，這也意味著對資料一致性和關係的控制相對較弱。

以下是一些適合 NoSQL 的常見場景：

• 高效能要求，尤其是讀取效能：Cassandra、Riak等分散式NoSQL系統透過增加更多設備來提高讀取效能。另外，許多NoSQL資料庫可以自動跨節點複製數據，確保資料副本隨時可用，進而提高讀取效率。
• 高可用性要求：NoSQL系統通常透過跨節點複製資料來實現高可用性。即使某個節點發生故障，其他節點仍然可以存取數據，確保應用程式的正常運作。另外，NoSQL叢集中的節點可以靈活增減，不會影響系統整體可用性。

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