选择数据库时，最大的决定是选择关系数据库（SQL）或非关系（NoSQL）数据库。尽管关系数据库通常是可行的选择，但它不适用于大型数据集和大数据分析。这是NoSQL数据库系统在Google，Yahoo，Amazon等主要互联网公司中普及的主要原因。

但是，选择数据库的决定并不那么简单。SQL和NoSQL数据库都具有不同的结构和不同的数据存储方法。因此，在SQL与NoSQL之间进行选择基本上可以归结为特定项目所需的数据库类型。

有什么不同？

SQL和NoSQL数据库都具有相同的目的，即存储数据，但是它们以截然不同的方式处理数据。SQL和NoSQL数据库之间存在多个差异，理解它们对于对所需的数据库类型做出明智的选择非常重要。

请记住，SQL和NoSQL数据库之间的一些重要区别如下：

1.语言：

假设在数据库世界中，每个人都说X语言。因此，如果您在中间开始讲Y语言，那将非常令人困惑。SQL数据库就是这种情况。SQL数据库基于SQL来操纵数据，SQL是最通用的语言选项之一。尽管这使它成为安全的选择（尤其是对于复杂的查询），但它也可能是限制性的。这是因为它需要使用预定义的架构来确定数据的结构，然后再使用它，并且更改结构可能会非常混乱（例如使用Y语言）。

现在再次想象一下一个数据库世界，其中会说多种语言。虽然这个世界会有点混乱，但是说Y语言会很好，因为您一定会找到一个同样的人！这是一个NoSQL数据库，具有用于非结构化数据的动态架构。在这里，数据以多种方式存储，这意味着它可以面向文档，面向列，基于图等。这种灵活性意味着无需定义结构即可创建文档，因此每个文档都可以拥有自己独特的结构。

2.可扩展性

想象一下您附近的一栋高楼。如果可以选择的话，在此建筑物中增加更多楼层还是为更多居民创建新建筑物会更好？

这是SQL和NoSQL数据库的问题。SQL数据库是垂直可伸缩的。这意味着可以通过增加RAM，CPU或SSD之类的东西来增加单个服务器上的负载。（可以将更多楼层添加到此建筑物中）。另一方面，NoSQL数据库是水平可伸缩的。这意味着可以通过分片或在NoSQL数据库中添加更多服务器来处理更多流量。（可以将更多建筑物添加到附近）。

从长远来看，最好增加建筑物而不是楼层，因为这样更稳定（创建比萨斜塔的机会很少！）。因此，NoSQL最终将变得更大，功能更强大，这使得NoSQL数据库成为大型或不断变化的数据集的首选。

3.模式设计

模式是指数据库的蓝图，即数据的组织方式。SQL数据库和NoSQL数据库的架构明显不同。让我们开个玩笑来更好地理解这一点。这基本上意味着，糟糕的数据库管理员无法在NoSQL中找到表，因为NoSQL数据库没有标准的架构定义。根据要求，它们可以是键值对基于文档的图形数据库或宽列存储。另一方面，如果那些数据库管理员去了SQL栏，那么他们肯定会找到表，因为SQL数据库具有基于表的架构。

模式上的这种差异使关系SQL数据库成为需要多行事务的应用程序（例如会计系统）或为关系结构构建的旧系统的更好选择。但是，NoSQL数据库更适合于大数据，因为灵活性是其动态架构可以满足的重要要求。

4.社区

SQL是一种成熟的技术，并且有许多有经验的开发人员都了解它。而且，他们的供应商对所有SQL数据库都提供了强大的支持。甚至有很多独立顾问可以为大规模部署提供SQL数据库帮助。

另一方面，NoSQL相对较新，因此某些NoSQL数据库依赖社区的支持。同样，只有有限的外部专家可以用于设置和部署大规模NoSQL部署。

大问题！！！

与SQL相比，NoSQL是一项最新技术。因此，自然会有很多问题，特别是在大数据和数据分析的情况下。以下是与此有关的一些主要问题：

NoSQL比SQL快吗？

SQL数据库是规范化数据库，其中的数据被分解为各种逻辑表，以避免数据冗余和数据重复。在这种情况下，SQL数据库在连接，查询，更新等方面比NoSQL同类数据库更快。

另一方面，NoSQL数据库是专门为非结构化数据设计的，非结构化数据可以是面向文档，面向列，基于图等。在这种情况下，特定的数据实体存储在一起而不进行分区。因此，与SQL数据库相比，NoSQL数据库对单个数据实体执行读取或写入操作更快。

NoSQL是否适合大数据应用程序？

大数据的NoSQL数据库是由Google，Yahoo，Amazon等顶级互联网公司专门开发的，因为现有的关系数据库无法满足日益增长的数据处理需求。

NoSQL数据库具有动态模式，该模式非常适合大数据，因为灵活性是一项重要要求。而且，大量分析数据可以存储在NoSQL数据库中以进行预测分析。例如，来自各种社交媒体网站的数据。NoSQL数据库是水平可伸缩的，如果需要，最终可以变得更大，功能更强大。所有这些使NoSQL数据库成为大数据应用程序的首选。

最后是结论！

SQL和NoSQL之间的选择完全取决于具体情况，因为它们都有优点也有缺点。长期以来，SQL数据库都是通过固定的架构设计和集合结构来建立的。它们是需要多行事务的应用程序（例如记帐系统）或为关系结构构建的旧系统的理想选择。

另一方面，由于NoSQL数据库没有严格的架构，因此它们易于扩展，灵活且易于使用。它们非常适合没有特定架构定义的应用程序，例如内容管理系统，大数据应用程序，实时分析等。

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