SQL与NOSQL数据库之间有哪些显著差异和适用场景？
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本文共计995个文字，预计阅读时间需要4分钟。
最近在网络上看了很多关于SQL与NoSQL的总结，以下是我结合网络文章进行的简要总结：
概念：SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的语言。它通过结构化查询来操作数据，支持数据的增删改查等操作。
总结：SQL数据库具有以下特点：
1. 数据结构化：数据以表格形式存储，每行代表一个记录，每列代表一个字段。
2.关系型：数据库中的表之间通过关系连接，实现数据的关联。
3.强一致性：保证数据的完整性和一致性。
4.事务支持：支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
概念：NoSQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库，它与传统的关系型数据库不同，具有以下特点：
1. 数据模型多样化：支持键值对、文档、列族、图等多种数据模型。
2.分布式存储：支持分布式部署，提高系统可扩展性和可用性。
3.弱一致性：不保证数据的强一致性，但可满足大部分应用场景。
4.高性能：通过减少数据冗余和优化数据访问，提高系统性能。
总结：NoSQL数据库适用于以下场景：
1. 大规模数据存储：NoSQL数据库能够处理海量数据，适合大数据应用。
2.高并发场景：NoSQL数据库支持分布式部署，可提高系统并发处理能力。
3.数据模型灵活：NoSQL数据库支持多种数据模型，可满足不同应用场景的需求。
最近在网上看了很多关于SQL与NOSQL的总结自己在这里结合网上的文章进行总结。概念SQL(StructuredQueryLanguage)数据库自己在这里结合网上的文章进行总结。概念
SQL (Structured Query Language) 数据库指关系型数据库 - 主要代表SQL ServerOracleMySQLPostgreSQL(开源)。
NoSQLNot Only SQL或者 Not SQL 泛指非关系型数据库 - 主要代表MongoDBRedisCouchDB
Cassandra HBase。
主要区别
1.存储方式
SQL数据存在特定结构的表中而NoSQL则更加灵活和可扩展存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。
SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子存个学生借书数据
而NoSQL存储方式比较灵活比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据
2. 表/数据集合的数据的关系
在SQL中必须定义好表和字段结构后才能添加数据例如定义表的主键(primary key)索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。
在NoSQL中数据可以在任何时候任何地方添加不需要先定义表。例如下面这段代码会自动创建一个新的"借阅表"数据集合
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段这样的话就可以在数据集创建后增加索引。
从这点来看NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。
3. 外部数据存储
SQL中如何需要增加外部关联数据的话规范化做法是在原表中增加一个外键关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息先建立一个审核人表
这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。
而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中以提高查询效率。缺点也比较明显更新审核人数据的时候将会比较麻烦。
4.SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。
而NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。
5.数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据以保证数据完整性。
而NoSQL中则没有这种强耦合的概念可以随时删除任何数据。
6.事务
SQL中如果多张表数据需要同批次被更新即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制可以在所有命令完成后再统一提交事务。
而NoSQL中没有事务这个概念每一个数据集的操作都是原子级的。
本文共计995个文字，预计阅读时间需要4分钟。
最近在网络上看了很多关于SQL与NoSQL的总结，以下是我结合网络文章进行的简要总结：
概念：SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的语言。它通过结构化查询来操作数据，支持数据的增删改查等操作。
总结：SQL数据库具有以下特点：
1. 数据结构化：数据以表格形式存储，每行代表一个记录，每列代表一个字段。
2.关系型：数据库中的表之间通过关系连接，实现数据的关联。
3.强一致性：保证数据的完整性和一致性。
4.事务支持：支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
概念：NoSQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库，它与传统的关系型数据库不同，具有以下特点：
1. 数据模型多样化：支持键值对、文档、列族、图等多种数据模型。
2.分布式存储：支持分布式部署，提高系统可扩展性和可用性。
3.弱一致性：不保证数据的强一致性，但可满足大部分应用场景。
4.高性能：通过减少数据冗余和优化数据访问，提高系统性能。
总结：NoSQL数据库适用于以下场景：
1. 大规模数据存储：NoSQL数据库能够处理海量数据，适合大数据应用。
2.高并发场景：NoSQL数据库支持分布式部署，可提高系统并发处理能力。
3.数据模型灵活：NoSQL数据库支持多种数据模型，可满足不同应用场景的需求。
最近在网上看了很多关于SQL与NOSQL的总结自己在这里结合网上的文章进行总结。概念SQL(StructuredQueryLanguage)数据库自己在这里结合网上的文章进行总结。概念
SQL (Structured Query Language) 数据库指关系型数据库 - 主要代表SQL ServerOracleMySQLPostgreSQL(开源)。
NoSQLNot Only SQL或者 Not SQL 泛指非关系型数据库 - 主要代表MongoDBRedisCouchDB
Cassandra HBase。
主要区别
1.存储方式
SQL数据存在特定结构的表中而NoSQL则更加灵活和可扩展存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。
SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子存个学生借书数据
而NoSQL存储方式比较灵活比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据
2. 表/数据集合的数据的关系
在SQL中必须定义好表和字段结构后才能添加数据例如定义表的主键(primary key)索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。
在NoSQL中数据可以在任何时候任何地方添加不需要先定义表。例如下面这段代码会自动创建一个新的"借阅表"数据集合
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段这样的话就可以在数据集创建后增加索引。
从这点来看NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。
3. 外部数据存储
SQL中如何需要增加外部关联数据的话规范化做法是在原表中增加一个外键关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息先建立一个审核人表
这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。
而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中以提高查询效率。缺点也比较明显更新审核人数据的时候将会比较麻烦。
4.SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。
而NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。
5.数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据以保证数据完整性。
而NoSQL中则没有这种强耦合的概念可以随时删除任何数据。
6.事务
SQL中如果多张表数据需要同批次被更新即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制可以在所有命令完成后再统一提交事务。
而NoSQL中没有事务这个概念每一个数据集的操作都是原子级的。