爱吧机器人网 » 技术 > 大数据 > 正文

全面梳理SQL和NoSQL数据库的技术差别

创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来,我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中,就可以使用SQL语句操作数据。然而,在过去几年来,我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长,数据不见得都在关系型数据库中存储了。

诚然,在互联网上有成千上万关于选择SQL还是NoSQL的辩论。但是,这两者是不是必须站在对立面战斗呢?如果你选择一种或另一种,你知道为什么做选择,知道各自有何潜在益处吗?本文简要地讨论了SQL和NoSQL两种方法最常见的优点和缺点,包括简单的比较和开发者考虑的因素。像别的一些话题一样,这个问题没有对错,永远正确的经典答案依然是:具体问题具体分析。

数据表VS.数据集

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据。与其相反,非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中,而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

数据库

预定义结构VS.动态结构

关系型数据通常对应于结构化数据,因为数据表都有预定义好的结构(列的定义),结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要,你必须“第一时间先把结构定义好”。虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性,但是已经存入数据的表结构要修改就非常痛苦了。另一方面,非关系型数据基于动态结构,通常适用于非结构化数据。非关系型数据可以很容易适应数据类型和结构的变化,因为动态结构本身就支持这一点。

存储规范化VS存储代价

关系型数据库的数据存储是为了更高的规范性,把数据分隔成最小的逻辑表(关系表)以避免重复,获得最精简的空间利用。虽然数据规范性会使数据管理更清晰,但它通常也会带来一点点复杂性,尤其是单个操作可能涉及多个关系表的时候,数据管理就有点麻烦。另外,更精简的空间利用通常可以节约宝贵的数据存储,但是在当今世界我们基本可以认为存储的代价(磁盘空间)是微不足道的。而非关系型数据存储在平面数据集中,数据经常可能存在重复。单个数据库很少被分隔开,而是存储成一个整体,这样是为了整块数据更容易读写。

纵向扩容VS横向扩容

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上,要支持日益增长的需求当然要扩展。要支持更多并发量,SQL数据库是纵向扩展,也就是说提高处理能力,使用速度更快速的计算机,这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及很多个表,这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间,但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。非关系型数据存储天然就是分布式的,NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

结构化查询VS非结构化查询

关系型数据库通过所谓结构化查询语言(也就是我们常说的SQL)来操作数据。SQL支持数据库CRUD(增加,查询,更新,删除)操作的功能非常强大,是业界标准用法。非关系型数据库以块(像文档一样)为单元操纵数据,使用所谓的非结构化查询语言(UnQL),它是没有标准的,因数据库提供商的不同而不同。关系型表中主键的概念对应非关系存储中的文档Id。SQL数据库使用预定义优化方式(比如列索引定义)帮助加速查询操作,而NoSQL数据库采用更简单而精确的数据访问模式。

映射VS本地化

SQL和NoSQL数据存储的选择还取决于开发人员,尽管这个因素影响不大。采用面向对象编程语言的开发人员通常会同时操作一个或多个数据实体(包括嵌套数据、列表和数组的复杂结构),把数据传递给应用程序用户界面。要是讨论到底层数据库,事情就并不总是那么公平合理了。在关系型存储中,数据实体通常需要分成多个部分进行规范化,然后分开存储到多个关系型表中精简存储。幸运的是,这是一个长期存在的问题,大部分编程平台都有相应的简单解决方案,比如ORM层(对象关系映射)。ORM是位于关系型数据源和开发者使用的面向对象数据实体之间的一个映射层。然而,对于非关系型存储,不需要规范化数据,复杂数据实体可以整体存放在独立单元中。应用程序中使用的对象通常序列化为JSon串,存储在NoSQL数据库的JSon文档中。

事务性VS纯扩展性

如果你的数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划,那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作,但它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

ACID VS CAP

SQL 数据库久负盛名的价值就是通过所谓的ACID属性(原子性,一致性,隔离性,持久性)保证数据完整性,大部分关系型存储供应商都支持ACID。我们的目标是支持隔离不可分割的事务,其变化是持久的,数据也保持一致状态。而NoSQL数据库是让你在CAP(一致性,可用性,分区容忍度)中的任意两项中选择,因为在基于节点的分布式系统中,很难做到三项都满足。

数据VS大数据

SQL数据库可以可靠地存储和处理数据,而NoSQL最大的优势是在应对大数据方面,也就是由我们社会或者计算机每天产生的大量非结构化的数据实体。NoSQL用无模式方式做数据管理,所以其横向扩展潜力是无限的,这可能是深度处理大数据捕获、管理、检索、分析和可视化的唯一有效途径。

上一页12下一页

上一篇:做大数据过程中遇到的13个问题
下一篇:埃森哲:89%高管认为大数据将彻底改变做生意方式
精选推荐
亚马逊计划建一个4000万美元的机器人中心
亚马逊计划建一个4000万美元的机器人中心

[2019-11-07]  爱吧机器人网消息,亚马逊11月6日宣布了一项计划,计划在美国马萨诸塞州韦斯特伯勒建立一个4000万美元、35万平方英尺的机器人创新中心。新 ...

基于生物启发的机器人很容易适应丢失附属器官
基于生物启发的机器人很容易适应丢失附属器官

[2017-12-17]  很多机器人被设计应用在危险环境,如灾难现场。在这些地方,他们的运动系统完全有可能被损坏。那这样会吓跑这些机器人吗?也许不是,如果它们像日本的东北和北海道大学创造的......

2023年服务机器人市场将超过250亿美元
2023年服务机器人市场将超过250亿美元

[2017-09-04]  全球服务机器人市场预计到2023年将达到250亿美元, 并在预测期内登记15% 的复合年增长率。短期中期回收期和投资回报率高 (ROI), 以及在教育和研究、临场感、防御、救援和安......

麻省理工学院最新研究:优化软体机器人的控制和设计
麻省理工学院最新研究:优化软体机器人的控制和设计

[2019-11-24]  软体机器人属于一个新的领域,它可能在诸如外科手术等领域发挥重要作用(手术时的纳米机器人需要在人体内部移动而不损伤软组织)。软体机器 ...

人工智能准确预测患者一年内的死亡风险,原理却无法解释
人工智能准确预测患者一年内的死亡风险,原理却无法解释

[2019-11-13]  图片来自BURGER PHANIE SCIENCE PHOTO LIBRARY美国最新研究显示,人工智能通过查看心脏测试结果,以高达85%以上的准确率预测了一个人在一 ...

智能农业:种地的事儿未来全交给这些机器人吧
智能农业:种地的事儿未来全交给这些机器人吧

[2019-12-07]  SRC公司创始人Sam与温波尔庄园农场经理Callum Weir以及监控机器人Tom总部位于英国的农业科技初创公司SRC(Small Robot Company),正在 ...

改变保险市场的格局:无人机如何通过更快的估算、响应时间和利益交付来使消费者受益
改变保险市场的格局:无人机如何通过更快的估算、响应时间和利益交付来

[2018-12-08]  市场研究公司IHS Markit预测,到2020年,专业无人机市场将通过农业,能源和建筑等行业利用测量,制图,规划等技术实现77 1%的复合年增长率(CAGR)。与此同时,消费者无人......

通过对抗性图像黑入大脑
通过对抗性图像黑入大脑

[2018-03-02]  在上面的图片中,左边是一张猫的照片。在右边,你能分辨出它是同一只猫的图片,还是一张看起来相似的狗的图片?这两张图片之间的区别在于, ...

本周栏目热点

[1970-01-01]   这可能是未来最具发展潜力的职业之一,我们从职场角度为你解读如何成为 大数据 工程师,以及它的职业发展 ...

从Facebook社交媒体情绪实验看大数据道德困境

[1970-01-01]   今年曝光的Facebook私自进行社交媒体用户情绪实验的新闻引起了不小的争议,这把很多数据实验卷入到社会 ...

大数据时代的美国隐私权保护制度

[1970-01-01]   2014年5月,美国总统执行办公室(Executive Office of the President)发布2014年全球大数据白皮书 ...

那些年,曾经被我们误读的大数据

[1970-01-01]   如今,业界和学术界一直在热议大数据,不管是学术圈还是IT圈,只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然 ...

未来农业将在田里处理大数据

[1970-01-01]   基普·汤姆(Kip Tom)是第7代家庭农场主,他的农场种植的主要农作物是玉米和大豆,他同时也在进行玉 ...