SQL、NoSQL 和 NewSQL,长江后浪推进浪!

简介: SQL作为主要的数据存储方式已经超过40年,并且经历了至少两个指数扩张期:20世纪90年代Web应用程序崛起之后,以及在过去十年中由于移动设备爆炸引起的扩张。

SQL作为主要的数据存储方式已经超过40年,并且经历了至少两个指数扩张期:20世纪90年代Web应用程序崛起之后,以及在过去十年中由于移动设备爆炸引起的扩张。


因此,越来越小的公司开始发现使用数据库的好处,而像Google这样的互联网巨头则已经将数据单位上升到PB或甚至EB。


在SQL 的发展过程中,产生了许多迭代产品,其中最重要的是SQL,NoSQL和NewSQL — 它们一起负责绝大部分的数据库市场。


所以,如果你要选择一个数据库工具,你应该选择哪一个?其实,没有明确的答案。不同的人和公司选择不同,这更多地取决于他们对每个特定项目的偏好和相对优势,而不是其中一个对其他所有的直接优势。那么,这些优点和缺点是什么?让我们来看一下。


SQL

SQL是关系型数据库管理系统(RDBMS),顾名思义,它是围绕关系代数和元组关系演算构建的。


70年代以来,它一直是主要的数据库解决方案,只是最近才有了其他产品的空间。不管有些人说什么,这意味着它一直能出色地执行广泛的任务。其主要优点如下:


不同的角色(开发者,用户,数据库管理员)使用相同的语言。


不同的RDBMS使用统一标准的语言。


SQL使用一种高级的非结构化查询语言。


它坚持 ACID 准则 (原子性,一致性,隔离性,持久性),,这些准则保证了数据库尤其是每个事务的稳定性,安全性和可预测性。


如你所见,许多SQL的好处来源于它的统一性,舒适性和易用性。即使你只有非常有限的SQL知识(或完全没有,如果需要),你可以在像 online SQL Query Builder 这样的特殊工具帮助下使用它。


然而,它的缺点使得它非常不适合某些类型的项目。SQL的主要问题是它难以扩展,因为它的性能随着数据库的变大而快速下降。分布式也是有问题的。


NoSQL和NewSQL出现的原因之一是,以前的RDBMS的设计不能满足现代数据库每秒处理的事务数量。像亚马逊或阿里巴巴等需要处理惊人数据量的巨头,以前的RDBMS会在几分钟内出现问题。


NoSQL (Not Only SQL)

NoSQL越来越受欢迎,其中最重要的实现是Apache Cassandra,MongoDB等产品。它主要用于解决SQL的可扩展性问题。因此,它是没有架构的并且建立在分布式系统上,这使得它易于扩展和分片。


然而,这些好处是以放宽ACID原则为代价的:NoSQL采取最终一致性原则,而不是所有四个参数在每个事务中保持一致。这意味着如果在特定时间段内没有特定数据项的更新,则最终对其所有的访问都将返回最后更新的值。这就是这样的系统通常被描述为提供基本保证的原因(基本可用,软状态,最终一致性) — 而不是ACID。


虽然这个方案极大地增加了可用时间和伸缩性,它也会导致数据丢失----这个问题的严重程度取决于数据库服务器的支持情况和应用代码质量.在某些情况下,这个问题十分严重.


另一个NoSQL出现的问题是现在有很多类型的NoSQL系统,但它们之间却几乎没有一致性.诸如灵活性,性能,复杂性,伸缩性等等特性在不同系统间差别巨大,这使得甚至是专家在他们之间都很难选择.不过,当你根据项目特点作出了合适的选择,NoSQL可以在不显著丢失稳定性的情况下提供一个远比SQL系统更高效的解决方案.


NewSQL

NewSQL是一种相对较新的形式,旨在使用现有的编程语言和以前不可用的技术来结合SQL和NoSQL中最好的部分。NewSQL目标是将SQL的ACID保证与NoSQL的可扩展性和高性能相结合。


显然,因为结合了过去仅单独存在的优点,NewSQL看起来很有前途; 或许,在未来的某个时候,它将成为大多数人使用的标准。不幸的是,目前大多数NewSQL数据库都是专有软件或仅适用于特定场景,这显然限制了新技术的普及和应用。


除此之外,NewSQL在每个方面比较均匀,每个解决方案都有自己的缺点和优势。


例如,SAP HANA可以轻松处理低到中等的事务性工作负载,但不使用本机集群,MemSQL对于集群分析很有用,但在ACID事务上表现出较差的一致性,等等。因此,在这些解决方案变得真正普及之前,可能还需要一段时间。


结论

围绕SQL有许多谬见和误解:例如,SQL已过时,应该尽可能替换为NoSQL或New SQL。当然,这不是真的。目前,在三种基本替代方案中没有明确的领导者 - 每一种都有更适合的项目,而在其他情况下不太适合(或完全不适合)。


因此,没有普遍的理想选择。例如,如果你主要考虑数据库应始终可用于接受新的内容,则应考虑最终一致性解决方案,如Cassandra或Riak。如果你追求高速缓存SQL,新的缓存数据库比如VoltDB似乎是明智的选择; 等等。


相关文章
|
7月前
|
SQL 存储 NoSQL
SQL vs. NoSQL:如何根据大数据需求选择合适数据库
【4月更文挑战第8天】本文对比分析了SQL与NoSQL数据库在大数据项目中的应用。SQL数据库适合结构化数据、强一致性和复杂事务处理,如金融系统,而NoSQL则适用于半结构化和非结构化数据、高并发及大数据场景,如社交网络。选择时应考虑业务需求、技术栈、团队经验和成本效益,以找到最佳解决方案。随着技术发展,NewSQL和Multi-model数据库也提供了更多选择。
407 0
|
5月前
|
SQL 存储 NoSQL
SQL、NoSQL还是NewSQL
【7月更文挑战第5天】SQL、NoSQL还是NewSQL
68 1
|
2月前
|
SQL 存储 NoSQL
SQL和NoSQL数据库的全面比较
不可否认,已有越来越多开发人员愿意使用NoSQL数据库,并且在不断地壮大着其相应的社区。但是,相对于成熟的SQL社区,该领域的专家和顾问可能需要更多的时间,去解决那些未曾被记录的NoSQL问题。
62 0
|
4月前
|
SQL NoSQL 数据库
开发效率与灵活性:SQL vs NoSQL
【8月更文第24天】随着大数据和实时应用的兴起,数据库技术也在不断发展以适应新的需求。传统的SQL(结构化查询语言)数据库因其成熟的数据管理机制而被广泛使用,而NoSQL(Not Only SQL)数据库则以其灵活性和扩展性赢得了众多开发者的青睐。本文将从开发者的视角出发,探讨这两种数据库类型的优缺点,并通过具体的代码示例来说明它们在实际开发中的应用。
105 1
|
5月前
|
SQL 存储 NoSQL
. NoSQL和SQL的区别、使用场景与选型比较
【7月更文挑战第30天】. NoSQL和SQL的区别、使用场景与选型比较
79 15
|
5月前
|
SQL 存储 设计模式
SQL与NoSQL的比较?
【7月更文挑战第30天】SQL与NoSQL的比较?
36 13
|
4月前
|
SQL 存储 NoSQL
从SQL到NoSQL:理解不同数据库类型的选择与应用——深入比较数据模型、扩展性、查询语言、一致性和适用场景,为数据存储提供全面决策指南
【8月更文挑战第31天】在信息技术飞速发展的今天,数据库的选择至关重要。传统的SQL数据库因其稳定的事务性和强大的查询能力被广泛应用,而NoSQL数据库则凭借其灵活性和水平扩展性受到关注。本文对比了两种数据库类型的特点,帮助开发者根据应用场景做出合理选择。SQL数据库遵循关系模型,适合处理结构化数据和复杂查询;NoSQL数据库支持多种数据模型,适用于非结构化或半结构化数据。SQL数据库在一致性方面表现优异,但扩展性较差;NoSQL数据库则设计之初便考虑了水平扩展性。SQL使用成熟的SQL语言,NoSQL的查询语言更为灵活。
81 0
|
4月前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
性能与扩展性的考量:SQL vs NoSQL
【8月更文第24天】在选择数据库系统时,开发者和架构师面临着一个关键决策:是选择传统的SQL(结构化查询语言)数据库还是现代的NoSQL(非关系型)数据库。这两种类型各有优劣,尤其是在性能和扩展性方面。本文将深入探讨SQL和NoSQL数据库在这两个方面的差异,并通过具体的代码示例来展示它们各自的优势。
154 0
|
4月前
|
SQL 存储 NoSQL
数据模型与应用场景对比:SQL vs NoSQL
【8月更文第24天】随着大数据时代的到来,数据存储技术也在不断演进和发展。传统的SQL(Structured Query Language)数据库和新兴的NoSQL(Not Only SQL)数据库各有优势,在不同的应用场景中发挥着重要作用。本文将从数据模型的角度出发,对比分析SQL和NoSQL数据库的特点,并通过具体的代码示例来说明它们各自适用的场景。
116 0
|
6月前
|
SQL 存储 NoSQL
SQL与NoSQL数据库的选择:技术与场景驱动下的决策
【6月更文挑战第16天】**SQL vs NoSQL数据库:技术与应用场景比较。SQL数据库以其关系模型、ACID特性、灵活查询及事务处理见长,适合结构化数据和强一致性场景。NoSQL则以数据模型灵活性、高可扩展性、高性能及低成本著称,适合大数据、高并发和快速迭代的需求。选择应基于业务需求、数据特性、系统架构和成本。**