NoSQL VS SQL - 哪个是更好的选择？
SQL和NoSQL概述
像SQL这样的关系数据库（RDBMS）是过去几十年中数据库管理的主要模型。但是，今天，非关系，“NoSQL”数据库正在突出突出作为数据库管理的替代模型。但是，让我们讨论为什么在数据库管理中发生这种演变。
SQL（结构化查询语言）是用于与关系数据库通信的标准编程语言。您可以使用SQL用于不同的数据库操作。它用于通过同一计算机或网络上的应用程序和查询来管理，存储和检索关系数据库中的数据。一个SQL Server.由关系数据库组成，该数据库包括一组包含具有预定义类别或列的数据的表。它包含名称，电子邮件地址和电话号码的结构化数据。关系数据库通过使用数据集中的公共特征匹配数据，并且生成的组被称为架构。
正如我们现在需要处理不同类别的巨大数据，所以“单尺寸适合所有”的SQL方法。这导致了出现的NoSQL.通常称为“不仅仅是SQL”。使用NoSQL，可以跨多个处理节点存储非结构化数据，并且它不需要固定的表模式，通常避免连接操作，并且通常水平缩放。
NoSQL - 替代SQL的局限性？
在当今，正如我们处理的那样，所说的数据量，所组织且结构良好的数据实际上会产生问题，特别是在极大的卷上。RDBMS数据库的结构化方法，如SQL速度降低性能，因为数据量或大小变得更大，并且它也不可扩展，以满足大数据的需求。
因此，NoSQL被认为是一个完全不同的数据库框架，允许高性能，敏捷处理信息大得多。这是数据库适合大数据的高需求。新版本的NoSQL运行了数据库MongoDB.，存储非结构化数据。这意味着您不需要提前知道您将收集和存储的类型是什么样的数据。您可以收集更多不同类型的数据，并可以更快地访问和分析数据。
NoSQL以分布式数据库的概念为中心，其中可以跨多个处理节点存储非结构化数据，并且通常跨多个服务器。这种分布式架构允许NoSQL数据库水平可扩展;随着数据的继续爆炸，只需添加更多硬件即可继续，性能没有放缓。
NoSQL的好处
弹性缩放
与关系数据库或RDBMS之前，数据库管理员始终依赖扩大或购买更大，昂贵，多台服务器，因为数据库负载增加而不是缩放或跨多个主机分发数据库。新品种的NoSQL数据库旨在透明地和水平扩展以利用新节点，并且它们通常考虑到低成本的商品硬件。对于NoSQL，可以在没有应用程序停机的情况下从数据层添加或删除服务器。
更大的数据处理能力
RDBMS容量一直在增长，以匹配数据量的增加，但可以通过单个RDBMS处理的数据卷的局限性对某些企业来说是无法忍受的。Hadoop.，某些类型的NoSQL分布式数据库的启动器允许数据分布在数千个服务器上，其性能几乎没有降低，它可以由最大的RDBMS处理。
维护NoSQL服务器更便宜
维护高端RDBMS系统昂贵，只能在昂贵的高度训练的DBA的帮助下完成。另一方面，NoSQL数据库需要更少的管理。自动修复等功能，更简单的数据分布，更简单的数据模型在NoSQL中制作管理和调整要求较小。
较小的服务器成本
NoSQL数据库通常使用廉价商品服务器的集群来管理爆炸数据和事务卷，而RDBMS倾向于依赖昂贵的专有服务器和存储系统。因此，在NoSQL的情况下，每千兆字节的存储和处理数据成本可能比RDBMS成本更大的时间。
没有架构或固定数据模型
可以在没有首先定义刚性数据库模式的情况下插入数据库中的数据。因此，已插入的格式或数据模型可以随时更改，无需应用程序中断。这提供了巨大的应用和业务灵活性。相反，变革管理是SQL中的一个大头痛。这里，甚至必须仔细管理数据模型的微小变化，可能需要停机或减少服务水平。
综合缓存设施
为了提高数据输出和性能前进NoSQL技术在系统内存中的高速缓存数据。这与SQL数据库相反，其中必须使用单独的基础架构完成。
NoSQL的局限性
虽然NoSQL数据库产生了很大的热情，但有几个障碍必须克服它的主流公司会吸引。
NoSQL替代品和解决方案仍处于新生，预生产阶段，许多关键特征尚未实施。
客户支持在SQL和供应商等RDBMS系统中也更好，提供更高级别的企业支持。相比之下，没有全球范围，资源或oracle，Microsoft或IBM的全球范围，资源或可信度，与SQL关联的大名称提供了小型启动公司提供的小型启动公司提供。
NoSQL数据库已经进化为满足现代Web 2.0应用程序的缩放需求，并定向以满足这些应用的需求。他们为临时查询和分析提供了少数设施。编码SQL查询更容易，但在NoSQL中，即使是一个简单的查询需要大量的编程专业知识，常用的BI工具不提供与NoSQL的连接。
结论
随着时间的推移，SQL和NoSQL一直是伟大的发明数据管理并且已被用于保留数据存储和检索优化和光滑。批评一个并完全与其他选择难以批评。这两种技术都在他们所做的事情中，它取决于开发人员，根据业务情况和需求来更好地使用它们。然而，虽然NoSQL数据库正在成为数据库景观的重要组成部分，但企业应谨慎行事，并了解与这些数据库相关的合法限制。
