如何决定在项目中使用关系型和非关系型数据库

如何处理数据？哪些方面需要特别注意？区分关系型与非关系型数据库的差异，以便做出明智的决策，并了解如何根据项目需求选择数据库。

什么是关系型和非关系型数据库？

显然，这是选择数据库时需要解决的第一个问题。了解关系型和非关系型数据库之间的差异，有助于更具体地提出你的需求，并利用合适的解决方案。

数据库已经使用了数十年，经历了许多变化和发展。但与此同时，大多数代表可以归类为一种或另一种类型。每个团队通常都会面临选择非关系型数据库还是关系型数据库的选择。我们来讨论每种解决方案的主要特点，以做出更明智的决策。当然，我们也会从定义开始比较关系型和非关系型数据库。

• 关系型数据库 以结构化的表方式存储数据。所有数据都易于访问、链接并与之相关，以支持关系。
• 非关系型数据库 以完全不同的方式存储半结构化数据。它们不应用严格的结构，因此为非结构化数据处理引入了更动态的架构。

数据库根据数据结构的不同而多样化。关系型解决方案专注于使用预定义的模式来定义和操作数据。相比之下，非关系型解决方案以其更好的灵活性而著称，因为它们可以处理任何类型的数据，而无需修改架构。

关系型数据库的一个显著特征是，它总是以表格的形式存储数据，使用行和列。因此，它支持一种直接和直观的数据展示方式。同时，它允许团队根据特定的实体形成关系。大多数关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）；因此，它们通常被称为SQL数据库。

非关系型数据库被认为是可行的替代方案，因为并非所有数据都能以表格格式存储。这类数据库包括所有不能遵循关系型结构和传统SQL语法的数据库类型。这并不意味着它们不使用SQL语言。更重要的是，大多数非关系型数据库同时使用SQL和统一查询语言（UnQL）。因此，这类数据库也可以被称为NoSQL（不仅仅是SQL）数据库。

如果SQL数据库属于基于表格的类别，那么NoSQL数据库可以分为几个类别。最常见类型的NoSQL数据库包括：

• 文档数据库以类似JSON的文档形式收集、处理和检索数据。
• 键值存储以键值对格式组织数据，其中键是唯一标识符。
• 图数据库是专门用于创建和操作图的平台，数据以节点、边和属性的形式表示。
• 宽列存储将数据组织成灵活的列，以便在数据库节点和多个服务器之间传播。

关于关系数据库与非关系数据库之间的差异，团队有机会找到满足其需求的合理解决方案。当今的企业需要收集和处理大量数据，包括处理复杂的查询。概述清晰的项目需求为做出明智的决策奠定了基础。

主要的想法是，他们需要选择一个能够高效查询数据并支持即时结果的数据库。如果项目利用结构化数据并遵循 ACID 合规性，那么关系数据库就是一个不错的选择。如果数据仍然是非结构化的，并且不符合预定义的标准，那么最好选择非关系型数据库。

关系数据库与非关系数据库的优缺点

在讨论关系数据库与非关系数据库的区别时，我们希望提请注意这些数据库类型的主要优缺点。这将极大地帮助团队做出选择，并选择与既定要求相匹配的数据库。其主要思想是，它允许团队进行全面研究，并保持业务的特定性。乍一看，数据库选择可能比较困难，但考虑更多细节可以简化最终决定。因此，让我们从上述数据库类型中找出它们的优缺点。

关系数据库的优点

事务一致性

ACID属性是关系型数据库与其他数据库区别的重要特征，它包含了所有必要的标准，以确保数据库内事务的可靠性。

简洁性

由于预定义的架构和简单的结构，关系型数据库是一个相当直接解决方案。团队使用结构化查询语言时，不需要付出太多的架构努力。

数据准确性

与其它数据库类型相比，关系型数据库的数据准确性更高。它专注于防止数据冗余，因为没有重复或冗余的信息。

安全性

基于表格的模型使得限制对机密数据的访问变得更加容易，并且显著降低了出错的可能性。

关系型数据库的缺点

可扩展性

关系型数据库在垂直扩展方面有明显的劣势：低可扩展性。严格的一致性要求限制了水平扩展，而垂直扩展则受到支持和硬件的限制，并且有一定的局限性。

灵活性

僵化的架构和约束可能在同一时间变成优点和缺点。

虽然它很容易解释数据和识别关系，但在实现数据结构变更方面仍然复杂。关系型数据库不适合处理大量或无结构的数据。

性能

关系数据库的性能紧密依赖于数据量、表的复杂性和数量。这些方面的任何增加都会导致查询执行时间的增加。

非关系数据库的优势

水平扩展

非关系数据库的出现使得处理大数据集变得更加容易。此外，水平扩展允许团队在保持较低成本的同时，容纳、管理和存储更多数据。

灵活性

由于灵活的数据模式和非刚性的结构，非关系数据库能够结合、处理和存储任何类型的数据。这是它与仅处理结构化数据的的关系型数据库的一个显著区别。非关系数据库为非结构化数据应用动态模式。

快速查询

如果关系型数据库可用于复杂查询，那么非关系型数据库的查询仍然更快。主要优势在于它最初就是为查询而优化的数据存储方式。此外，查询不需要关系型数据库类型中常见的连接。

更容易维护

非关系型数据库设置和维护起来更简单、更快。其中一些允许开发人员将数据结构映射到类似编程语言。因此，它支持更快的开发时间和更少的错误。

非关系数据库的缺点

数据完整性

数据完整性主要取决于数据元素之间建立关系。在非关系型数据库中缺乏完整性方法可能会降低整体数据的可靠性、准确性和完整性。开发人员需要负责确保数据在各个阶段之间准确无误地传输。

一致性

关注可扩展性和性能的非关系型数据库选择了牺牲一致性。它们没有必要的机制来防止数据冗余，依赖于最终一致性。因此，它们处理大量数据的能力并不高效。此外，当数据库种类不同时，使用一个数据库实现所有用例是困难的。

数据分析

在比较关系型与非关系型数据库时，后者的数据分析功能较少。此外，即使是最简单的查询，也需要编程专业知识来处理分析，而且它们中的许多与流行的商业智能工具集成不足。

何时使用关系型和非关系型数据库

在比较关系型和非关系型数据库时，重要的是要考虑常见的用例。学习市场的良好实践和其他人的经验可以为选择适合项目的数据库提供一些额外见解。显然，某一类数据库往往更适合特定的需求和条件。团队的任务仍然是学习细节，参考最小的细节。

同时，你在使用场景上找不到严格的区别。不同类型的数据库已经被成功实施于各种类型的项目。值得说的是，了解关系型和非关系型数据库的优缺点是必不可少的。有根据的项目规格和解决方案可用性的详细分析可以支持明智的选择。所以让我们来了解一下关于在哪些场景下使用关系型和非关系型数据库的一些有用的建议。

关系型数据库的使用场景

高度结构化的数据

除非项目涉及持续变化，否则需要稳定的数据结构。利用严格、计划、可预测的架构来处理跨不同表分布的数据是一个很好的选择。此外，它增加了更多测试和分析数据的工具。有序和具体的特性使得更容易操作和查询数据。

安全一致的环境

当安全和一致性是首要任务时，团队需要做出正确的决定。关系型数据库已经成为一个合理的解决方案。ACID原则支持所有必要的功能，以满足最新的合规性规定。这种类型通常是医疗、金融科技、企业等的首选。

支持…

广泛的支持可用性是由于市场上的时间长度。通常更快地找到具有所需专业知识团队，因为大多数关系型数据库遵循类似的原则。此外，它们对于从其他系统集成数据和使用附加工具更有效率。当使用这些类型的数据库时，团队有更多的产品选择，包括商业智能工具。

非关系型数据库的使用案例

大量非结构化数据

应用非关系型数据库的主要原因之一是并非所有数据都能适合简单的表中。例如，项目需要一个有效的工具来容纳各种类型的数据，如视频、文章或社交媒体内容。因此，大量数据仍然是非结构化的，尽管它支持水平可扩展性。它有助于覆盖多样性并在需要时带来适当的更改。

灵活的开发环境

快速积累速度可以通过无需预定义即可快速轻松收集数据的能力来解释。数据通常不受特定格式的限制，稍后可以处理。对于许多团队来说，非关系型数据库是一个很好的选择，特别是当项目需求不明确，或者计划进行持续的更改或更新时。

时间优先级

快速开发环境使得产品交付更快更容易。减少系统性方法消除了预先准备、规划、准备或设计非关系型数据库的需要。团队可以立即开始开发。这通常适合 MVP 或某些紧急产品发布的需求。

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感谢市场上形形色色的数据库类型，总能找到一种适合满足项目需求的方法。当然，数据库的选择因项目而异。此外，一些团队发现结合使用多种数据库能够高效地覆盖所有用例。

流行的数据库：当前市场状况

在讨论如何选择数据库时，如果不考虑市场的可用性，问题是无法得到充分回答的。事实上，数据库的选择也受到市场状况和某些数据库受欢迎程度的影响。此外，他人的成功经验可以成为遵循的好实践。只要团队定义了项目规格，他们就可以开始了解更多市场上可用的数据库的详细信息。

关注市场趋势使他们能够保持最新，并提高利用解决方案的效率。市场的快速增长带来了众多可采用的数据库。截至目前，可用的数据库数量已超过300种。因此，我们可以像按类型或功能多样化数据库一样，按流行程度对它们进行排名，这是一种常见的做法。

在比较关系型和非关系型数据库的过程中，可以说这两种数据库类型都有自己的坚定地位。根据最新的Stack Overflow开发者调查结果，让我们看看最流行的数据库。

流行的关系型数据库

MySQL

MySQL 是一种最为人熟知的的关系型数据库。它于 1995 年发布，因其功能和应用方法而获得了相当的普及。这款开源数据库得到了广泛的支持，与大多数库和框架兼容。它适合提供跨平台的解决方案，尽管它主要用于 SQL 查询，但如果需要的话，也支持 NoSQL。

PostgreSQL

PostgreSQL 是另一种强大的开源对象关系型数据库，最初于 1996 年发布。其一个独特的特征是它以对象的形式呈现数据，而不是行和列。PostgreSQL 高度可扩展，因此适合大型软件解决方案的需求。开发人员可以使用各种编程语言编写代码，无需重新编译数据库。

SQLite

SQLite 也是于 2000 年发布的关系型数据库管理系统。它有一个显著的区别，因为它是一个服务器端数据库。这通常使它更快，因为请求由服务器串行化。此外，它还支持不同的编程语言绑定，并用于各种解决方案，包括物联网和嵌入式系统。

Microsoft SQL Server

微软SQL Server是由微软在1989年推出的知名关系型数据库管理系统。微软通过许多独特功能（如定制、内存分析、集成等）对其进行了大幅改进。此外，它还支持不同的开发工具和云服务；然而，它只支持基于Windows的服务器。

流行的非关系型数据库

MongoDB

MongoDB被归类为非关系型解决方案，特别是2009年发布的一种面向文档的数据库。它使用类似JSON的对象来存储不同类型的数据。这种技术解决方案比关系型数据库快得多，因为它不需要处理收集的数据。它通常是未结构化的，适用于处理大量数据。

Redis

Redis是一种流行的内存数据存储，也是一种用作键值数据库的内存数据存储，于2009年推出。这个开源的非关系型解决方案采用内存数据结构来支持可扩展性和集群。它允许团队在不复杂的结构下存储大量数据集。Redis通常与其他数据存储解决方案结合使用，因为它可以用作缓存层。

DynamoDB

DynamoDB 是亚马逊在 2012 年推出的一种非关系型数据库。该技术的重点包括支持数据结构、文档和键值云服务。高度可扩展性和性能是选择这个数据库的主要优点，因为它可以使任何规模的高性能应用程序都能运行。

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由于功能良好且市场占有先机，关系型解决方案仍然占据相当大的市场份额。事实上，新代表的出现使每个人都加强了现有的方法并继续推进新的解决方案。

如何选择数据库：关系型数据库与非关系型数据库

收集不同类型数据库的所有重要细节对于做出明智的选择是必要的。有了明确的项目要求，团队寻找符合他们需求并支持解决方案效率的数据库。重要的是，两种类型的数据库都是可行的选择。对主要差异的认识在选择过程中有很大帮助。

没有不好的选择，更多的是关于更好地满足需求和获得更多成果的机会。考虑到上述方面，我们还决定专注于如何选择数据库的关键方面。

数据模式

关系型数据库与非关系型数据库之间的主要区别仍然是应用的数据模式。如果关系型解决方案使用预定义的模式处理结构化数据，而非关系型解决方案则采用灵活的模式以多种方式处理非结构化数据。重要的是要记住，这一因素经常解释了数据库选择的其他一些明显特性。

数据结构

结构化支持查找和访问数据的方式。如果团队选择关系型架构，他们会采用基于表格的结构。表格格式侧重于基于共同数据进行链接和关联。非关系型解决方案可以通过多种结构进行区分，包括键值、文档、图形或宽列存储。换句话说，它们为关系型数据库无法处理的数据提供了结构化的替代方案。

扩展性

数据库的选择也可能受到扩展性的影响，非关系型与关系型数据库的扩展性不同。当负载增加需要在单个服务器上完成时，关系型数据库是垂直可扩展的。在这方面，非关系型解决方案被证明更有效，因为水平扩展允许添加更多服务器，从而处理更高的流量。

安全性

始终充分利用安全且有保障的解决方案至关重要。关系型数据库的ACID兼容性使它们更加安全，也更容易限制对机密数据的访问。尽管非关系型数据库被认为安全性较低，但它们以出色的性能和可扩展性而闻名。

分析能力

关系型数据库被认为在利用数据分析和报告方面更有效率。大多数商业智能工具不允许您查询非关系型数据库，但它们非常适合处理结构化数据。当然，检查当前数据库的功能非常重要，因为许多数据库都在不断引入新的选择。

集成

在选择关系型数据库与非关系型数据库时，需要考虑的另一个方面是将其与其他工具和服务集成的机会。团队总是必须检查其与其他项目中所应用的科技解决方案的兼容性。集成需求正在急剧增长，以支持所有业务解决方案的一致性。

支持考虑

让我们关注每个代表是如何得到支持的。这涉及到数据库的持续改进及其在市场上的流行程度。缺乏支持总是以意外的结果和常常是失败告终。确保选择在市场上占有良好份额、有强大的社区支持并满足项目需求的数据库。

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显然，数据库的选择因项目而异，但最重要的是它应符合明确的需求。没有坏选择，因为每个项目都可以从不同的角度来处理。主要思想是选择一个能够带来效率并满足明确的项目特定需求的数据库。

结论

一种非常有效地比较关系型数据库与非关系型数据库的方法是全面分析它们的核心特点、主要优缺点以及典型用例。考虑到本文中收集的所有细节，我们可以得出结论：当团队需要动态查询、高安全性和跨平台支持时，关系型数据库是一个不错的选择。如果可扩展性、性能和灵活性仍然是主要优先考虑的因素，那么选择非关系型数据库会更合适。