如何為項目決定關係型與非關係型資料庫

如何處理數據？哪些方面值得特別考慮？比较高關係型與非關係型數據庫的差異，以進行明智的決策，並學習如何根據您的項目需求選擇數據庫。

關係型與非關係型數據庫有何不同？

當您為項目選擇數據庫時，這显然是首先要address的問題。了解關係型與非關係型數據庫的差異有助於更具體地確定您的要求並 leveraged 適當的解決方案。

數據庫已經使用了几十年，經歷了很多變革和進步。但同時，大多數代表可以歸為一種或另一種類型的。每個團隊常 faced 需要在關係型和非關係型數據庫之間做出選擇。讓我們 covers 每個解決方案的主要特點，以進行更明智的決策。當然，我們將從關係型與非關係型數據庫的定義開始進行比較。

• 關係型數據庫用來以結構化的表based 方式存儲數據。所有數據 remains 容易訪問、連結和相關以支持關係。
• 非關係型數據庫以完全不同的方式工作以存儲半結構化數據。它們沒有應用嚴格的結構，因此引入了更多 Dynamic 的結構以進行非結構化數據處理。

簡單來說，數據庫是由數據結構來區分的。關係型解決方案着重於預定義的架構來定義和操作數據。相比之下，非關係型解決方案則以更好的靈活性著稱，因為它們可以處理任何類型的數據，而不需要修改架構。

關係型數據庫的明顯特點是它總是使用行和列的表形式存儲數據。因此，它支持一種直觀易懂的數據展示方式。同時，它允許團隊根據特定的实体形成關係。大多數關係型數據庫使用結構化查詢語言；因此，它們通常被稱為SQL數據庫。

非關係型數據庫被認為是一個有潛在可能的選擇，因為不是所有的數據都可以以表格式存儲。這種類型的數據庫包含所有不能遵循關係結構和傳統SQL語法的新型數據庫。這並不代表它們不使用SQL語言。更重要的是，它們大多既使用SQL也使用UnQL（非結構化查詢語言）。因此，這種類型的數據庫也可以稱為NoSQL（不僅是SQL）數據庫。

如果SQL數據庫屬於基於表格的類型，那麼NoSQL數據庫可以分為幾個類別。最常見的NoSQL數據庫类型包括：

• 文件數據庫以JSON類似的文檔形式收集、處理和找回數據。
• 鍵值存儲將數據以鍵值對的形式組織，其中鍵作為唯一標識符。
• 圖形數據庫是專為創建和操作圖形而設計的平台，其中數據以節點、邊和屬性的形式表示。
• 宽列式存储將數據組織成靈活的列，並將其分布在數據庫節點和多個服務器之間。它支持在同一表中不受行影响的列格式變動。

對於關係型與非關係型數據庫之間的差異，團隊已經獲得了尋找合適解決方案的機會。今日的企業收集和處理大量的數據，包括應對複雜查詢。明确的項目要求為做出明智的決定奠定了基礎。

主要想法是他們需要選擇一個可以有效查詢數據並支持即时結果的數據庫。如果項目利用結構化數據並遵循ACID兼容性，關係型數據庫是一個不錯的選擇。如果數據继续保持非結構化且不適合預定的標準，則選擇非關係型數據庫會更好。讓我們繼續探讨其他對於最終選擇具有決定性作用的關鍵詳細信息。

關係型與非關係型數據庫優缺點

討論關係型與非關係型數據庫之間的差異，我們想引起人們對這些數據庫類型的主要優點和缺點的關注。這對於團隊做出選擇並選擇與設定要求兼容的數據庫非常有幫助。主要想法是它讓他們能夠进行全面的研究並保持商業 specifics. 數據庫選擇最初看起來可能會困難，但考慮更多詳細信息旨在簡化最終決定。讓我們繼續探讨這些數據庫类型以找出它們的優點和缺點。

關係型數據庫的優點

ACID 符合性

ACID 特性區分了關係數據庫，並使其居於市場領導地位。它涵蓋了所有必要的標準，以确保數據庫內交易的可靠性和稳定性。

簡單性

由於預定義的架构和簡單的結構，關係數據庫是一個相對直觀的解決方案。由於團隊使用結構化查詢語言（SQL），因此不需要花費太多的架構努力。

數據準確性

相比其他數據庫類型，關係數據庫的數據準確性較高。它著重於防止數據重複，因為沒有重複或冗餘的信息。

安全性

基於表格的模型使限制對機密數據的訪問變得更容易，並顯著減少錯誤的发生的機會。

關係數據庫的缺點

可擴展性

關係數據庫在垂直擴展方面具有明顯的缺點：低度擴展性。嚴格的一致性要求限制了水平擴展，而垂直擴展則受到支持的硬件的限制，並且有限制。

靈活性

堅定的架構和限制可能會同時成為優點和缺點。

雖然 data 容易解釋和識別關係，但對於數據結構的更改仍然複雜。關係數據庫不適合大數據或未結構化的數據。

性能

關係数据库的性能緊密依賴於數據量、表格的複雜性及其數量。這些方面的任何增加都会导致执行查询的时间增加。

非關係型數據庫的優點

水平擴展

非關係型數據庫的引入使得处理大量數據變得更加容易。而且，水平擴展允許團隊在維護低成本的同时，容纳、管理和存放更多的數據。

靈活性

凭借灵活的数据架构和非刚性的结构，非關係型數據庫可以结合、处理和存储任何類型的數據。这是它與僅处理結構化數據的關係數據庫的不同特點。非關係型數據庫為非結構化數據應用动态架构。

快速查询

如果關係數據庫可用于复杂查询，那么非關係數據庫的查询仍然更快。主要優點是它采用了最初為查询优化的数据存储方式。此外，查询无需像關係數據庫那樣typical joins。

更容易维护

非關係型數據庫设置和维护起来 simpler 且更快。其中一些允許開發者將數據結構映射到类似于程序設計語言的數據結構。因此，它支持更快的開發時間和更少的錯誤。

非關係型數據庫的缺點

數據完整性

數據完整性主要取決於數據元素之間的關係建設。非關係型數據庫中缺乏完整性方法可能會降低整體數據的可靠性和準確性，完備性。這成為開發者的責任，以在一個階段到另一個階段之間完成準確無誤的數據傳輸。

一致性

著重於可伸縮性和性能的非關係型數據庫，選擇了一致性问题。它沒有必要的機制來防止數據重複，並且依賴於最終一致性。因此，它們對於處理大量數據效率不高。此外，當數據庫類型不同時，使用一個數據庫来实现所有用例是困难的。

数据分析

在比較關係型與非關係型數據庫時，後者對於数据分析设施较少。此外，即使是簡單的查詢也需要具備 programming 專業知識來處理，許多還缺乏與流行 BI 工具的整合。

何時使用關係型與非關係型數據庫

在比較關係型與非關係型數據庫時，重要的是要解決常見的用例。學習市場實踐和他人經驗可以提供一些額外的洞察，了解如何為您的項目選擇一個數據庫。显然，一個或另一個類別通常更適合某些需求和要求。團隊的任務仍然是學習細節，並参照最小的小節。

同時，您不會在用途上找到严格的區分。不同類型的數據庫已成功地實施於各種類型的項目中。值得说的是，了解關係型與非關係型數據庫的優點和缺點是必要的。根據項目規格和解決方案的詳細分析，可以支持明智的選擇。所以讓我們來查看一些有用的建議，了解何時使用關係型與非關係型數據庫。

關係型數據庫的用途

高度結構化的數據

除非項目涉及經常性的變化，否則需要一個穩定的數據結構。利用嚴格、計劃性、可預測的架構來處理分散在不同表中的數據是一個很好的選擇。此外，它還增加了更多測試和分析數據的工具。組織性和明確性使得更容易進行數據操作和查詢。

安全且一致的环境

當安全和一致性是最高優先級時，團隊需要做出正確的決定。關係型數據庫已成為一個合理的解決方案。ACID原則支持所有必要的功能，以滿足最新的合规規定。這類型通常是醫療、金融科技、企業等選擇。

支持

广大的支援可用性是由市場上的時間长短所解釋。通常較快找到具有必要專業知識的團隊，因為大部分關係型數據庫遵循類似的原則。此外，它們對於從其他系統整合數據和使用額外工具也更为高效。當使用這些類型的數據庫時，團隊有更多的產品選擇，包括商業智能工具。

非關係型數據庫的應用案例

大量的非結構化數據

Apply a non-relational database的主要原因之一是并非所有數據都能適合於普通的表中。例如，該項目需要一個有效的工具以容纳各種類型的數據，如視頻、文章或社交媒體內容。因此，許多數據仍然是非結構化的，雖然它支持水平可伸縮性。它有助於覆蓋多样性和在需要時帶來適當的變化。

靈活的開發環境

快速的積累速度是由能夠快速容易地收集未預定義數據的能力所解釋。這些數據通常不受特定格式的限制，可以稍後處理。對許多團隊來說，非關係型數據庫是一個很好的選擇，特別是當項目要求不完全是清晰，或者計劃進行持續的更改或更新時。

時間優先順序

快速的開發環境使得產品交付更加快速和容易。缺乏 systematically approaches消除了任何事先準備、計劃、準備或設計非關係型數據庫的需要。團隊可以立即進行開發。這通常符合最小可行性產品（MVP）或一些急需发布的產品的需求。

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感謝市場上众多的數據庫類型，總是有一種適合滿足項目需求的方法。當然，數據庫的選擇取決於項目。此外，一些團隊發現結合幾個數據庫以覆蓋所有使用場景是高效的。

流行的數據庫：目前的市場狀況

在未檢查市場可用性之前，無法完全解決如何選擇數據庫的問題。事實上，數據庫的選擇也受市場狀況和某些數據庫的人氣影響。此外，其他人的成功經驗可以成為跟進的好做法。只要團隊定義了項目規格，他們就可以開始了解更多市場上可用的數據庫的詳細信息。

跟上市場趨勢使他们能夠保持最新並提高所用解決方案的效率。市場的快速增長帶來了多种數據庫可供采用。目前，可用的數據庫數量已超過300種。因此，就像我們可以根據類型或功能來多样化數據庫一樣，按popularity排名也是常見的做法。

在比較關係型與非關係型數據庫時，值得一提的是，兩大數據庫類型的代表都已經獲得了強有力的地位。根據最新的Stack Overflow開發者調研結果，讓我們看看最流行的數據庫。

流行的關係型數據庫

MySQL

MySQL 是一款知名的關係型數據庫。該數據庫於 1995 年發布，因其功能和使用的方法的缘故而獲得了相当的popularity。這個開源數據庫獲得了很好的支持，並且與大部分庫和框架兼容。它適合於提供跨平台解決方案，儘管它主要用於 SQL 查詢，但如有需要，它也支持 NoSQL。

PostgreSQL

PostgreSQL 是另一款強大的開源物件關係數據庫，於 1996 年首次发布。其一個特點是它以物件的形式呈現數據，而不是以行和列的形式。PostgreSQL 高度可擴展，因此適合大型軟件解決方案的需求。开发人员可以利用各种编程语言编写代码，无需重新编译数据库。

SQLite

SQLite 也是在 2000 年发布的另一款關係型數據庫管理系统。它獲得了一個独特的区别，因為它是一款服務器端的數據庫。這通常使它更快速，因為請求是由服務器串行化。同時，它還對於不同的程序設計語言有绑定，並被用於各種解決方案，包括 IoT 和嵌入式系統。

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server 是由 Microsoft 在 1989 年推出的知名關係型數據庫管理系統。他們通過許多獨特的功能（如自訂、記憶體分析、整合等）大幅提高了解決方案。此外，它還支持不同的開發工具和雲服務；然而，它只支持基於 Windows 的服務器。

流行的非關係型數據庫

MongoDB

MongoDB 被分類為非關係型解決方案，特別是於 2009 年发布的文檔导向數據庫。它通過使用 JSON 似的物件來存儲不同類型的數據。這款技術解決方案比關係型解決方案快得多，因為它不需要處理收集到的數據。它通常保持未結構化，適合處理大量數據。

Redis

Redis 是一款popular in-memory data store 兼作 key-value database，於 2009 年推出。這個開源的非關係型解決方案拥有一個 in-memory data structure，以支持擴展性和聚合。它允許團隊在不複雜的結構下存儲大量數據集。Redis 通常與其他數據存儲解決方案結合使用，因为它可以作為一個緩存層。

DynamoDB

DynamoDB 是由 Amazon 在 2012 年推出的一款非關聯式數據庫。該技術的焦点包括支援數據結構、文檔和鍵值雲端服務。高度可擴展和性能依然是選擇此數據庫的主要優點，因為它讓您能夠在任意规模上運行高性能應用程式。

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由於功能完善且率先進入市場，關聯式解決方案仍占有相当大的市場份額。實際上，新代表人物的出現讓每個人都加強了现有的方法並繼續推進新解決方案。

選擇數據庫指南：關聯式與非關聯式數據庫

為作出良好的選擇，collecting 所有不同類型的數據庫的重要詳細信息變得必要。有了明確的項目要求，團隊尋找符合其需求並支持解決方案效率的數據庫。重要的是，這兩種數據庫類型都是可行的選擇。對主要差異的認識在選擇過程中有很大幫助。

沒有不好的選擇；這更多是關於機會更好地滿足要求並獲得更多成果。考慮到上面提到的方面，我們也決定專注於選擇數據庫的关键方面。

數據框架

非關聯式與關聯式數據庫的主要差異在於所應用的是數據架構。關聯式解決方案使用預定義的架構，並處理結構化數據；而非關聯式解決方案則使用靈活的架構，以各種方式處理非結構化數據。重要的是要記住，這一因素經常解釋數據庫選擇的其他明顯規格。

數據結構

結構化支持尋找和存取數據的方式。如果團隊選擇了關聯式架構，他們將使用基於表格的結構。表格格式著重於根據共通數據進行链接和相關。非關聯式解決方案可以通過多種結構進行区分，包括關鍵值、文件、圖形或宽列存储。换言之，它們為無法在關聯式數據庫中处理的數據結構提供替代方案。

擴展性

數據庫選擇也可能受到非關聯式與關聯式數據庫的擴展性特性影響。當載荷增加需要在單個服務器上完成時，關聯式數據庫是垂直可擴展的。在此方面，非關聯式解決方案被證實更为有效，因為水平擴展允許添加更多服務器，從而處理更高的流量。

安全性

leveraging well-protected and highly secured solutions has always been crucial. 對於關聯式數據庫來說，ACID compliant makes them more secure and easier to restrict access to confidential data. Non-relational types of databases are considered less secure, though known for great performance and scalability.

分析能力

關係資料庫被認為在數據分析與報告方面較為高效。大多數 Business Intelligence（BI）工具不允許您查詢非關係型資料庫，但與結構化數據合作得很好。當然，重要的是要檢查現有數據庫的功能，因為許多數據庫不斷引介新的選擇。

整合

在選擇關係型數據庫與非關係型數據庫時，必須考慮的另一項是日本能與其他工具和服务整合的機會。團隊總是必須檢查其與项目中使用的其他技術解決方案的兼容性。整合需求正在急剧增長，以支持所有商業解決方案的一致性。

支持考慮

讓我們关注每個代表如何受到支持的問題。這包括數據庫的持續進步及其在市場上的受欢迎程度。缺乏支持總是導致意外的結果，通常 failures. 請確保選擇在市場上獲得好份額、有強大社區支持並符合项目需求的數據庫。

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很明显，數據庫選擇因項目而異，但最重要的是它應該符合概述的需求。不会有不好的選擇，因為每個項目都可以從不同的角度來處理。主要想法是選擇一個可以帶來效率並符合概述的項目特定需求的數據庫。

結論

關係式與非關係式數據庫的比較，最好是根據其核心特點、主要優點和缺點、以及典型的應用情境来做全面的分析。照这篇文章所收集的資訊來考慮，我們可以結論，當團隊尋找动态查询、高安全性、以及跨平台支持時，關係式數據庫是一個好選擇。如果可伸縮性、性能、和靈活性是主要的考量，則選擇非關係式數據庫會更適合。