在选择数据库时，最大的决定是选择关系型（SQL）还是非关系型（NoSQL）数据库。虽然关系数据库通常是一个可行的选择，但它们不适合大型数据集和大数据分析。这是NoSQL数据库系统在谷歌、雅虎、亚马逊等各大互联网公司大受欢迎的主要原因。然而，选择数据库的决定并不是那么简单。SQL和NoSQL数据库都有不同的结构和不同的数据存储方式。因此，在SQL与NoSQL之间进行选择基本上归结为特定项目所需的数据库类型。有什么不同？SQL和NoSQL数据库都服务于相同的目的，即存储数据，但它们以截然不同的方式处理数据。SQL和NoSQL数据库之间存在一些差异，了解它们对于就您需要的数据库类型做出明智的选择非常重要。请记住，SQL和NoSQL数据库之间的一些重要区别如下：1.语言：假设在数据库世界中，每个人都说X语言。那么如果你在中间开始说Y语言，那就很混乱了。SQL数据库就是这种情况。SQL数据库基于SQL操作数据，SQL是最通用的语言选项之一。虽然这使它成为一个安全的选择（尤其是对于复杂的查询），但它也可能具有限制性。这是因为它需要使用预定义的模式在使用数据之前确定数据的结构，而更改结构可能会非常混乱（例如使用语言Y）。现在再想象一个使用多种语言的数据库世界。虽然世界会有点混乱，但会说Y语言会很好，因为你一定会找到和你一样的人！它是一个NoSQL数据库，具有用于非结构化数据的动态模式。在这里，数据以多种方式存储，这意味着它可以是面向文档的、面向列的、基于图形的等等。这种灵活性意味着可以在不定义结构的情况下创建文档，因此每个文档都可以有自己独特的结构.2.可扩展性想象一下你附近的一座高楼。如果可以选择，是为这座建筑增加更多楼层还是为更多居民建造一座新建筑更好？这是SQL和NoSQL数据库的问题。SQL数据库是垂直可扩展的。这意味着可以通过添加RAM、CPU或SSD等东西来增加单个服务器上的负载。（更多楼层可以添加到该建筑物）。另一方面，NoSQL数据库是可横向扩展的。这意味着可以通过分片或向NoSQL数据库添加更多服务器来处理更多流量。（更多建筑物可以添加到附近）。从长远来看，最好添加建筑物而不是地板，因为它更稳定（创建比萨斜塔的机会更少！）。因此，NoSQL最终会变得更大、更强大，使NoSQL数据库成为大型或变化数据集的首选。3.SchemaDesignschema是指数据库的蓝图，即数据是如何组织的。SQL数据库和NoSQL数据库的模式有很大不同。让我们开个玩笑来更好地理解这一点。这基本上意味着糟糕的DBA无法在NoSQL中找到表，因为NoSQL数据库没有标准的模式定义。根据要求，它们可以是基于键值文档的图形数据库或宽列存储。另一方面，如果那些数据库管理员去SQL栏，那么他们肯定会找到表，因为SQL数据库有一个基于表的模式。这种模式差异使关系SQL数据库成为需要多行事务的应用程序的更好选择，例如会计系统或为关系结构构建的遗留系统。但是，NoSQL数据库更适合大数据，因为灵活性是其动态架构能够满足的重要要求。4.社区SQL是一项成熟的技术，有很多经验丰富的开发人员了解它。此外，他们的供应商对所有SQL数据库都有很好的支持。甚至有很多独立顾问可以为大规模部署提供SQL数据库帮助。另一方面，NoSQL相对较新，因此一些NoSQL数据库依赖于社区支持。同样，只有有限的外部专家可以设置和部署大规模的NoSQL部署。大问题！！！与SQL相比，NoSQL是最先进的技术。所以自然会有很多问题，尤其是在大数据和数据分析的情况下。以下是与此相关的一些主要问题：NoSQL比SQL快吗？SQL数据库是规范化的数据库，其中数据被分解为各种逻辑表，以避免数据冗余和数据重复。在这种情况下，SQL数据库在连接、查询、更新等方面比NoSQL数据库更快。另一方面，NoSQL数据库是专门为非结构化数据设计的，可以是面向文档、面向列、图形的基于等。在这种情况下，特定的数据实体存储在一起而不分区。因此，NoSQL数据库比SQL数据库更快地对单个数据实体执行读取或写入操作。NoSQL适合大数据应用吗？面向大数据的NoSQL数据库是谷歌、雅虎、亚马逊等顶级互联网公司专门开发的，因为现有的关系型数据库无法满足日益增长的数据处理需求。NoSQL数据库具有动态模式，非常适合大数据，因为灵活性是一项重要要求。此外，大量分析数据可以存储在NoSQL数据库中以进行预测分析。例如，来自各种社交媒体网站的数据。NoSQL数据库可水平扩展，如果需要，最终可以变得更大、更强大。这些都使得NoSQL数据库成为大数据应用的首选。最后得出结论！SQL和NoSQL之间的选择完全取决于具体情况，因为它们各有优缺点。长期以来，SQL数据库都是使用固定的模式设计和集合结构构建的。它们非常适合需要多行事务的应用程序，例如会计系统或为关系结构构建的遗留系统。另一方面，由于NoSQL数据库没有严格的模式，因此它们易于扩展、灵活且易于使用。它们非常适合没有特定架构定义的应用程序，例如内容管理系统、大数据应用程序、实时分析等。
