成为或不成为：这是个问题！
莎士比亚在写这句话时可能没有考虑数据库，但这仍然是当今大多数公司面临的关键问题。在选择数据库时，最大的决定是选择关系数据库 (SQL) 还是非关系 (NoSQL) 数据库。虽然关系数据库在大多数情况下是一个可行的选择，但它不适合大型数据集和大数据分析。这是 NoSQL 数据库系统在 Google 、 Yahoo 、 Amazon等主要互联网公司中流行的主要原因。
然而，选择数据库的决定并没有那么简单（究竟是什么？！！）。 SQL 和 NoSQL 数据库都有不同的结构和不同的数据存储方法。因此，SQL 与 NoSQL 之间的选择本质上归结为特定项目所需的数据库类型。
有什么不同？
SQL 和 NoSQL 数据库都用于相同的目的，即存储数据，但它们以截然不同的方式进行。 SQL 和 NoSQL 数据库之间存在多种差异，了解它们以便对所需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：
让我们想象一下，在数据库世界中，每个人都说 X 语言。因此，如果您在此期间开始说 Y 语言，那将非常令人困惑。 SQL 数据库就是这种情况。 SQL 数据库基于 SQL 操作数据，SQL 是最通用和最广泛使用的可用语言选项之一。虽然这使它成为一个安全的选择，特别是对于复杂的查询，但它也可能是限制性的。这是因为在使用数据之前需要使用预定义的模式来确定数据的结构，并且更改结构可能会非常令人困惑（例如使用 Y 语言）。
现在再次想象一个数据库世界，其中使用多种语言。虽然这个世界会有点乱，但说Y语言就好了，因为你肯定会找到一个白痴同伴！这是一个 NoSQL 数据库，具有非结构化数据的动态架构。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。这种灵活性意味着可以在没有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
想想你附近的一座高层建筑。如果可以选择，是在这栋建筑中增加更多楼层还是完全为更多居民建造一座新建筑？
这是 SQL 和 NoSQL 数据库的问题。 SQL 数据库可垂直扩展。这意味着可以通过增加 RAM、CPU 或 SSD 等内容来增加单个服务器上的负载。 （此建筑可以添加更多楼层）。另一方面，NoSQL 数据库是水平可扩展的。这意味着可以通过分片或在 NoSQL 数据库中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，最好添加更多的建筑物而不是楼层，因为这样更稳定（创建比萨斜塔的机会更小！！！）。因此，NoSQL 最终可以变得更大更强大，使 NoSQL 数据库成为大型或不断变化的数据集的首选。
3. 架构设计
模式是指数据库的蓝图，即数据的组织方式。 SQL 数据库和 NoSQL 数据库的架构明显不同。让我们用一个笑话来更好地理解这一点。
这基本上意味着可怜的数据库管理员无法在 NoSQL 中找到表，因为 NoSQL 数据库没有标准模式定义。根据需求，它们可以是键值对、基于文档、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了 SQL 酒吧，他们肯定会找到表，因为 SQL 数据库具有基于表的架构。
这种架构上的差异使关系 SQL 数据库成为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的更好选择。然而，NoSQL 数据库更适合大数据，因为灵活性是其动态模式满足的重要要求。
4. 社区
SQL 是一项成熟的技术（就像您的老但非常聪明的叔叔）并且有许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 数据库都提供了强大的支持。甚至有很多独立顾问可以帮助使用 SQL 数据库进行非常大规模的部署。
另一方面，NoSQL 相对较新（年轻有趣的表哥！ ），因此一些 NoSQL 数据库依赖于社区支持。此外，只有有限的外部专家可用于设置和部署大规模 NoSQL 部署。
大问题！！！
与 SQL 相比，NoSQL 是一项最新技术。所以自然而然地，有很多关于它的问题，尤其是在大数据和数据分析的背景下。与此相关的一些主要问题如下：
NoSQL 比 SQL 快吗？
一般来说，NoSQL 并不比 SQL 快，就像 SQL 不比 NoSQL 快一样。对于那些没有得到该语句的人来说，这意味着作为 SQL 和 NoSQL 数据库的一个因素的速度取决于上下文。
SQL 数据库是规范化数据库，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，这些数据可以是面向文档的、面向列的、基于图的等。在这种情况下，特定的数据实体存储在一起而不是分区。因此，与 SQL 数据库相比，NoSQL 数据库对单个数据实体执行读取或写入操作的速度更快。
NoSQL 是否更适合大数据应用程序？
他们说“需要是发明之母！ ”在 NoSQL 的情况下，这当然是正确的。大数据 NoSQL 数据库是由谷歌、雅虎、亚马逊等顶级互联网公司专门开发的，因为现有的关系数据库无法应对日益增长的数据处理需求。
NoSQL 数据库具有更适合大数据的动态模式，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。这方面的一个例子是来自各种社交媒体网站（如 Instagram、Twitter、Facebook 等）的数据。 NoSQL 数据库是水平可扩展的，如果需要，最终可以变得更大、更强大。所有这些都使 NoSQL 数据库成为大数据应用程序的首选。
最后是结论！！！
SQL 和 NoSQL 之间的选择完全取决于个人情况，因为它们都有优点也有缺点。 SQL 数据库由固定的模式设计和固定的结构长期建立。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，NoSQL 数据库易于扩展、灵活且易于使用，因为它们没有严格的架构。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。