SQL/NoSQL两大阵营激辩:谁更适合大数据

　　当用户需要对一组数据进行查询时，所需信息必须由多个表中收集获得——通常涉及数百种当下常用的企业应用程序——并将其加以整合，而后才能交付终端应用。与之相似，在写入数据时、写入流程需要加以协调并在执行过程中面向多个表。当数据量相对较小、向数据库内导入的速度并不太快的情况下，关系型数据库通常具备捕捉并存储信息的能力。不过目前的应用程序通常需要处理海量数据的读取与写入操作、且要求以近实时方式完成，这就超出了操作型数据库的能力范围。

　　NoSQL数据库采取的模式则完全不同。从核心角度看，NoSQL数据库真正实现了“NoREL”、也就是非关系型，也就是说此类方案在保存并整理信息的过程中并不依赖于表以及各个表之间的关系。举例来说，一套面向文档的NoSQL数据库会首先获取到我们需要的数据，而后将其整合成采用JSON格式的文档。每个JSON文档都可以被视为能供应用程序使用的对象。JSON文档可以把原本需要25个关系型数据库表才能存放的数据保存在同一行当中，并将其整理为单一文档/对象。

　　信息汇总工作可能导致信息内容出现重复，不过由于目前存储资源已经不再属于主要成本来源，因此这类数据模型能够带来更出色的灵活性、便于高效分配由此产生的文档并改进读取与写入操作的性能表现、从而提升Web应用程序的替代性效果。

　　* NoSQL是支撑大数据应用的关键所在

　　时至今日，我们已经能够愈发便捷地通过第三方环境、包括社交媒体网站对数据进行捕捉与访问。个人用户信息、地理位置数据、用户产生的内容、设备登录数据以及传感器数据等只是这股风潮当中的少数典型代表，数据来源清单正在不断拓展。同时，企业也越来越依赖大数据技术的力量、旨在驱动其关键性业务应用。总体而言，各企业已经开始向NoSQL伸出橄榄枝，因为这类方案是惟一能够适应当前新兴数据类型的处理手段。

　　开发人员需要一套更为灵活、能够轻松适应最新数据类型的数据库方案，从而避免破坏第三方数据供应商所提供的内容结构调整。大部分新型数据属于非结构化或者半结构化类型，因此开发人员还需要自己的数据库有能力高效对其加以保存。遗憾的是，关系型数据库所采取的严格定义、以模式为基础的设计思路令我们无法快速接纳全新数据类型，自然也难以适应非结构化及半结构化数据。NoSQL带来的数据模型则能够更好地与其实际需求加以映射。

　　总体来说，随着Web与移动应用程序的不断普及、新兴趋势的推波助澜外加面向在线消费者行为与新型数据类别的转变，业界中的各类流程方案都渴望着一种能够为数据的管理及访问带来可扩展性与灵活性的数据库技术。在这样的背景下，NoSQL技术正是能够有效满足上述需求的惟一解决方案。

　　原文链接：What's better for your big data application, SQL or NoSQL?

（编辑：西安站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!