主流非关系型数据库 非关系型数据库与关系型数据库的全面对比分析

非关系型数据库和关系型数据库在数据存储方面各有所长。现在数据量像爆炸一样增长，应用场景也变得多样化，很多人，包括开发者和企业，都在为弄懂这两种数据库的优缺点而头疼。研究这个问题，就是为了解决这个难题。

非关系型数据库高性能的利用

非关系型数据库的一大亮点就是性能出众。就拿高频交易系统来说，时间就是金钱。要是用NoSQL数据库来搭建交易系统，那效率就更高了。因为键值对响应迅速，直接跳过SQL解析，交易请求处理得飞快。这就像拿着一把精确的钥匙，能迅速打开对应的数据宝箱。而且，很多互联网公司处理大量用户请求时，NoSQL也能迅速应对海量并发查询，这都是因为它省去了复杂的解析步骤。

换个角度来说，在那些规模不大的团队里做项目，要是任务要求速度快但钱又不多，用NoSQL数据库是个不错的选择。因为就算硬件条件差点，它也能提供挺不错的服务。而且，开发者们还能根据实际需要轻松调整，把系统性能给提高。

非关系型数据库的可扩展秘诀

NoSQL数据库之所以耦合性低，是因为它采用键值对结构。在当前的大数据时代，数据量可能会像指数一样快速增加。像那些大型社交网络公司，他们总是不断推出新的用户功能，这就要求数据库必须能够灵活地扩展。这时候，NoSQL数据库的扩展性就变得非常重要，因为它可以轻松地往集群中添加新的节点。

互联网电商企业的业务需求持续上升主流非关系型数据库，商品种类和用户数据也在不断增多。NoSQL数据库因其易于水平扩展的特性，让企业能够轻松应对数据量的增长，无需进行大规模的架构调整，从而节省了人力和物力成本。

非SQL成本优势考虑

NoSQL大多是开源软件，这可真是帮了大忙，大大减少了使用成本。创业公司，资金紧张那是常有的事。用NoSQL数据库，跟Oracle那些大软件比，根本不用掏那么多授权费。就拿那些新兴的互联网初创企业来说，他们用开源的NoSQL数据库，几乎不花钱，就能搭起业务需要的数据库系统，快速验证业务模式。

成熟企业若要拓展新业务，比如开辟新的线上业务，选用NoSQL数据库在成本控制上相当明智。这样不仅能减少购买软件的初期投入，而且维护费用也相对较低。

非关系型数据库的查询速度优势

NoSQL数据库把数据存进缓存，查询起来特别快。在那些需要快速找到用户历史数据的实时推荐系统里，这可是一项大优势。要是用关系型数据库，得从硬盘里慢慢读取，等的时间可就长了。但NoSQL数据库不一样，它直接从缓存里调出数据，分析起来就快多了。

新闻资讯网站的排行榜模块需要实时计算热门文章的阅读量等数据，采用NoSQL技术进行快速查询，这样能确保数据的及时更新和展示，从而提高用户的使用感受。

非关系型数据库存储格式的多样性

NoSQL数据库能存不同种类的数据。在多媒体应用里，除了文字，还得存图片、视频这些。就拿短视频社交平台来说，得存用户的个人信息、他们发的视频还有截图。这要是用传统的关系型数据库，会有不少麻烦。但NoSQL数据库就能轻松解决这些问题。

在游戏开发这一行，游戏里的角色属性，装备道具之类的数据，往往挺复杂，有时候还是一堆一堆的。用NoSQL数据库就能把这些数据给好好存起来，想用的时候随时都能调出来。

非关系型数据库的劣势应对

新技术，NoSQL这玩意儿，维护用的工具和资料可不多。企业要是想用这个，就得花大把的人力去钻研它的基础原理，还得自己摸索怎么解决问题。要是出了问题，可能就找不到像关系型数据库那样丰富的资料和工具来帮忙排查了。

不支持SQL，这就要求企业员工得去学一套全新的查询语言。比如，以前那些习惯用SQL在关系型数据库里操作的人，转投NoSQL阵营后，得重新接受培训，适应新的查询方式，这自然得增加培训的开销。而且，在事务处理上，NoSQL的不足也提醒我们，在一些对数据一致性要求很高的场合，得小心谨慎地使用。

关系型数据库在处理复杂查询方面特别厉害。比如在财务系统里，得把好几个分账表里的数据加起来，做出一份总的财务报表主流非关系型数据库，SQL语句就能轻松地完成这种复杂的连接操作，把相关数据汇总起来。同样，在薪资管理系统里，要关联员工信息表、薪资构成表等，进行复杂的数据查询，SQL语句也能轻松帮我们拿到需要的数据。

确保数据在关系型数据库中的一致性极为关键。尤其是在银行转账系统中，每一次转账都涉及到资金的进出，必须确保转出和转入账户的金额同步更新，否则一旦缺少事务处理，就可能出现金额错误等严重问题。在这种对数据一致性要求极高的应用场景中，关系型数据库无疑是最佳选择。

关系型数据库在数据更新方面效率挺高。在企业用的库存管理系统里，仓库里的库存信息一更新，因为用的是规范化的字段，所以更新起来不费劲，不会因为数据结构太复杂而让更新成本太高。

关系型数据库在扩展上存在一些问题。当企业业务迅速增长，需要添加新的业务模块时，新增的数据可能难以顺畅地融入现有的数据库架构。以电商企业增加新商品种类为例，可能需要调整数据库中的多个表结构，这会带来很高的成本。

处理日志这种需要大量写入的情况，关系型数据库通常表现不太好。就以大型网站的日志数据为例，每天都能产生海量的数据，如果用关系型数据库来存储，很容易遇到性能上的问题。而且，如果表结构经常变动，或者字段不固定，关系型数据库在存储和查询上都会遇到难题。更别提有些简单查询，用关系型数据库可能就不够快，比如实时查询系统中的简单查询，用关系型数据库可能会影响用户体验。

读到这儿，你大概对非关系型数据库和关系型数据库有了新的认识？工作中是不是也遇到过选哪种数据库的烦恼？不妨给这篇文章点个赞、分享一下，要是你有相关经验，也欢迎在评论区留言交流。