一、何时使用 SQL?
在处理相关数据时,SQL 是一个不错的选择。关系数据库高效、灵活且易于被任何应用程序访问。关系数据库的一个好处是,当一个用户更新特定记录时,数据库的每个实例都会自动刷新,并且该信息是实时提供的。
SQL 和关系数据库可以轻松处理大量信息、根据需要进行扩展并允许灵活访问数据——例如,只需更新一次数据而不是更改多个文件。它也最适合评估数据完整性。由于每条信息都存储在一个地方,因此以前的版本会混淆图片。
大多数大型科技公司都使用 SQL,包括 Uber、Netflix 和 Airbnb。甚至像 Google、Facebook 和 Amazon 这样构建自己的数据库系统的大公司,也使用 SQL 来查询和分析数据。
二、何时使用 NoSQL?
虽然 SQL 在确保数据有效性方面受到重视,但当大数据的快速可用性更为重要时,NoSQL 是很好的。当公司因需求变化而需要扩展时,这也是一个不错的选择。NoSQL 易于使用、灵活并提供高性能。
当存在大量(或不断变化的)数据集或使用不适合关系模型的灵活数据模型或需求时,NoSQL 也是一个不错的选择。在处理大量非结构化数据时,文档数据库(例如 CouchDB、MongoDB 和 Amazon DocumentDB)非常适合。要在没有强大完整性保证的情况下快速访问键值存储,Redis 可能是最佳选择。当需要对大量数据进行复杂或灵活的搜索时,Elastic Search 是一个不错的选择。
可扩展性是 NoSQL 数据库的一个显着优势。与 SQL 不同,它们的内置分片和高可用性要求允许水平扩展。此外,像 Facebook 开发的 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库可以处理分布在许多服务器上的大量数据,没有单点故障并提供最大的可用性。
其他使用 NoSQL 系统的大公司,因为它们依赖于不适合关系数据库的大量数据,包括亚马逊、谷歌和 Netflix。一般来说,数据集越广泛,NoSQL 就越有可能成为更好的选择。
审核编辑:符乾江
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