评论
NoSQL 实际上是对 SQL 刚性结构的回应。最初创建于 1970 年代初期，NoSQL 直到 2000 年代末才真正起飞，那时亚马逊和谷歌都投入了大量的研究和开发。自那时以来，它成为现代世界的重要组成部分，许多全球的大型网站都使用某种形式的 NoSQL。
那么 NoSQL 到底是什么？本质上，它是一种创建数据库的理念，不 需要模式，也不 以关系模型存储数据。实际上，NoSQL 有多种 NoSQL 数据库 可供选择，每种都有自己的专业化和使用案例。因此，NoSQL 在填补细分市场方面极其多样，你几乎可以肯定找到适合你需求的 NoSQL 数据模型。
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持组织的 IT 需求
虽然 SQL 是 一种特定的数据库和语言，但 NoSQL 不是，但这并不意味着我们不能探讨两者之间的一般理念和区别。
对于 SQL，唯一真正的扩展方式是垂直升级。这意味着你需要购买比现有设备更高端、更昂贵的设备，以获得更好的性能。 使用 NoSQL 扩展 是通过水平扩展完成的，所以你只需再加入一个分片，基本就完成了。
这意味着 NoSQL 对于未来可能增长的应用程序来说绝对是很棒的，其中硬件可能成为一个重要障碍。
SQL 从根本上构建，以避免 数据重复。这最终 意味着任何 SQL 项目都需要一位专家设计师在实施之前花费很长时间在模式上。这个步骤不仅在长期内对维护 数据质量 很重要，而且也可能相当昂贵。
另一方面，由于 NoSQL 不要求使用模式，你可以避免初始设计阶段的费用和时间。此外，缺乏模式意味着大多数 NoSQL 数据库具有极大的灵活性，允许你更改甚至混合数据类型和模型。这使得数据库的管理和处理变得更加容易。
使用 SQL 查询数据通常需要跨多个表进行。使用 NoSQL 时，所有数据都包含在一个表中，因此查询要容易得多。这也导致了 NoSQL 更擅长 处理高性能任务。例如，Amazon DB 每秒可以处理数百万个查询，这对像 Amazon 这样的全球商店非常有用。
关于 NoSQL 的唯一真正的大缺点是，它没有 SQL 那么成熟。请记住，SQL 有几十年的发展历程，这种成熟度体现在信息检索的便捷性上。同样，找到 SQL 专家要比找到 NoSQL 专家容易得多。
最后，由于 NoSQL 不是单一的数据库或语言，而是数十种数据模型，这种细粒度进一步分化了任何潜在的专业知识，使 NoSQL 成为一个专业化的领域。因此，信息和支持的依赖主要会集中在较小的社区中。
虽然有超过半打的 NoSQL 数据模型可供选择，但我们将在这里介绍四种主要模型，这些模型对 理解 NoSQL 数据库 至关重要。
文档存储
这种数据模型允许你将信息存储为任何类型的数据。这与 SQL 相对立，后者严重依赖 XML 和 JSON，本质上将二者结合起来，这可能使任何查询变得低效（或效率较低）。由于 NoSQL 不使用模式，因此无需进行关系数据存储，也无需将二者结合起来。
事实上，如果你愿意，还可以选择一个特定于 XML 的 NoSQL 数据模型。
图形
图形或网络数据模型围绕数据之间的关系这一概念构建。在这种数据模型中，信息以关系和节点的形式存储，节点保存数据，关系描述任何一组节点之间的关系。
正如名称所示，如果你一直在关注的话，这是一种展示图表信息的优秀数据模型。从不同数据集的快速可视化能力，尤其是彼此之间的关系，能够提供大量洞察，无需翻阅几百页的数据。
键值存储
正如其名称所示，这种数据模型使用键和指针来存储信息。由于键和值都可以是你想要的任何数据，键值存储数据模型非常灵活。它的目的是为了检索、存储和管理数组，适合高容量应用。
实际上，Amazon DB 是一种键值存储数据模型，这种数据模型类型是由 Amazon 自己首创的。键值存储也是一个通用类别，其中还存在其他数据模型，一些图数据模型本质上也像键值存储。
面向列的
与 SQL 传统上按行存储数据不同，面向列的数据模型按列存储数据。这些列被分组到家庭中，每个家庭可以包含几乎无限数量的列。写入和读取也按列进行，因此整个系统非常高效，旨在实现快速搜索与访问以及数据聚合。
尽管如此，它在复杂查询方面并不是很好。
需要记住的一点是，NoSQL 不是为了替代 SQL，而是为了补充 SQL。NoSQL 本身主要使用专门的数据库 来填补 SQL 的不足，虽然你完全可以选择不使用 SQL，但 NoSQL 并不排除使用 SQL。有时你可能会同时使用 SQL 和 NoSQL。
简历： 亚历克斯·威廉姆斯 是一位经验丰富的全栈开发者，也是 Hosting Data UK 的所有者。亚历克斯在伦敦大学毕业，主修信息技术，之后作为开发者领导了来自世界各地客户的各种项目，工作近 10 年。最近，亚历克斯转为独立 IT 顾问并开设了自己的博客。在博客中，他探讨了网页开发、数据管理、数字营销以及为刚起步的在线企业主提供解决方案。
相关：
-
如何获得最受欢迎的数据科学技能
-
在 Azure Databricks 上使用 Spark、Python 或 SQL
-
5 个棘手的 SQL 查询解决方案