SQL VS NOSQL

标签：查询   中间   分表   处理   免费   固定   json   简单   性能   

SQL VS NoSQL

关系数据库的特点

• 数据结构化存储在二维表中。

• 支持事务的原子性A,一致性C,隔离性I,持久性D特性。
• 支持使用SQL语言对存储在其中的数据进行操作。

关系数据库的适用场景

• 数据之间存在一定关系，需要关联查询数据的场景。
• 需要事务支持的业务场景。
• 需要使用SQL语言灵活操作数据的场景。

非关系数据库的特点

• 存储结构灵活，没有固定的结构。

  以MongoDB为例。如下图，以json格式存储。

  

• 对事务的支持比较弱，但对数据的并发处理性能高

• 大多不使用SQL语言操作数据

非关系数据库的适用场景

• 数据结构不固定的场景。
• 对事务要求不高，但读写并发比较大的场景<如用户行为分析的场景>。
• 对数据的处理操作比较简单的场景。

关系数据库选型的原则

数据库使用的广泛性

MySQL数据库的可扩展性

• 支持基于二进制日志的逻辑复制
• 存储多种第三方数据库中间层，支持读写分离及分库分表

MySQL的安全性和稳定性

• MySQL主从复制集群可达到99%的可用性
• 配合主从复制可用架构可以达到99.99%的可用性
• 支持对存储在MySQL的数据进行分级安全控制。

MySQL所支持的系统

• 支持Linux系统
• 支持Windows

MySQL的使用成本

• 社区版本免费。
• 使用人员众多，可以方便的获取技术支持。

SQL VS NOSQL

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原文地址：https://www.cnblogs.com/shine-rainbow/p/13161839.html