在选择现代数据库时，最大的决定之一是选择关系 (SQL) 或非关系 (NoSQL) 数据结构。 虽然两者都是可行的选择，但用户在做出决定时必须牢记两者之间的关键区别。

在这里，我们分解最重要的区别并讨论可用的最佳 SQL 和 NoSQL 数据库系统。

SQL 与 NoSQL 之间的五个关键区别是：

1、SQL 数据库是关系型的，NoSQL 数据库是非关系型的。

2、SQL 数据库使用结构化查询语言并具有预定义的模式。 NoSQL 数据库具有用于非结构化数据的动态模式。

3、SQL 数据库是垂直可扩展的，而 NoSQL 数据库是水平可扩展的。

4、SQL 数据库是基于表的，而 NoSQL 数据库是文档、键值、图形或宽列存储。

5、SQL 数据库更适合多行事务，而 NoSQL 更适合文档或 JSON 等非结构化数据。

数据库架构

在最基本的层面上，这两种技术最大的区别在于 SQL 数据库是关系型的，而 NoSQL 数据库是非关系型的。

数据库模式和查询语言

SQL 数据库使用结构化查询语言并具有用于定义和操作数据的预定义模式。 SQL 是可用的最通用和广泛使用的查询语言之一，使其成为许多用例的安全选择。它非常适合复杂的查询。但是，SQL 可能过于严格。您必须使用预定义的模式来确定您的数据结构，然后才能使用它。您的所有数据都必须遵循相同的结构。这个过程需要大量的前期准备。如果你想改变你的数据结构，这对你的整个系统来说将是困难和破坏性的。

NoSQL 数据库具有用于非结构化数据的动态模式，并且数据以多种方式存储。您可以对数据使用面向列、面向文档、基于图形或 KeyValue 存储。这种灵活性意味着：

您可以创建文档而无需先定义其结构

每个文档都可以有自己独特的结构

语法可能因数据库而异

您可以随时添加字段

数据库扩展

SQL 数据库在大多数情况下是垂直可扩展的。您可以通过添加更多 CPU、RAM 或 SSD 容量来增加单个服务器的负载。 NoSQL 数据库是水平可扩展的。您可以通过分片来处理更高的流量，从而为您的 NoSQL 数据库添加更多服务器。水平扩展比垂直扩展具有更大的整体容量，使 NoSQL 数据库成为大型且频繁变化的数据集的首选。

数据结构

SQL 数据库是基于表的，而 NoSQL 数据库是文档、键值、图形或宽列存储。

SQL 数据库的一些示例包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server。 NoSQL 数据库示例包括 MongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4j 和 CouchDB。

各自理想使用场合

SQL 数据库更适合多行事务，而 NoSQL 更适合文档或 JSON 等非结构化数据。 SQL 数据库也常用于围绕关系结构构建的遗留系统。

SQL 数据库系统

现在您已了解 SQL 和 NoSQL 数据库之间的主要区别，是时候探索适用于您的工作负载的不同选项了。

MySQL

免费和开源

极其成熟的数据库，拥有庞大的社区、广泛的测试和高度的稳定性

适用于所有主要平台

复制和分片可用

涵盖广泛的应用领域

Oracle

商业数据库，更新频繁，管理专业，客户支持优秀

Procedural Language/SQL 或 PL/SQL 是使用的 SQL 方言

适用于大型数据库

简单升级

事务控制

兼容所有操作系统

适用于工作负载要求高的企业和组织

微软 SQL 服务器

由微软开发和管理的商业数据库

Transact SQL 或 T-SQL 是使用的 SQL 方言

仅适用于 Windows 和 Linux

方便使用的

发现错误时难以中途调整

优秀的文档

非常适合需要商业数据库解决方案而无需 Oracle 成本的中小型组织

PostgreSQL

面向对象的数据库管理系统，这意味着它是一个混合 SQL/NoSQL 数据库解决方案

免费和开源

与广泛的操作系统兼容

活跃的社区和许多第三方服务提供商

使用纯 SQL

NoSQL 数据库系统

MongoDB 是非常受欢迎的 NoSQL 数据库，这是有充分理由的。它的特点和好处包括：

免费使用

动态模式

水平可扩展

简单查询的出色性能

在不影响现有行或应用程序性能的情况下添加新列和字段

MongoDB 最适合正在经历快速增长阶段或拥有大量非结构化数据的公司。这个 NoSQL 数据库的鲜为人知的替代品是可用的，例如：

Apache Cassandra

Google Cloud BigTable

Apache HBase