简单来说 SQL 数据库和 NoSQL 数据库有着共同的目标：存储数据，但存储的方式不同
一. 表
- SQL中的表结构具有严格的数据模式约束： 存储数据很难出错。
- NoSQL存储数据更加灵活自由：可能导致数据不一致性问题的发生。
SQL
每个表规定了固定的字段，各个字段有固定的类型
NoSQL
而 NoSQL 使用类 Json 的键值对存储数据（还有使用阵列、图形的），
一个记录或者说一个文档可以是这样的格式
KEY 1:
{
id: 123456,
name："howie",
age: 20
}
AI 代码解读
也可以是这样的格式
KEY 2:
{
ISBN: 9780992461225,
title: "JavaScript: Novice to Ninja",
author: "Darren Jones",
price: 29.00,
review: [
{ name: "A Reader", text: "The best JavaScript book I've ever read." },
{ name: "JS Expert", text: "Recommended to novice and expert developers alike." }
]
}
AI 代码解读
所有的记录组成一个集合，例如 redis
二. 数据库的模式
SQL 模式
关系型数据库中，在把数据存储进去前，你需要做很多工作，如设置数据库字符集，定义主键，设置各个字段的类型，设置索引等等，这些就是关系型数据库的模式，这些模式的限制，让表结构有着严格的约束。
NoSQL 无模式
而非关系型数据库的数据可以随时写入，不需要去事先定好各种条条框框，也正因为如此，NoSQL 数据库更适合于那些不能够确定数据需求的的工程项目。
三. 数据库的规范化
SQL 规范化
例如我们拥有两表
用户表：
购物表：
通常情况下，我们不会在购物表中重复每个 user 的所有信息，而是会添加 user_id 字段关联两个表，以最小化数据的冗余。
这叫做数据库的规范化
NoSQL 非规范化
规范化的设计方法很好地优化了数据冗余，但是在 NoSQL 中一般不会这么设计，我们会直接为每一条购物数据都添上用户的所有信息：
{
id: 1,
pay: 20,
goods: "杯子",
number: 2,
time: "2018-06-04 22:58:46",
user : {
id: 1,
name: "Time",
age: 18,
password: "111111",
}
},
{
id: 2,
pay: 50,
goods: "书本",
number: 1,
time: "2018-06-04 22:59:46",
user : {
id: 1,
name: "Time",
age: 18,
password: "111111",
}
}
AI 代码解读
目的是更快地查询，当然，如果需要频繁更新用户信息，自然会使效率下降
四. 事务
SQL 数据库中提供了事务操作，将两条或者多条更新操作结合成一个事务（要么全部执行成功要么都失败）。
而 NoSQL 数据库则缺乏传统的事务机制，不过很多 NoSQL 数据库也有各自的方式去处理这一类问题
五. 操作语法
SQL 数据库使用传统的 SQL 语言来进行增删查改，而 NoSQL 数据库则使用各自的语法来进行操作。
比如查询，对比 SQL 的 select * from table; , MongoDB 有 db.table.find() ，HBase 有scan table
通常情况下，由于 NoSQL 非规范化，数据模型的简单等原因 NoSQL 比 SQL 语言更快，当然，一个设计得好的 SQL 数据库的表现一定会比一个设计得不好的 NoSQL 数据库性能好很多
六. 适用场景
适合使用 SQL 开发的项目：
- 数据库模式，结构可以预先规定的，或者可以相对固定的项目
- 要求数据一致性
- 具有良好的开发者经验和技术支持的标准的成熟技术
适合使用 NoSQL 开发的项目：
- 不相关，不确定和逐步发展的数据需求
- 更简单或者更宽松的能够快速开始编程的项目
- 速度和可扩展性至关重要的
当然现在很多项目都使用 SQL 和 NoSQL 相结合的方式，各自发挥其优点。
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