SQL vs NoSQL

前提

本篇以server型数据库（比如，SQL Server，MySQL，MongoDB等）作为讨论的前提，结合当前的技术发展（2022年底），请参考时注意时效性。 😃

	SQL	NoSQL
类型	关系型	非关系型
Schema	严格的schema设计以及数据规范化	宽松而多样的设计，非结构化和半结构化数据；数据通常是非规范化的
语言	标准化查询语言	还未形成统一的标准
查询的支持	可以支持十分复杂的查询	难以实现复杂查询
应用开发	需要预先完成数据schema的设计，相比之下，适合数据库表结构不常变更的情况。	无需定义schema，相对灵活，可以兼容各种异形数据。
可扩展性	纵向扩展，性能扩展主要依靠升级数据库所在服务器硬件（CPU，RAM，硬盘）来完成。相对昂贵。	横向扩展，性能扩展主要依靠部署等多的服务节点来完成。相对便宜。
数据复制	缺乏内置方法来支持	原生支持数据的复制
安全性	具有内置的十分成熟的安全性管理机制。	普遍缺乏安全性，而且不具备细粒度的访问控制能力
数据一致性	强一致性，遵循ACID，任何时间点，数据库中的数据都是一致的。	弱一致性（最终一致性）。数据最终将会在某个不确定的时间点上一致。
技术支持	海量的参考资料以及庞大的社区支持	相对来说，资料较少，社区规模也较小

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