2025年12月09日·2 分钟
SQL 与 NoSQL 数据库：关键差异与适用场景
了解 SQL 与 NoSQL 数据库的真实差异：数据模型、可扩展性、一致性，以及在何种应用场景下各自更适合。
了解 SQL 与 NoSQL 数据库的真实差异：数据模型、可扩展性、一致性，以及在何种应用场景下各自更适合。
在 SQL 与 NoSQL 之间做选择会影响你如何设计、构建和扩展应用。数据库模型决定了数据结构和查询模式，也影响性能、可靠性以及团队演进产品的速度。
总体上，SQL 数据库是关系型系统。数据以具有固定模式的表格组织，包含行与列。实体之间的关系通过外键明确表示，使用强大的声明式语言 SQL 来查询数据。这类系统强调ACID 事务、强一致性与清晰的结构。
NoSQL 数据库是非关系型系统。它们不只是一种单一技术，而是包含多种数据模型以满足不同需求，例如：
因此，“NoSQL”并非单一技术，而是多个方法的总称，每种方法在灵活性、性能和数据建模上有不同权衡。许多 NoSQL 系统在一致性上做出松弛以换取高可扩展性、可用性或低延迟。
本文聚焦于 SQL 与 NoSQL 的差异——数据模型、查询语言、性能、可扩展性以及一致性（ACID 与最终一致性）。目标是帮助你在具体项目中选择 SQL 或 NoSQL，并理解每类数据库更适合的场景。
你不必只选一类数据库。许多现代架构采用多模型持久化（polyglot persistence），让 SQL 与 NoSQL 在同一系统中并存并各司其职。
SQL（关系型）数据库以结构化、表格化的形式存储数据，并使用结构化查询语言（SQL）来定义、查询和操作数据。其设计基于关系的数学概念，可以把表看作井然有序的数据集合。
数据以表组织。每个表代表一种实体类型，例如 customers、orders 或 products。
email 或 order_date。每个表遵循固定模式：预定义哪些列存在、它们的数据类型（如 INTEGER、VARCHAR、DATE）以及约束（如 NOT NULL、UNIQUE）。数据库会强制执行模式，从而保持数据的一致性和可预测性。
关系型数据库擅长建模实体之间的关联。
customer_id）。\n- 外键是引用另一个表主键的列，用于连接相关记录。这些键允许定义诸如：
关系型数据库支持事务——将多个操作视为一个整体。事务由 ACID 属性定义：
这些保证对金融系统、库存管理以及任何对正确性有严格要求的应用至关重要。
流行的关系型数据库包括：
它们都实现了 SQL，并在此基础上提供各自的扩展、管理工具与性能优化功能。
NoSQL 数据库是非关系型的数据存储，不采用传统的表—行—列模型。它们强调灵活的数据模型、水平扩展和高可用性，通常以牺牲严格的事务一致性为代价来换取这些能力。
许多 NoSQL 数据库被称为无模式或模式灵活。你可以在同一集合或桶中存储结构不同的记录，而无需事先定义严格的模式。
这对以下场景尤其有用：
由于字段可以按记录逐个添加或省略，开发者可以更快迭代，而不必为每次结构变化执行迁移。
NoSQL 是一个伞状术语，涵盖多种模型：
许多 NoSQL 系统优先考虑可用性与分区容忍性，提供最终一致性而非全局强 ACID。部分系统提供可调一致性或有限事务（针对单文档、分区或键范围），使你可以在更强保证与更高性能之间权衡。
数据建模是 SQL 与 NoSQL 差异最明显的地方。它决定了你如何设计功能、查询数据和演进应用。
SQL 数据库使用结构化、预定义的模式。你需要事先设计表和列，并指定类型与约束：
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
user_id INT NOT NULL,
total DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
每行必须遵循模式。后续更改通常需要迁移（ALTER TABLE、回填数据等）。
NoSQL 数据库通常支持灵活模式。例如文档存储允许每个文档具有不同字段：
{
"_id": 1,
"name": "Alice",
"orders": [
{ "id": 101, "total": 49.99 },
{ "id": 102, "total": 15.50 }
]
}
字段可按文档逐步添加，无需集中迁移。有些 NoSQL 系统也支持可选或强制的模式验证，但总体更宽松。
关系模型鼓励规范化：将数据拆成多个相关表以避免重复并保持完整性。这有利于快速且一致的写入并节省存储，但读取时可能需要跨多表联接。
NoSQL 模型常倾向反规范化：将相关数据嵌入一起以优化常见读取。这提高了读取性能并简化查询，但写入时可能更复杂或更慢，因为相同信息可能出现在多个位置。
在 SQL 中，关系是显式且受约束的：
在 NoSQL 中，关系通过：
选择取决于访问模式：
使用 SQL 时，模式变更需要更多规划，但能为整个数据集提供强保证：迁移、回填和约束更新都很明确。
使用 NoSQL 时，面对不断变化的需求通常更容易：你可以立即开始存储新字段并逐步更新旧文档。代价是应用代码必须处理多种文档形态与边界情况。
在规范化的 SQL 模型与为读取优化的反规范化 NoSQL 模型之间的选择，不是绝对的“更好”或“更差”，而是要将数据结构与查询模式、写入量和领域模型变化频率对齐。
SQL 数据库使用声明式语言查询：你描述想要什么，而不是如何获取。核心构造如 SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY 与 ORDER BY 能在一条语句中表达跨表的复杂查询。
由于 SQL 是标准化的（ANSI/ISO），大多数关系型系统共享通用语法。厂商会在此基础上扩展，但技能和查询在 PostgreSQL、MySQL、SQL Server 等之间具有很好的可移植性。
这带来了丰富的工具生态：ORM、查询构建器、报表工具、BI 仪表盘、迁移框架与查询优化器。许多工具可以较少改动地连接到任意 SQL 数据库，从而降低供应商锁定并加速开发。
NoSQL 系统以更多元的方式暴露查询能力：
一些 NoSQL 数据库提供聚合管道或类 MapReduce 的分析机制，但跨集合或跨分区的联接要么受限要么缺失。因此相关数据常常嵌入在同一文档或通过反规范化分布在记录中。
关系型查询常依赖大量 JOIN：将数据规范化以减少重复，然后在读取时通过联接重构实体。这对临时报表与不断变化的问题很强大，但复杂的联接可能难以优化和理解。
NoSQL 的访问模式倾向以文档或键为中心：围绕最常见的查询设计数据。读取通常快速且简单——常为一次主键查找——但以后若改变访问模式，可能需要重塑数据。
在学习与生产力方面：
需要跨关系进行丰富临时查询的团队一般偏好 SQL；在稳定且可预测的访问模式下需要极大规模扩展的团队，则更倾向 NoSQL 查询模型。
多数 SQL 数据库围绕ACID 事务设计：
当正确性比原始写入吞吐更重要时，SQL 数据库是强有力的选择。
许多 NoSQL 数据库倾向于 BASE：
写入非常快速并可分布，但读取可能短暂看到过期数据。
CAP 定理指出：在网络分区情况下，分布式系统必须在一致性（C）和可用性（A）之间做出选择。
典型模式：
现代系统常混合多种模式（例如每次操作可调一致性），使不同应用模块选择它们需要的保证。
传统 SQL 数据库设计以单台强劲节点为主。
你通常通过纵向扩展（增加 CPU、内存、更快磁盘）来提升性能。许多引擎也支持只读副本：将读取流量分摊到副本，而写操作仍指向主节点。这种模式适合：
但纵向扩展有硬件与成本上限，且读副本可能带来复制延迟。
NoSQL 系统通常为横向扩展而生：通过分片或分区将数据分布到多个节点。每个分片保存数据子集，从而将读写负载分摊，提升吞吐量。
此方法适合：
代价是更高的运维复杂性：选择分片键、处理重平衡以及跨分片查询的复杂性等。
对于以读取为主且包含复杂联接与聚合的场景，设计良好的 SQL 索引与优化器能提供极高性能。
许多 NoSQL 系统则偏向简单的基于键的访问模式。当查询可预测且数据围绕访问模式建模时，它们在低延迟查找和高吞吐上表现优异。
NoSQL 集群的延迟可非常低，但跨分区查询、二级索引与多文档操作可能更慢或受限。一般而言，扩展 NoSQL 需要更多的集群管理，而扩展 SQL 常依赖更强的硬件与精心设计的索引。
当你需要可靠的高并发 OLTP（在线事务处理）时，关系型数据库表现出色：
这些系统依赖 ACID 事务、严格一致性与清晰的回滚行为。如果一次转账绝不能出现重复扣费或丢失金额，SQL 数据库通常比大多数 NoSQL 方案更安全。
当你的数据模型稳定且实体高度互联时，关系型数据库通常是自然选择。例如：
SQL 的规范化模式、外键与联接使得在不重复数据的前提下强制完整性并查询复杂关系更容易。
对于基于明确定义模式（星型/雪花模型、数据集市）的报表与 BI，SQL 数据库和兼容 SQL 的数据仓库通常是首选。分析团队熟悉 SQL，现有工具（仪表盘、ETL、治理）能直接对接关系型系统。
关于关系型与非关系型数据库的讨论常忽视运维成熟度。SQL 数据库提供：
当审计、认证或法律风险较高时，SQL 往往是更直接且更易辩护的选择。
当可扩展性、灵活性与高可用性比分表联接与严格事务更重要时，NoSQL 更为合适。
如果预期高写入量、不可预测的流量激增或数据增长至 TB 级别以上，NoSQL（如键值或宽列存储）通常更容易横向扩展。内置的分片与复制让你通过添加节点来扩容，而不是持续提升单机性能。常见场景包括：
当数据模型频繁变化时，灵活或无模式设计非常有价值。文档数据库允许在不做迁移的情况下演进字段与结构，适用于：
NoSQL 在追加密集型与时间序列工作负载上也很强：
键值与时间序列数据库针对非常快速的写入与简单读取做了优化。
许多 NoSQL 平台优先支持跨地域复制与多区域写入，使全球用户能以低延迟读写。这适用于：
代价通常是接受跨区域的最终一致性而非跨区的严格 ACID 语义。
选择 NoSQL 常意味着放弃一些 SQL 中习以为常的特性：
当这些折衷可接受时，NoSQL 能在可扩展性、灵活性与全球分发方面提供显著优势。
多模型持久化意味着在同一系统中有意识地使用多种数据库技术，为不同任务选用最合适的工具，而不是把所有东西强行放入一种存储。
常见模式：
这将“记录系统”保留在关系型数据库中，同时将易变或高并发的读取负载下沉到 NoSQL。
你也可以将多种 NoSQL 结合：
目标是使每个存储与特定访问模式（简单查找、聚合、搜索或时间序列读取）相匹配。
混合架构依赖于若干集成点：
代价是更多的运维工作：学习、监控、安全、备份与故障排查的成本都上升。只有当每个额外存储确实解决可量化问题时，才值得增加复杂性。
选择 SQL 与 NoSQL 是将数据与访问模式与合适工具匹配的过程，不应盲从潮流。
问自己：
如果答案是肯定，关系型数据库通常是默认选择。若数据更像文档、嵌套或记录间差异很大，文档型或其他 NoSQL 模型可能更适合。
严格一致性与复杂事务通常偏向 SQL；放松一致性以换取吞吐与可用性则偏向 NoSQL。
大多数项目通过良好索引与硬件可以用 SQL 扩展很远。但若预期极大规模且访问模式简单（键值查找、时间序列、日志），某些 NoSQL 系统在成本上更具优势。
SQL 在复杂查询、BI 工具与即席探索上占优。许多 NoSQL 针对预定义访问路径进行了优化，新查询类型可能更难或更昂贵实现。
优先选择团队能熟练运维的技术，尤其对生产排错与迁移很重要。
单个受管 SQL 数据库通常更便宜且更简单，直到你明确超出其能力。
在最终决定前：
以测量结果而非假设做决定。对多数项目而言，从 SQL 开始是较安全的路径，必要时再为特定高并发或专用场景引入 NoSQL 组件。
NoSQL 的出现并不是为了淘汰关系型数据库，而是补充它们。
关系型数据库仍在记录系统中占主导地位：金融、人力、ERP、库存等需要严格一致性与事务的场景。NoSQL 在模式灵活性、写入吞吐与全球分发方面更有优势。
多数组织最终同时使用两者，根据工作负载选择合适工具。
关系型数据库传统上通过纵向扩展，但现代引擎支持：
用合适设计与工具，关系型系统同样可以横向扩展，只是往往更复杂。
“无模式”通常意味着“模式由应用而非数据库强制”。
文档、键值与宽列存储仍有结构性；只是允许按记录演进结构。如果没有明确的数据契约、治理与校验，会导致数据不一致。
性能更多取决于数据建模、索引与访问模式，而非“SQL vs NoSQL”。
一个索引不当的 NoSQL 集合可能在许多查询上比调优良好的关系表更慢；反之亦然。
许多 NoSQL 数据库支持强持久性、加密、审计与访问控制。相反，配置不当的关系型数据库也会不安全且脆弱。
安全与可靠性是具体产品、部署、配置与运维成熟度的产物，而非类别本身的固有属性。
团队在两类数据库间迁移通常出于扩展或灵活性的需求。高流量产品经常保留关系型数据库作为可信记录系统，同时引入 NoSQL 来处理读取扩展或支持更灵活的功能。
一次性大迁移风险很高。更安全的方式包括：
从 SQL 转向非关系型数据库时，团队常犯的错误是按表直接映射为文档或键值，这会导致：
先规划新的访问模式，再基于查询设计 NoSQL 模式。
常见做法是 SQL 作为权威数据源（计费、用户账户），NoSQL 作为读密集视图（feed、搜索、缓存）。无论采用何种混合，都应投资于：
这样能使 SQL ↔ NoSQL 的迁移受控，而非一去不复返的决定。
SQL 与 NoSQL 在四个主要方面存在差异：
没有哪一类是绝对更优的。正确的选择取决于你的实际需求，而非流行口号。
写下你的需求：
合理默认：
小步试验并测量：
保持混合开放：
/docs/architecture/datastores）中。如需更深入内容，可将本概览扩展为内部标准、迁移检查表与进一步阅读列表，或发布到团队博客（例如 /blog）。
SQL（关系型）数据库：
NoSQL（非关系型）数据库：
在以下情形中倾向使用 SQL 数据库：
对于大多数新的业务核心系统，SQL 是合理的默认选择。
NoSQL 最适合于：
SQL 数据库：
NoSQL 数据库：
因此，模式控制在 SQL 中由数据库负责，而在 NoSQL 中更多由应用负责。
SQL 数据库：
许多 NoSQL 系统：
当陈旧读取会导致严重后果时选择 SQL；当为获取扩展性和可用性而容忍短暂陈旧时可选择 NoSQL。
SQL 数据库通常：
NoSQL 数据库通常：
取舍在于：NoSQL 集群运维更复杂，而 SQL 在单机上可能更快到达资源上限。
可以。多模型持久化（polyglot persistence）很常见：
常见集成模式：
关键是每增加一个数据存储都应能解决明确的问题。
渐进且安全的迁移建议：
避免一次性大迁移，优先采用可监控的增量步骤。
评估时请考虑：
对关键流程分别做原型并测量延迟、吞吐与复杂度，再做决定。
常见误解包括：
应评估具体产品与架构，而不是依赖类别级别的偏见。