京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
有些人做架构决策的时候纯粹是基于谁的声音大:
@xeraa @lukaseder 不,我们最重要的架构决策是基于 #tweets. 这是一个面向Twitter的体系结构。
— 加里斯 维斯特恩 (@gareth) 2016年9月21日
然而对其他大多数人而言,决策并不是这么简单。例如:什么时候我们应该启用NoSQL存储系统来代替关系型数据库管理系统(RDBMS)?
关系型数据库(RDBMS)能够适应所有情况
这个问题很明显,假设你开始就使用关系型数据库(RDBMS),这种传统的数据库系统能够解决任何问题且不容易被取代。这意味着什么?简单的举例:
关系型数据库(RDBMS)一直被使用,所以他们和”新来者“相比在市场上有巨大的优势, “新来者”缺少优秀的工具,如社区、支持也不够成熟。
埃德加·弗兰克·科德的工作对我们整个行业产生的最大影响可能就是,自那以后,几乎没有像关系模型那样具有革命性的东西了。对一个替代型数据库来说,它很难被普遍使用。意即它们通常被用来解决小问题。
有人会这么说,有时候你确实碰到一个小问题。 例如, 一个图形数据库的问题。然而事实上,图表和你在关系模型中所标识的东西没有什么根本性的不同。它很容易用多到多的关系表来模拟一个图。
这些同样使用于数据库中的XML/JSON(别忘记, JSON就是XML,但比XML少一些语法和属性,所以它更棒)。有时候,您需要在数据库中的层次结构中存储文档的结构(层次结构数据)而不是规范他们。当然你也可以先规范文档,但可能会做很大的无用功。
大多数现代关系型数据库提供XML/JSON数据结构来存储(以及更重要的查询)数据,包括PostgreSQL、Oracle、DB2、SQL Server等。
那么,我们什么时候决定切换?
作为开发人员,我们倾向于能够快速的切换。例如,当我们处理图形时,我们喜欢用Neo4j, 因为它具有不起的数字查询语言。 当我们使用JSON时,我们喜欢用Couchbase, 因为它实现了有趣的N1QL查询语言。这两种语言都深受SQL查询语言影响,在我看来我们的供应商会给我们提供明智的选择(不会像MongoDB基于JSON查询语言),终究原因,SQL语言乃是由最强大和最流行的4GL 曾经创造的。
但是作为开发人员,我们不应该轻率的做出决定。 首先,虽然这些专业的数据库看起来像是更好的选择,但是运营团队需要增加额外的维护成本、监控、补丁以及生产系统的额外调整。这在关系型数据库中真实的存在,最近的一个突出的例子是Uber从PostgreSQL 切换回MySQL:
然而唯一令人遗憾的是他们切换方式和以前相反,这点请注意。事实上你的团队总是喜欢使用相同的数据库有很多的原因,即使是这些数据库团队开发许可很贵,在很多案例里更贵:
从事额外的许可和/或合同需要新数据库供应商提供技术支持.
为了新技术寻找技能熟练的数据库管理员(DBA)(能够胜任新数据库).
维护两个数据仓库,并能维持数据同步的成本。
最终,有一个临界值:
@gareth @xeraa 一般情况下,都有一个临界值,没到临界点,可以坚持使用关系型数据库(RDBMS),在某种程度上就要开始考虑同时使用两种数据库或者完全迁移到另一个上。
— 卢卡斯埃德尔 (@lukaseder) 2016年9月21日
在数据库中使用JSON,这很简单:
偶尔使用JSON存储:坚持使用关系型数据库(RDBMS)。
一切以JSON为主:可以考虑不用关系型数据库(RDBMS)。
这个同样适用于图形问题。SQL完全能够处理图形和递归遍历。递归的计算子集之和,这是一个时髦的声明:
如果你只有一点树形/图形遍历需要计算(例如,一个简单的菜单结构),就无需涉及关系型数据库。如果图形存储是您的主要业务,那么关系型数据库可能不是一个好的选择。
结论
无论你要解决什么问题,请记住:如果你有一把锤子,而每一个问题开始的时候都可以当作钉子。但不要把关系型数据库当作是把愚蠢的锤子。不要小看它,在2016年它在处理非关系型小众的事情上做的非常的好。
关系型数据库仍然是处理各种数据问题的最好的选择。 只有当你存储超过一定阀值(或者你可以预见到要这么做),那是你应该去寻找替代品来替代它。因为当你去寻找一个新的(JSON,图形等)来改变的时候,要浪费你很多的时间回到你“正常”的关系业务里去。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27