關聯式資料庫(RDBMS)與非關聯式資料庫(NoSQL)的比較 - 筆記

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• 關聯式資料庫(RDBMS)與非關聯式資料庫(NoSQL)的比較 - 筆記
  • 關聯式資料庫(RDBMS, Relational Database Management System)
    • RDBMS是什麼
    • RDBMS的優點
    • RDBMS的缺點
  • 非關聯式資料庫(NoSQL, Not only SQL)
    • NoSQL是什麼
    • NoSQL的優點
    • NoSQL的缺點
    • 常見的NoSQL類型
  • 小結
  • 參考資料

關聯式資料庫(RDBMS, Relational Database Management System)

RDBMS是什麼

資料以資料表(table)的形式存在資料庫中，資料表之間有事先定義的關係，資料表中的一欄(column)代表某項屬性、一列(row)代表一個實體相關屬性的數值，每個資料表都具有主鍵(primary key)方便查詢，並且資料表間的關係可以透過外鍵(foreign key)建立。

RDBMS的優點

• 資料完整性(Data Integrity)：RDBMS具有ACID的特性，ACID代表（參考AWS關於RDBMS的介紹）：
  • 不可分割性 (Atomic):交易必須整體成功執行，若是交易有一部分操作失敗，整個交易都會失效
  • 一致性 (Consistent)：做為交易的一部分寫入資料庫的資料，必須遵守所有明定規則以及約束
  • 獨立性 (Isolated)：達成並行控制的重要關鍵，可以確保每一個交易都是獨立的
  • 耐用性 (Durable)：在一個交易成功完成後，對資料庫所做的變更都是永久性的
• 查詢複雜性：可以透過SQL語法，進行較複雜的查詢
• 語言標準化:不像NoSQL各種資料庫有各自的操作語法，RDBMS都可使用SQL(Structured Querying Language)語言進行資料查詢與管理。
• 資料庫正規化
• 安全性高

RDBMS的缺點

• 橫向擴展能力低，透過垂直擴展比較能發揮優勢，但是成本較高。
  • 橫向擴展(Horizontal Scaling)可以想像成增加機器的數量，用不同的機器進行同一個服務，除了減緩單一機器的負擔，也可以避免當單一機器故障時，整個服務就無法使用的狀況。
  • 垂直擴展(Vertical Scaling)在現有的硬體上進行升級，例如升級CPU、增加RAM等。
• 儲存與維護成本高
• 速度較慢，尤其當資料量龐大或多人同時使用服務的時候

非關聯式資料庫(NoSQL, Not only SQL)

NoSQL是什麼

不同於SQL系統，NoSQL中的資料儲存不需要定義schema、也沒有固定架構，不保證ACID的特性，常用於分散式雲端系統。

NoSQL的優點

• 橫向擴展能力佳 (Scalability):不必增加伺服器來擴大規模，可以透過分散式架構提供服務，以橫向擴展(Horizontal Scaling)的方式增加效能。
• 彈性較高 (Flexibility)：NoSQL不像關聯式資料庫需要schema，可以隨意定義資料模型，因此NoSQL可以處理無特定結構或半結構式(semi-structured)的資料
• 速度優勢：因為NoSQL不包含資料關聯性，查詢速度相對較快。

NoSQL的缺點

• 資料完整度:不同於關聯式資料庫通常遵循ACID原則 (atomicity, consistency, isolation, durability)以確保資料的完整度，NoSQL較難提供ACID的保證，而是遵循BASE(basic availability, soft state, and eventual consistency) 的原則，並且可能犧牲資料的完整度。
• 語言標準化:不像關聯式資料庫大多可以使用SQL語言操作，NoSQL不同的資料庫有各自獨特的語言來管理資料。
• 查詢複雜性：NoSQL針對單一表格的查詢效果佳，但當資料複雜度增加，使用RDBMS的效果會更好。

常見的NoSQL類型

1. Key-Value

• 以key-value pair的形式儲存資料，key和value可以是任何形式(數字、字串、物件…)
• key必須是獨一無二的，也就是說這種類型的資料庫最適合存放有獨一無二的key的資料，例如ID。
• 每筆資料各自獨立
• Amazon DynamoDB和Redis都是這類型的資料庫

2. 文件資料庫 (Document)

• 文件資料庫的資料，將資料儲存在分層結構(hierarchical structures)的文件中
• 適合儲存非結構化資料，如HTML
• 支援的文件格式多，如JSON, BSON, XML, and YAML等
• 文件資料庫的模型被認為是key-value資料庫的延伸，但資料查詢並非僅依賴單一的key
• 文件資料庫中的資料結構範例如下(JSON)：

​[
​   {
​       "year" : 2013,
​       "title" : "Turn It Down, Or Else!",
​       "info" : {
​           "directors" : [ "Alice Smith", "Bob Jones"],
​           "release_date" : "2013-01-18T00:00:00Z",
​           "rating" : 6.2,
​           "genres" : ["Comedy", "Drama"],
​           "image_url" : "http://ia.media-imdb.com/images/N/O9ERWAU7FS797AJ7LU8HN09AMUP908RLlo5JF90EWR7LJKQ7@@._V1_SX400_.jpg",
​           "plot" : "A rock band plays their music at high volumes, annoying the neighbors.",
​           "actors" : ["David Matthewman", "Jonathan G. Neff"]
​       }
​   },
​   {
​       "year": 2015,
​       "title": "The Big New Movie",
​       "info": {
​           "plot": "Nothing happens at all.",
​           "rating": 0
​       }
​   }
]

• MongoDB是一種受歡迎的文件資料庫

4. 圖形資料庫 (Graph)

• 顧名思義，運用圖形結構儲存資料，在圖形結構中，資料存在節點(node/verticle)中，並且透過邊(edge)或線(line/links)進行連結、建立關係。
• 相較於關聯式資料庫，圖形資料庫的好處是建立、管理、查詢上都相對簡便
• Neo4j是一種熱門的圖形資料庫

5. 單欄式資料庫 (Column Oriented)

• 儲存資料的方式和關聯式資料庫類似，但是在單欄式資料庫中，資料是以欄(column)的方式儲存，如下表：

  Row-Oriented(關聯式資料庫)

ID	Product	Amount	Price
1	Coffee	20	50
2	Coke	3	20
3	Milk	11	35

Column-Oriented(單欄式資料庫)

ID	Product
1	Coffee
2	Coke
3	Milk

ID	Amount
1	20
2	3
3	11

ID	Price
1	50
2	20
3	35

• 例如上表中我們要取得產品價格的資料，在關聯式資料庫中必須將資料從各列拉出來，而在單欄式資料庫中，只需要加總價格資料表即可。單欄式資料庫的好處是可以快速擷取資料，可以減少需要載入的資料量，進行橫向擴展(Horizontal Scaling)提高傳輸量。
• Amazon Redshift是一種熱門的單欄式資料庫。

小結

RDBMS與NoSQL並沒有絕對的好壞，端看使用的時機與需求

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參考資料

• [Day 4] NoSQL Database 的 BASE 特性
• RDBMS vs. NOSQL | 關聯式資料庫 vs. 非關聯式資料庫
• 圖形資料庫簡介，讓你對資料的關係一目瞭然！
• 什麼是關聯式資料庫？
• 初步認識分散式資料庫與 NoSQL CAP 理論
• [淺談]-NoSQL資料庫怎麼選？
• 什麼是 NoSQL？
• [筆記] RDBMS v.s. NoSQL

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