隨著雲計算、大數據、物聯網時代的到來，越來越多的網民湧入互聯網，越來越多的應用系統需要支撐海量數據存儲，還需要隨著業務需求滿足高併發、高可靠、高擴展性等要求，傳統的關係型數據庫已經不能完全滿足需求了，因此NoSQL應運而生。
那麼SQL是什麼?、NoSQL又是什麼?業務系統如何數據庫技術選型呢?
NoSQL!= NO SQL，而是NotOnlySQL,作為關係型數據庫的補充而出現。關係型數據庫即採用了關係模型來組織的數據庫，簡單來說，就是二維表格模型，包含關係(表名)、元組(二維表中的一行)、屬性(二維表中的一列)、域(屬性的取值範圍)、關鍵字(唯一能標識元組的屬性)、關係模式(表結構，對關係的描述)等概念。以一個用戶信息表來說，用戶信息表就是整個關係，元組就是姓名、性別、年齡、電話、地域組成的一行記錄，屬性則是單獨的地域列、年齡列等，域就是地域是中國全省市等，關鍵字就是用戶ID、能唯一標識這個用戶，關係模式就是這整個表，包含姓名、性別、年齡、電話、地域屬性。
- 強事務一致性，數據庫的ACID(原子性、一致性、隔離性、持久性)保障了所有記錄的數據全是準確的，對於早期互聯網來說，大家都不完全信任看不到摸不著的東西，所以這個特點非常重要;
- 容易理解，二維表的結構非常貼合現實世界。
- 使用方便，通用的sql語言使得操作關係型數據庫非常方便;
- 容易維護，在設計的時候採用了實體完整性、參照完整性等理念，減少了數據冗餘和數據不一致。常用的關係型數據庫有Mysql、Oracle等。
然而隨著互聯網海量數據的增加，關係型數據庫也產生了瓶頸，具體表現如下：
- 無法應對高併發的讀寫請求，關係型數據庫是以行結構來存儲的，比如我們想獲取某個地域的用戶名單，需要按行讀取，再獲取其中的用戶名字這一屬性，對於磁盤的IO消耗非常大;
- 無法彈性伸縮，關係型數據庫無法像webserver那樣簡單的通過增加更多的硬件和服務節點來擴展性能，對於數據庫海量劇增的今天、服務需要24小時提供的企業來說，這非常難受;
- 不再需要事務強一致性、讀寫實時性，早期這是關係型數據庫的優點，而隨著互聯網業務覆蓋範圍的廣泛，用戶可以接受一定的延遲、一定的錯誤。
因此NoSQL關係型數據庫出現了，作為關係型數據庫的補充，再根據互聯網時代的需求不同，可以分為：
- 支持高性能併發讀寫的Key-Value數據庫，如Redis;
- 支持海量數據訪問的文檔數據庫，如MongoDB、CouchDB;
- 支持大數據存儲和分析的列式數據庫，如HBase;
- 支持全文搜索的搜索引擎數據庫，如ElasticSearch。
數據庫的使用根據具體的業務場景而確定，毫無疑問，涉及交易場景，關係型數據庫是必不可失的，因為我們要求數據必須一致，不能允許任何的差錯出現。在大部分互聯網企業中，一般是SQL與NoSQL配合使用。現以某高速發展的電商網站來聊聊如何技術選型?
從業務類型來看，電商具備用戶量&訂單量高速增長、網站延遲低、對部分數據準確性要求高的特點，因此需要數據庫能支持高讀寫的併發量、低延遲高吞吐、安全穩定、高可用的特點。從數據類型來看，包含用戶個人信息數據、商品信息數據、交易數據三類，對於交易數據需要保證不能出錯，而其它類數據則要求能存儲不出錯。從數據驅動運營的角度來看，未來會利用用戶在平臺產生的所有數據進行數據分析、智能推薦、二次營銷等。綜上所述，我們選擇的數據庫是MySQL與MongoDB。
選擇MySQL毫無疑問是為了保證業務核心數據如用戶信息、交易數據等不能出錯，這是關係型數據庫的最大優勢。選擇MongoDB則是因為其高可用、文檔模型的特點。關於高可用，首先MongoDB的架構是primary、secondary模式，一個主節點接受server的讀寫，兩個從節點同步primary主節點的數據，當主節點發生故障時，從節點進行選舉，產生新的主節點，從而保障了業務的高可用。
其次MongoDB支持數據分片，當業務量急速擴展時，原先部署數據庫的五臺服務器就不夠了，現在需要增加服務器節點數，對於Mysql來說，採用分庫分表就可以解決問題，對於MongoDB則是通過將一個集合上的數據按片鍵分到不同的分片上，減少同一個數據文件上的數據量，再通過配置文件將數據引向不同的分片即可。.
最後MongoDB支持文檔模型，可以根據業務數據類型的變化來去增加或刪減字段，而不需要按照確定的表結構去增加刪除。比如在Mysql中，當一個用戶填寫了家裡的收貨地址、公司收貨地址、朋友收貨地址等多個地址時，需要建立聯繫人表、地址表將其關聯，而在MongoDB中只需要一個集合就可以搞定了。
在數據庫選型我們都需要考慮數據量、併發量、實時性、一致性、讀寫分佈、數據類型、安全性、運維成本都指標，常見的系統數據庫選型如下所示：
現在假設你在主導或參與一個系統的開發，相信你已經非常清楚如何選型數據庫、如何應對後續出現的問題了吧?知其然知其所以然～