SQL or NoSQL,谁更适合云计算环境？

NoSQL和SQL之间真正的差异是什么？实质上，是因为不同的访问模式导致了NoSQL和SQL可扩展性和性能上的不同。

NoSQL只允许数据在受限的预定义模式访问。例如DHT （Distributed Hash Table）通过hashtable API访问。其他NoSQL数据服务访问模式同样受限。因此可扩展性和性能结构是可预测和可靠的。

而在SQL中，访问模式预先是不知道的，SQL是一种通用语言，允许数据以各种方式访问，程序员也对SQL语句的执行能力控制有限。

换句话说，在SQL中，数据模型不执行特定的工作方式与数据。强调建立数据完整性、简洁性、标准化和抽象化。这对于所有大型复杂的应用极为重要。

为什么是NoSQL

NoSQL提供的方法对于SQL数据库来说有巨大的优势。因为它允许应用程序扩展的新的水平。新的数据服务基于真正可扩展的结构和体系构建云、构建分布式。这对于应用开发来说是非常有吸引力的。无需DBA，无需复杂的SQL查询。

这是不小的问题，一个好程序员自由选择一个数据模型，使用熟悉的工具写应用程序，减少对他人的依赖于，并测试和优化的代码，而不做猜测或一个黑盒（DB）的计数。

这些都是NoSQL运动的所有主要优势，但NoSQL也非万能，具体而言，数据模型的选择、接口规范以及当前面临的新业务比如移动业务数据的处理问题，都是NoSQL无法回避的。

NoSQL绝非万能

数据模型

如果没有一个统一的、定义良好的数据模型，无论采用何种技术都有缺陷。

SQL的数据模型定义了高度结构化的数据结构，以及对这些结构之间关系的严格定义。在这样的数据模型上执行的查询操作会比较局限，而且可能会导致复杂的数据遍历操作。但是数据结构的复杂性及查询的复杂性，会导致系统产生如下的一些限制：比如当数据量增长到一台机器已经不能容纳，我们需要将不同的数据表分布到不同的机器；如果你的结构化数据并没有那么强，或者对每一行数据的要求比较灵活，那可能关系型的数据模型就太过严格了；再有，使用简单的查询语言可能会导致应用层的逻辑更复杂，但是这样可以将存储系统的工作简单化，让它只需要响应一些简单的请求。

此外，NoSQL数据库并非是唯一适合存储大量数据或大型数据，显然，通过良好的分区设计，SQL数据库也可以获得极好的扩展性。

接口和互操作问题

不可否认，NoSQL的数据服务接口还有待规范。比如DHT，这是一个简单的接口，但仍旧没有标准的语义。每个DHT服务都使用其自己的一套接口。另一个大问题是不同的数据结构，如 DHT和binary tree，只是作为一个例子，共享数据对象。所有这些服务中，指针没有内在的语义。事实上，这些服务中，处理互操作性是开发者的职责，这一点很很重要，尤其是当需要数据被多个服务访问时。一个简单的例子：后台工作由Java实现，Web服务类工作由PHP实现，数据可以被轻易地从两个域访问数据吗？显然，人们可以使用Web服务作为前端数据访问层，但是，NoSQL有可能让事情变得更复杂，并降低了业务敏捷性，灵活性和性能，同时增加了开发工作量。(责任编辑：admin)