欸欸，你是用 MySQL嗎？還是你覺得應該用 MongoDB？啊 ! 還是應該用…
當選擇資料庫技術時，確實會遇到多種問題和疑慮，這時候就不太適合獨自思考，而是應該與同事、主管以及 stackholders 一起討論，共同尋找最佳解決方案。
以下是簡單了解基本特性，以及可以思考的面向：
SQL Database: a relational database (RDBS)
Structured Query Language
以
row 和 column方式儲存。每行代表一條記錄，每列代其中一屬性透過外鍵 (Foreign-key) 來強制執行表格之間的關係
使用結構化查詢語言（SQL）來查詢和操作數據，包括 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等等
使用 JOIN 可以處理複雜的查詢
ACID 特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability
較熱門的 SQL databases :
- MySQL (開源, GPL)
- PostgreSQL (開源, PostgreSQL)
- Microsoft SQL Server (商用, 免費版 Express)
- Oracle (商用, 免費版 Oracle XE)
- MariaDB (開源, LGPL, 為 MySQL 的分支)
NoSQL Database
Not Only SQL
為
Key, Value的方式存取，Key 為一個字串，Value 則可以是任意型別（整數、字元、陣列、集合)不需要嚴格要求數據結構，可以很靈活地儲存各種 data type and format
未支援傳統資料庫 ACID 的特性，而是遵守 BASE 模型特性: 基本上可用 (Basically Availible)、軟狀態 (Soft State)、最終一致 (Eventually Consistent)
多種類型的 NoSQL
- Key-Value Store
- 頻繁讀寫的簡單資料模型，內容適合暫時存放的資料
- Redis (開源, BSD; 企業版)
- Document Store:
- 以「Document」這個概念，使用的編碼包括 XML 、 YAML 、 JSON 、 BSON (Binary JSON) 等，而內容沒有標準的模式
- MongoDB (開源, AGPL; 企業版)
- Graph Store
- 紀錄每個節點與線之間的關係，專門處理高度相互關聯的關係資料，適合用於社交網路，也適合推薦系統、路經尋找等問題
- Neo4J (開源, AGPL; 企業版)
- Wide Column Store
- 可以單獨新增修改 Column 到每一個 Row
- Cassandra (開源, Apache; 企業版)
- Key-Value Store
有優勢也有劣勢
簡單來說，SQL 使用結構化查詢語言，非常適合複雜的數據處理任務。學習容易，適合初學者。SQL數據庫在水平擴展上存在困難，垂直擴展成本較高。較適合結構化數據，若數據經常變動或非結構化，管理起來較為困難。
NoSQL 較能夠輕鬆實現水平擴展，支持快速更新或查詢大量數據。易於管理複雜的數據結構。支持多種非結構化數據，如音視頻記錄和自然語言文本。如需要 ACID 特性可能就不適合。
思考的關鍵因素
- Database Scalability：業務成長帶來的數據量增加
- Complexity of Data Structure：是否具有多變的資料結構
- Query Performance and Optimization：主要操作是大量讀寫還是複雜的查詢
- Development and Maintenance Costs：不同的 DB 技術在開發和維護的成本
- Tech Stack and Team Expertise：開發團隊對哪種 DB 技術更熟悉
- Community Support：可以幫助解決開發過程中遇到的問題
Reference: