資訊科普系列(13)-關聯式資料庫 VS 非關聯式資料庫

什麼是資料庫？

資料庫是組織及儲存資料的系統。儲存的內容包含任何類型的資料，例如:文字、圖片、影片和文件。配合資料庫管理系統（Database Management System，DBMS）我們可以有效率的查詢及修改資料。

Database System = DBMS + DB

使用DBMS為資料庫系統所帶來的優點

1、避免資料重覆存放 (Data Redundancy):透過資料集中化，避免資料重複存放。

2、限制未授權的存取 (Restricting Unauthorized Access):提供適當的安全性與認証機制，針對資料庫的帳密存取權限。

3、提供備份與回復功能 (Providing Backup and Recovery):確保資料能回到之前的狀態。

關聯式資料庫(Relational Database Management System)

MySQL、PostgreSQL、SQL Server…

以關聯模型為基礎的資料庫，由資料表構成，每張資料表則由許多筆記錄所組成，每筆記錄又以許多欄位組合而成，每個欄位則存放著一筆資料。

來源/關聯式資料庫簡介

來源/https://database.klab.tw/lesson-1/

表與表之間的關聯是透過外來鍵(Foreign Key)來完成，它對應系別資料表的主鍵（Primary Key），透過此聯繫可以找到另外一個表。

ACID

為了確保Transaction是正確可靠的，必須具備四個特性，Atomicity (原子性）、Consistency (一致性）、Isolation (隔離性）、Durability (持續性）。

• 原子性：一個transaction中的所有操作，會是全部完成，或者全部不完成，不會結束在中間某個環節。執行過程中發生錯誤，會被Rollback到開始前的狀態。
• 一致性：transaction 完成前後，資料都必須永遠符合 schema 的規範，保持資料與資料庫的一致性。
• 隔離性：確保各個transaction是互相隔離不會同時互相影響，如果兩個transaction修改同一筆資料，先執行的transaction會將資料lock住不讓他被其他人修改。
• 持續性：transaction 完成後，對資料的操作就是永久的，即便系統故障也不會丟失。

非關聯式資料庫(Not only SQL)

MongoDB, Redis…

與關聯式資料庫不同，不會有關聯。NoSQL使用不同的數據模型，對應不同的需求。與傳統的關聯式資料庫相比，NoSQL更加靈活，並且在處理大量非結構化資料時表現出色。

主流的NoSQL模型有以下幾種:

• 文件資料庫
• 鍵值資料庫
• 寬闊欄位儲存資料庫
• 圖形資料庫

文件資料庫

MongoDB

應用場景：Web HTML, 網頁資料

文件為基本單位，並使用某種標準格式（如JSON、BSON等）來組織和儲存資料。以Collection(集合)的方式儲存資料，資料被稱為Document(文件)。

來源/https://aws.amazon.com/tw/compare/the-difference-between-redis-and-mongodb/

鍵值資料庫

Redis

應用場景：記錄檔系統、快取常用網頁

在key與value間建立關係，讓key可以直接存取value。鍵值資料庫以Bucket(桶)的方式儲存資料，資料被稱為key-value(鍵值)。

來源/https://www.researchgate.net/figure/a-Key-value-store-KVS-data-model-b-Data-in-KVS_fig2_332763207

寬闊欄位儲存資料庫

Cassandra

應用場景：分散式檔案系統

在一張大資料表中儲存很多行資料，每一行的結構同樣有一個row-key和任意數量的列欄位。以Column Family(欄位群)的方式儲存資料，資料被稱為row(列)。

來源/RavenDB Mythology Documentation

圖形資料庫

Neo4j

應用場景：SNS、關係圖譜

運用圖結構的概念來儲存資料，並運用圖結構相關演算法提高性能，不是專門用來處理圖片的資料庫。例如用樹狀結構來組織從屬關係或網狀結構來儲存朋友關係。

其最大的特性是對複雜性的擴充力，關係越複雜的資料越適合使用圖形資料庫。以節點、邊和屬性來表示和儲存資料。

來源/https://hackmd.io/@flyxiang/SkGT3E-VP

BASE

• 基本可用(Basically Available)：某些節點失效或出現其他故障，系統仍能繼續提供基本的服務。後續會有錯誤補償的機制將資料一致。
• 軟狀態(Soft state)：系統在某些時刻可能處於不一致的狀態，但最終會趨於一致。
• 最終一致性(Eventual consistency):系統中的所有節點都沒有新的更新時，會透過一些機制，最終所有節點的數據將會達到一致的狀態。例如:透過 Gossip Protocol 、Quorum NWR、TCC、ZAB 等協議，達到最終一致性。

關聯式資料庫與非關聯式資料庫比較

架構

SQL

1. 結構化模型：SQL資料表使用預先定義的schema。表示在建立table前就要確定資料類型和關聯等。
2. 固定的欄位：如果需要添加新的欄位或修改結構，需要對整個table的資料都進行修改。
3. 複雜的擴展：在SQL資料表中，擴展通常涉及到改變表結構或添加索引，這可能需要停機和複雜的數據遷移過程。

NoSQL

1. 靈活的數據模型：擁有不同的數據模型，能夠存儲不同結構的數據。
2. 動態欄位：一些NoSQL資料庫支援動態欄位，這意味著可以在不事先定義結構的情況下添加新的欄位。
3. 容易擴展：NoSQL資料庫在水平擴展方面更加容易，因為它們的分散式架構允許在系統中添加新節點，而無需修改現有數據模型。

應用場景

SQL：高度結構化、具有嚴格一致性要求

1. 傳統企業：SQL資料庫在傳統的企業應用中很常見，特別是需要複雜查詢、事務處理和強一致性的應用。
2. 金融業：金融系統通常需要高度的事務處理和強大的一致性，這使得SQL資料庫成為這些應用的理想選擇。

NoSQL：需要高度擴展性、彈性模式、即時數據處理和大數據分析

1. 大數據和實時分析：NoSQL資料庫適合處理大量非結構化或半結構化的數據，例如日誌數據、社交媒體數據，支援大數據分析和實時數據處理。
2. 社交媒體應用：NoSQL資料庫在社交媒體應用中廣泛使用，支援快速讀寫操作和靈活的數據模型。
3. 物聯網（IoT）應用：NoSQL資料庫能夠處理來自物聯網設備的大量數據，支援高吞吐量的寫操作和分佈式環境。

transaction處理

• ACID(SQL)
• BASE (NoSQL)

資料庫選擇

CAP定理

來源/Shertil, Mahmud. (2016). TRADITIONAL RDBMS TO NOSQL DATABASE: NEW ERA OF DATABASES F

對於一個資料庫系統來說，以下三項性質對於一個資料庫的構成十分重要。

• 一致性（Consistency）：確保在同一時間數據都是相同的。
• 可用性（Availability）：確保每次請求都有回應，不論成功或失敗。
• 分區容錯（Partition tolerance）：確保訊息丟失不會對系統造成影響，即使其中一台機器斷線也不影響整個系統。

透過分析應用程式所需的 CAP特性，我們可以確定在選擇資料庫時應著重於哪一方面。根據具體的應用情境，我們可能需要強調一致性、可用性或分割容忍性的重要性。

CAP 的排列組合：

• CA (consistency + availability)

不考慮分區容錯問題，也就是單機模式，等於不考慮分散式架構

• CP (consistency + partition tolerance)

優先考慮資料的 強一致性 。著名的實作：etcd、Consul、CockroachDB

• AP (availability + partition tolerance)

關注可用性，也就是水平擴展的能力。用柔性事務達到 最終一致性

最著名的實作：DynamoDB、Cassandra

如果一致性對你比較重要，你可能會選擇MySQL或PostgreSQL。這樣可以確保在任何時候，所有節點都具有相同的資料，從而防止資料不一致的問題。

要是高可用性對你來說更重要，你可能會選擇非關聯式資料庫，如MongoDB或Cassandra。這樣可以確保系統在面臨節點故障或網絡分割時仍能夠提供服務，即使這可能會導致一段時間內的資料不一致。

參考資料

什麼是 SQL？ - 結構式查詢語言 (SQL) 介紹 - AWS

什麼是 NoSQL？| 非關聯式資料庫，彈性的結構描述資料模型 | AWS

一、資料庫系統概論

http://debussy.im.nuu.edu.tw/sjchen/Database/Final/Ch01.pdf

NoSQL入門介紹及主要類型資料庫說明

https://rickhw.github.io/2018/08/11/DistributedSystems/CAP-Theorem/