SQL、NoSQL 和现代数据实践

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今天阅读的文章的TL;DR风格笔记。

SQL 还是 NoSQL，这是个问题！

• 答案取决于你的使用语境。
• 当您需要符合 ACID 标准（原子性、一致性、隔离性、持久性）时，请使用 SQL 数据库。
• 对于可以预先确定的与逻辑相关的离散数据需求，以及数据完整性至关重要的情况（例如，数据结构化且不变），请使用 SQL。
• 对于不确定、不相关且不断变化的数据需求；以及需要存储大量无结构数据的情况，请使用 NoSQL。
• 当您需要更快地启动项目、项目目标更简单或更宽松，并且速度和/或可扩展性至关重要时，请使用 NoSQL。


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SQL 已经有 43 年的历史了——以下是我们今天仍然使用它的 8 个原因。

• 它擅长访问和组织关系型数据库。
• RDBMS 和 SQL 经过实战检验，能够应对各种不同的场景，包括数据丢失、损坏和故障会造成灾难性后果的场景。
• SQL 易于学习，而且由于一半的开发人员都使用 SQL 和关系数据库管理系统 (RDBMS)，因此技能很容易在公司和行业之间转移。
• 虽然并非完全互操作，但不同供应商的 SQL 语法差异很小。
• 将计算引入数据比将数据引入计算过程更有帮助。
• 对于大多数系统而言，SQL/RDBMS 是最佳选择，尤其是在数据完整性至关重要的情况下。


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现代数据实践与 SQL 传统

• 目前大多数关系数据库管理系统都提供一些无模式支持，允许您使用单个数据库来存储结构化和非结构化数据，而不会牺牲 ACID 合规性。
• ETL 对于大多数现代数据驱动型项目来说是必不可少的，但数据清洗和转换通常是分散的，这会扭曲数据。
• 将数据清洗工作下放到数据库层，以实现更流畅、更清晰的数据管道。重点在于完善数据类型定义。
• Postgres 甚至 SQLite 和其他关系型数据库管理系统 (RDBMS) 都提供了一些文本操作和自由文本搜索功能，足以满足大多数应用的需求。如果需要更复杂的功能，可以部署 NLTK 或 ElasticSearch，而不是一开始就使用它们。
• 与分布式系统相比，关系型数据库更具成本效益。当系统复杂性不断增加时，也更容易实现性能和稳定性。

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