隨著雲計算、大資料、物聯網時代的到來，越來越多的網民湧入網際網路，越來越多的應用系統需要支撐海量資料儲存，還需要隨著業務需求滿足高併發、高可靠、高擴充套件性等要求，傳統的關係型資料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?業務系統如何資料庫技術選型呢?
nosql!= no sql，而是notonlysql,作為關係型資料庫的補充而出現。關係型資料庫即採用了關係模型來組織的資料庫，簡單來說，就是二維**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。以乙個使用者資訊表來說，使用者資訊表就是整個關係，元組就是姓名、性別、年齡、**、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，關鍵字就是使用者id、能唯一標識這個使用者，關係模式就是這整個表，包含姓名、性別、年齡、**、地域屬性。
對於關係型資料庫來說，一直非常流行的原因有如下四個：
強事務一致性，資料庫的acid(原子性、一致性、隔離性、永續性)保障了所有記錄的資料全是準確的，對於早期網際網路來說，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資料庫非常方便;
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，減少了資料冗餘和資料不一致。常用的關係型資料庫有mysql、oracle等。
然而隨著網際網路海量資料的增加，關係型資料庫也產生了瓶頸，具體表現如下：
因此nosql關係型資料庫出現了，作為關係型資料庫的補充，再根據網際網路時代的需求不同，可以分為：
資料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，關係型資料庫是必不可失的，因為我們要求資料必須一致，不能允許任何的差錯出現。在大部分網際網路企業中，一般是sql與nosql配合使用。現以某高速發展的電商**來聊聊如何技術選型?
從業務型別來看，電商具備使用者量&訂單量高速增長、**延遲低、對部分資料準確性要求高的特點，因此需要資料庫能支援高讀寫的併發量、低延遲高吞吐、安全穩定、高可用的特點。從資料型別來看，包含使用者個人資訊資料、商品資訊資料、交易資料三類，對於交易資料需要保證不能出錯，而其它類資料則要求能儲存不出錯。從資料驅動運營的角度來看，未來會利用使用者在平台產生的所有資料進行資料分析、智慧型推薦、二次營銷等。綜上所述，我們選擇的資料庫是mysql與mongodb。
選擇mysql毫無疑問是為了保證業務核心資料如使用者資訊、交易資料等不能出錯，這是關係型資料庫的最大優勢。選擇mongodb則是因為其高可用、文件模型的特點。關於高可用，首先mongodb的架構是primary、secondary模式，乙個主節點接受server的讀寫，兩個從節點同步primary主節點的資料，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支援資料分片，當業務量急速擴充套件時，原先部署資料庫的五颱伺服器就不夠了，現在需要增加伺服器節點數，對於mysql來說，採用分庫分表就可以解決問題，對於mongodb則是通過將乙個集合上的資料按片鍵分到不同的分片上，減少同乙個資料檔案上的資料量，再通過配置檔案將資料引向不同的分片即可。.
最後mongodb支援文件模型，可以根據業務資料型別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，當乙個使用者填寫了家裡的收貨位址、公司收貨位址、朋友收貨位址等多個位址時，需要建立聯絡人表、位址表將其關聯，而在mongodb中只需要乙個集合就可以搞定了。
在資料庫選型我們都需要考慮資料量、併發量、實時性、一致性、讀寫分布、資料型別、安全性、運維成本都指標，常見的系統資料庫選型如下所示：
現在假設你在主導或參與乙個系統的開發，相信你已經非常清楚如何選型資料庫、如何應對後續出現的問題了吧?知其然知其所以然～
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