RDBMS vs NoSQL:關聯式資料庫選型指南

什麼是關聯式資料庫？

關聯式資料庫是一組資訊，以預先定義的關係整理資料，可將資料儲存在一或多個資料表 (或「關係」) 的資料欄或資料列中，以輕鬆查看及瞭解不同的資料結構之間有何關聯。「關係」是不同資料表之間的邏輯連結，根據這些資料表之間的互動來建立。

『關聯』是指不同表格中可以通過共同的欄位（通常是主鍵鍵和外鍵）建立關聯。

RDBMS 主要的核心在於提供嚴格的 ACID 特性，來確保事務(transaction)的可靠度。這對需要絕對準確性的應用（金融系統、訂單處理 etc…）至關重要。

RDBMS 提供複雜查詢功能，包括多表 JOIN、聚合函數、子查詢等，雖然 noSQL 本身有具備類似的功能，但 noSQL 的 JOIN 效能通常不如 RDBMS，因為 noSQL 設計理念是避免 JOIN

RDBMS 中預先定義的 Schema 確保資料格式一致,減少資料品質問題。這在需要嚴格資料規範的企業應用中特別重要。

RDBMS 主要圍繞著幾個原則來確保資料的一致性、完整性以及可靠性：

ACID 特性
正規化（Normalization）
通過正規化減少資料冗餘，將資料分散到多個相關的表中，透過外鍵建立關聯。可以：
- 避免資料重複儲存
- 降低資料不一致的風險
- 簡化資料更新操作
- 節省儲存空間
資料完整性約束
- 實體完整性：主鍵唯一且不為空
- 參照完整性：外鍵必須參照存在的主鍵值
- 領域完整性：資料類型、格式、範圍的限制
- 使用者定義完整性：業務規則的約束

強一致性與 ACID 保證有以下例子
- 金融交易系統：確保交易不會遺失、重複或出現部分完成
- 電商訂單系統：訂單、庫存、支付之間必須保持強一致性
- 任何無法容忍資料不一致的關鍵業務場景
複雜的資料關聯與查詢
- 需要頻繁進行多表 JOIN 操作
- 複雜的聚合查詢、子查詢、窗口函數
- 財務報表、業務分析、數據儀表板
- 資料之間有緊密的關聯性（如用戶-訂單-商品-支付的關係網）
嚴格的資料結構與完整性
- ERP/CRM 企業管理系統：需要嚴格的資料驗證和約束
- 資料格式必須一致，不允許異常數據
- 需要利用外鍵、唯一性約束等來保證資料品質
- Schema 相對穩定，變動頻率低
可預測的資料規模
- 資料量在單機或小型叢集可處理的範圍內（TB 級以下）
- 增長速度可預測且相對穩定
- 垂直擴展（升級硬體）即可滿足需求
- RDBMS 在超大規模時，水平擴展比 NoSQL 更複雜
- 需要手動設計分片策略，運維成本較高
成熟的生態系統與團隊經驗
- 團隊熟悉 SQL 和關聯式資料庫設計
- 豐富的工具支援（備份、監控、優化）
- 行業最佳實踐與成熟的解決方案

高併發與水平擴展能力，例如以下情景
- 社交媒體動態牆：每秒數十萬甚至百萬次的讀寫請求
- 即時聊天系統：大量用戶同時在線
- 遊戲即時排行榜：頻繁的分數更新
- 需要通過增加節點來線性提升效能
海量資料儲存
- 應用日誌、系統監控數據
- IOT感測器產生的時序資料
- 點擊流、用戶行為追蹤
- 資料量達到 PB 級且持續快速增長
靈活的 Schema 設計
- 產品快速迭代階段，資料結構頻繁調整
- 半結構化或非結構化數據（如 JSON 文檔）
- 不同記錄可能有不同的欄位
- 內容管理系統、使用者個性化配置
最終一致性可接受
- 資料分析場景，不需要即時的強一致性
- 內容推薦系統，可容忍短暫的數據延遲
- 瀏覽記錄、搜尋歷史等非關鍵數據
- 分散式系統中優先考慮可用性（CAP 理論中的 AP）
簡單的查詢模式
- 主要是鍵值查詢或文檔查詢
- 很少需要跨多個集合的 JOIN 操作
- 讀多寫少或寫多讀少的極端場景
- 快取層應用（Redis、Memcached）
地理分散式部署
- 需要跨多個數據中心部署
- 全球化應用需要就近訪問
- 多活架構，任一區域故障不影響整體服務