SQL的弊端

高并发下有瓶颈，尤其不好处理写入/更新频繁的场景。

1. 关系型数据库以行为存储单位，即使只修改其中一列也会将整行数据读入内存，导致 IO 较高
2. 并发控制代价大，加锁必然影响性能
3. 大量的二级索引占用空间且影响读写
4. 表结构扩展不方便（修改期间需要锁表，部分服务不可用）
5. 全文搜索功能弱（缺乏分词能力，like查询效率低）

NoSql

全称为Not Only SQL，泛指非关系型数据库，通常性能更强但缺失事务等功能
适用场景：

1. 频繁写入，写远多于读（如操作流水、日志记录）
2. 高并发（如秒杀活动）
3. 下表中包含的其他场景

KV型NoSql（代表----Redis）

以键值对形式存储，查询速度快（只能K查V，不能V查K）
通常运行于内存，用于缓存的场景

搜索型NoSql（代表----ElasticSearch）

通过倒排索引方便进行全文搜索
内存占用大，数据结构不灵活，只适用于做搜索

倒排索引

文档型NoSql（代表----MongoDB）

和传统SQL数据库比较接近，没有Schema，以半结构化数据（JSON或XML）存储数据
优点在于方便扩展，读写性能优越。
缺点在于空间占用大（空间预分配机制+删除数据后空间不释放），事务支持度较差，多表关联查询较差

SQL数据库	MongoDB
表	集合
行	文档
列	字段

列式NoSql（代表----HBase）

方便扩展，且读写性能极高，但属于KV式，条件查询支持度差，且不支持分页查询（因为统计不了数据总数）

1. 列式存储

id	name	age
1	AA	12
2	BB	18

变为

id	name
1	AA
2	BB

id	age
1	12
2	18

2. 数据压缩