NoSQL (Cassandra/Mongo) 与 RDBMS
NoSQL (Cassandra/Mongo) vs RDBMS
您好，我正在从系统设计的角度学习 NoSQL 数据库的特性，并且还了解到许多大公司使用分片 RDBMS 而不是那些 nosql 数据库来保存他们的数据。
这是否意味着 NoSQL 数据 (Cassandra/MongoDB) 的唯一优势是因为它是现成的分布式解决方案并且维护成本低？
关系数据库和 nosql 数据库是不同的野兽。关系数据库适用于大多数用例，但它们无法满足网络规模数据的需求，因为网络规模的数据会在短时间内产生数百万条记录。为了解决这些问题（网络规模数据），设计了 nosql 解决方案。所以不要认为组织喜欢 nosql 只是为了便宜的维护，它是定义使用哪种数据库技术的用例。
read that a lot of big companies use shard rmdb
在我的上一份工作中，我的组织支持 manually-sharded Postgres 解决方案。这对我们来说是一个巨大的痛苦之源，因为它的大小很难管理和维护。请记住，RDBMS 并非真正设计为以这种方式工作。
only advantage of nosql ... is because it's an off-the shelf distributed solution
这个决定真的是权衡取舍。当您的数据工作负载无法由单个数据库实例处理，或者您需要无单点故障的正常运行时间时，NoSQL 可以为您提供帮助。为分区容错性和可用性牺牲一致性的数据库（“AP”数据库）通常被发现能够以极短的延迟处理大型工作负载，因为它们能够将数据（以及查询）传播到多个服务器实例。
此外，如果您的数据需要地理或数据中心感知，您将需要一个支持这些的数据库。试图让数据库产品以其原始设计未考虑的方式工作，是一种痛苦的方法。
cheap to maintain
询问经营企业数据库组织的任何人，他们会告诉您 NoSQL 维护起来并不便宜（或容易）。当然，您可能会得到一个您不必“购买”的开源产品，但您将需要（通常 highly-paid）数据库工程师来维护它。
scalability comes along with nosql by design, but it also seems that sql can also achieve the same and the primary issue is only the maintenance/configuration when scaling it up.
视情况而定。您计划扩展到多大，需要支持多少个数据副本？像 Apple 这样的大型企业拥有 千 台服务器 运行 Apache Cassandra。他们这样做是因为 iCloud 需要扩展以支持 9 亿 iPhone 用户的需求。他们可以根据对计算资源的需求轻松添加（放大）或移除（缩小）。
与使用 Cassandra (NoSQL) 相比，使用关系数据库实现该级别的可伸缩性需要做更多的工作。当您发现需要进一步扩展时，您基本上是在查看数据重新加载方案（因为分片大小本质上发生变化）以将数据获取到新实例。数据库团队将（很快）达到扩展 RDBMS 所需工作量不切实际的地步。
另一方面，客户端应用程序如何知道向哪个关系数据库服务器发送查询？对于大多数关系数据库，您最终将不得不以某种方式构建或扩充该逻辑层。当数据库实例的数量发生变化时，您也需要应用程序知道这一点。 NoSQL 数据库负责节点发现和（大部分）抽象，因此客户端应用程序无需担心它。
还要记住，并非所有的 NoSQL 数据库都是平等创建的。在某些产品上，只有某些节点会接受写入。在某些产品上，任何节点都可以处理读取或写入。关系数据库对此没有任何概念，因此您也必须考虑到这一点。
tl;dr;
它 比仅因缩放而进行的维护要复杂得多。如果不是，每个主要的关系数据库都会有一种简单的方法来处理它，而 NoSQL 数据库将无关紧要。但这并没有发生。
您好，我正在从系统设计的角度学习 NoSQL 数据库的特性，并且还了解到许多大公司使用分片 RDBMS 而不是那些 nosql 数据库来保存他们的数据。
这是否意味着 NoSQL 数据 (Cassandra/MongoDB) 的唯一优势是因为它是现成的分布式解决方案并且维护成本低？
关系数据库和 nosql 数据库是不同的野兽。关系数据库适用于大多数用例，但它们无法满足网络规模数据的需求，因为网络规模的数据会在短时间内产生数百万条记录。为了解决这些问题（网络规模数据），设计了 nosql 解决方案。所以不要认为组织喜欢 nosql 只是为了便宜的维护，它是定义使用哪种数据库技术的用例。
read that a lot of big companies use shard rmdb
在我的上一份工作中，我的组织支持 manually-sharded Postgres 解决方案。这对我们来说是一个巨大的痛苦之源，因为它的大小很难管理和维护。请记住，RDBMS 并非真正设计为以这种方式工作。
only advantage of nosql ... is because it's an off-the shelf distributed solution
这个决定真的是权衡取舍。当您的数据工作负载无法由单个数据库实例处理，或者您需要无单点故障的正常运行时间时，NoSQL 可以为您提供帮助。为分区容错性和可用性牺牲一致性的数据库（“AP”数据库）通常被发现能够以极短的延迟处理大型工作负载，因为它们能够将数据（以及查询）传播到多个服务器实例。
此外，如果您的数据需要地理或数据中心感知，您将需要一个支持这些的数据库。试图让数据库产品以其原始设计未考虑的方式工作，是一种痛苦的方法。
cheap to maintain
询问经营企业数据库组织的任何人，他们会告诉您 NoSQL 维护起来并不便宜（或容易）。当然，您可能会得到一个您不必“购买”的开源产品，但您将需要（通常 highly-paid）数据库工程师来维护它。
scalability comes along with nosql by design, but it also seems that sql can also achieve the same and the primary issue is only the maintenance/configuration when scaling it up.
视情况而定。您计划扩展到多大，需要支持多少个数据副本？像 Apple 这样的大型企业拥有 千 台服务器 运行 Apache Cassandra。他们这样做是因为 iCloud 需要扩展以支持 9 亿 iPhone 用户的需求。他们可以根据对计算资源的需求轻松添加（放大）或移除（缩小）。
与使用 Cassandra (NoSQL) 相比，使用关系数据库实现该级别的可伸缩性需要做更多的工作。当您发现需要进一步扩展时，您基本上是在查看数据重新加载方案（因为分片大小本质上发生变化）以将数据获取到新实例。数据库团队将（很快）达到扩展 RDBMS 所需工作量不切实际的地步。
另一方面，客户端应用程序如何知道向哪个关系数据库服务器发送查询？对于大多数关系数据库，您最终将不得不以某种方式构建或扩充该逻辑层。当数据库实例的数量发生变化时，您也需要应用程序知道这一点。 NoSQL 数据库负责节点发现和（大部分）抽象，因此客户端应用程序无需担心它。
还要记住，并非所有的 NoSQL 数据库都是平等创建的。在某些产品上，只有某些节点会接受写入。在某些产品上，任何节点都可以处理读取或写入。关系数据库对此没有任何概念，因此您也必须考虑到这一点。
tl;dr;
它 比仅因缩放而进行的维护要复杂得多。如果不是，每个主要的关系数据库都会有一种简单的方法来处理它，而 NoSQL 数据库将无关紧要。但这并没有发生。