驾驭数据库趋势：NoSQL、PostgreSQL 及更广阔的现代数据

Source: Dev.to

NoSQL 数据库

NoSQL 起源于对可扩展性、灵活性和性能的需求——传统关系型数据库在处理海量、非结构化数据时有时会力不从心。NoSQL 已经显著成熟。它并非单一类型，而是一个涵盖多种范式的总称，每种范式在特定使用场景下都有优势：

• 文档数据库： 适用于半结构化数据，以类似 JSON 的文档形式存储。MongoDB 是最流行的例子，提供丰富的查询能力。

  // Insert a document in MongoDB
  db.users.insertOne({
    "name": "Alice",
    "email": "alice@example.com",
    "preferences": ["notifications", "newsletter"]
  })

• 键值存储： 简单却极其快速，基于唯一键进行数据的存取。Redis 和 Amazon DynamoDB 是典型代表，常用于缓存和会话管理。

• 列族存储： 为在分布式系统中处理海量数据而设计，针对大数据集的读写进行优化。Apache Cassandra 是此类中知名的玩家。

• 图数据库： 适合建模和查询互联数据，如社交网络或推荐引擎。Neo4j 在该领域领先。

关于 NoSQL 的最新动态是其持续的专业化和融合。许多现代应用采用多模型持久化（polyglot persistence），在关系型数据库之外使用不同的 NoSQL 数据库，以针对特定数据需求进行优化。

PostgreSQL

尽管 NoSQL 正在崛起，PostgreSQL 却在关系型数据库领域悄然且强势地巩固其主导地位。它常被誉为“世界上最先进的开源关系数据库”，其通用性无可匹敌。它将 ACID 合规性和可靠性与通常只在 NoSQL 解决方案中出现的高级特性相结合。

其中一个突出特性是其强大的 JSONB 支持，使 PostgreSQL 能够原生存储和查询 JSON 数据——在同一数据库中兼具结构化关系数据和灵活文档存储的优势。

-- Query JSONB data in PostgreSQL
SELECT id,
       data->>'productName' AS product_name
FROM   orders
WHERE  data->'customer'->>'city' = 'New York';

通过庞大的扩展生态系统（例如用于地理空间数据的 PostGIS、用于时间序列数据的 TimescaleDB），PostgreSQL 成为各行业复杂、关键任务应用的首选。活跃的社区和持续的开发确保它始终站在数据库技术的前沿。

无服务器和分布式 SQL

对敏捷性和可扩展性的需求推动了无服务器数据库和分布式 SQL 解决方案的增长。

• 无服务器数据库： 如 AWS Aurora Serverless、Azure Cosmos DB 和 Google Cloud Spanner 等服务会根据需求自动上下调资源，且只为实际使用的部分付费。这大幅简化了运维，让开发者摆脱基础设施管理的负担。

• 分布式 SQL 数据库： 一类新兴的关系型数据库，将 SQL 的事务一致性和熟悉度与 NoSQL 的横向扩展性、容错性相结合。CockroachDB 与 YugabyteDB 是领先的例子，提供全球分布和高可用性——对始终在线的应用至关重要。

向量数据库

一个更近且快速增长的趋势是 向量数据库 的出现。随着 AI、机器学习和语义搜索的爆炸式发展，应用常需要存储和查询高维向量嵌入。Pinecone、Milvus 和 Weaviate 等数据库专为此设计，能够高效进行相似度搜索，为推荐系统、智能聊天机器人和内容审核等功能提供动力。

HTAP（混合事务/分析处理）

我们正看到分析工作负载与事务工作负载在 HTAP 数据库中的融合。传统上，OLTP（在线事务处理）和 OLAP（在线分析处理）分别由不同系统承担。HTAP 旨在将两者结合，使得在不影响事务性能的前提下，对运营数据进行实时分析。SAP HANA 以及一些现代分布式 SQL 数据库的特性即是此趋势的典型代表。

结论

数据库领域充满活力且不断演进。从 NoSQL 的细分领域、PostgreSQL 的强大通用性，到无服务器平台的运维简化、向量数据库的智能能力，以及 HTAP 解决方案的统一力量，选择比以往任何时候都更加多样且强大。了解这些趋势能够帮助你做出战略决策，构建弹性应用，并从数据中释放全新洞察。

Originally published on DataFormatHub