实际项目中的关系型 vs NoSQL：我如何为 .NET 和云系统选择合适的数据库

Source: Dev.to

数据形态及其变化

关系型数据库适用场景：

• 关系复杂且重要（例如订单、客户、发票）。
• 查询需要 join、分组或约束。
• 需要 ACID 保证（银行、库存、预订等）。

NoSQL 适用场景：

• 数据呈文档式、深度嵌套或每条记录差异大（例如用户档案、日志、聊天信息）。
• 模式经常变化，或希望避免每次微调都进行迁移。
• 主要是按键进行单实体查找的场景。

查询模式：不仅是读取，还有写入和更新

先思考数据将如何被访问和更新，而不仅仅是存储。

• 如果需要原子地更新细小的数据片段，关系数据库是你的好帮手。
• 如果大多数操作是读取或写入完整文档（JSON Blob），NoSQL 更顺手。
• 对于报表、分析或任何临时查询，SQL 的成熟度难以匹敌。

一致性、事务以及 “NoSQL 魔法” 的神话

• 需要跨实体事务？SQL 天生支持。部分 NoSQL 现在也提供事务功能，但通常不如 SQL 那样稳健，也不为团队所熟悉。
• NoSQL 的最终一致性模型可能在分布式系统中引入细微的 bug。

扩展：垂直、水平与运维现实

• SQL 通过垂直扩展（更大机器）实现伸缩，借助 Azure SQL Hyperscale 等云服务，甚至可以满足大多数应用的需求。
• NoSQL 在水平扩展和写密集型工作负载上表现突出，但会带来更高的运维复杂度和更棘手的一致性保证。

开发者体验：别低估人的因素

• 你的团队当前掌握哪些技术？生产力很重要。
• EF Core 和 Dapper 让 .NET 环境下使用 SQL 更舒适。
• MongoDB 驱动很好用，但错误处理和数据校验需要自行负责。

成本、云服务与供应商锁定

• 托管的 SQL（Azure SQL、AWS RDS）使用简单，但向上扩容成本可能很高。
• NoSQL（Cosmos DB、DynamoDB）在低使用量时很便宜，但查询未优化或出现“热点”分区时费用会激增。
• 警惕那些把你绑定到特定云平台的特性（例如 Cosmos DB 的独特分区机制）。

API 与系统设计：演进而不后悔

• SQL 模式迫使你考虑约束，但在快速迭代时可能成为瓶颈。
• NoSQL 让你快速迭代，但如果缺乏纪律性，容易出现“模式漂移”与技术债务。
• 对于 API 版本管理，可考虑在 NoSQL 中存储原始请求/响应用于审计或排查，同时将核心业务数据保留在 SQL 中。

关键结论

• 先选 SQL，除非你有明确的理由不使用。平凡的选择往往是最合适的。
• 在真正需要灵活性、大规模水平扩展或非结构化数据的系统部分 使用 NoSQL。
• 除非准备好应对额外复杂度，否则不要在同一服务中混用模型；若混用，请划定严格边界（如 CQRS 或微服务）。
• 先对查询和演进路径建模，再决定存储方案。
• 为数据校验和迁移预留预算，无论最终选用哪种数据库。

轮到你了

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