随着web前端技术2.0的快速发展，推动力非关系型、分布式数据存储的高速发展，这些技术的发展不可以保护关系数据的ACID特性。这时NoSQL数据库就是这个时候得到了广泛的应用。其实NoSQL的概念早在2009年就人们被提了出来。NoSQL比较常见的解释为“non-relational”，但是另一个解释“Not Only SQL”也被很多人接受。那么NoSQL数据库面临的挑战有哪些？什么时候使用比较给力？

　　NoSQL数据库面临的挑战有哪些？

　　1、成熟度

RDBMS系统由来已久。NoSQL拥护者们会说RDBMS的高龄是其衰退的标志，不过对于大多数CIO来说，RDBMS的成熟让人放心。对于大多数情况来说，RDBMS系统是稳定且功能丰富的。相比较而言，大多数NoSQL数据库则还有很多特性有待实现。

　　2、支持

企业需要的是安心，如果关键系统出现了故障，他们可以获得即时的支持。所有RDBMS厂商都在不遗余力地提供良好的企业支持。与之相反，大多数NoSQL系统都是开源项目，虽然每种数据库都有那么几家公司提供支持，不过这些公司大多都是小的初创公司，没有全球支持资源，也没有Oracle、微软或是IBM那种令人放心的公信力。

　　3、分析与商业智能

NoSQL数据库在Web 2.0应用时代开始出现。因此，大多数特性都是面向这些应用的需要的。然而，应用中的数据对于业务来说是有价值的，这种价值远远超出了Web应用那种CRUD。企业数据库中的业务信息可以帮助改进效率并提升竞争力，商业智能对于大中型企业来说是个非常关键的IT问题。

　　4、管理

NoSQL的设计目标是提供零管理的解决方案，不过当今的现实却离这个目标还相去甚远。现在的NoSQL需要很多技巧才能用好，并且需要不少人力、物力来维护。

　　5、专业

全球有很多开发者，每个业务部门都会有熟悉RDBMS概念与编程的人。相反，几乎每个NoSQL开发者都处于学习模式。这种状况会随着时间的流逝而发生改观。但现在，找到一个有经验的RDBMS程序员或是管理员要比NoSQL专家容易多了。

　　什么时候使用NoSQL比较给力？

　　1、数据库表schema经常变化

比如在线商城，维护产品的属性经常要增加字段，这就意味着ORMapping层的代码和配置要改，如果该表的数据量过百万，新增字段会带来额外开销(重建索引等)。NoSQL应用在这种场景，可以极大提升DB的可伸缩性，开发人员可以将更多的精力放在业务层。

　　2、数据库表字段是复杂数据类型

对于复杂数据类型，比如SQL Sever提供了可扩展性的支持，像xml类型的字段。很多用过的同学应该知道，该字段不管是查询还是更改，效率非常一般。主要原因是是DB层对xml字段很难建高效索引，应用层又要做从字符流到dom的解析转换。NoSQL以json方式存储，提供了原生态的支持，在效率方便远远高于传统关系型数据库。

　　3、高并发数据库请求

此类应用常见于web2.0的网站，很多应用对于数据一致性要求很低，而关系型数据库的事务以及大表join反而成了”性能杀手”。在高并发情况下，sql与no-sql的性能对比由于环境和角度不同一直是存在争议的，并不是说在任何场景，no-sql总是会比sql快。

　　4、海量数据的分布式存储

海量数据的存储如果选用大型商用数据，如Oracle，那么整个解决方案的成本是非常高的，要花很多钱在软硬件上。NoSQL分布式存储，可以部署在廉价的硬件上，是一个性价比非常高的解决方案。Mongo的auto-sharding已经运用到了生产环境。

并不是说NoSQL可以解决一切问题，像ERP系统、BI系统，在大部分情况还是推荐使用传统关系型数据库。主要的原因是此类系统的业务模型复杂，使用NoSQL将导致系统的维护成本增加。

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