一、实验背景与目标

随着大数据和分布式系统的发展，NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）逐渐成为技术选型的重要选项，而传统关系数据库（如MySQL、PostgreSQL）仍占据核心地位。本实验旨在通过对比两者的操作差异，帮助开发者理解不同场景下的技术选型依据。实验聚焦四个核心维度：数据模型设计、查询语法实现、事务处理能力和扩展性机制，结合实际代码示例和性能测试数据展开分析。

二、数据模型设计对比

1. 关系数据库的强结构约束

关系数据库采用二维表结构，数据以行和列的形式存储，需预先定义表结构（Schema）。例如，创建用户表时需明确字段类型：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

优势：数据完整性高，支持复杂关联查询（如多表JOIN）。
痛点：Schema变更成本高，需执行ALTER TABLE修改结构，在数据量大的场景下可能锁表。

2. NoSQL的灵活模式设计

NoSQL数据库以文档型（如MongoDB）、键值型（如Redis）或宽表型（如Cassandra）为主，无需预定义Schema。例如，MongoDB中插入用户数据可直接使用JSON格式：

db.users.insertOne({
    username: "test_user",
    email: "user@example.com",
    tags: ["developer", "blogger"],
    address: {
        city: "Beijing",
        postalCode: "100000"
    }
});

优势：支持动态字段扩展，适合快速迭代的业务场景。
痛点：缺乏强制约束，数据一致性需通过应用层逻辑保障。

三、查询语法与操作效率

1. 关系数据库的SQL查询

SQL以声明式语法为核心，支持复杂的多表关联和聚合操作。例如，查询用户及其订单：

SELECT u.username, o.order_id, o.total_amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.created_at > '2023-01-01';

性能优化：通过索引（如CREATE INDEX idx_user_email ON users(email)）加速查询，但复杂JOIN在分布式环境下可能成为瓶颈。

2. NoSQL的灵活查询方式

NoSQL的查询语法因数据库类型而异。例如，MongoDB支持基于文档的查询：

// 查询包含特定标签的用户
db.users.find({ tags: { $in: ["developer"] } });
// 嵌套字段查询
db.users.find({ "address.city": "Beijing" });

优势：查询语法贴近业务逻辑，适合非结构化数据检索。
局限：跨集合关联查询需多次请求，性能可能低于关系数据库的JOIN。

四、事务处理能力对比

1. 关系数据库的ACID特性

关系数据库严格遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，支持多行/多表事务。例如，银行转账操作：

BEGIN TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2;
COMMIT;

适用场景：金融交易、订单系统等强一致性要求的业务。

2. NoSQL的BASE模型与最终一致性

NoSQL通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）模型，牺牲部分一致性以换取高可用性和分区容忍性。例如，MongoDB 4.0+支持多文档事务，但性能开销高于单文档操作：

const session = db.getMongo().startSession();
session.startTransaction();
try {
    db.accounts.updateOne(
        { user_id: 1 },
        { $inc: { balance: -100 } },
        { session }
    );
    db.accounts.updateOne(
        { user_id: 2 },
        { $inc: { balance: 100 } },
        { session }
    );
    session.commitTransaction();
} catch (error) {
    session.abortTransaction();
}

适用场景：日志存储、用户行为分析等允许短暂不一致的场景。

五、扩展性与运维成本

1. 关系数据库的垂直扩展

传统关系数据库通过提升单机性能（如CPU、内存）实现扩展，但受限于硬件上限。分布式方案（如MySQL分库分表）需应用层处理分片逻辑，增加复杂度。

2. NoSQL的水平扩展能力

NoSQL数据库天然支持分布式架构，通过增加节点实现线性扩展。例如，Cassandra采用无主节点设计，数据自动分片至多个节点：

# Cassandra集群配置示例
- seeds: "node1,node2,node3"
- num_tokens: 256  # 虚拟节点数

优势：弹性扩展成本低，适合海量数据存储。
挑战：需处理数据一致性、节点故障等分布式系统问题。

六、实验结论与选型建议

1. 强一致性场景：优先选择关系数据库（如PostgreSQL），尤其适合金融、电商等核心业务系统。
2. 灵活模式与快速迭代：NoSQL（如MongoDB）更适合内容管理系统、用户行为分析等场景。
3. 高并发写入与低成本扩展：键值型NoSQL（如Redis）或列式数据库（如Cassandra）是日志存储、实时推荐的优选。
4. 混合架构趋势：实际项目中常采用“关系数据库+NoSQL”组合，例如用MySQL存储交易数据，用Elasticsearch实现全文检索。

实践建议：

• 初期业务可用关系数据库快速落地，后期根据数据规模逐步引入NoSQL。
• 评估事务需求时，优先测试NoSQL多文档事务的性能开销。
• 监控工具选择：关系数据库推荐Prometheus+Grafana，NoSQL需关注集群节点状态（如MongoDB的mongostat）。

通过本实验的对比分析，开发者可更清晰地理解两种数据库的操作差异，结合业务需求做出技术选型决策。