SQL 與 NoSQL 的差異：新手指南

更新日期： 2025 年 3 月 4 日

在現代資料庫管理中，SQL (Structured Query Language) 和 NoSQL (Not Only SQL) 是兩種主要的數據儲存方式。

這兩者的設計理念與應用場景不同，因此選擇適合的資料庫類型對於開發者和企業來說至關重要。

本文將詳細介紹 SQL 和 NoSQL 的概念、它們的核心差異，以及各自的運用場景，幫助新手了解如何選擇適合的資料庫技術。

SQL 是什麼？

SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）是一種 語法（Language），而不是一個具體的資料庫。

它可以用來執行以下操作：

• 查詢數據（SELECT）
• 新增數據（INSERT）
• 更新數據（UPDATE）
• 刪除數據（DELETE）
• 建立與管理資料表（CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE）
• 管理使用者權限（GRANT、REVOKE）

SQL 與關聯式資料庫的關係

SQL 只是一種語法，真正存儲和管理數據的是 關聯式資料庫管理系統（RDBMS，Relational Database Management System），這些系統支援 SQL 來存取數據。

常見的 SQL 資料庫（RDBMS）包括：

• MySQL
• PostgreSQL
• Microsoft SQL Server
• Oracle Database
• SQLite

這些資料庫都支援 SQL 語法，但可能有自己的 擴充語法 或 專屬功能。例如：

• MySQL 有自己的 AUTO_INCREMENT 屬性來產生唯一 ID。
• PostgreSQL 使用 SERIAL 來產生自動增長的 ID。
• SQL Server 則使用 IDENTITY。

簡單示例：SQL 語法

以下是使用 SQL 操作 MySQL 或 PostgreSQL 的例子：

-- 建立一個 users 表
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 插入一條數據
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', '[email protected]');

-- 查詢所有用戶
SELECT * FROM users;

-- 更新用戶資料
UPDATE users SET name = 'Alice Smith' WHERE id = 1;

-- 刪除用戶
DELETE FROM users WHERE id = 1;

NoSQL 是什麼？

與 SQL 不同，NoSQL 不是一種特定的語言，而是一組 非關聯式資料庫（Non-Relational Databases） 的統稱。

它代表「Not Only SQL」，用來區別於傳統的關聯式資料庫（RDBMS，如 MySQL、PostgreSQL）

它們設計來存儲 非結構化或半結構化數據，不使用固定的表格（Tables）和關聯（Relations）。

NoSQL 的種類與常見資料庫

不同於 SQL 只有關聯式資料庫，NoSQL 根據數據的存儲方式，可以分為四大類：

1️⃣ 鍵值型資料庫（Key-Value Stores）

📌 適用場景：快取、會話管理、用戶偏好設定
🔹 特點：

• 以 鍵（Key） 和 值（Value） 的形式儲存數據，類似字典（Dictionary）。
• 快速查詢，但不適合複雜查詢。
• 適合高性能應用，如緩存、即時數據存取。

🔹 代表資料庫：

• Redis（最常見的鍵值型 NoSQL，適合快取）
• Amazon DynamoDB（AWS 提供的 NoSQL 服務）
• Riak

✏️ 示例（Redis CLI）

SET username "Alice"
GET username

2️⃣ 文檔型資料庫（Document-Oriented Stores）

📌 適用場景：內容管理系統（CMS）、電子商務、日誌管理
🔹 特點：

• 儲存 JSON 或 BSON 格式 的文件，每筆數據可以有不同的結構。
• 適合 靈活數據模型（可變結構），無需事先定義 Schema。

🔹 代表資料庫：

• MongoDB（最受歡迎的文檔型 NoSQL）
• CouchDB
• Firebase Firestore

✏️ 示例（MongoDB）

{
    "_id": "123",
    "name": "Alice",
    "email": "[email protected]",
    "age": 25
}

db.users.insertOne({
    name: "Alice",
    email: "[email protected]",
    age: 25
});

3️⃣ 列存儲型資料庫（Column-Family Stores）

📌 適用場景：大數據分析、推薦系統、時間序列數據
🔹 特點：

• 類似 SQL 表格，但 每一列可以獨立存儲，可以快速檢索大量數據。
• 常用於 大數據與分散式儲存。

🔹 代表資料庫：

• Apache Cassandra（Facebook 開發，用於大數據）
• HBase（基於 Hadoop）
• Google Bigtable

✏️ 示例（Cassandra）

CREATE TABLE users (
    id UUID PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    email TEXT
);
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (uuid(), 'Alice', '[email protected]');

補充：列存儲型資料庫儲存方式

🔹SQL 關聯式資料庫的存儲方式

在 傳統的 SQL 關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL） 中，數據是按照 行（Row） 來存儲的，這叫做 行存儲（Row-Oriented Storage）。

📌 範例：關聯式資料庫的表格

id	name	email	age
1	Alice	[email protected]	25
2	Bob	[email protected]	30
3	Carol	[email protected]	22

📌 儲存方式（行存儲）：

• SQL 資料庫會將整行數據存放在一起，例如：

[1, Alice, [email protected], 25]
[2, Bob, [email protected], 30]
[3, Carol, [email protected], 22]

• 當你只想查詢某一列的數據（如 email）時，必須讀取整行，然後再提取 email。
• 適合 一次讀取整行 的情境（如獲取完整的用戶資訊）。

🔹NoSQL「列存儲型」資料庫的存儲方式

在 NoSQL 的列存儲型資料庫（如 Apache Cassandra、HBase） 中，數據是按照 列（Column） 來存儲的，這叫做 列存儲（Column-Oriented Storage）。

📌 範例：NoSQL 列存儲資料庫

• 這些數據庫不會像 SQL 那樣把整行的數據存放在一起，而是將每一列的數據分開存放：

id:     [1, 2, 3]
name:   [Alice, Bob, Carol]
email:  [[email protected], [email protected], [email protected]]
age:    [25, 30, 22]

📌 為什麼這樣設計？

查詢某一列（Column）時更快

• 如果你只想獲取 email，系統可以直接讀取 email 這一列的數據，而不需要讀取整行（如 id, name, email, age）。
• 例如：

SELECT email FROM users;

• 在 SQL 資料庫，這個查詢仍然會讀取整行數據，只是最後只顯示 email。
• 但在 NoSQL 列存儲資料庫，它直接查找 email 列的儲存區域，不用理會 id、name、age，因此查詢速度更快。

適合大數據分析

在大數據應用中，常常需要統計某一列的數據，例如統計所有用戶的 age，這時候 列存儲型資料庫可以快速計算該列的總和、平均值等，效能比 SQL 資料庫更好。

圖形資料庫（Graph Databases）

📌 適用場景：社交網絡、推薦系統、路徑計算（如 Google Maps）
🔹 特點：

• 使用 節點（Nodes） 和 關係（Edges） 來儲存數據，適合表示 關聯關係。
• 適合用於 圖論計算（如最短路徑、推薦系統）。

🔹 代表資料庫：

• Neo4j（最流行的圖形數據庫）
• Amazon Neptune
• ArangoDB

✏️ 示例（Neo4j）

CREATE (alice:Person {name: "Alice"})-[:FRIENDS_WITH]->(bob:Person {name: "Bob"})
MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) RETURN a, b;

補充：圖形資料庫的存儲方式

在 SQL 資料庫中，我們通常使用表格（Tables） 來存儲數據，並透過 外鍵（Foreign Key） 來表示關聯，例如「使用者」和「朋友」的關係：

id	name
1	Alice
2	Bob

user_id	friend_id
1	2

這種方式需要透過 JOIN 查詢來獲取關聯數據，當數據量變大時，效能會下降。

🔹 圖形資料庫的存儲方式

在圖形資料庫（如 Neo4j、Amazon Neptune）中，數據是用「節點（Nodes）」和「關係（Edges）」的方式來存儲的：

• 節點（Nodes）：表示實體
  • 例如，「Alice」和「Bob」是兩個節點。
• 關係（Edges）：表示節點之間的關聯
  • 例如，「Alice」是 Bob 的朋友，這個「朋友」關係就是一條 Edge。

📌 圖形表示法：

(Alice) —[FRIENDS_WITH]—> (Bob)

這樣的存儲方式可以讓我們快速查詢「誰是 Alice 的朋友」，而不用像 SQL 那樣進行 JOIN 操作。

🔹為什麼圖形資料庫適合關聯數據？

可以直接存取關聯（關係是第一級公民）

• 在 SQL 中，關聯資訊是透過表格存儲的（外鍵關聯）。
• 在 圖形資料庫，關聯資訊是直接存儲的（Edges）。
• 因此，當你查詢「Alice 的朋友的朋友」時，圖形資料庫的效能會比 SQL 更快。

適合處理高度關聯的數據

例如社交媒體中的朋友推薦：

(Alice) —[FRIENDS_WITH]—> (Bob) —[FRIENDS_WITH]—> (Charlie)

→ 如果 Alice 和 Bob 是朋友，而 Bob 和 Charlie 是朋友，那麼 Alice 可能會被推薦 Charlie 作為朋友。

關聯查詢效能更好

在 SQL 資料庫中，你需要執行 JOIN：

SELECT friend.name
FROM users
JOIN friends ON users.id = friends.user_id
JOIN users AS friend ON friends.friend_id = friend.id
WHERE users.name = 'Alice';

在圖形資料庫中，你可以直接查詢：

MATCH (alice:Person {name: "Alice"})-[:FRIENDS_WITH]->(friend)
RETURN friend;

→ 沒有 JOIN，效能更高！

SQL 與 NoSQL 的核心差異

數據結構（Data Structure）

這決定了資料庫如何存儲數據。

SQL 資料庫（固定表格結構）

• SQL 資料庫使用 表格（Tables） 來存儲數據。
• 每個表格都有 固定的結構（Schema），即：事先定義好「有哪些欄位、欄位類型（如數字、文字、日期）」。
• 例如，在 MySQL 或 PostgreSQL 中，users 表的結構可能是：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(255) UNIQUE,
    created_at TIMESTAMP
);

• 這裡的 id, name, email, created_at 都是固定的欄位（Columns）。

NoSQL 資料庫（靈活數據模型）

• NoSQL 沒有固定的表格結構，數據可以是靈活的 JSON、鍵值對、文件等格式。
• 不同的數據可能有不同的欄位，例如 MongoDB：

{ "name": "Alice", "email": "[email protected]" }
{ "name": "Bob", "phone": "1234567890" }

• 這兩筆資料沒有相同的欄位，這在 SQL 資料庫中是不允許的，但在 NoSQL 是可以的。

✅ SQL 適合結構化數據（Structured Data）
✅ NoSQL 適合靈活、變動的數據（Unstructured / Semi-Structured Data）

擴展方式（Scaling Method）

垂直擴展（Scale-up） 和 水平擴展（Scale-out） 主要的區別就在於：

• 垂直擴展（Scale-up） 強調 單一電腦的效能（升級硬體，如 CPU、記憶體、硬碟等）。
• 水平擴展（Scale-out） 強調 增加多台電腦 來提升容量與效能（透過多台伺服器共同處理數據）。

SQL（垂直擴展 Scale-up）

方式：

• 在 同一台電腦（伺服器） 上增加更強的硬體（CPU、RAM、SSD）。
• 適合數據量相對較小，且不需要極高擴展性 的系統。

📌 比喻：超級電腦 vs 普通電腦

• 想像你有一台筆記型電腦，你希望它變快，可以：
  1. 增加 RAM（記憶體）
  2. 換更快的 CPU
  3. 加大硬碟空間
• 這樣你的電腦運算速度會變快，但終究有極限，當你的工作負載太大時，即使升級到最強的電腦，還是會卡住。

📌 SQL 資料庫的應用

• 大多數 傳統企業系統、財務系統、銀行系統 使用 SQL（如 MySQL、PostgreSQL），因為它們的數據增長相對穩定，不需要不斷擴展。

🔻 問題：

• 當數據量變得 非常大，硬體的升級成本會變得很高，甚至超出單台電腦的承受範圍。

NoSQL（水平擴展 Scale-out）

方式：

• 透過 增加多台伺服器（Nodes） 來擴展資料庫容量和效能，而不是只升級一台機器。
• 適合大規模數據、高併發應用（如 Facebook、Google）。

📌 比喻：多人分工 vs 一個人做所有事情

• 想像你是一家快遞公司的老闆：
  • 一開始你只有一名送貨員，他負責所有包裹的配送（SQL 垂直擴展）。
  • 但當包裹量增加，你發現 即使給這名送貨員買最好的摩托車、加最強的 GPS，他的送貨能力還是有限！
  • 解決方案：你 雇更多送貨員，讓每個人負責不同的區域，這樣整體配送效率大幅提高（NoSQL 水平擴展）。

📌 NoSQL 資料庫的應用

• 大規模網站（如 Facebook、Twitter、Amazon）每天處理上億筆數據，單靠一台伺服器根本無法負擔，因此它們使用 NoSQL（如 MongoDB、Cassandra、DynamoDB），將數據分散存儲到許多伺服器上，確保系統能夠同時處理大量請求。

🔻 問題：

• 由於 NoSQL 採用分散式架構，可能會犧牲 強一致性（例如一筆數據更新後，不是所有節點都會立即同步）。

✅ 當你只需要處理 10 萬筆數據時，SQL 足夠。
✅ 當你要處理 10 億筆數據時，你需要 NoSQL。

查詢語言（Query Language）

這決定了如何查詢數據。

SQL 資料庫（標準 SQL 語言）

• 使用 SQL（Structured Query Language） 來操作數據，語法統一，例如：

SELECT name, email FROM users WHERE id = 1;

• SELECT name, email FROM users WHERE id = 1;
• SQL 是標準化語言，不同的 SQL 資料庫（如 MySQL、PostgreSQL、SQL Server）基本上都能使用相似的語法。

NoSQL 資料庫（不同查詢方式）

每種 NoSQL 資料庫有自己的查詢語法，例如：

• MongoDB（文檔型 NoSQL）：使用 JSON 來查詢：

db.users.find({ "name": "Alice" })

• Redis（鍵值型 NoSQL）：使用簡單的命令：

GET username

• Neo4j（圖形型 NoSQL）：使用 Cypher 查詢：

MATCH (a:Person {name: "Alice"}) RETURN a;

因此，NoSQL 沒有統一的語法，每種資料庫的查詢方式不同。

✅ SQL 有標準語法，學習一次可用於多種 SQL 資料庫
✅ NoSQL 的查詢語法根據資料庫類型不同，需單獨學習

一致性（Consistency Model）

這決定了資料庫如何保證數據的正確性。

SQL 資料庫（ACID 事務保證）

ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）是 SQL 資料庫的標準：

• 原子性（Atomicity）：操作要「全有或全無」，不會有一半成功一半失敗的情況。
• 一致性（Consistency）：數據始終維持正確狀態，確保交易不會破壞數據完整性。
• 隔離性（Isolation）：不同的交易不會影響彼此。
• 持久性（Durability）：交易一旦提交，就永久存儲。

NoSQL 資料庫（BASE 模型，最終一致性）

BASE（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）是 NoSQL 的標準：

• 基本可用（Basically Available）：系統始終可用，即使部分數據不一致。
• 軟狀態（Soft state）：數據狀態可以隨時間變化。
• 最終一致性（Eventually consistent）：數據在一定時間後會變得一致，但不是立即一致。

✅ SQL 提供強一致性（適合銀行、金融、交易系統）
✅ NoSQL 提供高可用性（適合即時數據、社交媒體、高併發應用）

適用場景（Use Cases）

這決定了 SQL 和 NoSQL 各自適合的應用場景。

✅ SQL 適合企業級應用，需要強一致性的場景
✅ NoSQL 適合海量數據、高並發、非結構化數據的應用

結論

SQL 和 NoSQL 各有優勢，沒有絕對的「最好」，只有適合特定場景的選擇。

如果你的應用需要高度結構化的數據、嚴格的數據一致性，SQL 可能是更好的選擇。

但如果你的應用需要高擴展性、靈活的數據模型，NoSQL 可能更適合。

未來的趨勢是 混合使用 SQL 與 NoSQL，根據需求選擇最合適的技術，實現最佳效能與可擴展性。

例如，一個電商網站可以使用 SQL 來管理訂單、用戶數據，並使用 NoSQL 來存儲商品評論、推薦系統等非結構化數據。

希望這篇文章能夠幫助新手更清楚地了解 SQL 和 NoSQL，並根據需求做出最佳的選擇！