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【51CTO.com快譯】您知道關系型數據庫(RDBMS)與NoSQL數據庫的本質區別和適用場景嗎?

總的說來，RDBMS主要管理、存儲和操作的是結構化的數據。其中，數據格式、列、數據類型、屬性和模式都是固定的。而且實體之間的關系也基本保持一致。在使用RDBMS來存儲事務型數據或記錄時，底層數據庫除了必須保證事務的ACID(原子性、一致性、隔離性、耐久性)，此外還需要重視數據的安全性和可訪問性。RDBMS的典型適用場景包括：財務交易記錄、OLTP、ERP、CRM系統、以及電子商務應用等。而SQL是處理RDBMS時常用的查詢語言。

NoSQL(有時也稱為非SQL或非關系型)數據庫是一種適用于管理非關系型數據(即：具有固定數據類型格式和變量，但不以表格格式來結構化數據)的數據庫。NoSQL數據庫有著諸如：鍵-值、基于文檔、基于列和基于圖等多種類型。NoSQL比較適合那些非結構化數據具備可擴展性，以及卓越性能的場景。

近年來，隨著技術的發展，雖然一些圖形數據庫也提供了事務在存儲時需要遵循的ACID屬性，但是它們仍處于早期有待改進的階段。NoSQL的典型數據是各種數據流、文檔、聊天消息、以及大數據等。它們往往來自諸如內容管理、個性化Web搜索引擎、機器學習、物聯網邊緣設備、以及存儲了來自異構源的大型用戶配置文件。

在此，我們首先對兩種數據庫的特征進行如下對比和總結： 

隨著業務的發展和各類需求的出現，許多企業需要將現有的RDBMS數據庫遷移到NoSQL，以實現業務的可擴展性和性能的動態調整。從上面的對比表格，我們可以看出，從RDBMS數據源遷移到NoSQL數據庫的優勢主要體現在：成本、收益、性能、可擴展性、變更、減少手動轉換的工作量、以及對于分析的廣泛支持等方面。

目前，Apache Cassandra和MongoDB是被使用最為廣泛的NoSQL數據庫。Atlas則是由MongoDB提供的DBaaS(數據庫即服務)。不過，目前支持將RDBMS遷移到MongoDB或Cassandra的工具并不多。當然，我們也可以使用ETL工具或自定義的轉換引擎，來實現此類復雜的遷移。

此外，由云服務提供商提供的專有數據庫有：Azure Cosmos DB、AWS DynamoDB、以及Google Cloud Spanner。這些云服務提供商往往能夠提供完善的架構、廣泛的支持能力、文檔和數據遷移工具。因此，與Cassandra或MongoDB相比，花費在建立和遷移到新的DynamoDB或Cosmos DB實例上所需的工作量會更少。當然，與Google相比，Azure和AWS NoSQL服務要更受業界的歡迎。

下面，我們來討論如何使用云服務提供商所提供的各種工具選項，將RDBMS遷移或轉換為NoSQL數據庫。

1.從傳統RDBMS DB到AWS DynamoDB的遷移工具

AWS Database Migration Service(AWS DMS，https://aws.amazon.com/dms)可以將數據從各種被廣泛使用的商業化RDBMS、和開源的數據庫，遷移到相似的同類數據庫，或異構的數據庫平臺，以及AWS(RDS)的DBaaS平臺上。

AWS Schema Conversion Tool(SCT)的對象映射功能，可以被用于在遷移的過程中，將原始數據重組為目標DynamoDB所需的數據結構。而對于復雜的轉換，我們可以使用Lambda函數。當然，業界也有許多開源的工具，可以將數據庫表先轉換為JSON對象，然后再將這些JSON對象導入NoSQL數據庫。

下面是一些具體遷移操作的實用鏈接：

• 從RDBMS到DynamoDB - https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Target.DynamoDB.html
• 從Oracle到DynamoDB - https://aws.amazon.com/blogs/database/aws-database-migration-service-and-amazon-dynamodb-what-you-need-to-know/
• 從Cassandra到DynamoDB - https://aws.amazon.com/blogs/database/migrate-apache-cassandra-databases-to-amazon-dynamodb-more-easily/
• 從MongoDB到DynamoDB - https://aws.amazon.com/blogs/database/performing-a-live-migration-from-a-mongodb-cluster-to-amazon-dynamodb/

2.從RDBMS DB到Azure Cosmos DB的遷移工具

Azure Cosmos DB仿真器和Azure Cosmos DB Data Migration工具，可以將CSV或JSON對象等格式的源數據，從MSSQL數據庫遷移到Cosmos DB中。

Azure Database Migration Service(DMS)、Cosmos DB和MongoDB的API，可被用于將MongoDB遷移到Cosmos DB。

Azure DMS、Cosmos DB、Cassandra API、以及cqlsh命令實用程序，可被用于將Cassandra遷移到Cosmos DB。

而為了從MSSQL以外的其他RDBMS中進行轉換，Microsoft建議用戶使用諸如Blitzz.io等第三方工具。

Azure DMS、Azure SQL Server Migration Assistant(SSMA)和Ora2Pg，也可以被用于在關系型RDBMS，與MSSQL或Azure的DBaaS平臺之間，進行同質和異構的遷移。

當然，用戶在使用上述工具進行遷移之前，都需要事先具有Azure的Cosmos DB訂閱帳戶。

下面是一些具體遷移操作的實用鏈接：

• 從MS SQL到Cosmos DB - https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/import-data
• 從Oracle到Cosmos DB - https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/oracle-migrate-cosmos-db-blitzz
• 從MongoDB到Cosmos DB - https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/mongodb-introduction
• 從Cassandra到Cosmos DB - https://datamigration.microsoft.com/scenario/cassandra-to-cosmos?step=1#migrating-from-cassandra

3.從SQL遷移到Google DataStore

Google提供的NoSQL服務包括Cloud Datastore和Bigtable。其中，Cloud Datastore已被更新升級為Firestore的服務。

針對從RDBMS數據庫或其他NoSQL平臺，遷移到Firestore或Bigtable，Google并沒有太多現成的工具和文檔支持。我們只能依靠由Google托管的RDBMS Cloud SQL的內置功能，將各種傳統的RDBMS遷移到Cloud SQL。而前文提到的另一個托管式RDBMS--Cloud Spanner，則需要通過手動操作來實現遷移。

有關Google的遷移操作，請參考鏈接--https://cloud.google.com/solutions/database-migration/technical-resources/

小結

如今，除了直接從SQL數據遷移到NoSQL數據庫，許多組織也正在將傳統的大型數據存儲，遷移到由文件存儲、NoSQL數據庫和SQL數據庫組成的數據湖模式中，進而方便開展存儲挖掘和大數據分析。

綜上所述，關系型數據庫和NoSQL數據庫分別適用于不同類型的作業和存儲需求。在進行數據庫的設計時，架構師必須考慮成本因素、高可用性(HA)設計、災難恢復(DR)機制、以及數據存儲和檢索的復雜性。如果您想進一步了解此方面的知識，請參閱如下兩個鏈接：

• NoSQL與關系型數據庫，該何時用、怎么用? - https://dzone.com/articles/nosql-vs-relational-databases-when-to-use-what
• 數據庫遷移的挑戰 - https://dzone.com/articles/database-migration-challenges

原文標題：SQL vs NoSQL and SQL to NoSQL Migration，作者：Sandeep Tol

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