NoSQL和SQL之间真正的差异是什么？实质上，是因为不同的访问模式导致了NoSQL和SQL可扩展性和性能上的不同。

　　NoSQL只允许数据在受限的预定义模式访问。例如DHT （Distributed Hash Table）通过hashtable API访问。其他NoSQL数据服务访问模式同样受限。因此可扩展性和性能结构是可预测和可靠的。

　　而在SQL中，访问模式预先是不知道的，SQL是一种通用语言，允许数据以各种方式访问，程序员也对SQL语句的执行能力控制有限。

　　换句话说，在SQL中，数据模型不执行特定的工作方式与数据。强调建立数据完整性、简洁性、标准化和抽象化。这对于所有大型复杂的应用极为重要。

　　NoSQL提供的方法对于SQL数据库来说有巨大的优势。因为它允许应用程序扩展的新的水平。新的数据服务基于真正可扩展的结构和体系构建云、构建分布式。这对于应用开发来说是非常有吸引力的。无需DBA，无需复杂的SQL查询。

　　这是不小的问题，一个好程序员自由选择一个数据模型，使用熟悉的工具写应用程序，减少对他人的依赖于，并测试和优化的代码，而不做猜测或一个黑盒（DB）的计数。

　　这些都是NoSQL运动的所有主要优势，但NoSQL也非万能，具体而言，数据模型的选择、接口规范以及当前面临的新业务比如移动业务数据的处理问题，都是NoSQL无法回避的。

　　NoSQL绝非万能

　　如果没有一个统一的、定义良好的数据模型，无论采用何种技术都有缺陷。

　　SQL的数据模型定义了高度结构化的数据结构，以及对这些结构之间关系的严格定义。在这样的数据模型上执行的查询操作会比较局限，而且可能会导致复杂的数据遍历操作。但是数据结构的复杂性及查询的复杂性，会导致系统产生如下的一些限制：比如当数据量增长到一台机器已经不能容纳，我们需要将不同的数据表分布到不同的机器；如果你的结构化数据并没有那么强，或者对每一行数据的要求比较灵活，那可能关系型的数据模型就太过严格了；再有，使用简单的查询语言可能会导致应用层的逻辑更复杂，但是这样可以将存储系统的工作简单化，让它只需要响应一些简单的请求。

　　此外，NoSQL数据库并非是唯一适合存储大量数据或大型数据，显然，通过良好的分区设计，SQL数据库也可以获得极好的扩展性。

　　接口和互操作问题

　　不可否认，NoSQL的数据服务接口还有待规范。比如DHT，这是一个简单的接口，但仍旧没有标准的语义。每个DHT服务都使用其自己的一套接口。另一个大问题是不同的数据结构，如 DHT和binary tree，只是作为一个例子，共享数据对象。所有这些服务中，指针没有内在的语义。事实上，这些服务中，处理互操作性是开发者的职责，这一点很很重要，尤其是当需要数据被多个服务访问时。一个简单的例子：后台工作由Java实现，Web服务类工作由PHP实现，数据可以被轻易地从两个域访问数据吗？显然，人们可以使用Web服务作为前端数据访问层，但是，NoSQL有可能让事情变得更复杂，并降低了业务敏捷性，灵活性和性能，同时增加了开发工作量。

　　移动业务

　　在移动业务领域，需要一套工具，这套工具不仅要有可扩展性，而且还易于管理并且稳定，并在云上有一个固定的设置服务器。当系统出现问题的时候，可以不需要通过判断整个系统或开发平台来诊断问题，而是通过远程访问——这正是运维经理们所要面对的问题，但是在目前NoSQL所能提供的服务功能来看，很难实现，即便是Amazon的托管环境。

　　SQL和NoSQL如何结合？

　　总而言之，在NoSQL和SQL的选择上，需要了解到以下内容：

　　数据模型及操作模型：你的应用层数据模型是行、对象还是文档型的呢？这个系统是否能支持你进行一些统计工作呢？

　　可靠性：当你更新数据时，新的数据是否立刻写到持久化存储中去了？新的数据是否同步到多台机器上了？

　　扩展性：你的数据量有多大，单机是否能容下？你的读写量求单机是否能支持？

　　分区策略：考虑到你对扩展性，可用性或者持久性的要求，你是否需要一份数据被存在多台机器上？你是否需要知道数据在哪台机器上，以及你能否知道。

　　一致性：你的数据是否被复制到了多台机器上，这些分布在不同点的数据如何保证一致性？

　　事务机制：你的业务是否需要ACID的事务机制？

　　单机性能：如果你打算持久化的将数据存在磁盘上，哪种数据结构能满足你的需求（你的需求是读多还是写多）？写操作是否会成为磁盘瓶颈？

　　负载可评估：对于一个读多写少的应用，诸如响应用户请求的web应用，我们总会花很多精力来关注负载情况。你可能需要进行数据规模的监控，对多个用户的数据进行汇总统计。你的应用场景是否需要这样的功能呢？

　　使用NoSQL架构实现SQL数据库？

　　使用NoSQL的基础架构实现SQL数据库是一个很好的解决方案。一个SQL数据库是可扩展、易管理，云就绪、高度可用的，完全建立在NoSQL的基础结构（分布式）上，但仍然提供SQL数据库的所有优势，如互操作性，定义良好的语义以及更多。

　　这种混合结构也许不如纯粹的NoSQL的服务，但足以满足需要更稳定系统、可扩展性和云服务的80%的市场需求。

　　这种解决办法还允许很容易地迁移现有的应用到云环境，从而保护相关组织在这些应用上所付出的巨大的投资。

　　在我看来，构建于NoSQL基础之上的SQL数据库，可以为那些在其成长期间期望灵活、高效的客户提供最高的价值。