怎样理解分析王垠文章《SQL，NoSQL 以及数据库的实质》的观点？
王垠在《SQL，NoSQL 以及数据库的实质》一文中，并没有简单地将SQL和NoSQL划分为两个对立的阵营，而是深入剖析了它们各自的哲学基础、设计目标以及在不同场景下的适用性。他试图帮助读者理解，这两种技术并非简单的“好”与“坏”的区分，而是解决不同问题的工具。
文章的核心观点在于，数据库的“实质”并非在于其表面的查询语言或存储模型，而在于它如何管理和组织数据，以及这种组织方式背后所代表的对数据世界观的理解。
首先，王垠指出了SQL数据库的强大之处，这主要源于其关系模型。关系模型的核心是数据之间的结构化关系，通过实体、属性和关系的组合，构建出一个高度规范化、逻辑清晰的数据世界。SQL语言正是为了操作这种关系而生，它的强大在于其声明式的特性，能够精确地表达复杂的查询意图，并依赖于数据库系统强大的优化能力来实现高效执行。SQL数据库的优势在于其数据一致性（ACID特性），这使得它在需要精确、可靠数据处理的场景下，例如金融交易、订单管理等，几乎是无可替代的选择。王垠强调，SQL数据库的逻辑严谨性，是其能够处理复杂业务逻辑和保证数据完整性的基石。
然而，SQL数据库也并非万能。随着互联网应用的爆炸式增长，数据量和访问量的剧增，SQL数据库在可伸缩性（Scalability）和灵活性（Flexibility）方面逐渐显露出局限性。当需要处理海量非结构化或半结构化数据，或者需要快速迭代、调整数据模型时，SQL数据库的固定模式和 JOIN 操作的性能瓶颈就可能成为问题。
这时，NoSQL数据库应运而生。NoSQL并非一个单一的技术标准，而是一系列不同于关系型数据库的数据管理技术。王垠并没有对某一种NoSQL数据库进行过度推崇，而是从整体上分析了NoSQL的出现所解决的核心痛点。他认为，NoSQL数据库的设计理念更加注重数据的分布性、高可用性和易伸缩性。它们往往放弃了传统关系型数据库的某些强一致性保证（例如，部分NoSQL数据库采用BASE模型，即Basically Available, Soft state, Eventually consistent），以换取更高的吞吐量和更好的水平扩展能力。
王垠也阐述了NoSQL数据库的几种主要模型，比如键值存储（KeyValue Stores）、文档数据库（Document Databases）、列族数据库（ColumnFamily Stores）和图数据库（Graph Databases）。他指出，这些模型各自的特点决定了它们在不同数据类型和访问模式下的优势。例如，键值存储适合存储简单的配置信息或用户会话，文档数据库适合存储半结构化的数据如JSON文档，列族数据库适合处理大规模稀疏数据，而图数据库则擅长处理实体间的复杂关系。
文章的深层含义在于，选择哪种数据库技术，本质上是在权衡一致性、可用性和分区容忍性（CAP理论），以及数据模型的灵活性和查询的表达能力。SQL数据库倾向于强一致性和强大的查询能力，但可能在可伸缩性上有所妥协。而NoSQL数据库则更侧重于可伸缩性和可用性，同时也提供了更多样化的数据模型以适应不同类型的数据。
王垠的观点是，不应将SQL和NoSQL视为非此即彼的关系，而应理解它们各自的“天性”和设计哲学。所谓“数据库的实质”，是其背后的数据模型和分布式架构，以及这些设计选择所服务的目标。优秀的开发者应该根据具体的业务需求，理解不同数据库的优缺点，选择最适合的工具，甚至可能需要结合使用SQL和NoSQL数据库来构建一个复杂、高效的系统。他传递的信息是，技术本身是中立的，关键在于理解其背后的原理，并将其灵活地应用于解决实际问题。
文章的核心观点在于，数据库的“实质”并非在于其表面的查询语言或存储模型，而在于它如何管理和组织数据，以及这种组织方式背后所代表的对数据世界观的理解。
首先，王垠指出了SQL数据库的强大之处，这主要源于其关系模型。关系模型的核心是数据之间的结构化关系，通过实体、属性和关系的组合，构建出一个高度规范化、逻辑清晰的数据世界。SQL语言正是为了操作这种关系而生，它的强大在于其声明式的特性，能够精确地表达复杂的查询意图，并依赖于数据库系统强大的优化能力来实现高效执行。SQL数据库的优势在于其数据一致性（ACID特性），这使得它在需要精确、可靠数据处理的场景下，例如金融交易、订单管理等，几乎是无可替代的选择。王垠强调，SQL数据库的逻辑严谨性，是其能够处理复杂业务逻辑和保证数据完整性的基石。
然而，SQL数据库也并非万能。随着互联网应用的爆炸式增长，数据量和访问量的剧增，SQL数据库在可伸缩性（Scalability）和灵活性（Flexibility）方面逐渐显露出局限性。当需要处理海量非结构化或半结构化数据，或者需要快速迭代、调整数据模型时，SQL数据库的固定模式和 JOIN 操作的性能瓶颈就可能成为问题。
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王垠也阐述了NoSQL数据库的几种主要模型，比如键值存储（KeyValue Stores）、文档数据库（Document Databases）、列族数据库（ColumnFamily Stores）和图数据库（Graph Databases）。他指出，这些模型各自的特点决定了它们在不同数据类型和访问模式下的优势。例如，键值存储适合存储简单的配置信息或用户会话，文档数据库适合存储半结构化的数据如JSON文档，列族数据库适合处理大规模稀疏数据，而图数据库则擅长处理实体间的复杂关系。
文章的深层含义在于，选择哪种数据库技术，本质上是在权衡一致性、可用性和分区容忍性（CAP理论），以及数据模型的灵活性和查询的表达能力。SQL数据库倾向于强一致性和强大的查询能力，但可能在可伸缩性上有所妥协。而NoSQL数据库则更侧重于可伸缩性和可用性，同时也提供了更多样化的数据模型以适应不同类型的数据。
王垠的观点是，不应将SQL和NoSQL视为非此即彼的关系，而应理解它们各自的“天性”和设计哲学。所谓“数据库的实质”，是其背后的数据模型和分布式架构，以及这些设计选择所服务的目标。优秀的开发者应该根据具体的业务需求，理解不同数据库的优缺点，选择最适合的工具，甚至可能需要结合使用SQL和NoSQL数据库来构建一个复杂、高效的系统。他传递的信息是，技术本身是中立的，关键在于理解其背后的原理，并将其灵活地应用于解决实际问题。
网友意见
老实说目前数据库的技术是值得喷一喷的，但这篇文章完全根本不在点子上。
关系型数据库目前最大的问题是，你们做的是互联网的项目，数据是海量的，并发是极高的，需求是多变的，架构师还在扯第一第二第三BC范式。
这样一来果断各种扯，各种不爽啊。
关系型数据库原本就是用来处理企业内部规范化数据的，你用关系型数据库来做个什么ERP、什么MIS，自然是各种好用，各种合理。
又受限于各公司架构师、DBA的水平（都是关系数据模型那一套理论培养出来的），完全无法提供解决方案。而真正有互联网数据解决方案的谷歌、百度之流，根本没兴趣将这些技术做成商业化项目出售。因为卖服务比卖技术产品要好多了。
这才造成了目前市面上数据库技术这一块严重短板，与人工智能、语言神马的没有关系。
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