SQL与NoSQL数据库在JSON非结构化数据中的性能对比研究

本文是一篇深入探讨了SQL（关系型）与NoSQL（非关系型）数据库管理系统在处理非结构化数据特别是JSON格式数据方面的对比研究。它发表在《计算机与通信》期刊(2020年，第8卷，第59-71页)，并强调了在当前环境下，尽管关于数据库性能和安全性等多方面进行了广泛的研究，但针对实际提供的数据进行针对性评估的信息仍然不足。 研究焦点集中在Microsoft SQL Server（关系型）数据库，其以严格的结构化查询语言（SQL）为基础，适用于需要强一致性和事务处理的应用场景，而MongoDB（NoSQL）则以其文档模型和灵活性著称，适用于大量非结构化和半结构化数据的存储。作者Ahsan Malik、Aqil Burney和Fawad Ahmed在卡拉奇的研究机构Iobm的计算机科学系进行这项工作，他们关注的重点在于，如何在无需对JSON数据进行传统模式化的前提下，比较这两种数据库在处理、查询和扩展性上的表现。 为了实现这一目标，研究者设计了一系列实验，旨在揭示SQL和NoSQL在处理JSON数据时的效率、响应时间、数据一致性以及在适应不断变化的数据结构和规模时的灵活性。他们可能会考察查询速度、索引优化、复制和备份策略，以及安全措施如访问控制和数据加密在两种数据库系统中的实施。 由于NoSQL数据库通常具有更高的可扩展性和容错性，研究可能还会探讨在大数据量或高并发请求情况下，MongoDB如何优于SQL Server。另一方面，SQL Server在确保数据完整性和一致性方面的优势也可能成为讨论的重点。 总结来说，这篇论文提供了重要的实践见解，帮助IT专业人员在选择适合非结构化JSON数据存储和处理的数据库系统时，能够权衡关系型和非关系型数据库的优势与劣势，以便做出最佳决策。通过详细的实验和案例分析，该研究为数据库管理员和开发者提供了深入理解两者在特定应用场景中的实际效能的参考。