我們繼續從軟體角度上看外存資料源的性能，來考察資料庫的性能特點，在這篇文章中，我們隻關心資料的通路性能，而不涉及計算性能。
關系資料庫也是很常見的資料存儲方式。本質上講，資料庫其實也是一種特殊的二進制檔案，但它的性能會弱于直接寫在作業系統下的檔案，主要原因在于資料庫通常都要提供資料更新的能力，這就會産生影響性能的因素：
1. 緊湊性與壓縮手段
資料庫要考慮資料的更新，一般會采用段頁式的分塊存儲，在存儲資料時不會把分塊完全填滿，而會留一小部分空白區用于後續的修改動作。這樣，占用的硬碟空間就會比不考慮更新動作的檔案更大一點。
因為要更新資料，也很難實作資料壓縮。比如上一篇所說的把小整數存成較短位元組的方案，如果采用了這種方案，一旦這個小整數被改成了大整數，原來的空間就存不下了，就要把後續資料都向後移動，這會使資料更新成本過高，是以一般資料庫都不采用壓縮手段，而直接根據資料類型配置設定空間，也會造成空間的浪費，極端情況會出現占用空間大于文本的現象。
2. 事實一緻性帶來的複雜性
許多商業資料庫還會同時支援OLTP業務，在讀取資料時要提供一緻性的能力，這會使通路資料的動作複雜度變大很多。同一條資料，由于其它事務的寫操作，可能出現多個備份，在讀取時資料庫要根據事務的啟動時刻找到正确的那一個，這是個非常麻煩的動作，對性能影響很大。
另外，前面文章還提到過，按塊存儲的結構對于分段也不夠自由，不象檔案那樣可以實施更靈活的并行手段，也會導緻資料庫的性能表現弱于直接 檔案。
資料庫普遍還有一個IO性能不佳的問題，資料在資料庫中運算時性能尚可，但要通過資料庫接口取出來就非常慢，實測的情況表明，這個性能經常可能會比用文本存儲還慢。對于這個問題，在資料庫本身負擔不重時，可以采用并行取數的方法來解決，具體細節及代碼我們将在以後再詳述。
NoSQL常常被用作大資料處理，但是，它真地能獲得高性能嗎？
這要分情況，看進行什麼樣的處理。
NoSQL産品一般都不提供事務一緻性的能力，這是在資料通路時的動作要比關系資料庫簡單了許多，不需要考慮復原段、多備份等問題。而且，放棄事務的NoSQL一般也更容易橫向擴充，使用更多機器來承載更大的業務量。在這方面，NoSQL确實會有更高的性能，特别是高并發寫入時的優勢要比關系資料庫大得多。
不過，對于單純的分析型業務，卻不完全是這樣。
許多分析型關系資料庫也不考慮事務一緻性的問題，通路動作同樣也較為簡單。NoSQL不處理事務一緻性帶來的性能優勢，與這些分析型資料庫比并沒有特别的地方。
NoSQL産品常常使用Key-Value型存儲組織，Value的随意性會帶來結構多樣性的好處，即使用NoSQL存儲資料時不需要事先确定資料結構，不象關系資料庫那樣必須先建個有特定資料結構的表才能使用，這是NoSQL非常友善的地方。
但是，多樣性和高性能是一對天生的沖突！
多樣性意味着每條記錄的資料結構都可能不一樣。在存儲資料時同時也要存儲結構，增大了存儲量，在解析資料時也要去比對資料結構中的字段，增加大了複雜度。而關系資料庫中同一表的資料結構是确定且相同的，結構隻要存儲一份，解析資料時的字段對應也非常簡單，當資料量很大時，這個優勢就會非常明顯。
大多數Key-Value式的NoSQL産品，隻是在用Key尋找Values時性能很好（這隻要有個Hash索引就能夠用Key找到對應的記錄，關系資料庫建了索引也可以），但面臨需要對資料周遊才能完成的計算時（比如過濾條件不是針對Key的），它的性能就會遠遠低于确定資料結構的關系資料庫。把NoSQL用于高性能大資料分析業務是個錯誤的選擇，但現實中卻經常有人在這麼用。
原文釋出時間為：2018-02-12
本文作者：蔣步星