非关系型数据库为什么相较于关系型数据库可以更快的读写？

非关系型数据库（NoSQL）相较于关系型数据库（SQL）能实现更快读写，核心原因是它通过 “牺牲部分关系型数据库的核心特性”，换取了 “更简化的数据模型、更灵活的存储结构和更高效的读写路径”，本质是 “取舍权衡” 的结果。具体可从以下 5 个关键维度拆解：

一、数据模型：从 “结构化关联” 到 “扁平化 / 半结构化”，减少关联开销

关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）的核心是结构化数据 + 强关联关系（通过表、主键、外键构建多表关联），而 NoSQL 的核心是弱化关联、简化结构，直接减少读写时的 “关联计算开销”：

• 关系型数据库的读写瓶颈：若要查询 “用户订单及关联的商品信息”，需通过JOIN关联 “用户表、订单表、商品表”，CPU 需执行多表匹配、字段映射等复杂逻辑，磁盘需多次随机读取不同表的数据，速度自然受限。
• NoSQL 的优化：
  • 文档型 NoSQL（如 MongoDB）：直接将 “用户 + 订单 + 商品” 的关联数据打包成一个半结构化文档（如 JSON），一次读写即可获取所有关联信息，无需JOIN；
  • 键值型 NoSQL（如 Redis）：采用 “Key-Value” 扁平化结构，读写时直接通过 Key 定位数据，无需解析复杂的表关系，路径极短。

简单说：NoSQL 用 “数据冗余”（如文档中重复存储商品基础信息）替代 “关联计算”，用空间换时间，大幅提升读写效率。

二、事务与一致性：从 “强一致性” 到 “最终一致性”，简化锁机制

关系型数据库的 “ACID 特性”（原子性、一致性、隔离性、持久性）是保障数据可靠的核心，但也是读写性能的 “枷锁”—— 尤其是强一致性和隔离性，需要通过复杂的锁机制（如行锁、表锁、MVCC 多版本控制）实现，必然增加读写延迟：

• 关系型数据库的锁开销：若多个线程同时更新同一条数据，需通过 “行锁” 防止数据冲突；若执行批量更新，可能触发 “表锁” 阻塞其他读写；MVCC 虽避免了锁等待，但需维护多版本数据，增加磁盘和 CPU 开销。
• NoSQL 的取舍：
  • 大部分 NoSQL（如 Redis、MongoDB、Cassandra）默认支持 “最终一致性” 而非 “强一致性”：允许不同节点的数据在短时间内存在差异，后续通过同步机制达成一致，无需实时加锁阻塞；
  • 仅保留核心事务能力：如 Redis 支持单 Key 的原子操作，MongoDB 支持单文档的事务，避免多文档 / 多 Key 事务的复杂锁逻辑。

例如：电商秒杀场景中，Redis 用 “单 Key 原子自增” 记录库存，无需加行锁，每秒可支撑数十万次读写；若用 MySQL，行锁冲突会导致大量请求阻塞，性能骤降。

三、存储结构：从 “磁盘优化” 到 “内存 / 混合存储”，降低 I/O 延迟

数据的 “存储介质” 是读写速度的核心瓶颈（内存读写速度是磁盘的 1000 + 倍），关系型与 NoSQL 的存储策略差异显著：

• 关系型数据库的存储局限：
  • 核心依赖磁盘存储（即使有缓存，如 MySQL 的 InnoDB Buffer Pool，本质仍是 “磁盘数据的缓存”），读写时需频繁进行磁盘 I/O（尤其是随机 I/O，如查询非索引字段）；
  • 为优化磁盘 I/O，需设计复杂的索引结构（如 B + 树），但索引维护本身也会增加写操作的延迟（如插入数据时需更新 B + 树索引）。
• NoSQL 的存储优化：
  • 内存型 NoSQL（如 Redis）：数据全量存储在内存中，读写完全避开磁盘 I/O，仅通过 “持久化机制”（RDB/AOF）异步写入磁盘，读写延迟可低至微秒级；
  • 混合存储 NoSQL（如 MongoDB、Cassandra）：支持 “热数据内存缓存 + 冷数据磁盘存储”，高频访问的数据直接从内存读取，低频数据再从磁盘加载，平衡性能与存储成本。

四、扩展性：从 “垂直扩展” 到 “水平分片”，分散读写压力

当数据量或并发量超过单节点承载能力时，两者的扩展方式直接影响整体读写性能：

• 关系型数据库的扩展瓶颈：
  • 默认依赖 “垂直扩展”（升级单节点 CPU、内存、磁盘），但硬件性能存在物理上限，无法应对海量数据（如 10 亿级用户数据）或高并发（如每秒百万次请求）；
  • 虽支持 “主从复制”（主库写、从库读），但 “主库” 仍是写操作的单点瓶颈，且多主复制的一致性维护复杂，容易出现数据冲突。
• NoSQL 的扩展优势：
  • 天生支持 “水平分片（Sharding）”：将数据按规则（如用户 ID 哈希、时间范围）拆分到多个节点，每个节点只负责部分数据的读写，分散单节点压力；
  • 无中心节点设计：如 Cassandra、HBase 采用 “分布式集群”，无单点瓶颈，新增节点即可线性提升整体读写能力（如从 10 节点扩展到 100 节点，读写性能接近 10 倍提升）。

例如：社交平台的用户动态数据（如微博、朋友圈），用 MongoDB 按 “用户 ID 分片” 存储，每个分片仅处理部分用户的读写，避免单节点过载。

五、索引设计：从 “通用 B + 树” 到 “场景化索引”，提升查询效率

关系型数据库的索引以 “通用 B + 树” 为主（适配多表关联、范围查询等复杂场景），而 NoSQL 针对特定场景设计更轻量的索引，减少索引维护和查询开销：

• 关系型数据库的索引局限：B + 树索引虽支持范围查询，但结构复杂（多层节点），查询时需多次磁盘 I/O（从根节点到叶子节点），且写操作时需更新索引树，延迟较高。
• NoSQL 的索引优化：
  • 键值型 NoSQL（Redis）：无需复杂索引，Key 本身就是索引，通过哈希表直接定位数据，查询时间复杂度为 O (1)；
  • 文档型 NoSQL（MongoDB）：支持 “文档内字段索引”（如对 JSON 中的 “订单金额” 字段建索引），无需关联其他表，索引查询更直接；
  • 时序型 NoSQL（InfluxDB）：针对时间序列数据（如监控指标、日志）设计 “时间索引”，范围查询（如 “查询近 1 小时的 CPU 使用率”）效率远超通用 B + 树。

总结：NoSQL 快的本质是 “取舍”

NoSQL 并非 “比关系型数据库更先进”，而是通过放弃 “强一致性、多表关联、通用事务” 等非必需特性，专注于 “简化结构、优化存储、分散压力”，从而在 “海量数据、高并发、半结构化数据” 场景下实现更快的读写。

反之，在 “需要强一致性（如金融交易）、复杂多表关联（如企业 ERP 系统）、结构化数据” 场景下，关系型数据库仍是更可靠的选择 —— 两者是互补关系，而非替代关系。