Плюсы

• линейная масштабируемость – добавление новых узлов в кластер увеличивает общую производительность системы
• гибкость, позволяющая оперировать полуструктирированные данные, реализуя, в т.ч. полнотекстовый поиск по базе
• возможность работать с разными представлениями информации, в т.ч. без задания схемы данных
• высокая доступность за счет репликации данных и других механизмов отказоустойчивости, в частности, шаринга – автоматического разделения данных по разным узлам сети, когда каждый сервер кластера отвечает только за определенный набор информации, обрабатывая запросы на его чтение и запись. Это увеличивает скорость обработки данных и пропускную способность приложения
• производительность за счет оптимизации для конкретных видов моделей данных (документной, графовой, колоночной или «ключ‑значение») и шаблонов доступа
• широкие функциональные возможности – собственные SQL-подобные языки запросов, RESTful-интерфейсы, API и сложные типы данных, например, map, list и struct, позволяющие обрабатывать сразу множество значений.

Минусы

• ограниченная емкость встроенного языка запросов. Например, HBase предоставляет всего 4 функции работы с данными (Put, Get, Scan, Delete), в Cassandra отсутствуют операции Insert и Join, несмотря на наличие SQL-подобного языка запросов. Для решения этой проблемы используются сторонние средства трансляции классических SQL-выражений в исполнительный код для конкретной нереляционной базы. Например, Apache Phoenix для HBase или универсальный Drill.
• сложности в поддержке всех ACID-требований к транзакциям (атомарность, консистентность, изоляция, долговечность) из-за того, что NoSQL-СУБД вместо CAPмодели (согласованность, доступность, устойчивость к разделению) скорее соответствуют модели BASE (базовая доступность, гибкое состояние и итоговая согласованность) [1]. Впрочем, некоторые нереляционные СУБД пытаются обойти это ограничение с помощью настраиваемых уровней согласованности, о чем мы рассказывали на примере Cassandra. Аналогичным образом Riak позволяет настраивать требуемые характеристики доступности-согласованности даже для отдельных запросов за счет задания количества узлов, необходимых для подтверждения успешного завершения транзакции [1]. Подробнее о CAP-и BASE-моделях мы расскажем в отдельной статье.
• сильная привязка приложения к конкретной СУБД из-за специфики внутреннего языка запросов и гибкой модели данных, ориентированной на конкретный случай [5];
• недостаток специалистов по NoSQL-базам по сравнению с реляционными аналогами [5].

Традиционные SQL-базы отлично справляются с обработкой строго типизированной информации не слишком большого объема. Например, локальная ERP-система или облачная CRM. Однако, в случае обработки большого объема полуструктурированных и неструктурированных данных, т.е. Big Data, в распределенной системе следует выбирать из множества NoSQL-хранилищ, учитывая специфику самой задачи.

Oct. 10, 2023, Источник