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AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL，只要数据库查询引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL单一查询关联式数据库的结构化资料，以及开放资料格式中的巢状资料或是半结构化资料，甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构（Schema-less）的资料。除了AWS自家的数据库服务，NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL。
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企业资料分散在关联式数据库、非关联式数据库以及资料湖泊中。高度结构化的资料，储存在SQL数据库或是资料仓储；无固定结构的资料则由键值储存、图形数据库（Graph Database）、分类帐数据库或是时间序列数据库等NoSQL数据库处理；而在资料湖泊中的资料，可能也有部分缺乏结构，或是可能为巢状或是多值结构。不同的资料类型适用于不同的使用案例，而每种类型的资料，可能都有自己的查询语言。
不同的资料储存对应不同的查询语言，当企业更换资料格式或是数据库引擎时，可能还需要跟着改变应用程式和查询语法，AWS提到，这对于资料的应用，特别是使用资料湖泊的灵活性与效率，有着很大的阻碍。为了统一不同类型数据库存取方法，AWS发布了查询语言PartiQL，这是个与SQL兼容的查询语言，可以用来查询以各种格式储存在各地的资料。
用户可以使用PartiQL来查询关联式数据库，像是在Redshift实作交易或是资料分析等应用，或对于Amazon S3资料湖泊的开放资料格式，同样能使用PartiQL对巢状资料与半结构化资料例如Amazon Ion格式进行查询，另外，PartiQL也可用于文件数据库等NoSQL数据库，查询无固定结构的资料。
AWS表示，PartiQL的出现，是为了满足自家查询和转换大量资料的需求，其提供严格的SQL兼容性，可与标准SQL混合使用，执行连接（Join）、过滤（Filtering）与聚合（Aggregation）操作，并以最小扩充支持巢状和半结构化资料，让开发者以简单且一致的方法，不需要更改查询语言，就能查询各种格式和服务的资料。
PartiQL具格式独立性与储存独立性，PartiQL语法和语义不依赖任何资料格式，无论使用者是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式，查询语句的写法都相同，PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运作，才对应到不同底层的格式。而PartiQL也不相依于特定资料储存，因此适用于不同的底层资料储存。
虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题，已有不少解决方案，AWS指出，像是Postgres JSON同样也兼容于SQL，但是却无法良好地处理JSON巢状资料；而半结构化查询语言，虽然能良好处理巢状资料，但却无法与SQL语言兼容。AWS提到，PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言。
目前AWS已在自家多项服务支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下来几个月将会有更多的AWS服务支持PartiQL，Couchbase也公布将加入支持PartiQL的行列。现在PartiQL以Apache2.0授权许可开源，公开教学、规范以及参考实作，所有社群都能使用并参与贡献。
NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。
在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。
一些流行的 NoSQL 数据库包括：
随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。
传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。
有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。
一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：
许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。
例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。
Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。
拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。
2. 什么是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。
（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 关系型数据库与NoSQL的区别？
3.1 RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（SQL）
数据和关系都存储在单独的表中。
数据操纵语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
ACID
关系型数据库遵循ACID规则
事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
3.2 NoSQL
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
分布式数据库中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
举例：
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。
4. 当下NoSQL的经典应用
当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。
代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。
难点：
数据类型多样性。
数据源多样性和变化重构。
数据源改造而服务平台不需要大面积重构。
联合查询效率较高.以下例子来说明联合查询的好处
t1表结构(用户名,密码) userid int username varchar(20) password varchar(20)
1 jack jackpwd
2 owen owenpwd
t3表结构(用户积分,等级) userid int jf int dj int
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3 50 6
第一:内联(inner join)
如果想把用户信息,积分,等级都列出来.那么一般会这样写
select * from t1 ,t3 where t1.userid = t3.userid 其实这样的结果等同于select * from t1 inner join t3 on t1.userid=t3.userid
就是把两个表中都存在userid的行拼成一行.这是内联.但后者的效率会比前者高很多.建议用后者的写法.
运行结果:userid username password userid jf dj
1 jack jacjpwd 1 20 3
第二:左联（left outer join）显示左表中的所有行
select * from t1 left outer join t3 on t1.userid=t3.userid
运行结果：userid username password userid jf dj
1 jack jackpwd 1 20 3
2 owen owenpwd NULL NULL NULL
第三:右联（right outer join）显示右表中的所有行
select * from t1 right outer join t3 on t1.userid=t3.userid
运行结果：userid username password userid jf dj
1 jack jackpwd 1 20 3
Null Null Null 3 50 6
第四:全联（full outer join）显示两边表中所有行
select * from t1 full outer join t3 on t1.userid=t3.userid
运行结果：userid username password userid jf dj
1 jack jackpwd 1 20 3
2 owen owenpwd NULL NULL NULL
Null Null Null 3 50 6
SQL使用（一）——联合查询
1.联合查询分类
内连接（inner Join 或 Join）
外连接（outer Join）
左外连接（left outer Join 或 left Join）
右外连接（right outer Join 或 right Join）
全外连接（full outer Join 或 full Join）
交叉连接 （cross Join）
结果集链接 （union 和 union all）
2.联合查询介绍
相关数据表如下：
A表
B表
C表
2.1内连接（Inner Join）
内连接：仅显示两个表中匹配行，即两表中都有才显示。
SQL如下：
SELECT A.id AS AID, A.content AS AContent, B.id AS BID, B.content AS BContent FROM A INNERJOIN B ON (A.id = B.id)；
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查询结果：
由查询结果可以看出，内连接根据连接条件（A.id=B.id）查询出了A、B两表中都存在的数据信息。2个表的联合查询结果如此，那么3个表甚至更多表联合查询的结果呢？
A、B、C三表联合内查询SQL
SELECTA.idASAID, A.contentASAContent, B.idASBID, B.contentASBContent, C.idASCID, C.contentASCContentFROMAINNERJOINBON(A.id = B.id)INNERJOINCON(A.id = C.id)
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查询结果：
啊？怎么多了一行数据？不用惊讶，其实C表中有2个id为1的记录，然而我们怎么理解得到的查询结果呢？
可以把A、B两表的查询结果作为T表（中间结果表），然后T表内连接C表，连接条件为T.A.id=C.id。
简单来说n(n=2)都可以看做两张表的联合查询，后面的小节将只介绍两个表的联合查询。
2.2外连接（Outer Join）
2.2.1左外连接（Left outer Join）
左外连接：左表有就显示，不论右表。
SQL：
SELECTA.idASAID, A.contentASAContent, B.idASBID, B.contentASBContentFROMALEFTJOINBON(A.id = B.id);
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查询结果：
左连接并不是把B表左连接到A表上，而是把A表作为基准表。由查询结果可以看出，A、B两表左连接，只要A中有结果，无论B表中有无结果，都会被查询出来。
2.2.2右外连接（Right outer Join）
右外连接：右表有就显示，不论左表。
SQL：
SELECTA.idASAID, A.contentASAContent, B.idASBID, B.contentASBContentFROMARIGHTJOINBON(A.id = B.id);
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查询结果：
右连接和左连接类似，只是把B表（连接的表）作为基准表。由查询结果可以看出，无论A表是否存在其他数据，只要B表数据存在就会被查询出来。
2.2.3全外连接（Full outer Join）
全外连接：左表/右表，有一个有就显示。
SQL：
SELECTA.idASAID, A.contentASAContent, B.idASBID, B.contentASBContentFROMAFULLOUTERJOINBON(A.id = B.id);
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查询结果：
全外连接查询就字面意思也不难看出是查询出两表（A、B）中的所有记录信息。
注：MySQL中不支持全外连接（但是可以union来实现，后面会介绍）。
2.2交叉连接（Cross Join）
SQL:
SELECTA.idASAID, A.contentASAContent, B.idASBID, B.contentASBContentFROMACROSSJOINB;
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查询结果：
由结果可以看出，交叉连接是对A、B量表进行笛卡尔积的结果查询出来。即A的每条记录都有和B中所有记录相对应的信息。
2.3 SQL Union
SQL Union用于将多个select结果集进行合并。值得注意的是，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。
SQL:
SELECT*FROMAUNIONSELECT*fromB;
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查询结果：
Union是把2个Select结果集进行合并，由查询结果也不难看出，A、B两表的结果数据进行了合并，并且都被查询出来了。
如果2个Select结果集中存在相同的结果，用Union则会把相同的记录进行合并，查询结果中仅仅会显示一条。那么如果想都显示出来，把Union换成Union All 即可。
Union实现Full outer Join：
1.首先获取A、B表中id的不同组合。
SQL:
CREATEVIEWvasSELECTA.idfromAUNIONSELECTB.idfromB;
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视图内存如下：
2.以视图V为基本表，Left Join A、B表即可。
SQL:
SELECTA.id, A.content, B.id, B.contentFROMvLEFTJOINAON(A.id = v.id)LEFTJOINBON(B.id = v.id);
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查询结果如下：