我们继续从软件角度上看外存数据源的性能，来考察数据库的性能特点，在这篇文章中，我们只关心数据的访问性能，而不涉及计算性能。

关系数据库也是很常见的数据存储方式。本质上讲，数据库其实也是一种特殊的二进制文件，但它的性能会弱于直接写在操作系统下的文件，主要原因在于数据库通常都要提供数据更新的能力，这就会产生影响性能的因素：

1. 紧凑性与压缩手段

数据库要考虑数据的更新，一般会采用段页式的分块存储，在存储数据时不会把分块完全填满，而会留一小部分空白区用于后续的修改动作。这样，占用的硬盘空间就会比不考虑更新动作的文件更大一点。

因为要更新数据，也很难实现数据压缩。比如上一篇所说的把小整数存成较短字节的方案，如果采用了这种方案，一旦这个小整数被改成了大整数，原来的空间就存不下了，就要把后续数据都向后移动，这会使数据更新成本过高，所以一般数据库都不采用压缩手段，而直接根据数据类型分配空间，也会造成空间的浪费，极端情况会出现占用空间大于文本的现象。

2. 事务一致性带来的复杂性

许多商业数据库还会同时支持OLTP业务，在读取数据时要提供一致性的能力，这会使访问数据的动作复杂度变大很多。同一条数据，由于其它事务的写操作，可能出现多个备份，在读取时数据库要根据事务的启动时刻找到正确的那一个，这是个非常麻烦的动作，对性能影响很大。

另外，前面文章还提到过，按块存储的结构对于分段也不够自由，不象文件那样可以实施更灵活的并行手段，也会导致数据库的性能表现弱于直接 文件。

数据库普遍还有一个IO性能不佳的问题，数据在数据库中运算时性能尚可，但要通过数据库接口取出来就非常慢，实测的情况表明，这个性能经常可能会比用文本存储还慢。对于这个问题，在数据库本身负担不重时，可以采用并行取数的方法来解决，具体细节及代码我们将在以后再详述。

NoSQL常常被用作大数据处理，但是，它真地能获得高性能吗？

这要分情况，看进行什么样的处理。

NoSQL产品一般都不提供事务一致性的能力，这是在数据访问时的动作要比关系数据库简单了许多，不需要考虑回滚段、多备份等问题。而且，放弃事务的NoSQL一般也更容易横向扩展，使用更多机器来承载更大的业务量。在这方面，NoSQL确实会有更高的性能，特别是高并发写入时的优势要比关系数据库大得多。

不过，对于单纯的分析型业务，却不完全是这样。

许多分析型关系数据库也不考虑事务一致性的问题，访问动作同样也较为简单。NoSQL不处理事务一致性带来的性能优势，与这些分析型数据库比并没有特别的地方。

NoSQL产品常常使用Key-Value型存储组织，Value的随意性会带来结构多样性的好处，即使用NoSQL存储数据时不需要事先确定数据结构，不象关系数据库那样必须先建个有特定数据结构的表才能使用，这是NoSQL非常方便的地方。

但是，多样性和高性能是一对天生的矛盾！

多样性意味着每条记录的数据结构都可能不一样。在存储数据时同时也要存储结构，增大了存储量，在解析数据时也要去匹配数据结构中的字段，增加大了复杂度。而关系数据库中同一表的数据结构是确定且相同的，结构只要存储一份，解析数据时的字段对应也非常简单，当数据量很大时，这个优势就会非常明显。

大多数Key-Value式的NoSQL产品，只是在用Key寻找Values时性能很好（这只要有个Hash索引就能够用Key找到对应的记录，关系数据库建了索引也可以），但面临需要对数据遍历才能完成的计算时（比如过滤条件不是针对Key的），它的性能就会远远低于确定数据结构的关系数据库。把NoSQL用于高性能大数据分析业务是个错误的选择，但现实中却经常有人在这么用。