在 Fullstack 開發中，資料庫的選擇往往決定了系統的擴展性、一致性、開發速度與維護成本。 最常見的兩大陣營就是 SQL（關聯式資料庫） 與 NoSQL（非關聯式資料庫）。 到底什麼時候該選哪一個？它們的差異在哪裡？下面用最實戰的角度來一次說清楚！
一、SQL 與 NoSQL 核心比較（2026 年主流觀點）
| 比較項目 | SQL（關聯式資料庫） | NoSQL（非關聯式資料庫） |
|---|---|---|
| 資料結構 | 固定 Schema（表格、欄位、型別預先定義） | 彈性 Schema（可隨時新增/修改欄位） |
| 資料模型 | 表格（Rows & Columns），強支援 JOIN | 文件（Document）、鍵值（Key-Value）、寬欄（Column-family）、圖形（Graph） |
| 查詢語言 | 標準 SQL（JOIN、GROUP BY、子查詢等） | 各家不同（MongoDB 用 JSON-like 查詢、Cassandra 用 CQL） |
| 一致性保證 | ACID（強一致性：原子性、一致性、隔離性、持久性） | 多數 BASE（最終一致性：Basically Available, Soft state, Eventual consistency） |
| 擴展方式 | 垂直擴展（升級 CPU/RAM/SSD）為主 | 水平擴展（加機器、分片）最強 |
| 效能甜點 | 複雜查詢、事務、多表關聯 | 高併發寫入、海量資料、快速迭代 |
| 代表產品（2026） | PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server | MongoDB、Cassandra、DynamoDB、Redis、Neo4j、Pinecone（向量） |
| 典型使用比例 | 傳統業務、金融、ERP 仍佔 75–85% | 社交、即時、AI、大數據成長最快 |
二、SQL 資料庫的優勢與最佳應用場景
為什麼很多人還是愛 SQL？
- 資料完整性超強：ACID 保證讓你敢做銀行轉帳、訂單扣款、庫存管理
- 複雜查詢無敵：多表 JOIN、視圖、窗口函數、CTE 讓報表與分析變得很簡單
- 生態最成熟：ORM（Prisma、TypeORM、SQLAlchemy、Entity Framework）超方便
- 事務支援完善：多筆操作要全部成功或全部失敗，SQL 是王道
適合的真實場景（香港/亞洲常見）
- 金融 FinTech（支付、虛擬銀行、證券）
- 電商訂單 + 用戶 + 商品 + 物流的多表系統
- 企業 ERP、CRM、HRM
- 需要嚴格報表與 BI 分析的業務（財務月報、銷售儀表板）
三、NoSQL 資料庫的優勢與最佳應用場景
NoSQL 真正發光的地方在哪？
- 超強水平擴展：加機器就能應付千萬甚至億級資料
- Schema 彈性：產品需求每天改？加欄位不用遷移表結構
- 高併發寫入：每秒數萬筆 log、聊天訊息、感測器資料沒問題
- 原生支援非結構化資料：JSON 文件、圖形關係、向量 embedding 都輕鬆處理
適合的真實場景
- 社交媒體 Feed、讚、留言、追蹤關係（Graph 或 Document）
- 即時聊天、通知、線上遊戲排行榜（Redis + MongoDB）
- 日誌系統、監控數據、IoT 大量時間序列資料
- 電商商品目錄（屬性經常變：顏色、尺寸、規格）
- AI 應用：向量資料庫做相似搜尋、RAG（Pinecone、pgvector、Weaviate）
四、2026 年實戰選擇建議（香港/亞洲團隊常見做法）
| 你的專案類型 | 推薦優先選擇 | 常見 Polyglot 組合（混合使用） |
|---|---|---|
| 金融、支付、訂單交易 | PostgreSQL（首選） | PostgreSQL + Redis 快取 + Kafka 事件 |
| 中小型 SaaS / 電商 | PostgreSQL 或 MongoDB | PostgreSQL 主 + MongoDB（商品變動屬性） |
| 社交、內容平台、Feed | MongoDB / Cassandra | MongoDB + Elasticsearch 搜尋 + Redis 快取 |
| 高併發即時（聊天、遊戲） | Redis / DynamoDB | Redis 狀態 + PostgreSQL 持久化 |
| 日誌 / 監控 / 大數據分析 | ClickHouse / TimescaleDB | — |
| AI 向量搜尋、生成式應用 | pgvector / Pinecone | PostgreSQL（pgvector）或專門向量 DB |