虽然事件的起因是MongoDB修改了开源协议，MongoDB 去年 10 月份宣布将开源 License 从 GNU AGPLv3 切换到 Server Side Public License（SSPL），SSPL协议要求，使用该协议提供的软件服务的厂商，必须同样开源使用该服务的程序，这样做的目的在于希望各厂商使用MongoDB 的商业云产品。

但后续的发展似乎并未按照预期：Linux 发行版 Debian和 Fedora 决定不使用 SSPL 协议下的软件。2019 年 1 月中旬，红帽宣布弃用MongoDB。再加上最近的 Homebrew，MongoDB似乎被推上了风口浪尖。

但作为技术人员，这些并不是我们需要过度关注的， 但可以从中引发一些思考。

回顾数据模型发展历史

近年来，随着NoSQL概念的兴起，再次引发了一轮如何最佳表示数据关系的争论。

然而当我们追溯到最早的数据库系统，回顾数据模型的发展历史，可能会发现，事物的发展像是一个环。

层次模型

数据库最初的设计模型是层次模型，比较典型的是IBM的信息管理系统（IMS），与目前的文档模型的JSON结构有很多相似的地方，可以很好的支持一对多的关系，但如果存在多对多的关系，解决方式就只能手动解析记录间的引用。

网络模型

为了解决这种局限性，后续提出了两种解决方案，一种演化成了目前的关系模型，还有一种叫做网络模型。网络模型将层次模型中每个记录只能有一个父节点的限制取消，一条记录可以有多个父节点，连接各种网络模型的，可以类比于指针，访问方式就像链表遍历一样，找到对应的路径，这种方式无论对于查询还是查找，都存在着极大的困难。

关系模型

在这种情况下，关系模型显得更胜一筹，相比之下，不再有复杂的嵌套查询逻辑和复杂的访问路径，用外键来对不同的关系（表）进行连接，方便的支持任意条件的查询，还可以添加索引以支持查询优化，除了索引，关系型数据库还可以通过查询优化器，来选择最合适的索引以提高查询速度。

文档模型

随着业务复杂性的提升，程序员们又发现在某些业务场景下，并不需要将所有的数据关系化，比如下面这个在《数据密集型应用系统设计》中提到的例子，如何用文档型数据库和关系型数据库分别表示简历。一个人可以有多个职位信息和教育信息，所以是一个典型的一对多的关系，如果是关系模型，就是下图的样子，教育，职位等信息都放在单独的表中，并通过外键关联。

如果是通过JSON字符串的形式，则表现为下面的格式，看起来有着非常清晰关系：

但在软件开发领域，最大的不变就是变化，如果此时需求有如下的变动，文档型数据库就会显得力不从心：

1. 将positions中的organization（组织）和education中的school_name（学校）作为实体而不是字符串

2. 实现用户的推荐，一个用户可以推荐其他用户的建立

面对如下两种需求，文档型数据库目前的做法就只能是在应用层面做处理。又或者，如果建立联结，可能会变成下面的样子，是不是感觉又回到了上面提到的网络模型，但目前文档数据库还没有引入这样的操作，只是我做的假设。

我将上述的发展历程做成图，会发现一切都很有趣：

总结关系模型和文档模型

接下来将从以下几个方面对关系模型和文档模型进行总结：

应用代码

1. 业务数据是类似文档的结构，通常一次加载，不需要对其具体内容进行额外处理，关系模型使代码复杂度增加。

2. 需要引用文档中的嵌套内容，或者需要连接操作，文档模型就只能通过业务代码完成，通用增加了复杂度。

模式灵活性

显然，文档模型的模式更加灵活。模式灵活对于修改数据格式更加友好。

但如果大部分数据具有相同数据结构，模式是一种很好的约束形式。

查询

如果查询遵循局部性原理，那么文档模型有一定的优势，因为不需要去跨多个表进行连接查询，节省了多次的IO操作。

但需要考虑的是，如果实际场景只需要文档中的小部分内容，那么加载整个文档，也会造成资源浪费。

最后想说的是，MySQL 5.7开始，也开始引入JSON这种非结构化的数据类型，有着逐步融合的趋势。虽然看起来，文档结构与最初的层次模型很相似，但也并不代表我们回到了原地，在这个发展历程中总结到的经验，不会让我们盲目选择某种模型，数据模型间可以相互补充，在合适的业务场景下选择合适的数据模型，而不是争论哪种更好，才是我们应该做的事情。

参考：

《数据密集型应用系统设计》

《MongoDB，再见还是再等等》

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