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在規劃專案之資料表前，想先插播介紹關於 Firebase 的資料庫運作原理，此部分並不影響專案規劃之順序，因為這是在規畫專案前也必須知道的重要事項之一。

過往我開發網站的經驗，都是使用 PostgreSQL 和 MySQL 居多，也就是大家常聽見的關聯式資料表 RDBMS(Relational Database Menagement System)，通常會根據不同作用功能，將資料以一個或多個資料表(table)的方式存放，透過結構化的定義表格、列、欄、索引、表格之間的關係，資料彼此之間會有明確關聯性是其最大特點。

然而對應地，在 Firebase 中，則是主打即時更新同步功能，採用 NoSQL(Not Only SQL) 這種非關聯式資料庫概念，將資料儲存在類似 JSON 的文件中。

較被大眾所知的 Amazon 的雲端服務 AWS S3，也是使用 NoSQL 的資料庫服務，處理大量、非結構化或多變的資料架構。這麼說還是很模糊，那就讓我們繼續探討...

NoSQL(Not Only SQL) 是如何運行的？

NoSQL 一詞大約從 1998 年代出現，英文全名為 Not Only SQL，不只是 SQL，也稱為「非關聯式」、「NoSQL DB」或「非 SQL」。它以多種資料模型來存取與管理資料，並透過放寬有別於傳統關聯式資料庫的一些資料一致性限制，針對需要大量資料、低延遲和彈性資料模型的應用程式進行優化。

存取資料的方式，則必須使用資料庫系統所提供的 API 才能夠做新增、修改、刪除資料的動作，也就是需要透過程式語言呼叫特定的函式，或是使用資料庫系統所提供的指令，遠端連線執行後才能存取資料。

NoSQL(Not Only SQL) 的四種主流類型

1. 索引鍵值資料庫(Key-Value Database)
   這是最具彈性的 NoSQL 資料庫類型，因為應用程式可完全控制值欄位中儲存的項目，而沒有任何限制。使用案例有 Google 的 BigTable、Hadoop 的 HBase、Amazon 的 Dynamo 分散式資料庫等。
2. 文件資料庫(Document Database)
   也稱為文件存放區或文件導向資料庫，這些資料庫可用來儲存、擷取和管理半結構化資料。可以想像成把資料存放在 document 資料庫模型裡。而在 document 這個模型中，是 key-value 的有序集合。最特別的是，資料庫中的每個 doucment 不需要具有相同的數據結構。本專案使用之 Firebase 的資料庫則是運用此概念。
3. 圖學資料庫(Graph Database)
   此資料庫方便建造資料節點之關係，支援更豐富且更完整的資料呈現方式。常見的使用案例包括社群聯網、推薦引擎、詐欺偵測和知識結構圖。
4. 記憶體資料庫(In-memory Database)
   將資料儲存在記憶體的 NoSQL 資料庫，只是這類資料庫改將資料儲存在記憶體中來提高讀取效率，大多用來快取常用網頁遊戲、廣告技術與即時分析等，可加快傳遞網頁的速度，減少讀取硬碟的次數。實際應用案例像是 Amazon MemoryDB for Redis。

NoSQL(Not Only SQL) 之優劣分析

主要優點是它們能夠處理大量的結構化或半結構化數據，更容易擴展、靈活性超高，並且能夠提供高效能。但對應來說，數據的一致性和完整性，與缺乏標準化則是 NoSQL 資料庫的主要問題，因為它沒有通用的標準語言，不同的 NoSQL 資料庫之間存在很大的差異，不像關聯式資料庫通用 SQL 語法。

結語與相關文獻

非關聯式資料庫在各文獻中強調的都是即時與彈性，雖然是相對陌生之資訊，但藉由此 side project 的發想，有機會接觸並藉由各網路文獻與資源統整出上述內容，也算是一種學習成長，對後續要規劃專案資料表時，能有初步的概念。

如同前述的缺點，在本專案使用的 Firebase 服務中，使用數據服務(NoSQL)時，就需要匯入(或說引用)一個套件和使用一組函式來操作資料庫，個人覺得學習曲線較 SQL 程式語言稍微再高一點，但因為官方文件相當齊全、函式名稱也很易懂，且就像前面所提到的是以 key-value 方式儲存，所以不需太擔心不知道如何使用，後續實作時會再一一介紹！

NoSQL
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