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  • 当前数据库分为 关系型数据库 和 非关系型数据库 。 一、关系型数据库 关系型数据库: 指采用了关系模型来组织数据的数据库。 结构: 关系模型指的就是二维表格模型,关系型数据库最典型的数据结构就是表,是由二维...

    数据库

    数据库 指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。当前数据库分为 关系型数据库非关系型数据库

    一、关系型数据库

    关系型数据库: 指采用了关系模型来组织数据的数据库。

    结构:

    关系模型指的就是二维表格模型,关系型数据库最典型的数据结构就是表,是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

    优点:

    1. 容易理解: 二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。
    2. 易于维护: 丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率。
    3. 使用方便: 通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。

    缺点:

    1. 对硬盘I/O要求高: 网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
    2. 读写性能较差: 网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的。
    3. 拓展困难: 在基于web的结构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。当需要对数据库系统进行升级和扩展时,往往需要停机维护和数据迁移。
    4. 性能欠佳: 在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。

    数据库事务必须具备ACID特性:

    • Atomic 原则性
    • Consistency 一致性
    • Isolation 隔离性
    • Durability 持久性

    主流的关系型数据库

    Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、SQLite、Teradata、MariaDB(MySQL的一个分支)、SAP

    二、 非关系型数据库(NOSQL)

    NOSQL(Not Only SQL),意为:不仅仅是SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)。

    非关系型数据库: 指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

    结构:

    非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。

    优点:

    1. 格式灵活: 存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。
    2. 速度快: NOSQL可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
    3. 高拓展性: NOSQL基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。
    4. 查询便捷: 可以根据需要去添加自己需要的字段,为了获取用户的不同信息,不像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。
    5. 部署成本低: NOSQL数据库部署简单,基本都是开源软件。

    缺点:

    1. 不提供SQL支持,学习成本较高:
    2. 无事务处理
    3. 只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,关系型数据库显的更为合适。。
    4. 不适合持久存储海量数据

    非关系型数据库的分类

    非关系型数据库都是针对某些特定的应用需求出现的,因此对于该类应用,具有极高的性能。
    根据结构化方法以及应用场合的不同,NOSQL主要分为以下几类:

    1. key-value数据库: Redis、 Voldemort、Oracle BDB
    面向高性能并发读写的 key-value数据库,主要特点是具有极高的并发读写性能。
    Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库,类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map,每个键都会对应一个唯一的值。
    主流代表为Redis,Amazon DynamoDB,Memcached,Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast

    2. 面向文档数据库: MongoDB、CouchDB
    面向海量数据访问的面向文档数据库,主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据。
    文档存储通常使用内部表示法,可以直接在应用程序中处理,主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。
    主流代表为MongoDB,Amazon DynamoDB,Couchbase,Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB

    3. 分布式数据库(列式数据库) Cassandra、HBase、Riak
    面向可拓展性的分布式数据库,主要特点是具有很强的可拓展性
    普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的,擅长以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。
    这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数十亿列,因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。
    主流代表为Cassandra,HBase,Microsoft Azure Cosmos DB,Datastax Enterprise和Accumulo

    4. 搜索引擎 Elasticsearch、Splunk
    面向搜索数据内容的搜索引擎,是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。
    主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理,可用于机器学习和数据挖掘。
    主流代表为Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic和Sphinx

    5. 图形数据库 Neo4j、InfoGrid、Infinite Graph
    图像数据库是指用来存储各种图像或图形信息及有关文字说明资料的—种数据库。
    主要应用于建筑、设计、广告、产品目录、图片或照片等资料类型的计算机存储与检索。
    主流代表为 Neo4j、InfoGrid、Infinite Graph

    三、关系型与非关系型数据库的比较区别

    1.成本: Nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。
    2.查询速度: Nosql数据库将数据存储于缓存之中,而且不需要经过SQL层的解析,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及Nosql数据库。
    3.存储数据的格式: Nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。
    4.扩展性: 关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。Nosql基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。
    5.持久存储: Nosql不使用于持久存储,海量数据的持久存储,还是需要关系型数据库6.数据一致性:非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性,不像关系型数据库一样强调数据的强一致性,从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据,Nosql不提供对事务的处理。

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  • 8.1.2 NoSQL数据库;1. 传统RDB及其问题;2. NoSQL数据库;8.2 NoSQL数据存储模式;8.2.1 键值存储模式;1. 键值存储;2. 键值存储结构基本要素;3. 基本数据操作方式;4. 键值存储特点; 键值存储优点; 键值存储缺点;8.2.2 ...
  • 关系型数据库: MySQL 、Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access 非关系型数据库: NoSql、redis、Cloudant、MongoDb、HBase 两种数据库之间的区别: 关系型数据库  关系型数据库的特性  1、...

    关系型数据库:

    MySQL 、Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access

    非关系型数据库:

    NoSql、redis、Cloudant、MongoDb、HBase

    两种数据库之间的区别:

    关系型数据库

      关系型数据库的特性

      1、关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库;

      2、关系型数据库的最大特点就是事务的一致性

      3、简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

         关系型数据库的优点

      1、容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解;
      2、使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便;
      3、易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率;
      4、支持SQL,可用于复杂的查询。

          关系型数据库的缺点

      1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差
      2、固定的表结构
      3、高并发读写需求
      4、海量数据的高效率读写

    非关系型数据库

      非关系型数据库的特性

      1、使用键值对存储数据;
      2、分布式
      3、一般不支持ACID特性;(原子性Atomicity+一致性Consistency+隔离性Isolation+持久性Durability)
      4、非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合。

      非关系型数据库的优点

      1、无需经过sql层的解析,读写性能很高
      2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展
      3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。

      非关系型数据库的缺点

       1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;
       2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好;

    转载于:https://www.cnblogs.com/lc2817/p/11271668.html

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  • 它是一种 NoSQL(not-only sql,泛指非关系型数据库)的数据库。 Redis作为一个内存数据库,具有如下特点: 性能优秀, 数据在内存中, 读写速度非常快, 并支持10W QPS(每秒查询效率). 单进程单线程, 是线程安全的. ...

    1. 什么是非关系型数据库

    • 什么是关系型数据库
      关系型数据库就是需要依赖现实生活的具体模型来创建的数据库, 比如具体的人, 事物, 能表示多个表之间一对一, 一对多, 多对多的关系. 而且支持事务.
      常见的Mysql, Oracle都是关心型数据库.
    • 什么是非关系型数据库
      非关系型数据库就是不需要依赖现实生活中的具体模型就可以出数据库及表. 比较灵活便利.

    2. 为什么要用非关系型数据库

    • 关系型数据库具有数据安全且容易理解的优点, 但是随着互联网的发展,数据存储越来越多, 对于并发的要求也越来越高,项目中单纯使用关系型数据库已经无法满足这些要求, 于是应运而生了非关系型数据库.
    • 非关系型数据库具有格式灵活, 成本低, 查询快, 高性能, 高扩展的优点.
    • 实际开发中通常将关系型数据库和非关系型数据库结合使用, 不同非关系型数据库具体应用场景不同.

    3. 常用的非关系型数据库有哪些

    3.1 键值对key-value型

    • key-value数据库的主要特点是具有极高的并发读写性能
    • Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库, 类似Java中的map. 可以将整个数据库理解为一个大的map, 每个键都会对应一个唯一的值.
    • 主流最常用的代表就是Redis等
      在这里插入图片描述

    3.2 文档型

    文档型按照功能划分又分为基于海量数据存储的和基于搜索内容存储的搜索引擎,数据结构可以理解为Json格式的文档类型.

    3.2.1 基于海量数据存储

    • 这类数据库的主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据
    • 文档存储通常使用内部表示法, 可以直接在应用程序中处理, 主要是JSON. JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中.
      主流代表为MongoDB等
      在这里插入图片描述

    3.2.2 搜索引擎

    • 搜索引擎是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。
    • 主要是用于对海量数据进行近实时的分析处理,可用于机器学习和数据挖掘
    • 主流代表为Elasticsearch, Solr等.

    3.3 列式数据库

    • 这类数据库的主要特点是具有很强的可拓展性
    • 关系型数据库都是以行为单位来存储数据的, 擅长以行为单位的读入处理, 比如特定条件数据的获取. 因此, 关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。
    • 这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数十亿列,因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。
    • 主流代表为HBase等.
      在这里插入图片描述

    3.4 图数据库

    • 将数据库图形化,数据结构是图结构,
      在这里插入图片描述

    4. 几种非关系型数据库对比

    Redis MongoDB ElasticSearch Hbase Neo4J
    数据结构 键值对的key-value形式 Json文档格式 Json文档格式 列簇式存储,将同一列数据存到一起 图结构
    典型应用场景 缓存和并发数据库 1. 做缓存数据库 2. 海量数据且对允许少许数据丢失, 例如用户评论数据, 点赞数据等 海量数据进行搜索应用, 例如网站搜索页面的数据 大数据分布式系统,海量数据且数据比较分散 社交网络,推荐系统等
    优点 1. 数据存在内存中 2. 线程安全 3. 读写效率高 1. 存储海量数据 2. 表结构可变 数据量大,基于Lunence倒排索引原理,能实现海量数据分词搜索 1.高扩展性 2. 海量数据 利用图结构相关算法,符合人的思维
    缺点 1.数据无结构化 2. 存储少量数据 读写效率不如Reids 读写效率不如Redis 优点也是缺点, 没有太多花哨的功能 不好做分布式系统

    真实开发也是多种数据库结合使用, 如图下图所示:
    在这里插入图片描述

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  • 跟以Oracle为代表的传统关系型数据相比,图的逻辑可以很好的解决绝大多数底层数据分析问题,图数据的数据逻辑维度要远高于关系型数据,所以在处理海量关系数据时,优势显而易见。如在社交场景下,以往都是按粉丝数量...

    图数据虽然在国内的应用还不是非常广泛,但发展前景还是很可观的。

    跟以Oracle为代表的传统关系型数据相比,图的逻辑可以很好的解决绝大多数底层数据分析问题,

    图数据的数据逻辑维度要远高于关系型数据,所以在处理海量关系数据时,优势显而易见。

    如在社交场景下,以往都是按粉丝数量排名来决定微博大V的权重,但对于“僵尸粉”可能没有办法明确的划分,所以无法统计出粉丝的质量。但图数据的逻辑对人物关联关系分析相当细致,不仅关注粉丝数量,还关注粉丝质量。也就是说,会同时根据粉丝们的权重综合来计算。此外还会再计算高互动频次(亲密度)的粉丝的权重值,完全没互动的粉丝权重等等维度。这样一来“僵尸粉”和“忠实粉”一下就暴露了出来。

    如金融场景,风控一直以来都是金融难题,欺诈手段防不胜防,传统的分析手段很容易被造假的信息所蒙蔽。通过图数据的分析,可以很清楚的知道基于人物关系绘制资金流转的图谱,从而更加全面的了解的申请人的关系图谱,快速识别出有用信息,降低用户的风险值。

    但图数据库与传统关系型数据库相比,分析难度的差距,也是悬殊的。图数据分析远超出二维的分析维度,每增加一层,分析的难度就高了百倍,这也是图技术有种种好处,却一直没能得到广泛应用原因:门槛太高,缺乏性能好的成熟产品。

    所以由洪春涛博士带领几位清华顶尖博士组成了:费马科技

    除了出自最严谨代码作者这一重要因素以外,从架构层到功能层,费马图数据平台进行了层层优化。在架构层,费马团队选择了更适合底层数据交互的C++语言,而不是主流的Java语言,虽然编写的复杂度高一些,但在应用时能够更灵活。在费马团队看来,选择什么语言来编写取决于实用性而非编写者的偏好。

    除了架构层的优化在功能上的优势更加突出。功能上,在存储方面,费马支持多版本并发,不会因为频繁的读写而降低性能;支持事务内并行;采用无锁数据结构,不需要任何锁操作来读取数据,吞吐率很高等等

    在分析方面,费马也做了优化。费马支持分布式扩展,双模式驱动,图数据访问支持推送和拉取两种模式,并在运行中自动选择更优的模式,提高数据访问效率;采用连续数据块划分,在数据划分时,利用真实数据内在的关联性,将有关联的数据划分在一起,高质量的划分方法在分析时受益良多;细粒度调度,将图数据任务动态映射到设备的CPU、核、线程等多个层级,满负荷利用计算资源,减少实际内存消耗。

    在多种优化的助力下,费马称之为“闪电计算”,关键是,计算力可以无限延伸,万亿级的数据处理毫不费力,用户只需要基于费马平台,构建应用场景即可,处理速度电光即达。

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