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  • 常见的非关系型数据库有哪些

    千次阅读 2020-06-02 16:04:57
    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.
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    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

    RedisMongoDBElasticSearchHbaseNeo4J
    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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  • 常见的关系型数据库和非关系型都有哪些

    万次阅读 多人点赞 2018-12-06 23:13:35
    常见的关系型数据库和非关系型都有哪些关系型数据库: 关系模型就是指二维表格形式存储的数据库,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 常见的:Oracle、DB2、PostgreSQL、...

    常见的关系型数据库和非关系型都有哪些?

    关系型数据库:

    关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。

    常见的有:Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、浪潮K-DB 等

    非关系型数据库:

    常见的有:NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase

          NoSQL(Not only SQL),泛指非关系型的数据库。随着互联网 web2.0 网站的兴起,传统的关系数据库在应付 web2.0 网站,特别是超大规模和高并发的 SNS 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。菲关系型数据库可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

    两种数据库之间的区别:

    对于关系型数据库

    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;

    对于非关系型数据库

    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;
    • 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;
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  • 关系型数据库 Mysql数据库 (甲骨文公司) Oracle数据库 (甲骨文公司) Sql Server数据库 (微软公司) DB2数据库 (IBM公司) Access数据库 (微软公司) PostgreSQL数据库(美国加州大学伯克利分校) OceanBase数据库...

    常见的数据库有哪些?

    一、常见数据库分为2大类(关系型非关系型

    • 关系型数据库

      1. Mysql数据库 (美国,甲骨文公司)
      2. Oracle数据库 (美国,甲骨文公司)
      3. Sql Server数据库 (美国,微软公司)
      4. DB2数据库 (美国,IBM公司)
      5. Access数据库 (美国,微软公司)
      6. PostgreSQL数据库(美国,加州大学伯克利分校)
      7. SqLite数据库( 一个团队 )
      8. OceanBase数据库(中国,阿里巴巴)
      9. GaussDB数据库(中国,华为)
      10. TDSQL数据库(中国,腾讯)
      11. DM数据库 (中国,武汉达梦数据库公司)
      12. 国产的其他数据库忽略,给个链接你们
    • 非关系型数据库(NoSql数据库)

      1. Redis数据库 [划分:键值存储数据库]【用作缓存 / 持久存储】
      2. Memcached数据库 [划分:键值存储数据库]【用作缓存 】
      3. MongoDB数据库 [划分:文档存储数据库]
      4. CouchDB数据库 [划分:文档存储数据库]
      5. Couchbase数据库 [划分:文档存储数据库]【CouchDB 与 Membase 合并后的】
      6. HBase数据库 [划分:列存储数据库]
      7. Neo4j数据库 [划分:图形存储数据库]
      8. db4o数据库 [划分:对象存储数据库]
      9. BaseX数据库 [划分:xml存储数据库]

    二、上面的内容,后期一个月一次补充!

    三、备注:

    学习链接1:
    https://www.runoob.com/mongodb/nosql.html
    学习链接2:https://blog.csdn.net/weixin_44259720/article/details/104839050
    学习链接3:https://blog.csdn.net/wyz0516071128/article/details/80877984
    学习链接4:
    https://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5488982.html

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  • 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。 nosql和关系型数据库比较? 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是...

    当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

    非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。

    nosql和关系型数据库比较?
    优点:
    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,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。
    缺点:
    1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
    2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。
    3)不提供关系型数据库对事物的处理。

    非关系型数据库的优势:1. 性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

    关系型数据库的优势:1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

    关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。

    关系型数据库的优势:

    1. 保持数据的一致性(事务处理)

    2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)

    1. 可以进行Join等复杂查询

    其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。

    关系型数据库的不足:

    不擅长的处理

    1. 大量数据的写入处理

    2. 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更

    3. 字段不固定时应用

    4. 对简单查询需要快速返回结果的处理

    –大量数据的写入处理

    读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。

    所以在进行大量数据操作时,会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责,数据的读入由从数据库负责,可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化,但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。

    第一,要想将数据的写入规模化,可以考虑把主数据库从一台增加到两台,作为互相关联复制的二元主数据库使用,确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半,但是更新处理会发生冲突,可能会造成数据的不一致,为了避免这样的问题,需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。

    第二,可以考虑把数据库分割开来,分别放在不同的数据库服务器上,比如将不同的表放在不同的数据库服务器上,数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量,以便减少硬盘IO的输入、输出处理,实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理,数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题,数据库分割之后,如果一定要进行Join处理,就必须要在程序中进行关联,这是非常困难的。

    –为有数据更新的表做索引或表结构变更

    在使用关系型数据库时,为了加快查询速度需要创建索引,为了增加必要的字段就一定要改变表结构,为了进行这些处理,需要对表进行共享锁定,这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作,例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构,就需要特别注意,长时间内数据可能无法进行更新。

    –字段不固定时的应用

    如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

    –对简单查询需要快速返回结果的处理 (这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件)

    这一点称不上是缺点,但不管怎样,关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果,因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的,它需要对sql与越南进行解析,同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销,这里并不是说关系型数据库的速度太慢,而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理,则没有必要非使用关系型数据库不可。


    NoSQL数据库

    关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。

    优点:

    易于数据的分散

    各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因,为了进行join处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散,这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散在多个服务器上,故减少了每个服务器上的数据量,即使要处理大量数据的写入,也变得更加容易,数据的读入操作当然也同样容易。

    典型的NoSQL数据库

    临时性键值存储(memcached、Redis)、永久性键值存储(ROMA、Redis)、面向文档的数据库(MongoDB、CouchDB)、面向列的数据库(Cassandra、HBase)

    一、 键值存储

    它的数据是以键值的形式存储的,虽然它的速度非常快,但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据,根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。

    (1)临时性

      所谓临时性就是数据有可能丢失,memcached把所有数据都保存在内存中,这样保存和读取的速度非常快,但是当memcached停止时,数据就不存在了。由于数据保存在内存中,所以无法操作超出内存容量的数据,旧数据会丢失。总结来说:
    
      。在内存中保存数据
    
      。可以进行非常快速的保存和读取处理
    
      。数据有可能丢失
    

    (2)永久性

       所谓永久性就是数据不会丢失,这里的键值存储是把数据保存在硬盘上,与临时性比起来,由于必然要发生对硬盘的IO操作,所以性能上还是有差距的,但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说:
    
       。在硬盘上保存数据
    
       。可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)
    
       。数据不会丢失
    

    (3) 两者兼备

       Redis属于这种类型。Redis有些特殊,临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中,在满足特定条件(默认是 15分钟一次以上,5分钟内10个以上,1分钟内10000个以上的键发生变更)的时候将数据写入到硬盘中,这样既确保了内存中数据的处理速度,又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性,这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说:
    
       。同时在内存和硬盘上保存数据
    
       。可以进行非常快速的保存和读取处理
    
       。保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)
    
       。适合于处理数组类型的数据
    

    二、面向文档的数据库

    MongoDB、CouchDB属于这种类型,它们属于NoSQL数据库,但与键值存储相异。

    (1)不定义表结构

       即使不定义表结构,也可以像定义了表结构一样使用,还省去了变更表结构的麻烦。

    (2)可以使用复杂的查询条件

       跟键值存储不同的是,面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据,虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力,但初次以外的其他处理基本上都能实现。

    三、 面向列的数据库

    Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型,由于近年来数据量出现爆发性增长,这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。

    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。

    面向列的数据库具有搞扩展性,即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度),所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外,把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同,故应用起来十分困难。

    总结:关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库,让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。

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