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  • 2018-04-09 09:24:47

    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。
    3、使用场景:日志、埋点、论坛、博客等

    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。
    3、使用场景:所有有逻辑关系的数据存储

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  • 1.关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系, 2.非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中,而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定  比如 有一个学生的数据:  姓名:张三,性别:男...
    1.关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系,
    2.非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中,而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定

           比如 有一个学生的数据:

                 姓名:张三,性别:男,学号:12345,班级:二年级一班

          还有一个班级的数据:

                班级:二年级一班,班主任:李四

     关系型数据库中,我们创建学生表和班级表来存这两条数据,并且学生表中的班级存储的是班级表中的主键。

    非关系型数据库中,我们创建两个对象,一个是学生对象,一个是班级对象,用java来表示就是:

    class Student {

        String id;

        String name;

        String sex;

        String number;

        String classid;

    }

    class Grade {

        String id;

        String name;

        String teacher;

    }

    通过设置Student类的classid等于Grade类的id来建立这种关系;

    非关系型数据库中,我们查询一条数据,结果出来一个数组,关系型数据库中,查询一条数据结果是一个对象。

    RDBMS(关系数据库) 中的数据存储在被称为表(tables)的数据库对象中。

     

    表是相关的数据项的集合,它由列和行组成。

    RDBMS(关系数据库)的特点:

    1.数据以表格的形式出现

    2.每行为各种记录名称

    3.每列为记录名称所对应的数据域

    4.许多的行和列组成一张表单

    5.若干的表单组成database

     

    数据库
    类型
    特性优点缺点
    关系型数据库
    SQLite、Oracle、mysql
    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。
    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。
    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
    MongoDb、redis、HBase
    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。
    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。
    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;

    注1:数据库事务必须具备ACID特性,ACID是Atomic原子性,Consistency一致性,Isolation隔离性,Durability持久性。

    注2:数据的持久存储,尤其是海量数据的持久存储,还是需要一种关系数据库。

     

    关系型数据库:

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

    非关系型数据库:

    NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、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;
      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;

    展开全文
  • 一、关系型数据库 1、实质 ①这种类型的数据库是最古老的的数据库类型,关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系。 ②关系型数据库以行和列的形式存储数据,以便用户理解,这一系列的行和列被称为表...

    一、关系型数据库
    1、实质
    ①这种类型的数据库是最古老的的数据库类型,关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系。
    ②关系型数据库以行和列的形式存储数据,以便用户理解,这一系列的行和列被称为表,一组表组成了一个库。
    ③表与表之间的数据记录有关系。现实世界中的各种实体以及实体直接开的各种联系均被关系模型来表示。关系型数据库,就是建立在关系模型基础上的数据库。
    ④SQl就是关系型数据库的查询语言。
    2、优势
    复杂查询:可以用SQL语句方便的在一个表及多个表之间做非常复杂的数据查询。
    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。
    二、非关系型数据库
    1、定义:非关系型数据库可看成传统关系型数据库的功能阉割版本,基于键值对存储数据,不需要经过SQL层的解析,性能非常高。同时,通过减少不常用的功能,进一步提高性能。
    2、类型
    键值型数据库:键值型数据库通过Key-Value键值的方式来存储数据,其中Key和Value可以是简单的对象,也可以是复杂的对象。Key作为唯一的标识符,优点是查找速度快,在这方面明显优于关系型数据库,缺点是无法像关系型数据库一样使用条件过滤,如果你不知道去哪里找数据,就要遍历所有的键,这会消耗大量的计算。键值型数据库典型的使用场景是作为内存缓存Redis是最流行的键值型数据库。
    文档型数据库:此类数据库可存放并获取文档,可以是XML,JSON等格式。在数据库中,文档作为处理信息的基本单位,一个文档就相当于一条记录。文档数据库所存放的文档,就相当于键值数据库所存放的“值”。MongoDB是最流行的文档型数据库。此外还有CouchDB。
    搜索引擎数据库:虽然关系型数据库采用了索引提升检索效率,但是针对全文索引效率却较低。搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式,由于搜索引擎会爬取大量的数据,并以特定的格式进行存储。这样在检索的时候才能保证性能最优。核心原理是“倒排索引”。典型产品:Solr、Elasticsearch、Splunk等。
    列式数据库:列式数据库是相对行式存储的数据库,Orcale、MySQL、SQLServer等数据库都是采用的行式存储,而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中,这样做的好处是可以大量降低系统的I/O,适合于分布式文件系统,不足在于功能相对有限。典型产品:HBase等。
    图形数据库:图形数据库顾名思义就是一种存储图形关系的数据库。它利用了图这种数据结构存储了实体(对象)之间的关系。关系型数据用于存储明确关系的数据,但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。比如社交网络中人物之间的关系,如果用关系型数据库则非常复杂,用图形数据库将非常简单。典型产品:Neo4J、InfoGrid等。
    图形数据库利用了图这种数据结构存储了实体(对象)之间的关系。图形数据库最典型的例子就是社交网络中人与人的关系,数据模型主要是以节点和边(关系)来实现。特点在于能高效地解决复杂的问题。

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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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